Какво представляват данните за обучение в машинното обучение:
Дефиниция, ползи, предизвикателства, пример и набори от данни
Ръководството за крайни купувачи 2024 г
Въведение
В света на изкуствения интелект и машинното обучение обучението по данни е неизбежно. Това е процесът, който прави модулите за машинно обучение точни, ефективни и напълно функционални. В тази публикация разглеждаме подробно какво представляват данните за обучение на AI, качеството на данните за обучение, събирането и лицензирането на данни и др.
Смята се, че средно възрастният взема решения за живота и ежедневните неща въз основа на минало учене. Те от своя страна идват от житейски опит, оформен от ситуации и хора. В буквалния смисъл, ситуациите, случаите и хората не са нищо друго освен данни, които се захранват в умовете ни. Докато натрупваме години данни под формата на опит, човешкият ум е склонен да взема безпроблемни решения.
Какво говори това? Тези данни са неизбежни в обучението.
Подобно на това как детето се нуждае от етикет, наречен азбука, за да разбере буквите A, B, C, D, машината също трябва да разбере данните, които получава.
Точно това Изкуствен интелект (AI) обучението е всичко. Машината не е по-различна от дете, което тепърва ще научи неща от това, което ще бъде научено. Машината не знае да прави разлика между котка и куче или автобус и кола, защото все още не са изпитали тези предмети или не са били научени как изглеждат.
Така че, за някой, който създава самоуправляваща се кола, основната функция, която трябва да се добави, е способността на системата да разбира всички ежедневни елементи, които колата може да срещне, така че превозното средство да може да ги идентифицира и да вземе подходящи решения за шофиране. Това е където Данни за обучение на AI влиза в игра.
Днес модулите за изкуствен интелект ни предлагат много удобства под формата на препоръчителни двигатели, навигация, автоматизация и др. Всичко това се случва благодарение на обучението за AI данни, което е било използвано за обучение на алгоритмите, докато са били създадени.
Данните за обучение на AI са основен процес в изграждането машинно обучение и AI алгоритми. Ако разработвате приложение, което се основава на тези технологични концепции, трябва да обучите системите си да разбират елементи от данни за оптимизирана обработка. Без обучение вашият AI модел ще бъде неефективен, дефектен и потенциално безсмислен.
Смята се, че специалистите по данни харчат повече от 80% от времето си в подготовка и обогатяване на данни с цел обучение на модели за машинно обучение.
Така че, за тези от вас, които искат да получат финансиране от рискови капиталисти, самостоятелни предприемачи, които работят по амбициозни проекти, и технологични ентусиасти, които тепърва започват с напреднал AI, ние разработихме това ръководство, за да помогнем да отговорим на най-важните въпроси относно вашите данни за обучение на AI.
Тук ще проучим какво представляват данните за обучение на AI, защо те са неизбежни във вашия процес, обема и качеството на данните, от които всъщност се нуждаете и др.
Какво представляват AI Training Data?
Просто е – данните, които се използват за обучение на модел за машинно обучение, се наричат данни за обучение. Анатомията на набор от данни за обучение включва етикетирани или анотирани атрибути, които позволяват на моделите да откриват и да се учат от модели. Анотираните данни са критични при обучението на данни, тъй като позволяват на моделите да разграничават, сравняват и корелират вероятностите във фазата на обучение. Данните за качествено обучение включват набори от данни, одобрени от хора, където данните са преминали през строги проверки на качеството, за да се гарантира, че анотациите са точни и правилни. Колкото по-ясна е анотацията, толкова по-високо е качеството на данните.
Как се използват данните за обучение в машинното обучение?
AI/ML модел е като бебе. Трябва да се учи всичко от нулата. Подобно на начина, по който учим дете от началното училище на частите на човешкото тяло, ние трябва да изложим всеки аспект на набор от данни чрез анотации. Само чрез тази информация моделът улавя концепции, имена, функционалности и други атрибути, както са определени от човек. Това е от решаващо значение както за контролираните, така и за моделите на обучение без надзор. Критичността се увеличава, когато случаят на използване става все по-нишов.
Защо данните за обучението на AI са важни?
Качеството на данните за обучение на AI директно се превежда в качеството на продукцията на моделите за машинно обучение. Тази корелация става по-критична в сектори като здравеопазването и автомобилостроенето, където човешкият живот е пряко застрашен. Освен това, данните за обучение на AI също влияят на коефициента на отклонение на резултатите.
Например, модел, който е бил обучен само с един клас набор от проби, да речем, от една и съща демографска група или човешка личност, това често може да доведе до допускането на машината, че не съществуват различни типове вероятности. Това води до несправедливост в изхода, което в крайна сметка може да доведе до правни последици и последици за репутацията на компаниите. За смекчаване на това силно се препоръчва получаването на качествени данни и модели за обучение по този въпрос.
Пример: Как самоуправляващите се автомобили използват данни за обучение на AI, за да навигират безопасно
Автономните автомобили използват огромни количества данни от сензори като камери, RADAR и LIDAR. Тези данни са безполезни, ако системата на автомобила не може да ги обработи. Например, колата трябва да разпознава пешеходци, животни и дупки, за да избегне инциденти. То трябва да бъде обучено да разбира тези елементи и да взема решения за безопасно шофиране.
Освен това колата трябва да разбира изговорени команди с помощта на обработка на естествен език (NLP). Например, ако бъде помолен да намери близки бензиностанции, той трябва да интерпретира и да отговори точно.
AI обучението е от решаващо значение не само за автомобилите, но и за всяка AI система, като препоръките на Netflix, които също разчитат на подобна обработка на данни, за да предлагат персонализирани предложения.
Предимства на моделите за обучение с качествени набори от данни
Моделите за обучение с висококачествени набори от данни предлагат множество предимства, като например:
- Подобрена производителност на модела по отношение на уместността, точността и бързината
- Намалено време за обучение
- Минимизирано пренапасване и подобрено обобщение
- Намалено отклонение
- Възможност за брандовете да установят своето присъствие и положително пазарно настроение и др
Предизвикателства на данните за обучение на AI
Обучението за AI е сложно и мащабно начинание, което включва собствен набор от предизвикателства и пречки. Като за начало, нека да разгледаме някои от най-често срещаните препятствия:
Липса на правилни данни
AI моделите не могат да бъдат обучени на никакви налични данни. Наборът от данни, въведен в модел, трябва да съответства на бизнес резултатите, визията, уместността на подканите, домейна, експертните познания по предмета и др.
Като се има предвид обемът, необходим за обучение на AI, намирането на идеални данни може да бъде трудно. Сложността се увеличава в сектори като здравеопазването и финансите, където чувствителността на данните е ключова.
Отклонение
Хората са вродени предубедени и това, което подаваме в модела, е това, което моделът обработва и доставя. Комбинирайки това с липсата на качествени данни, моделите могат да се разработят
пристрастност, водеща до несправедливи и предубедени резултати.
Прекалено прилягане
Това може да се сравни с автоимунното заболяване на модел, където собственото му съвършенство действа като пречка за справяне с изненадите и разнообразието в подканите. Такива случаи могат да доведат до AI халюцинации,
когато не знае как да отговори на подкани или въпроси, той не се привежда в съответствие с наборите си от данни за обучение.
Етика и обяснимост
Едно от другите усложнения при обучението с ИИ е обяснимостта. Можем също да го наречем отчетност, когато не сме сигурни как даден модел е стигнал до конкретен отговор по отношение на рационалността. В момента се провеждат разговори за по-прозрачно вземане на решения с изкуствен интелект и в бъдеще ще станем свидетели на повече протоколи за XAI (обясним AI).
Разбиране на разликата между данните за обучение и тестване
Разликата между данни за обучение и тестване е същата като разликата между подготовка и изпит.
| Аспект | Данни за обучение | Данни за тестване |
|---|---|---|
| Цел | Обучава модел да научава предвидени концепции | Потвърждава колко добре се е научил моделът |
| Роля | Подготовка | изпит |
| Оценка | Не се използва за оценка на ефективността | От решаващо значение за оценка на ефективността (бързина, уместност, точност, пристрастност) |
| Оптимизация | Помага при обучението на модели | Осигурява оптимизиране на модела и информира, ако са необходими повече данни за обучение |
| Вземане на решения от заинтересованите страни | Използва се за изграждане на модела | Използва се за вземане на решение за по-нататъшно обучение или корекции въз основа на резултатите на модела |
Използвайте Случаи
Приложения за смартфон
Стана обичайно телефонните приложения да се захранват от AI. Когато един модел е обучен със солидни данни за обучение на AI, приложенията могат по-добре да разберат потребителските предпочитания и поведение, да предскажат действия, да отключват телефони, да реагират по-добре на гласови команди и много други.
На дребно
Пазаруването на клиентите и ангажираността с потенциални клиенти са невероятно оптимизирани чрез AI. От отстъпки в реално време при изоставяне на количката до предсказуеми продажби, възможностите са неограничени.
Здравеопазване
Здравеопазването вероятно има най-голяма полза от AI и ML. От придружаващи изследвания в областта на онкологията и подпомагане на откриването на лекарства и клинични изпитвания до откриване на аномалии в медицинското изображение, моделите на AI могат да бъдат обучени да изпълняват нишови функции.
Охрана
С нарастващия ръст на кибератаките AI може да се използва за смекчаване на сложни атаки чрез оптимизирана мрежова защита, откриване на аномалии, сигурност на приложенията, коригиращи кодове с грешки и пропуски в сигурността, автоматизирано разработване на корекции и др.
финанси
AI помага на света на финансите чрез усъвършенствани методологии за откриване на измами, автоматизиране на уреждането на искове, използване на чатботове за извършване на KYC формалностите и др. Компаниите BFSI също използват AI, за да подсилят своите мрежи и системи чрез оптимални мерки за киберсигурност.
продажби и маркетинг
Разбирането на потребителското поведение, усъвършенстваното сегментиране на аудиторията, управлението на онлайн репутацията и генерирането на копия за социалните медии, симулациите на кампании в социалните медии и други предимства са преобладаващи за специалистите по продажби и маркетинг.
Колко данни са необходими за обучение на ML модели?
Казват, че няма край на ученето и тази фраза е идеална в спектъра от данни за обучение на AI. Колкото повече са данните, толкова по-добри са резултатите. Въпреки това, толкова неясен отговор не е достатъчен, за да убеди всеки, който иска да стартира приложение, захранвано с AI. Но реалността е, че няма общо правило, формула, индекс или измерване на точния обем данни, който човек трябва да тренира, за да обучи техните набори от AI данни.
Експерт по машинно обучение би разкрил комично, че трябва да се изгради отделен алгоритъм или модул, за да се изведе обемът от данни, необходими за даден проект. Това за съжаление е и реалността.
Сега има причина, поради която е изключително трудно да се постави таван на обема данни, необходими за обучение на AI. Това се дължи на сложността на самия тренировъчен процес. Модулът за изкуствен интелект се състои от няколко слоя от взаимосвързани и припокриващи се фрагменти, които влияят и допълват взаимно процесите.
Например, нека помислим, че разработвате просто приложение за разпознаване на кокосово дърво. От гледна точка звучи доста просто, нали? От гледна точка на ИИ обаче, това е много по-сложно.
В самото начало машината е празна. То не знае какво е дърво на първо място, да не говорим за високо, специфично за региона, тропическо плодоносно дърво. За това моделът трябва да бъде обучен какво представлява дървото, как да се разграничи от други високи и тънки обекти, които могат да се появят в рамка като улични лампи или електрически стълбове, и след това да премине, за да го научи на нюансите на кокосово дърво. След като модулът за машинно обучение научи какво е кокосово дърво, може спокойно да се предположи, че знае как да го разпознае.
Но само когато подадете изображение на баняново дърво, ще разберете, че системата е идентифицирала погрешно баниново дърво за кокосово дърво. За една система всичко, което е високо с гроздова зеленина, е кокосово дърво. За да елиминира това, системата трябва сега да разбере всяко едно дърво, което не е кокосово дърво, за да идентифицира точно. Ако това е процесът за просто еднопосочно приложение само с един резултат, можем само да си представим сложността на приложенията, които са разработени за здравеопазване, финанси и др.
Освен това, какво също влияе върху количеството данни, необходими за обучението включва аспекти, изброени по-долу:
- Метод на обучение, при който разликите в типовете данни (структурирани и неструктурирани) влияят върху необходимостта от обеми данни
- Етикетиране на данни или техники за анотиране
- Начинът, по който данните се подават към системата
- Коефициент на толерантност към грешки, което просто означава процент на грешки, които са незначителни във вашата ниша или домейн
Реални примери за обеми за обучение
Въпреки че количеството данни, от което се нуждаете, за да обучите модулите си, зависи върху вашия проект и другите фактори, които обсъдихме по-рано, малко вдъхновението или препратката ще ви помогне да получите обширна представа за данните изисквания.
Следват примери от реалния свят за количеството използвани набори от данни за целите на обучението на AI от различни компании и бизнеси.
- разпознаване на лица – размер на извадката от над 450,000 XNUMX изображения на лицето
- Анотация на изображението – размер на извадката от над 185,000 XNUMX изображения с близо 650,000 XNUMX анотирани обекта
- Анализ на настроенията във Facebook – размер на извадката от над 9,000 коментари и 62,000 XNUMX публикации
- Обучение за чатбот – размер на извадката от над 200,000 XNUMX въпроса с над 2 милиона отговора
- Приложение за превод – размер на извадка от над 300,000 XNUMX аудио или реч колекция от хора, които не са роден език
Ами ако нямам достатъчно данни?
В света на AI и ML обучението по данни е неизбежно. Правилно се казва, че научаването на нови неща няма край и това е вярно, когато говорим за спектъра от данни за обучение на AI. Колкото повече са данните, толкова по-добри са резултатите. Има обаче случаи, когато случаят на употреба, който се опитвате да разрешите, се отнася до нишова категория и намирането на правилния набор от данни само по себе си е предизвикателство. Така че в този сценарий, ако нямате адекватни данни, прогнозите от ML модела може да не са точни или може да са предубедени. Има начини като увеличаване на данните и маркиране на данни, които могат да ви помогнат да преодолеете недостатъците, но резултатът може да не е точен или надежден.
Как подобрявате качеството на данните?
Качеството на данните е право пропорционално на качеството на продукцията. Ето защо високоточните модели изискват висококачествени набори от данни за обучение. Има обаче уловка. За концепция, която разчита на прецизност и точност, понятието за качество често е доста неясно.
Висококачествените данни звучат силно и достоверно, но какво всъщност означават?
Какво е качество на първо място?
Е, подобно на самите данни, които подаваме в нашите системи, качеството също има много фактори и параметри, свързани с него. Ако се свържете с експерти по изкуствен интелект или ветерани от машинното обучение, те може да споделят всякаква пермутация на висококачествени данни е всичко, което е –
- Униформа – данни, които са получени от един конкретен източник или еднородност в набори от данни, които са получени от множество източници
- Подробен – данни, които обхващат всички възможни сценарии, по които вашата система е предназначена да работи
- последователен – всеки един байт данни е сходен по природа
- съответен – данните, които получавате и подавате, са подобни на вашите изисквания и очаквани резултати и
- Разни – имате комбинация от всички видове данни като аудио, видео, изображения, текст и др
Сега, когато разбираме какво означава качество в качеството на данните, нека бързо да разгледаме различните начини, по които можем да гарантираме качество събиране на данни и поколение.
1. Внимавайте за структурирани и неструктурирани данни. Първият е лесно разбираем от машините, тъй като те имат анотирани елементи и метаданни. Последното обаче все още е необработено и няма ценна информация, която системата може да използва. Тук влизат анотациите на данните.
2. Елиминирането на пристрастия е друг начин за гарантиране на качествени данни, тъй като системата премахва всякакви предразсъдъци от системата и осигурява обективен резултат. Предубежденията само изкривяват резултатите ви и го правят безполезни.
3. Почистете обширно данните, тъй като това неизменно ще повиши качеството на вашите резултати. Всеки учен по данни би ви казал, че основна част от ролята им е да почистват данни. Когато почиствате данните си, премахвате дубликати, шум, липсващи стойности, структурни грешки и т.н.
Какво влияе върху качеството на данните за обучението?
Има три основни фактора, които могат да ви помогнат да предвидите нивото на качество, което желаете за вашите AI/ML модели. Трите ключови фактора са хора, процес и платформа, които могат да направят или развалят вашия AI проект.
Платформа: Необходима е цялостна собствена платформа за създаване, транскрибиране и анотиране на различни набори от данни за успешното внедряване на най-взискателните инициативи за AI и ML. Платформата е отговорна и за управлението на работниците и максимизирането на качеството и производителността
Хората: За да накара ИИ да мисли по-интелигентно, са необходими хора, които са едни от най-умните умове в индустрията. За да мащабирате, имате нужда от хиляди от тези професионалисти по целия свят, които да преписват, етикетират и анотират всички типове данни.
Процес: Предоставянето на данни от златен стандарт, които са последователни, пълни и точни, е сложна работа. Но това е, което винаги ще трябва да доставяте, за да се придържате към най-високите стандарти за качество, както и строги и доказани контроли на качеството и контролни точки.
Откъде получавате данни за AI обучение?
За разлика от предишния раздел, тук имаме много точна представа. За тези от вас, които търсят източник на данни
или ако сте в процес на събиране на видео, събиране на изображения, събиране на текст и други, има три
основни пътища, от които можете да получите вашите данни.
Нека ги проучим поотделно.
Безплатни източници
Безплатните източници са пътища, които са неволни хранилища на огромни обеми данни. Това са данни, които просто лежат на повърхността безплатно. Някои от безплатните ресурси включват –
- Набори от данни на Google, където през 250 г. бяха пуснати над 2020 милиона набора от данни
- Форуми като Reddit, Quora и други, които са находчиви източници на данни. Освен това общностите за наука за данни и AI в тези форуми също могат да ви помогнат с определени набори от данни, когато се свържете.
- Kaggle е друг безплатен източник, където можете да намерите ресурси за машинно обучение освен безплатни набори от данни.
- Изброихме и безплатни отворени набори от данни, за да започнете с обучението на вашите AI модели
Въпреки че тези възможности са безплатни, това, което в крайна сметка бихте похарчили, са време и усилия. Данните от безплатни източници са навсякъде и трябва да вложите часове работа в снабдяването, почистването и приспособяването им, за да отговарят на вашите нужди.
Един от другите важни указания, които трябва да запомните, е, че някои от данните от безплатни източници не могат да се използват и за търговски цели. То изисква лицензиране на данни.
Изстъргване на данни
Както подсказва името, изстъргването на данни е процес на извличане на данни от множество източници с помощта на подходящи инструменти. От уебсайтове, публични портали, профили, списания, документи и други, инструментите могат да изстъргват необходимите ви данни и да ги доставят безпроблемно във вашата база данни.
Въпреки че това звучи като идеално решение, изтриването на данни е законно само когато става въпрос за лична употреба. Ако сте компания, която иска да изстърже данни с търговски амбиции, това става сложно и дори незаконно. Ето защо имате нужда от правен екип, който да проучи уебсайтове, съответствие и условия, преди да можете да изстържете данните, от които се нуждаете.
Външни доставчици
Що се отнася до събирането на данни за данни за обучение на AI, аутсорсингът или достигането до външни доставчици за набори от данни е най-идеалният вариант. Те поемат отговорността да намерят набори от данни за вашите изисквания, докато вие можете да се съсредоточите върху изграждането на вашите модули. Това се дължи конкретно на следните причини –
- не е нужно да прекарвате часове в търсене на пътища за данни
- не се полагат усилия по отношение на изчистването и класифицирането на данните
- получавате набори от качествени данни, които прецизно проверяват всички фактори, които обсъждахме преди време
- можете да получите набори от данни, които са пригодени за вашите нужди
- бихте могли да поискате обема данни, от който се нуждаете за вашия проект, и повече
- и най-важното, те също така гарантират, че тяхното събиране на данни и самите данни са в съответствие с местните регулаторни указания.
Единственият фактор, който може да се окаже недостатък в зависимост от мащаба на вашите операции, е, че аутсорсингът включва разходи. Отново какво не включва разходи.
Shaip вече е лидер в услугите за събиране на данни и има свое собствено хранилище на здравни данни и набори от реч/аудио данни, които могат да бъдат лицензирани за вашите амбициозни проекти за изкуствен интелект.
Отворени набори от данни – Да се използва или да не се използва?
Например, има набор от данни за рецензии на продукти на Amazon, който включва над 142 милиона потребителски отзиви от 1996 до 2014 г. За изображения имате отличен ресурс като Google Open Images, където можете да получите набори от данни от над 9 милиона снимки. Google също има крило, наречено Machine Perception, което предлага близо 2 милиона аудио клипа с продължителност десет секунди.
Въпреки наличието на тези ресурси (и други), важният фактор, който често се пренебрегва, са условията, които идват с тяхното използване. Те са публични със сигурност, но има тънка граница между нарушение и честна употреба. Всеки ресурс идва със собствено състояние и ако проучвате тези опции, предлагаме да внимавате. Това е така, защото под претекст да предпочитате безплатни пътища, в крайна сметка може да понесете съдебни дела и свързани разходи.
Истинските разходи за данни за обучение на AI
Единствено парите, които харчите за набавяне на данните или генериране на данни вътрешно, не е това, което трябва да вземете предвид. Трябва да вземем предвид линейни елементи като време и усилия, изразходвани в разработването на AI системи и цена от гледна точка на транзакциите. не успява да направи комплимент на другия.
Време, прекарано за извличане и анотиране на данни
Фактори като география, пазарна демография и конкуренция във вашата ниша пречат на наличието на подходящи набори от данни. Времето, прекарано в ръчно търсене на данни, е загуба на време за обучение на вашата AI система. След като успеете да получите вашите данни, ще забавите допълнително обучението, като отделите време за анотиране на данните, за да може вашата машина да разбере какво се подава.
Цената за събиране и анотиране на данни
Режийните разходи (вътрешни събирачи на данни, анотатори, поддръжка на оборудване, техническа инфраструктура, абонаменти за SaaS инструменти, разработка на собствени приложения) трябва да бъдат изчислени, докато се снабдяват AI данни
Цената на лошите данни
Лошите данни могат да струват морала на екипа на компанията, конкурентното ви предимство и други осезаеми последици, които остават незабелязани. Дефинираме лоши данни като всеки набор от данни, който е нечист, необработен, неуместен, остарял, неточен или пълен с правописни грешки. Лошите данни могат да развалят вашия AI модел, като въведат пристрастия и повредят вашите алгоритми с изкривени резултати.
Разходи за управление
Всички разходи, свързани с администрацията на вашата организация или предприятие, материални и нематериални активи, представляват разходи за управление, които често са най-скъпи.
Как да изберете правилната компания за данни за обучение на AI и как Shaip може да ви помогне?
Изборът на правилния доставчик на данни за обучение на AI е критичен аспект за гарантиране, че вашият AI модел се представя добре на пазара. Тяхната роля, разбиране на вашия проект и принос могат да променят играта за вашия бизнес. Някои от факторите, които трябва да се вземат предвид в този процес, включват:
- разбирането на домейна, в който вашият AI модел трябва да бъде изграден
- всички подобни проекти, по които са работили преди
- биха ли предоставили примерни данни за обучение или биха се съгласили на пилотно сътрудничество
- как се справят с изискванията за данни в мащаб
- какви са техните протоколи за осигуряване на качеството
- готови ли са да бъдат гъвкави в операциите
- как извличат набори от данни за етично обучение и др
Или можете да пропуснете всичко това и директно да се свържете с нас в Shaip. Ние сме един от водещите доставчици на висококачествени данни за обучение на AI с етичен произход. Тъй като сме в индустрията от години, ние разбираме нюансите, свързани с извличането на набори от данни. Нашите специализирани мениджъри на проекти, екип от специалисти по осигуряване на качеството и експерти по изкуствен интелект ще осигурят безпроблемно и прозрачно сътрудничество за вашите корпоративни визии. Свържете се с нас, за да обсъдим допълнително обхвата днес.
Завършвайки
Това беше всичко за данните за обучение на AI. От разбирането какво представляват данните за обучение до проучването на безплатни ресурси и предимствата на аутсорсинг на анотиране на данни, ние ги обсъдихме всички. Още веднъж, протоколите и политиките все още са нестабилни в този спектър и винаги ви препоръчваме да се свържете с експерти по данни за обучение на ИИ като нас за вашите нужди.
От снабдяване, деидентификация до анотиране на данни, ние ще ви помогнем с всички ваши нужди, така че да можете да работите само върху изграждането на вашата платформа. Разбираме тънкостите, свързани с извличането на данни и етикетирането. Ето защо повтаряме факта, че бихте могли да оставите трудните задачи на нас и да се възползвате от нашите решения.
Свържете се с нас за всички ваши нужди от анотиране на данни днес.
Нека поговорим
Често задавани въпроси (често задавани въпроси)
Ако искате да създадете интелигентни системи, трябва да подадете изчистена, подбрана и приложима информация за улесняване на контролираното обучение. Етикетираната информация се нарича данни за обучение на AI и включва пазарни метаданни, алгоритми за ML и всичко, което помага при вземането на решения.
Всяка машина, задвижвана от изкуствен интелект, има възможности, ограничени от историческото й място. Това означава, че машината може да предвиди желания резултат само ако е била обучена преди това със сравними набори от данни. Данните за обучение помагат при контролирано обучение с обем, правопропорционален на ефективността и точността на моделите на AI.
Необходими са различни набори от данни за обучение, за да се обучат специфични алгоритми за машинно обучение, за да се помогне на задвижваните от AI настройки да вземат важни решения с оглед на контекста. Например, ако планирате да добавите функционалност Computer Vision към машина, моделите трябва да бъдат обучени с анотирани изображения и повече набори от пазарни данни. По същия начин, за уменията на НЛП, големи обеми от събиране на реч действат като данни за обучение.
Няма горна граница за обема на тренировъчните данни, необходими за обучение на компетентен AI модел. По-голям обем данни ще бъде способността на модела да идентифицира и разделя елементи, текстове и контексти.
Въпреки че има много налични данни, не всяка част е подходяща за модели за обучение. За да работи един алгоритъм най-добре, ще ви трябват изчерпателни, последователни и подходящи набори от данни, които са равномерно извлечени, но все пак достатъчно разнообразни, за да покрият широк спектър от сценарии. Независимо от данните, които планирате да използвате, по-добре е да ги почистите и да анотирате за подобрено обучение.
Ако имате предвид конкретен AI модел, но данните за обучение не са напълно достатъчни, първо трябва да премахнете отклоненията, да сдвоите настройките за прехвърляне и итеративно обучение, да ограничите функционалностите и да направите настройката с отворен код, за да могат потребителите да продължат да добавят данни за обучение на машината, прогресивно, във времето. Можете дори да следвате подходи за увеличаване на данни и прехвърляне на обучение, за да се възползвате максимално от ограничените набори от данни.
Отворените набори от данни винаги могат да се използват за събиране на данни за обучение. Въпреки това, ако търсите изключителност за по-добро обучение на моделите, можете да разчитате на външни доставчици, безплатни източници като Reddit, Kaggle и други и дори Data Scraping за селективно копаене на прозрения от профили, портали и документи. Независимо от подхода, е необходимо да се форматират, намаляват и почистват предоставените данни преди употреба.