Dane szkoleniowe AI

Dlaczego wybór właściwych danych szkoleniowych AI jest ważny dla Twojego modelu AI?

Wszyscy znają i rozumieją ogromny zakres rozwijającego się rynku sztucznej inteligencji. Właśnie dlatego dzisiejsze firmy chętnie rozwijają swoje aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję i czerpią z niej korzyści. Jednak większość ludzi nie rozumie technologii stojącej za modelami AI. Wymaga stworzenia złożonych algorytmów, które wykorzystują tysiące wyszkolonych zestawów danych do zbudowania udanej aplikacji AI.

Potrzeba wykorzystania odpowiednich danych szkoleniowych AI do tworzenia aplikacji AI jest wciąż niedoceniana. Właściciele firm często uważają opracowywanie danych szkoleniowych AI za łatwą pracę. Niestety znalezienie odpowiednich danych szkoleniowych AI dla dowolnego modelu AI jest trudne i wymaga czasu. Ogólnie proces pozyskiwania i oceny właściwych danych szkoleniowych AI składa się z 4 kroków:

Definiowanie danych

Zwykle określa typ danych, które chcesz wprowadzić do swojej aplikacji lub modelu AI.

Czyszczenie danych

Jest to proces usuwania zbędnych danych i dochodzenia do wniosku, czy potrzeba więcej danych?

Gromadzenie danych

Są to rzeczywiste dane, które zbierasz ręcznie lub programowo dla swojej aplikacji AI.

Etykietowanie danych

W końcu zebrane dane są oznaczane tak, aby były dokładnie dostarczane do modelu AI podczas fazy szkolenia.

Dane szkoleniowe AI mają kluczowe znaczenie dla stworzenia dokładnej i udanej aplikacji AI. Bez odpowiedniej jakości danych treningowych opracowany program sztucznej inteligencji doprowadzi do fałszywych i niedokładnych wyników, ostatecznie prowadząc do niepowodzenia modelu. Dlatego unikanie używania danych o złej jakości w programach jest konieczne, ponieważ może to prowadzić do

  • Wyższe potrzeby i koszty konserwacji.
  • Niedokładne, powolne lub nieistotne wyniki z wytrenowanego modelu AI.
  • Zła wiarygodność Twojego produktu.
  • Większe marnotrawstwo środków finansowych.

Czynniki, które należy wziąć pod uwagę przy ocenie danych treningowych

Trenowanie modelu AI przy użyciu złych danych to z pewnością zły pomysł. Ale pytanie brzmi, jak ocenić złe i prawidłowe dane szkoleniowe AI. Różne czynniki mogą pomóc w zidentyfikowaniu właściwych i złych danych dla Twojej aplikacji AI. Oto niektóre z tych czynników:

  1. Jakość i dokładność danych

    Jakość i dokładność danych Przede wszystkim należy nadać najwyższą wagę jakości danych, których użyjesz do trenowania modelu. Używanie złych danych do trenowania algorytmu prowadzi do kaskad danych (niespełniające standardów efekty w procesie opracowywania) i niedokładności wyników. Dlatego zawsze używaj danych wysokiej jakości, które można zidentyfikować jako

    • Gromadzone, przechowywane i odpowiedzialnie wykorzystywane dane.
    • Dane, które dają dokładne wyniki.
    • Dane wielokrotnego użytku dla podobnych aplikacji.
    • Dane empiryczne i oczywiste.
  2. Przedstawiciele Danych

    Wiadomo, że zbiór danych nigdy nie może być bezwzględny. Musimy jednak dążyć do opracowania różnorodnych danych AI, które mogą bez wysiłku przewidywać i dostarczać precyzyjnych wyników. Na przykład, jeśli model AI ma identyfikować twarze ludzi, powinien być zasilany znaczną ilością różnorodnych danych, które mogą dostarczyć dokładnych wyników. Dane muszą reprezentować wszystkie klasyfikacje podane przez użytkowników.

  3. Różnorodność i równowaga w danych

    Różnorodność i równowaga w danych Twoje zbiory danych muszą zachowywać odpowiednią równowagę w ilości dostarczanych danych. Dane dostarczane do programu muszą być zróżnicowane i zbierane z różnych regionów geograficznych, zarówno od mężczyzn, jak i kobiet mówiących różnymi językami i dialektami, należących do różnych społeczności, o różnych poziomach dochodów itp. Niedodawanie zróżnicowanych danych zwykle prowadzi do niedopasowania lub niedopasowania zestawu treningowego .

    Oznacza to, że model sztucznej inteligencji albo stanie się zbyt szczegółowy, albo nie będzie w stanie dobrze działać, gdy otrzyma nowe dane. Dlatego zawsze upewnij się, że prowadzisz koncepcyjne dyskusje z przykładami na temat programu ze swoim zespołem, aby uzyskać potrzebne wyniki.

  4. Stosunek do wykonywanego zadania

    Stosunek do wykonywanego zadania Wreszcie, aby uzyskać dobre dane treningowe, upewnij się, że są one odpowiednie dla twojego programu AI. Musisz tylko zebrać dane, które są bezpośrednio lub pośrednio związane z Twoim zadaniem. Gromadzenie zbędnych danych o niskim znaczeniu dla aplikacji może prowadzić do nieefektywności aplikacji.

Zbieranie danych Ai

[Przeczytaj także: Czym są dane szkoleniowe w uczeniu maszynowym]

Metody oceny danych treningowych

Aby dokonać właściwego wyboru danych dla swojego programu sztucznej inteligencji, musisz ocenić odpowiednie dane szkoleniowe sztucznej inteligencji. Można to zrobić przez

  • Identyfikacja danych wysokiej jakości ze zwiększoną dokładnością: 
    Aby zidentyfikować dane dobrej jakości, należy upewnić się, że dostarczana treść jest adekwatna do kontekstu aplikacji. Ponadto musisz dowiedzieć się, czy zebrane dane są redundantne i prawidłowe. Istnieją różne standardowe testy jakości, przez które można przejść dane, takie jak test alfa Cronbacha, metoda złotego zestawu itp., które mogą zapewnić dane dobrej jakości.
  • Wykorzystaj narzędzia do oceny przedstawicieli danych i różnorodności
    Jak wspomniano powyżej, różnorodność danych jest kluczem do osiągnięcia wymaganej dokładności w modelu danych. Istnieją narzędzia, które mogą generować szczegółowe prognozy i śledzić wyniki danych na poziomie wielowymiarowym. Pomoże Ci to określić, czy Twój model AI może rozróżnić różne zestawy danych i zapewnić odpowiednie wyniki.
  • Oceń istotność danych szkoleniowych
    Dane treningowe mogą zawierać tylko te atrybuty, które dostarczają istotnych informacji do Twojego modelu AI. Aby zapewnić właściwy dobór danych, utwórz listę podstawowych atrybutów, które powinien zrozumieć Twój model AI. Dostosuj model do tych zestawów danych i dodaj te konkretne zestawy danych do swojej biblioteki danych.

Jak wybrać odpowiednie dane treningowe dla swojego modelu AI?

Wybór właściwych danych treningowych

Oczywiste jest, że dane są najważniejsze podczas szkolenia modeli AI. Na początku blogu omówiliśmy, jak znaleźć odpowiednie dane szkoleniowe AI dla swoich programów. Przyjrzyjmy się im:

  • Definiowanie danych: Pierwszym krokiem jest zdefiniowanie typu danych, których potrzebujesz do swojego programu. Oddziela wszystkie inne opcje danych i kieruje Cię w jednym kierunku.
  • Gromadzenie danych: Następnie należy zebrać dane, których szukasz i utworzyć z nich wiele zestawów danych, które są odpowiednie dla Twoich potrzeb.
  • Czyszczenie danych: Następnie dane są dokładnie czyszczone, co obejmuje takie praktyki, jak sprawdzanie duplikatów, usuwanie wartości odstających, naprawianie błędów strukturalnych i sprawdzanie brakujących luk w danych.
  • Etykietowanie danych: Na koniec dane, które są przydatne w modelu AI, są odpowiednio oznaczone. Etykietowanie zmniejsza ryzyko błędnej interpretacji i zapewnia lepszą dokładność modelu szkoleniowego AI.

Oprócz tych praktyk należy wziąć pod uwagę kilka kwestii, gdy mamy do czynienia z ograniczonymi lub tendencyjnymi danymi treningowymi. Stronnicze dane to dane wyjściowe generowane przez sztuczną inteligencję w oparciu o błędne założenia, które są fałszywe. Istnieją sposoby, takie jak powiększanie danych i znaczniki danych, które są niezwykle pomocne w zmniejszaniu błędu systematycznego. Techniki te mają na celu uregulowanie danych poprzez dodanie nieznacznie zmodyfikowanych kopii istniejących danych i poprawę różnorodności zbiorów danych.

[Przeczytaj także: Jaka jest optymalna ilość danych treningowych potrzebnych do projektu AI?]

Wnioski

Dane szkoleniowe AI to najważniejszy aspekt udanej aplikacji AI. Dlatego należy nadać mu najwyższą wagę i znaczenie podczas opracowywania programu AI. Posiadanie odpowiednich danych szkoleniowych AI gwarantuje, że Twój program może przyjmować wiele różnych danych wejściowych i nadal generować właściwe wyniki. Skontaktuj się z naszym zespołem Shaip, aby dowiedzieć się o danych szkoleniowych AI i stworzyć wysokiej jakości dane AI dla swoich programów.

Podziel społecznej