ИИ, большие данные и машинное обучение продолжают влиять на политиков, бизнес, науку, СМИ и различные отрасли по всему миру. Отчеты показывают, что глобальный уровень внедрения ИИ в настоящее время находится на уровне 35% в 2022 – колоссальное увеличение на 4% по сравнению с 2021 годом. Сообщается, что еще 42% компаний изучают многочисленные преимущества ИИ для своего бизнеса.
Поддержка многих инициатив в области ИИ и Машинное обучение решения — это данные. ИИ может быть настолько хорош, насколько хороши данные, подпитывающие алгоритм. Низкокачественные данные могут привести к некачественным результатам и неточным прогнозам.
Несмотря на то, что разработке решений машинного обучения и искусственного интеллекта уделяется много внимания, отсутствует понимание того, что можно считать качественным набором данных. В этой статье мы перемещаемся по временной шкале качественные данные обучения ИИ и определить будущее ИИ через понимание сбора данных и обучения.
Определение данных обучения ИИ
При создании решения машинного обучения большое значение имеют количество и качество набора обучающих данных. Системе машинного обучения требуются не только большие объемы динамических, непредвзятых и ценных обучающих данных, но и много.
Но что такое обучающие данные ИИ?
Данные обучения ИИ — это набор помеченных данных, используемых для обучения алгоритма машинного обучения делать точные прогнозы. Система машинного обучения пытается распознавать и идентифицировать закономерности, понимать отношения между параметрами, принимать необходимые решения и оценивать на основе обучающих данных.
Возьмем, к примеру, беспилотные автомобили. Набор обучающих данных для модели машинного обучения с самостоятельным вождением должен включать помеченные изображения и видео автомобилей, пешеходов, дорожных знаков и других транспортных средств.
Короче говоря, для повышения качества алгоритма машинного обучения вам необходимо большое количество хорошо структурированных, аннотированных и помеченных обучающих данных.
Важность качественных обучающих данных и их эволюция
Высококачественные обучающие данные являются ключевым вкладом в разработку приложений AI и ML. Данные собираются из различных источников и представляются в неорганизованном виде, непригодном для целей машинного обучения. Качественные обучающие данные — помеченные, аннотированные и помеченные — всегда в организованном формате — идеально подходят для обучения машинному обучению.
Качественные обучающие данные облегчают системе машинного обучения распознавание объектов и их классификацию в соответствии с заранее определенными признаками. Набор данных может привести к плохим результатам модели, если классификация не является точной.
Первые дни обучающих данных ИИ
Несмотря на то, что ИИ доминирует в нынешнем мире бизнеса и исследований, первые дни до того, как ML доминировало Artificial Intelligence был совсем другим.
На начальных этапах данных для обучения ИИ работали программисты-люди, которые оценивали выходные данные модели, последовательно разрабатывая новые правила, которые делали модель более эффективной. В период с 2000 по 2005 год был создан первый крупный набор данных, и это был чрезвычайно медленный, ресурсозависимый и дорогостоящий процесс. Это привело к масштабной разработке обучающих наборов данных, а MTurk от Amazon сыграл значительную роль в изменении отношения людей к сбору данных. Одновременно с этим взлетели и человеческие маркировки и аннотации.
Следующие несколько лет были посвящены непрограммистам, создающим и оценивающим модели данных. В настоящее время основное внимание уделяется предварительно обученным моделям, разработанным с использованием передовых методов сбора данных для обучения.
Количество за качество
Оценивая целостность наборов данных для обучения ИИ в прошлом, специалисты по обработке и анализу данных сосредоточились на Количество обучающих данных ИИ над качеством.
Например, существовало распространенное заблуждение, что большие базы данных дают точные результаты. Считалось, что огромный объем данных является хорошим показателем ценности данных. Количество является лишь одним из основных факторов, определяющих ценность набора данных — была признана роль качества данных.
Осознание того, что Качество данных зависит от полноты данных, надежности, достоверности, доступности и своевременности. Самое главное, пригодность данных для проекта определяла качество собранных данных.
Ограничения ранних систем ИИ из-за плохих обучающих данных
Плохие данные для обучения в сочетании с отсутствием передовых вычислительных систем были одной из причин нескольких невыполненных обещаний ранних систем ИИ.
Из-за отсутствия качественных обучающих данных решения ML не могли точно идентифицировать визуальные паттерны, что тормозило развитие нейронных исследований. Хотя многие исследователи определили перспективность распознавания разговорной речи, исследования или разработка инструментов распознавания речи не могли быть реализованы из-за отсутствия наборов речевых данных. Еще одним серьезным препятствием для разработки высококлассных инструментов искусственного интеллекта было отсутствие у компьютеров вычислительных мощностей и возможностей хранения данных.
Переход к качественным обучающим данным
Произошел заметный сдвиг в понимании того, что качество набора данных имеет значение. Чтобы система машинного обучения точно имитировала человеческий интеллект и возможности принятия решений, она должна успешно работать с большими объемами высококачественных обучающих данных.
Думайте о своих данных машинного обучения как об опросе — чем больше выборка данных размер, тем лучше прогноз. Если выборка данных не включает все переменные, она может не распознать закономерности или привести к неточным выводам.
Достижения в области технологий искусственного интеллекта и потребность в более качественных данных для обучения
Достижения в области технологий искусственного интеллекта увеличивают потребность в качественных обучающих данных.Понимание того, что более качественные обучающие данные повышают вероятность надежных моделей машинного обучения, привело к улучшению методов сбора данных, аннотаций и маркировки. Качество и актуальность данных напрямую повлияли на качество модели ИИ.
Достижения в области технологий искусственного интеллекта увеличивают потребность в качественных обучающих данных.Повышенное внимание к качеству и точности данных
Чтобы модель машинного обучения начала давать точные результаты, она получает качественные наборы данных, которые проходят итеративные этапы уточнения данных.
Например, человек может распознать определенную породу собак в течение нескольких дней после знакомства с породой — по фотографиям, видео или лично. Люди опираются на свой опыт и связанную с ним информацию, чтобы помнить и использовать эти знания, когда это необходимо. Тем не менее, это не работает так легко для машины. В машину должны быть загружены четко аннотированные и помеченные изображения — сотни или тысячи — этой конкретной породы и других пород, чтобы установить связь.
Модель ИИ предсказывает результат, сопоставляя обученную информацию с информацией, представленной в реальный мир. Алгоритм становится бесполезным, если обучающие данные не содержат релевантной информации.
Важность разнообразных и репрезентативных данных о тренировках
Увеличение разнообразия данных также повышает компетентность, снижает предвзятость и способствует более справедливому представлению всех сценариев. Если модель ИИ обучается с использованием однородного набора данных, вы можете быть уверены, что новое приложение будет работать только для определенной цели и обслуживать определенную группу населения.Набор данных может быть смещен в сторону определенного населения, расы, пола, выбора и интеллектуальных мнений, что может привести к неточной модели.
Важно обеспечить, чтобы весь процесс сбора данных, включая выбор тематического пула, курирование, аннотацию и маркировку, был достаточно разнообразным, сбалансированным и репрезентативным для населения.
Увеличение разнообразия данных также повышает компетентность, снижает предвзятость и способствует более справедливому представлению всех сценариев. Если модель ИИ обучается с использованием однородного набора данных, вы можете быть уверены, что новое приложение будет работать только для определенной цели и обслуживать определенную группу населения.Будущее обучающих данных ИИ
Будущий успех моделей ИИ зависит от качества и количества обучающих данных, используемых для обучения алгоритмов машинного обучения. Крайне важно признать, что эта взаимосвязь между качеством и количеством данных зависит от конкретной задачи и не имеет определенного ответа.
В конечном счете, адекватность набора обучающих данных определяется его способностью надежно работать для той цели, для которой он создан.
Достижения в методах сбора данных и аннотирования
Поскольку машинное обучение чувствительно к поступающим данным, жизненно важно оптимизировать политику сбора данных и аннотаций. Ошибки в сборе данных, курировании, искажении, неполных измерениях, неточном содержании, дублировании данных и ошибочных измерениях способствуют недостаточному качеству данных.
Автоматизированный сбор данных с помощью интеллектуального анализа данных, веб-скрапинга и извлечения данных прокладывает путь для более быстрого создания данных. Кроме того, предварительно упакованные наборы данных действуют как метод быстрого сбора данных.
Краудсорсинг — еще один новаторский метод сбора данных. Хотя за достоверность данных нельзя поручиться, это отличный инструмент для сбора публичного имиджа. Наконец, специализированный сбор данных эксперты также предоставляют данные, полученные для конкретных целей.
Повышенный акцент на этических соображениях в обучающих данных
С быстрым развитием ИИ возникло несколько этических проблем, особенно при сборе данных для обучения. Некоторые этические соображения при сборе данных для обучения включают информированное согласие, прозрачность, предвзятость и конфиденциальность данных.Поскольку данные теперь включают в себя все, от изображений лиц, отпечатков пальцев, голосовых записей и других важных биометрических данных, становится критически важным обеспечить соблюдение правовых и этических норм, чтобы избежать дорогостоящих судебных исков и ущерба репутации.
Потенциал еще более высокого качества и разнообразия обучающих данных в будущем
Существует огромный потенциал для качественные и разнообразные обучающие данные в будущем. Благодаря осведомленности о качестве данных и доступности поставщиков данных, которые удовлетворяют требования к качеству решений ИИ.
Нынешние поставщики данных умеют использовать новаторские технологии для этичного и законного получения огромного количества разнообразных наборов данных. У них также есть собственные команды для маркировки, аннотирования и представления данных, адаптированных для различных проектов машинного обучения.
С быстрым развитием ИИ возникло несколько этических проблем, особенно при сборе данных для обучения. Некоторые этические соображения при сборе данных для обучения включают информированное согласие, прозрачность, предвзятость и конфиденциальность данных.Заключение
Важно сотрудничать с надежными поставщиками, хорошо разбирающимися в данных и качестве, чтобы разрабатывать высокотехнологичные модели ИИ. Shaip — ведущая компания по созданию аннотаций, специализирующаяся на предоставлении индивидуальных решений для обработки данных, которые отвечают потребностям и целям вашего проекта ИИ. Станьте нашим партнером и узнайте о наших компетенциях, обязательствах и сотрудничестве.
