AI, Big Data и Machine Learning продължават да влияят върху политиците, бизнеса, науката, медийните къщи и различни индустрии по целия свят. Докладите показват, че глобалният процент на приемане на AI в момента е на ниво 35% в 2022 – огромно увеличение от 4% спрямо 2021 г. Съобщава се, че допълнителни 42% от компаниите проучват многото предимства на ИИ за техния бизнес.
Задвижване на много инициативи за AI и Machine Learning решения са данни. AI може да бъде толкова добър, колкото данните, захранващи алгоритъма. Данните с ниско качество могат да доведат до резултати с ниско качество и неточни прогнози.
Въпреки че е отделено много внимание на разработването на решения за машинно обучение и изкуствен интелект, липсва осъзнаването на това какво се квалифицира като качествен набор от данни. В тази статия навигираме във времевата линия на качествени данни за обучение на AI и идентифициране на бъдещето на AI чрез разбиране на събирането на данни и обучението.
Дефиниране на данни за обучение на AI
При изграждането на ML решение количеството и качеството на набора от данни за обучение са от значение. Системата за обучение не само изисква големи обеми динамични, безпристрастни и ценни данни за обучение, но също така се нуждае от много от тях.
Но какво представляват данните за обучение на AI?
Данните за обучение на AI са набор от етикетирани данни, използвани за обучение на алгоритъма за машинно обучение, за да прави точни прогнози. Системата ML се опитва да разпознае и идентифицира модели, да разбере връзките между параметрите, да вземе необходимите решения и да оцени въз основа на данните за обучение.
Вземете например самоуправляващите се автомобили. Наборът от данни за обучение за самоуправляващ се ML модел трябва да включва обозначени изображения и видеоклипове на автомобили, пешеходци, улични знаци и други превозни средства.
Накратко, за да подобрите качеството на ML алгоритъма, имате нужда от големи количества добре структурирани, анотирани и етикетирани данни за обучение.
Значение на данните за качествено обучение и тяхното развитие
Висококачествените данни за обучение са ключовият вход при разработването на приложения за AI и ML. Данните се събират от различни източници и се представят в неорганизирана форма, неподходяща за целите на машинното обучение. Качествените данни за обучение – етикетирани, анотирани и маркирани – винаги са в организиран формат – идеален за обучение по ML.
Качествените данни за обучение улесняват ML системата да разпознава обекти и да ги класифицира според предварително определени характеристики. Наборът от данни може да доведе до лоши резултати от модела, ако класификацията не е точна.
Първите дни на данните за обучение на AI
Въпреки че изкуственият интелект доминира в настоящия бизнес и изследователски свят, първите дни преди машинното обучение доминираха Изкуствен интелект беше доста различно.
Първоначалните етапи на данните за обучение на AI бяха захранвани от човешки програмисти, които оцениха изхода на модела чрез последователно разработване на нови правила, които направиха модела по-ефективен. В периода 2000 – 2005 г. беше създаден първият голям набор от данни и това беше изключително бавен, зависим от ресурси и скъп процес. Това доведе до мащабно разработване на набори от данни за обучение и MTurk на Amazon изигра значителна роля в промяната на възприятията на хората за събиране на данни. Едновременно с това човешките етикети и пояснения също се появиха.
Следващите няколко години се фокусираха върху създаването и оценката на моделите на данни, които не са програмисти. Понастоящем фокусът е върху предварително обучени модели, разработени с помощта на усъвършенствани методи за събиране на данни за обучение.
Количество над качеството
Когато оценяваха целостта на наборите от данни за обучение на AI навремето, учените по данни се фокусираха върху Количество данни за обучение на AI над качеството.
Например, имаше често срещано погрешно схващане, че големите бази данни дават точни резултати. Смята се, че големият обем данни е добър индикатор за стойността на данните. Количеството е само един от основните фактори, определящи стойността на набора от данни – ролята на качеството на данните беше призната.
Осъзнаването, че качество на данните зависи от пълнотата на данните, надеждността, валидността, наличността и навременността се увеличават. Най-важното е, че пригодността на данните за проекта определя качеството на събраните данни.
Ограничения на ранните AI системи поради лоши данни за обучение
Лошите данни за обучение, съчетани с липсата на усъвършенствани изчислителни системи, бяха една от причините за няколко неизпълнени обещания за ранни AI системи.
Поради липсата на качествени данни за обучение, ML решенията не могат точно да идентифицират визуални модели, което забавя развитието на невронните изследвания. Въпреки че много изследователи идентифицираха обещанието за разпознаване на говорим език, изследванията или разработването на инструменти за разпознаване на реч не можаха да се осъществят благодарение на липсата на набори от речеви данни. Друга основна пречка пред разработването на инструменти за изкуствен интелект от висок клас беше липсата на компютри на изчислителни възможности и възможности за съхранение.
Преминаването към качествени данни за обучение
Имаше забележима промяна в осъзнаването, че качеството на набора от данни има значение. За да може системата за машинно обучение точно да имитира човешкия интелект и способностите за вземане на решения, тя трябва да процъфтява на базата на големи обеми и висококачествени данни за обучение.
Мислете за вашите ML данни като за проучване – колкото по-голямо е извадка от данни размер, толкова по-добра е прогнозата. Ако примерните данни не включват всички променливи, те може да не разпознаят модели или да доведат до неточни заключения.
Напредъкът в технологиите за изкуствен интелект и необходимостта от по-добри данни за обучение
Разбирането, че по-добрите данни за обучение увеличават шанса за надеждни ML модели, доведе до по-добро събиране на данни, анотация и методологии за етикетиране. Качеството и уместността на данните пряко повлияха на качеството на AI модела.
Повишен фокус върху качеството и точността на данните
За да може ML моделът да започне да предоставя точни резултати, той се захранва с качествени набори от данни, които преминават през итеративни стъпки за прецизиране на данните.
Например, човек може да е в състояние да разпознае конкретна порода куче в рамките на няколко дни, след като бъде запознат с породата – чрез снимки, видеоклипове или лично. Хората черпят от своя опит и свързана информация, за да запомнят и изтеглят това знание, когато е необходимо. И все пак не работи толкова лесно за машина. Машината трябва да бъде захранвана с ясно анотирани и етикетирани изображения – стотици или хиляди – на тази конкретна порода и други породи, за да може да направи връзката.
AI модел прогнозира резултата чрез съпоставяне на обучената информация с информацията, представена в реалния свят. Алгоритъмът се прави безполезен, ако данните за обучението не включват подходяща информация.
Значение на разнообразни и представителни данни за обучение
Наборът от данни може да бъде предубеден към определена популация, раса, пол, избор и интелектуални мнения, което може да доведе до неточен модел.
Важно е да се гарантира, че целият поток на процеса на събиране на данни, включително изборът на набор от предмети, куриране, анотация и етикетиране, е адекватно разнообразен, балансиран и представителен за популацията.
Бъдещето на данните за обучение на AI
Бъдещият успех на AI моделите зависи от качеството и количеството на данните за обучение, използвани за обучение на ML алгоритмите. От решаващо значение е да се признае, че тази връзка между качеството и количеството на данните е специфична за задачата и няма категоричен отговор.
В крайна сметка, адекватността на набор от данни за обучение се определя от способността му да работи надеждно добре за целта, за която е създаден.
Напредък в техниките за събиране на данни и пояснения
Тъй като машинното обучение е чувствително към подадените данни, жизненоважно е да се рационализират политиките за събиране на данни и анотации. Грешките при събирането на данни, обработката, погрешното представяне, непълните измервания, неточното съдържание, дублирането на данни и грешните измервания допринасят за недостатъчното качество на данните.
Автоматизираното събиране на данни чрез извличане на данни, уеб сканиране и извличане на данни проправя пътя за по-бързо генериране на данни. Освен това предварително опакованите набори от данни действат като техника за събиране на данни за бързо коригиране.
Краудсорсингът е друг новаторски метод за събиране на данни. Макар че истинността на данните не може да бъде гарантирана, те са отличен инструмент за събиране на обществен имидж. И накрая, специализиран събиране на данни експертите също предоставят данни, получени за конкретни цели.
Повишен акцент върху етичните съображения в данните за обучение
Тъй като данните вече включват всичко от изображения на лица, пръстови отпечатъци, гласови записи и други критични биометрични данни, става изключително важно да се гарантира спазването на правните и етични практики, за да се избегнат скъпи съдебни дела и увреждане на репутацията.
Потенциал за още по-качествени и разнообразни данни за обучение в бъдеще
Има огромен потенциал за висококачествени и разнообразни данни за обучение в бъдеще. Благодарение на осъзнаването на качеството на данните и наличието на доставчици на данни, които отговарят на изискванията за качество на AI решенията.
Настоящите доставчици на данни са умели да използват новаторски технологии за етично и законно извличане на огромни количества от различни набори от данни. Те също имат вътрешни екипи за етикетиране, анотиране и представяне на данните, персонализирани за различни ML проекти.
Заключение
Важно е да си партнирате с надеждни доставчици с остро разбиране на данните и качеството разработване на модели на AI от висок клас. Shaip е водещата компания за анотации, умела да предоставя персонализирани решения за данни, които отговарят на нуждите и целите на вашия AI проект. Партнирайте с нас и проучете компетенциите, ангажираността и сътрудничеството, които предлагаме на масата.
