Semua orang tahu dan memahami skop besar pasaran AI yang sedang berkembang. Itulah sebabnya perniagaan hari ini tidak sabar-sabar untuk membangunkan apl mereka dalam AI dan meraih faedahnya. Walau bagaimanapun, kebanyakan orang tidak memahami teknologi di sebalik model AI. Ia memerlukan penciptaan algoritma kompleks yang menggunakan beribu-ribu set data terlatih untuk membina aplikasi AI yang berjaya.
Keperluan untuk menggunakan data latihan AI yang betul untuk membina aplikasi AI masih dirasai. Pemilik perniagaan sering menganggap membangunkan data latihan AI sebagai kerja yang mudah. Malangnya, mencari data latihan AI yang berkaitan untuk mana-mana model AI adalah mencabar dan memerlukan masa. Secara amnya, terdapat 4 langkah yang terlibat dalam proses memperoleh dan menilai Data Latihan AI yang betul:
Mentakrifkan Data
Ia biasanya mentakrifkan jenis data yang anda ingin masukkan ke dalam aplikasi atau model AI anda.
Membersihkan Data
Ia adalah proses penyingkiran data yang tidak diperlukan & membuat kesimpulan sama ada lebih banyak data diperlukan?
Mengumpul Data
Ini ialah data sebenar yang anda kumpulkan secara manual atau pemprograman untuk aplikasi AI anda.
Melabelkan Data
Akhirnya, data yang dikumpul dilabelkan untuk dibekalkan dengan tepat kepada model AI semasa fasa latihan.
Data latihan AI adalah penting untuk membuat aplikasi AI yang tepat dan berjaya. Tanpa data latihan berkualiti yang betul, program AI yang dibangunkan akan membawa kepada hasil yang palsu dan tidak tepat, akhirnya membawa kepada kegagalan model. Oleh itu, mengelak daripada menggunakan data berkualiti buruk untuk program anda adalah perlu kerana ia boleh menyebabkan
- Keperluan dan kos penyelenggaraan yang lebih tinggi.
- Hasil yang tidak tepat, perlahan atau tidak relevan daripada model AI terlatih anda.
- Kredibiliti buruk untuk produk anda.
- Pembaziran sumber kewangan yang lebih tinggi.
Faktor yang Perlu Dipertimbangkan Semasa Menilai Data Latihan
Melatih model AI anda dengan data yang buruk sememangnya idea yang tidak baik. Tetapi, persoalannya ialah bagaimana untuk menilai Data Latihan AI yang buruk dan betul. Pelbagai faktor boleh membantu mengenal pasti data yang betul dan salah untuk aplikasi AI anda. Berikut adalah beberapa faktor tersebut:
Kualiti dan Ketepatan Data
Terutama sekali, kualiti data yang anda akan gunakan untuk melatih model harus diberi kepentingan tertinggi. Menggunakan data buruk untuk melatih algoritma membawa kepada lata data (kesan substandard dalam saluran pembangunan) & ketidaktepatan dalam keputusan. Oleh itu, sentiasa gunakan data berkualiti tinggi yang boleh dikenal pasti sebagai- Data yang dikumpul, disimpan dan digunakan secara bertanggungjawab.
- Data yang menghasilkan keputusan yang tepat.
- Data boleh guna semula untuk aplikasi yang serupa.
- Data empirikal dan penjelasan sendiri.
Wakil Data
Ia adalah fakta yang diketahui bahawa set data tidak boleh mutlak. Walau bagaimanapun, kita mesti mensasarkan untuk membangunkan data AI yang pelbagai yang boleh meramal dan memberikan hasil yang tepat dengan mudah. Sebagai contoh, jika model AI dibuat untuk mengenal pasti wajah orang, model itu harus diberi sejumlah besar data yang pelbagai yang boleh memberikan hasil yang tepat. Data mesti mewakili semua klasifikasi yang disediakan oleh pengguna kepadanya.
Kepelbagaian dan Keseimbangan dalam Data
Set data anda mesti mengekalkan keseimbangan yang betul dalam jumlah data yang disuap. Data yang diberikan kepada program mestilah pelbagai dan dikumpulkan dari geografi yang berbeza, daripada lelaki dan perempuan yang bertutur dalam bahasa dan dialek yang berbeza, yang tergolong dalam komuniti yang berbeza, tahap pendapatan, dsb. Tidak menambah data yang pelbagai biasanya membawa kepada keterlaluan atau kekurangan set latihan anda .Ini bermakna model AI sama ada akan menjadi terlalu spesifik atau tidak dapat berfungsi dengan baik apabila diberikan data baharu. Oleh itu, sentiasa pastikan untuk mengadakan perbincangan konseptual dengan contoh tentang program dengan pasukan anda untuk mendapatkan hasil yang diperlukan.
Perkaitan dengan Tugas di Tangan
Akhir sekali, untuk mendapatkan data latihan yang baik, pastikan data tersebut berkaitan dengan program AI anda. Anda hanya perlu mengumpul data yang berkaitan secara langsung atau tidak langsung dengan tugas anda. Mengumpul data yang tidak diperlukan dengan perkaitan aplikasi yang rendah boleh menyebabkan ketidakcekapan dalam aplikasi anda.
Terutama sekali, kualiti data yang anda akan gunakan untuk melatih model harus diberi kepentingan tertinggi. Menggunakan data buruk untuk melatih algoritma membawa kepada lata data (kesan substandard dalam saluran pembangunan) & ketidaktepatan dalam keputusan. Oleh itu, sentiasa gunakan data berkualiti tinggi yang boleh dikenal pasti sebagai
Set data anda mesti mengekalkan keseimbangan yang betul dalam jumlah data yang disuap. Data yang diberikan kepada program mestilah pelbagai dan dikumpulkan dari geografi yang berbeza, daripada lelaki dan perempuan yang bertutur dalam bahasa dan dialek yang berbeza, yang tergolong dalam komuniti yang berbeza, tahap pendapatan, dsb. Tidak menambah data yang pelbagai biasanya membawa kepada keterlaluan atau kekurangan set latihan anda .
Akhir sekali, untuk mendapatkan data latihan yang baik, pastikan data tersebut berkaitan dengan program AI anda. Anda hanya perlu mengumpul data yang berkaitan secara langsung atau tidak langsung dengan tugas anda. Mengumpul data yang tidak diperlukan dengan perkaitan aplikasi yang rendah boleh menyebabkan ketidakcekapan dalam aplikasi anda.
[Baca juga: Apakah Data Latihan dalam Pembelajaran Mesin]
Kaedah Menilai Data Latihan
Untuk membuat pemilihan data yang betul untuk program AI anda, anda mesti menilai data latihan AI yang betul. Ini boleh dilakukan oleh
- Mengenalpasti Data Berkualiti Tinggi dengan Ketepatan Yang Dipertingkat:
Untuk mengenal pasti data berkualiti baik, anda mesti memastikan bahawa kandungan yang disediakan adalah berkaitan dengan konteks aplikasi. Di samping itu, anda perlu memikirkan sama ada data yang dikumpul adalah berlebihan dan sah. Terdapat pelbagai ujian kualiti standard yang boleh dilalui oleh data, seperti ujian alfa Cronbach, kaedah set emas, dsb., yang boleh memberikan anda data berkualiti baik. - Memanfaatkan Alat untuk Menilai Wakil Data dan Kepelbagaian
Seperti yang dinyatakan di atas, kepelbagaian dalam data anda adalah kunci untuk mencapai ketepatan yang diperlukan dalam model data anda. Terdapat alat yang boleh menjana unjuran terperinci dan menjejak hasil data pada tahap berbilang dimensi. Ini membantu anda mengenal pasti sama ada model AI anda boleh membezakan antara set data yang pelbagai dan memberikan output yang betul. - Nilaikan Perkaitan Data Latihan
Data latihan hanya boleh mengandungi atribut yang memberikan maklumat yang bermakna kepada model AI anda. Untuk memastikan pemilihan data yang betul, buat senarai atribut penting model AI anda harus faham. Jadikan model biasa dengan set data tersebut dan tambahkan set data khusus tersebut pada pustaka data anda.
Bagaimana untuk Memilih Data Latihan yang Tepat untuk Model AI anda?
Jelas sekali bahawa data adalah unggul apabila melatih model AI anda. Kami membincangkan awal dalam blog cara mencari data latihan AI yang betul untuk program anda. Mari kita lihat mereka:
- Mentakrifkan Data: Langkah pertama ialah menentukan jenis data yang anda perlukan untuk program anda. Ia mengasingkan semua pilihan data lain dan mengarahkan anda ke satu arah.
- Pengumpulan Data: Seterusnya ialah mengumpulkan data yang anda cari dan membuat beberapa set data daripadanya yang berkaitan dengan keperluan anda.
- Pembersihan Data: Kemudian data dibersihkan dengan teliti, yang melibatkan amalan seperti menyemak pendua, mengalih keluar outlier, membetulkan ralat struktur dan menyemak jurang data yang hilang.
- Pelabelan Data: Akhir sekali, data yang berguna untuk model AI anda dilabelkan dengan betul. Pelabelan mengurangkan risiko salah tafsir dan memberikan ketepatan yang lebih baik kepada model latihan AI.
Selain daripada amalan ini, anda mesti mempertimbangkan beberapa pertimbangan apabila berurusan dengan data latihan yang terhad atau berat sebelah. Data berat sebelah ialah output yang dijana oleh AI berdasarkan andaian yang salah dan adalah palsu. Terdapat cara seperti penambahan data dan penandaan data yang sangat membantu dalam mengurangkan berat sebelah. Teknik ini dibuat untuk mengatur data dengan menambah salinan data sedia ada yang diubah suai sedikit dan menambah baik kepelbagaian set data.
[Baca juga: Berapakah volum optimum data latihan yang anda perlukan untuk projek AI?]
Kesimpulan
Data latihan AI ialah aspek terpenting bagi aplikasi AI yang berjaya. Itulah sebabnya ia mesti diberi kepentingan dan kepentingan sepenuhnya semasa membangunkan program AI anda. Mempunyai data latihan AI yang betul memastikan program anda boleh mengambil banyak input yang pelbagai dan masih menjana hasil yang betul. Hubungi pasukan Shaip kami untuk mengetahui tentang data latihan AI dan mencipta data AI berkualiti tinggi untuk program anda.
