Всички разбираме, че работата на един модул с изкуствен интелект (AI) зависи изцяло от качеството на наборите от данни, предоставени във фазата на обучение. Те обаче обикновено се обсъждат на повърхностно ниво. Повечето онлайн ресурси уточняват защо събирането на качествени данни е от съществено значение за вашите етапи на обучение на AI данни, но има празнина по отношение на знанията, която разграничава качествените от недостатъчните данни.
Когато се задълбочите в наборите от данни, ще забележите много тънкости и тънкости, които често се пренебрегват. Решихме да хвърлим светлина върху тези по-малко говорени теми. След като прочетете тази статия, ще имате ясна представа за някои от грешките, които допускате по време на събирането на данни, и някои начини, по които бихте могли да оптимизирате качеството на вашите данни за обучение на AI.
Да започваме.
Анатомията на един AI проект
За непосветените проектът за AI или ML (машинно обучение) е много систематичен. Той е линеен и има солиден работен процес.
- Доказване на концепцията
- Валидиране на модела и оценка на модела
- Разработване на алгоритъм
- Подготовка на данни за обучение на AI
- Разгръщане на модела
- Обучение по алгоритъм
- Оптимизация след внедряване
Статистиката разкрива, че близо 78% от всички AI проекти са спрели в един или друг момент, преди да стигнат до етапа на внедряване. Въпреки че от една страна има големи вратички, логически грешки или проблеми с управлението на проекти, има и фини грешки, които причиняват масови сривове в проектите. В тази публикация ще разгледаме някои от най-често срещаните тънкости.
Отклонение в данните
Пристрастието на данните е доброволно или неволно въвеждане на фактори или елементи, които неблагоприятно изкривяват резултатите към или срещу конкретни резултати. За съжаление, пристрастията са мъчителен проблем в пространството за обучение на AI.
Ако това ви се струва сложно, разберете, че AI системите нямат собствен ум. Така че абстрактни понятия като етика, морал и други не съществуват. Те са толкова интелигентни или функционални, колкото и логическите, математическите и статистическите концепции, използвани в техния дизайн. Така че, когато хората развият тези три, очевидно ще има вградени някои предразсъдъци и фаворизиране.
Предубеждението е концепция, която не се свързва директно с AI, а с всичко останало около него. Това означава, че произтича повече от човешка намеса и може да бъде въведена във всеки един момент от време. Може да е, когато се разглежда проблем за вероятни решения, когато се извършва събиране на данни или когато данните се подготвят и въвеждат в AI модул.
Можем ли напълно да премахнем пристрастията?
Елиминирането на пристрастия е сложно. Личните предпочитания не са изцяло черно-бели. Тя процъфтява в сивата зона и затова е и субективна. С пристрастия е трудно да се посочи холистична справедливост от какъвто и да е вид. Освен това пристрастията също е трудно да се забележат или идентифицират, точно когато умът неволно е склонен към определени вярвания, стереотипи или практики.
Ето защо експертите по AI подготвят своите модули, като отчитат потенциалните отклонения и ги елиминират чрез условия и контексти. Ако се направи правилно, изкривяването на резултатите може да бъде сведено до минимум.
Качество на данните
Качеството на данните е много общо, но когато погледнете по-задълбочено, ще откриете няколко нюансирани слоя. Качеството на данните може да се състои от следното:
- Липса на приблизителен обем от данни
- Липса на релевантни и контекстуални данни
- Липса на скорошни или актуализирани данни
- Изобилието от данни, които са неизползваеми
- Липса на задължителен тип данни – например текст вместо изображения и аудио вместо видеоклипове и др
- Отклонение
- Клаузи, които ограничават оперативната съвместимост на данните
- Лошо анотирани данни
- Неправилна класификация на данните
Близо 96% от специалистите по изкуствен интелект се борят с проблеми с качеството на данните, което води до допълнителни часове за оптимизиране на качеството, така че машините да могат ефективно да предоставят оптимални резултати.
Неструктурирани данни
Учените по данни и експертите по изкуствен интелект работят повече върху неструктурирани данни, отколкото техните пълни колеги. В резултат на това значителна част от времето им се изразходва за осмисляне на неструктурирани данни и компилирането им във формат, който машините могат да разберат.
Неструктурираните данни са всяка информация, която не отговаря на определен формат, модел или структура. Това е неорганизирано и произволно. Неструктурираните данни могат да бъдат видео, аудио, изображения, изображения с текст, проучвания, отчети, презентации, бележки или други форми на информация. Най-подходящите прозрения от неструктурирани набори от данни трябва да бъдат идентифицирани и ръчно анотирани от специалист. Когато работите с неструктурирани данни, имате две възможности:
- Прекарвате повече време в почистване на данните
- Приемете изкривени резултати
Липса на МСП за достоверни анотации на данни
От всички фактори, които обсъдихме днес, достоверната анотация на данните е единствената тънкост, върху която имаме значителен контрол. Анотирането на данни е решаваща фаза в развитието на ИИ, която диктува какво и как трябва да научат. Лошо или неправилно анотирани данни могат напълно да изкривят вашите резултати. В същото време прецизно анотираните данни могат да направят вашите системи надеждни и функционални.
Ето защо анотирането на данни трябва да се извършва от малки и средни предприятия и ветерани, които имат познания в областта. Например данните за здравеопазването трябва да бъдат анотирани от професионалисти, които имат опит в работата с данни от този сектор. Така че, когато моделът е разгърнат в животоспасяваща ситуация, той отговаря на очакванията. Същото важи и за продуктите в областта на недвижимите имоти, финтех електронната търговия и други нишови пространства.
Завършвайки
Всички тези фактори сочат в една посока – не е препоръчително да се впуснете в разработването на AI като самостоятелна единица. Вместо това, това е процес на сътрудничество, при който имате нужда от експерти от всички области, които да се съберат, за да внедрят това едно перфектно решение.
Ето защо препоръчваме да се свържете с данни колекция намлява анотация експерти като Shaip, за да направите вашите продукти и решения по-функционални. Ние сме наясно с тънкостите, свързани с разработването на AI, и имаме съзнателни протоколи и проверки на качеството, за да ги елиминираме незабавно.
Обратна in докосвайте с нас, за да разберете как нашият опит може да помогне за разработването на вашия AI продукт.
