Златните набори от данни в AI се отнасят до най-чистите и висококачествени набори от данни, които можете да получите, за да обучите вашата AI система. Тъй като са най-високият стандарт за набори от данни, златните набори от данни често се наричат „набори от данни за истината на земята“ и осигуряват еталон за системите с изкуствен интелект.
Причината, поради която терминът „Златни набори от данни“ стана популярен, е бумът на AI. Виждате ли, точността на всеки AI модел силно зависи от качеството на данните. Разбира се, имаме множество данни, но повечето от тях са неизползваеми и не могат да се използват за обучение на AI модели без почистване.
Оттук нататък организациите започнаха да работят върху набор от данни, който е супер прецизен, чист и може да се счита за еталон за обучение на вашите модели. Оттук нататък златните набори от данни станаха нещо.
Защо златните набори от данни са от съществено значение за AI и машинното обучение?
Има много предимства, когато става въпрос за използване на златен набор от данни в AI и ML. Най-голямата от тях е точността и надеждността. Добрите данни гарантират, че обучават висококачествени модели, което означава, че те могат правилно да правят прогнози и следователно да вземат по-правилни решения.
Това е възможно, защото златен набор от данни може да сведе до минимум грешките и пристрастията, което води до по-надеждни резултати. Златните набори от данни се използват за сравнителен анализ на производителността на модела. Те позволяват сравнение на различни модели за по-добра обективност при оценка и сравняване на различни алгоритми и подходи
Златен набор от данни може да се използва като справка по време на анализ на грешки. Помага за разбирането на видовете грешки, които даден модел прави, и дава насоки за целеви подобрения.
С развитието на AI и ML правилата и разпоредбите, свързани с тях, също се преработват от правителствата и други свързани органи; златен набор от данни е много вероятно да се превърне в мандат за осигуряване на модели и всички други резултати от AI и ML за съответствие с нормативните изисквания.
Ключови характеристики на Golden Datasets за точност на AI
- Точност: Данните винаги трябва да са точни или без грешки. Всички въведени данни в набора от данни трябва да бъдат получени или проверени от надеждни източници.
- Съвместимост: Данните трябва да бъдат организирани по такъв начин, че шансовете за объркване на моделите поради несъответствия да бъдат държани далеч. Следователно данните трябва да бъдат еднакви по структура и формат.
- Завършеност: Наборът от данни трябва да описва всички области на проблемната област, за да покрие аспекти за задълбочено обучение на модела.
- Актуалност: Информацията трябва да е актуална, отразяваща текущото състояние на домейна, който представлява. Старата информация ще бъде частично или невярна, в зависимост от темата.
- Без пристрастия: При генерирането на златния набор от данни трябва да се положат усилия за елиминиране или поне намаляване на отклоненията, които могат да изкривят прогнозите на модела.
Ръководство стъпка по стъпка за създаване на златни набори от данни за AI
Не е лесна задача да създадете златен набор от данни. През повечето време това изисква подкрепата и приноса на експерти по предмета (SME).
Поради трудностите при създаването на златен набор от данни, някои екипи за AI са склонни да използват поддръжката на инструменти за автоматизация, които могат да създадат златен набор от данни за точна и автоматизирана оценка.
В някои случаи автоматично генериран набор от данни за сребро може да се използва за насочване на разработването и първоначалното извличане на LLM.
Ето основните стъпки за създаване на златен набор от данни без генериращ инструмент.
Събиране на данни
Събирайте данни от изключително надеждни източници от различни географски, етнически и демографски групи, за да осигурите разнообразие, точност и цялостно представяне. Следователно събраните данни помагат за създаването на информативен и безпристрастен набор от данни.
Почистване на данни
Почистване на всички грешки, дублиращи се записи и неуместна информация. Нормализирайте форматите, като гарантирате, че резултатите са еднакви.
Анотация и етикетиране
Тя трябва да бъде анотирана и етикетирана много внимателно. Трябва да се консултирате с експерти в областта, за да се гарантира, че информацията е точна.
Утвърждаване
Тя трябва да бъде кръстосано проверена от множество източници за точност и надеждност.
поддръжка
Трябва да се актуализира редовно, за да бъде уместен. За поддържане на качеството са необходими непрекъснато валидиране и почистване.
Основни предизвикателства при изграждането на златни набори от данни за AI системи
Когато някой иска да разработи златни набори от данни, в този процес са включени множество предизвикателства. Ето някои от най-важните предизвикателства, през които човек трябва да премине, за да разработи златни набори от данни:
Ресуроемко
Създаването на златен набор от данни е процес, който отнема много време и изисква голям брой ресурси, включително опит в областта и изчислителна мощност.
Развиващи се домейни
Поддържането на набора от данни може да е проблем в бързо развиващите се домейни.
Отклонение
Наборът от данни трябва да бъде безпристрастен, което изисква внимателен подбор и непрекъснат мониторинг. Например здравен модел, откриващ рак на кожата, може да разчита до голяма степен на данни от болници в развитите страни, което води до свръхпредставяне на бели пациенти. Това може да доведе до недостатъчно представяне и географско отклонение, намалявайки точността на модела за небели лица.
Защита на личните данни
Използването на лични данни изисква строги мерки за зачитане на поверителността и спазване на разпоредби като GDPR и CCPA. Спазването на тези разпоредби подкрепя доверието на организацията/създателите в субектите на данни и елиминира правни и етични проблеми. В допълнение, силните практики за поверителност на данните намаляват вероятността от пробиви и злоупотреби, които могат да доведат до сериозни неблагоприятни последици за лица и организации.
Как Shaip може да ви помогне да разработите Golden Datasets?
Когато имате проблем, посещението при експерт по темата е най-ефикасното решение, което някога можете да вземете, а когато става въпрос за данни, Шайп е експертът по темата.
Shaip може да ви осигури набори от данни от различни домейни, включително здравеопазване, реч и компютърно зрение, което е от решаващо значение за създаването на златни набори от данни. Тези набори от данни са етично събрани и анотирани, така че няма да имате проблеми с поверителността или правни проблеми.
Както споменахме по-рано, за изграждането трябва да имате експерт и ние можем да ви предоставим експертно ръководство което ще ви помогне през целия процес на разработване на златни набори от данни и ще гарантира, че тези набори от данни са в съответствие с индустриалните стандарти и разпоредби.
