Data Latihan AI Berkualiti

Daripada Kuantiti kepada Kualiti – Evolusi Data Latihan AI

AI, Data Besar dan Pembelajaran Mesin terus mempengaruhi penggubal dasar, perniagaan, sains, rumah media dan pelbagai industri di seluruh dunia. Laporan mencadangkan bahawa kadar penggunaan global AI pada masa ini % 35 dalam 2022 – peningkatan sebanyak 4% daripada 2021. Tambahan 42% syarikat dilaporkan meneroka banyak manfaat AI untuk perniagaan mereka.

Memperkasakan banyak inisiatif AI dan mesin Pembelajaran penyelesaian adalah data. AI hanya boleh menjadi sebaik data yang memberi makan kepada algoritma. Data berkualiti rendah boleh menghasilkan hasil yang berkualiti rendah dan ramalan yang tidak tepat.

Walaupun terdapat banyak perhatian terhadap pembangunan penyelesaian ML dan AI, kesedaran tentang perkara yang layak sebagai set data berkualiti hilang. Dalam artikel ini, kami menavigasi garis masa data latihan AI yang berkualiti dan mengenal pasti masa depan AI melalui pemahaman pengumpulan dan latihan data.

Definisi data latihan AI

Apabila membina penyelesaian ML, kuantiti dan kualiti set data latihan adalah penting. Sistem ML bukan sahaja memerlukan sejumlah besar data latihan yang dinamik, tidak berat sebelah dan berharga, tetapi ia juga memerlukan banyaknya.

Tetapi apakah data latihan AI?

Data latihan AI ialah koleksi data berlabel yang digunakan untuk melatih algoritma ML untuk membuat ramalan yang tepat. Sistem ML cuba mengenali dan mengenal pasti corak, memahami hubungan antara parameter, membuat keputusan yang diperlukan dan menilai berdasarkan data latihan.

Ambil contoh kereta pandu sendiri, sebagai contoh. Set data latihan untuk model ML pandu sendiri harus termasuk imej berlabel dan video kereta, pejalan kaki, papan tanda jalan dan kenderaan lain.

Ringkasnya, untuk meningkatkan kualiti algoritma ML, anda memerlukan sejumlah besar data latihan yang tersusun dengan baik, beranotasi dan berlabel.

  • Kepentingan data latihan yang berkualiti dan Evolusinya

    Data latihan berkualiti tinggi ialah input utama dalam pembangunan aplikasi AI dan ML. Data dikumpul daripada pelbagai sumber dan dibentangkan dalam bentuk yang tidak teratur yang tidak sesuai untuk tujuan pembelajaran mesin. Data latihan berkualiti – dilabel, diberi anotasi dan ditandakan – sentiasa dalam format yang teratur – sesuai untuk latihan ML.

    Data latihan yang berkualiti memudahkan sistem ML mengenali objek dan mengelaskannya mengikut ciri yang telah ditetapkan. Set data boleh menghasilkan hasil model yang buruk jika klasifikasi tidak tepat.

Hari-hari Awal Data Latihan AI

Walaupun AI mendominasi dunia perniagaan dan penyelidikan semasa, hari-hari awal sebelum ML mendominasi Kepintaran Buatan adalah agak berbeza.

Hari-hari awal data latihan ai

Source

Peringkat awal data latihan AI dikuasakan oleh pengaturcara manusia yang menilai output model dengan secara konsisten merangka peraturan baharu yang menjadikan model lebih cekap. Dalam tempoh 2000 – 2005, set data utama pertama telah dicipta, dan ia merupakan proses yang sangat perlahan, bergantung kepada sumber dan mahal. Ia membawa kepada set data latihan dibangunkan secara berskala, dan MTurk Amazon memainkan peranan penting dalam mengubah persepsi orang terhadap pengumpulan data. Pada masa yang sama, pelabelan dan anotasi manusia juga dilepaskan.

Beberapa tahun akan datang tertumpu kepada bukan pengaturcara yang mencipta dan menilai model data. Pada masa ini, tumpuan diberikan kepada model pra-latihan yang dibangunkan menggunakan kaedah pengumpulan data latihan lanjutan.

  • Kuantiti melebihi kualiti

    Semasa menilai integriti set data latihan AI pada masa itu, saintis data memberi tumpuan Kuantiti data latihan AI melebihi kualiti.

    Sebagai contoh, terdapat salah tanggapan umum bahawa pangkalan data yang besar memberikan hasil yang tepat. Jumlah data yang banyak dipercayai sebagai penunjuk nilai data yang baik. Kuantiti hanyalah satu daripada faktor utama yang menentukan nilai set data - peranan kualiti data telah diiktiraf.

    Kesedaran bahawa kualiti data bergantung pada kesempurnaan data, kebolehpercayaan, kesahihan, ketersediaan dan ketepatan masa meningkat. Paling penting, kesesuaian data untuk projek menentukan kualiti data yang dikumpul.

  • Had sistem AI awal disebabkan data latihan yang lemah

    Data latihan yang lemah, ditambah pula dengan kekurangan sistem pengkomputeran canggih, adalah salah satu sebab beberapa janji sistem AI awal yang tidak dipenuhi.

    Disebabkan kekurangan data latihan yang berkualiti, penyelesaian ML tidak dapat mengenal pasti corak visual dengan tepat yang menghalang pembangunan penyelidikan saraf. Walaupun ramai penyelidik mengenal pasti janji pengecaman bahasa pertuturan, penyelidikan atau pembangunan alat pengecaman pertuturan tidak dapat membuahkan hasil kerana kekurangan set data pertuturan. Satu lagi halangan utama untuk membangunkan alat AI mewah ialah kekurangan keupayaan pengiraan dan penyimpanan komputer.

Peralihan kepada Data Latihan Berkualiti

Terdapat peralihan yang ketara dalam kesedaran bahawa kualiti set data penting. Untuk sistem ML meniru dengan tepat kecerdasan manusia dan keupayaan membuat keputusan, ia perlu berkembang maju pada data latihan volum tinggi dan berkualiti tinggi.

Fikirkan data ML anda sebagai tinjauan - lebih besar sampel data saiz, lebih baik ramalan. Jika data sampel tidak termasuk semua pembolehubah, ia mungkin tidak mengenali corak atau membawa kesimpulan yang tidak tepat.

  • Kemajuan dalam teknologi AI dan keperluan untuk data latihan yang lebih baik

    Kemajuan dalam teknologi ai dan keperluan untuk data latihan yang lebih baik Kemajuan dalam teknologi AI meningkatkan keperluan untuk data latihan yang berkualiti.

    Pemahaman bahawa data latihan yang lebih baik meningkatkan peluang model ML yang boleh dipercayai menghasilkan metodologi pengumpulan, anotasi dan pelabelan data yang lebih baik. Kualiti dan perkaitan data secara langsung memberi kesan kepada kualiti model AI.

Mari bincangkan keperluan Data Latihan AI anda hari ini.

  • Peningkatan tumpuan pada kualiti dan ketepatan data

    Untuk model ML mula memberikan hasil yang tepat, ia diberikan kepada set data berkualiti yang melalui langkah-langkah penapisan data berulang.

    Sebagai contoh, manusia mungkin dapat mengenali baka tertentu anjing dalam masa beberapa hari selepas diperkenalkan kepada baka itu - melalui gambar, video atau secara peribadi. Manusia mengambil daripada pengalaman mereka dan maklumat yang berkaitan untuk mengingati dan menarik pengetahuan ini apabila perlu. Namun, ia tidak berfungsi dengan mudah untuk Mesin. Mesin itu perlu diberi imej beranotasi dan berlabel dengan jelas - ratusan atau ribuan - baka tertentu dan baka lain untuk membuat sambungan.

    Model AI meramalkan hasil dengan mengaitkan maklumat yang dilatih dengan maklumat yang dibentangkan dalam dunia sebenar. Algoritma menjadi tidak berguna jika data latihan tidak termasuk maklumat yang berkaitan.

  • Kepentingan data latihan yang pelbagai dan mewakili

    Kepelbagaian dalam pengumpulan data latihan ai Peningkatan kepelbagaian data juga meningkatkan kecekapan, mengurangkan berat sebelah dan meningkatkan perwakilan saksama bagi semua senario. Jika model AI dilatih menggunakan set data homogen, anda boleh yakin bahawa aplikasi baharu akan berfungsi hanya untuk tujuan tertentu dan memberi perkhidmatan kepada populasi tertentu.

    Set data mungkin berat sebelah terhadap populasi, bangsa, jantina, pilihan dan pendapat intelektual tertentu, yang boleh membawa kepada model yang tidak tepat.

    Adalah penting untuk memastikan keseluruhan aliran proses pengumpulan data, termasuk memilih kumpulan subjek, penyusunan, anotasi dan pelabelan, adalah pelbagai, seimbang dan mewakili populasi dengan secukupnya.

Masa Depan Data Latihan AI

Kejayaan model AI pada masa hadapan bergantung pada kualiti dan kuantiti data latihan yang digunakan untuk melatih algoritma ML. Adalah penting untuk menyedari bahawa hubungan antara kualiti dan kuantiti data ini adalah khusus tugas dan tidak mempunyai jawapan yang pasti.

Akhirnya, kecukupan set data latihan ditentukan oleh keupayaannya untuk berprestasi dengan baik untuk tujuan ia dibina.

  • Kemajuan dalam teknik pengumpulan data dan anotasi

    Memandangkan ML sensitif terhadap data suapan, adalah penting untuk menyelaraskan dasar pengumpulan dan anotasi data. Ralat dalam pengumpulan data, penyusunan, salah nyata, pengukuran yang tidak lengkap, kandungan yang tidak tepat, pertindihan data dan pengukuran yang salah menyumbang kepada kualiti data yang tidak mencukupi.

    Pengumpulan data automatik melalui perlombongan data, pengikisan web dan pengekstrakan data membuka jalan untuk penjanaan data yang lebih pantas. Selain itu, set data pra-pakej bertindak sebagai teknik pengumpulan data pembetulan cepat.

    Crowdsourcing ialah satu lagi kaedah memecah laluan pengumpulan data. Walaupun kebenaran data tidak dapat dipastikan, ia adalah alat yang sangat baik untuk mengumpulkan imej awam. Akhirnya, khusus pengumpulan data pakar juga menyediakan sumber data untuk tujuan tertentu.

  • Peningkatan penekanan terhadap pertimbangan etika dalam data latihan

    Etika perniagaan Dengan kemajuan pesat dalam AI, beberapa isu etika telah timbul, terutamanya dalam pengumpulan data latihan. Beberapa pertimbangan etika dalam pengumpulan data latihan termasuk persetujuan termaklum, ketelusan, berat sebelah dan privasi data.

    Memandangkan data kini merangkumi segala-galanya daripada imej muka, cap jari, rakaman suara dan data biometrik kritikal yang lain, adalah menjadi sangat penting untuk memastikan pematuhan kepada amalan undang-undang dan etika untuk mengelakkan tindakan undang-undang yang mahal dan merosakkan reputasi.

  • Potensi data latihan yang lebih berkualiti dan pelbagai pada masa hadapan

    Terdapat potensi besar untuk data latihan yang berkualiti tinggi dan pelbagai pada masa hadapan. Terima kasih kepada kesedaran tentang kualiti data dan ketersediaan penyedia data yang memenuhi permintaan kualiti penyelesaian AI.

    Penyedia data masa kini mahir menggunakan teknologi terobosan untuk mendapatkan sumber data yang pelbagai secara beretika dan sah. Mereka juga mempunyai pasukan dalaman untuk melabel, menganotasi dan membentangkan data yang disesuaikan untuk projek ML yang berbeza.

Kesimpulan

Adalah penting untuk bekerjasama dengan vendor yang boleh dipercayai dengan pemahaman yang mendalam tentang data dan kualiti membangunkan model AI mewah. Shaip ialah syarikat anotasi utama yang mahir dalam menyediakan penyelesaian data tersuai yang memenuhi keperluan dan matlamat projek AI anda. Rakan kongsi dengan kami dan terokai kecekapan, komitmen dan kerjasama yang kami bawa ke meja.

Kongsi sosial