Всеки знае и разбира огромния обхват на развиващия се пазар на ИИ. Ето защо фирмите днес са нетърпеливи да разработват своите приложения в AI и да се възползват от предимствата му. Повечето хора обаче не разбират технологията зад моделите с изкуствен интелект. Това изисква създаването на сложни алгоритми, които използват хиляди обучени набори от данни, за да изградят успешно AI приложение.
Необходимостта от използване на правилните данни за обучение на AI за изграждане на AI приложения все още е подценена. Собствениците на бизнес често смятат разработването на данни за обучение на AI за лесна работа. За съжаление намирането на подходящи данни за обучение на AI за всеки модел на AI е предизвикателство и изисква време. Като цяло има 4 стъпки, включени в процеса на придобиване и оценка на правилните данни за обучение на AI:
Дефиниране на данните
Обикновено той определя типа данни, които искате да въведете във вашето AI приложение или модел.
Почистване на данните
Това е процес на премахване на ненужни данни и достигане до заключение дали са необходими повече данни?
Натрупване на данни
Това са действителните данни, които събирате ръчно или програмно за вашето AI приложение.
Етикетиране на данните
Най-накрая събраните данни се етикетират, за да бъдат точно предоставени на AI модела по време на фазата на обучение.
Данните за обучение на AI са от решаващо значение за създаването на точно и успешно приложение за AI. Без правилните качествени данни за обучение, разработената AI програма ще доведе до фалшиви и неточни резултати, което в крайна сметка ще доведе до провал на модела. Следователно избягването на използването на данни с лошо качество за вашите програми е необходимо, тъй като може да доведе до
- По-високи нужди и разходи за поддръжка.
- Неточни, бавни или неуместни резултати от вашия обучен AI модел.
- Лошо доверие за вашия продукт.
- По-висока загуба на финансови ресурси.
Фактори, които трябва да се имат предвид при оценка на данните за обучение
Обучението на вашия AI модел с лоши данни със сигурност е лоша идея. Но въпросът е как да се оценят лошите и правилните данни за обучение на AI. Различни фактори могат да помогнат при идентифицирането на правилните и грешните данни за вашето AI приложение. Ето някои от тези фактори:
Качество и точност на данните
- Събирани, съхранявани и използвани отговорно данни.
- Данни, които дават точни резултати.
- Повторно използвани данни за подобни приложения.
- Емпирични и разбираеми данни.
Представители на Данните
Известен факт е, че набор от данни никога не може да бъде абсолютен. Трябва обаче да се стремим към разработване на разнообразни AI данни, които могат безпроблемно да прогнозират и предоставят точни резултати. Например, ако AI модел е направен да идентифицира лицата на хората, той трябва да бъде захранван със значително количество различни данни, които могат да дадат точни резултати. Данните трябва да представляват всички класификации, предоставени им от потребителите.
Разнообразие и баланс в данните
Това означава, че AI моделът или ще стане твърде специфичен, или няма да може да работи добре, когато му бъдат предоставени нови данни. Затова винаги се уверете, че имате концептуални дискусии с примери за програмата с вашия екип, за да получите необходимите резултати.
Съответствие с поставената задача
[Прочетете също: Какво представляват данните за обучение в машинното обучение]
Методи за оценка на данните от обучението
За да направите правилния избор на данни за вашата AI програма, трябва да оцените правилните данни за обучение на AI. Това може да стане чрез
- Идентифициране на висококачествени данни с повишена точност:
За да идентифицирате данните с добро качество, трябва да се уверите, че предоставеното съдържание е подходящо за контекста на приложението. Освен това трябва да разберете дали събраните данни са излишни и валидни. Има различни стандартни тестове за качество, през които могат да преминат данните, като алфа теста на Кронбах, метода на златния набор и т.н., които могат да ви осигурят данни с добро качество. - Използвайте инструменти за оценка на представителите на данните и разнообразието
Както бе споменато по-горе, разнообразието във вашите данни е ключът към постигане на необходимата точност във вашия модел на данни. Има инструменти, които могат да генерират подробни прогнози и да проследяват резултатите от данните на многоизмерно ниво. Това ви помага да определите дали вашият AI модел може да прави разлика между различни набори от данни и да предоставя правилните резултати. - Оценете уместността на данните за обучението
Данните за обучение трябва да съдържат само атрибути, които предоставят значима информация за вашия AI модел. За да осигурите правилния избор на данни, създайте списък с основни атрибути, които вашият AI модел трябва да разбира. Направете модела познат на тези набори от данни и добавете тези конкретни набори от данни към вашата библиотека с данни.
Как да изберете правилните данни за обучение за вашия AI модел?
Очевидно е, че данните са върховни, когато тренирате вашите AI модели. В началото на блога обсъдихме как да намерите правилните данни за обучение на AI за вашите програми. Нека да ги разгледаме:
- Дефиниране на данни: Първата стъпка е да определите вида на данните, от които се нуждаете за вашата програма. Той разделя всички други опции за данни и ви насочва в една посока.
- Натрупване на данни: Следващото е да съберете данните, които търсите, и да направите множество набори от данни от тях, които са подходящи за вашите нужди.
- Почистване на данни: След това данните се почистват старателно, което включва практики като проверка за дубликати, премахване на отклонения, коригиране на структурни грешки и проверка за пропуски в липсващи данни.
- Етикетиране на данни: И накрая, данните, които са полезни за вашия AI модел, са етикетирани правилно. Етикетирането намалява риска от погрешно тълкуване и осигурява по-добра точност на модела за обучение на AI.
Освен тези практики, трябва да имате предвид няколко съображения, когато работите с ограничени или предубедени данни за обучение. Пристрастните данни са генерирани от AI изходни данни въз основа на погрешни предположения, които са неверни. Има начини като увеличаване на данните и маркиране на данни, които са невероятно полезни за намаляване на отклоненията. Тези техники са създадени за регулиране на данните чрез добавяне на леко модифицирани копия на съществуващи данни и подобряване на разнообразието от набори от данни.
[Прочетете също: Колко е оптималният обем данни за обучение, от които се нуждаете за AI проект?]
Заключение
Данните за обучение на AI са най-важният аспект на успешното приложение на AI. Ето защо трябва да му се отдаде изключителна важност и значение, докато разработвате вашата програма за ИИ. Наличието на правилните данни за обучение на AI гарантира, че вашата програма може да приема много различни входни данни и все още да генерира правилните резултати. Свържете се с нашия екип на Shaip, за да научите за данните за обучение на AI и да създадете висококачествени данни за AI за вашите програми.
