Все знают и понимают огромные масштабы развивающегося рынка ИИ. Вот почему сегодня предприятия стремятся разрабатывать свои приложения с использованием ИИ и пользоваться его преимуществами. Однако большинство людей не понимают технологию, лежащую в основе моделей ИИ. Для создания успешного приложения ИИ требуется создание сложных алгоритмов, использующих тысячи обученных наборов данных.
Необходимость использования правильных обучающих данных ИИ для создания приложений ИИ по-прежнему недооценивается. Владельцы бизнеса часто считают разработку данных для обучения ИИ легкой работой. К сожалению, поиск релевантных обучающих данных ИИ для любой модели ИИ является сложной задачей и требует времени. Как правило, процесс получения и оценки правильных обучающих данных ИИ состоит из 4 этапов:
Определение данных
Обычно он определяет тип данных, которые вы хотите ввести в свое приложение или модель ИИ.
Очистка данных
Это процесс удаления ненужных данных и принятия решения о том, нужны ли дополнительные данные?
Накопление данных
Это фактические данные, которые вы собираете вручную или программно для своего приложения ИИ.
Маркировка данных
Наконец, собранные данные помечаются для точного предоставления модели ИИ на этапе обучения.
Данные обучения ИИ имеют решающее значение для создания точного и успешного приложения ИИ. Без надлежащих качественных обучающих данных разработанная программа ИИ приведет к ложным и неточным результатам, что в конечном итоге приведет к отказу модели. Следовательно, необходимо избегать использования данных плохого качества для ваших программ, так как это может привести к
- Более высокие потребности и затраты на техническое обслуживание.
- Неточные, медленные или нерелевантные результаты вашей обученной модели ИИ.
- Плохое доверие к вашему продукту.
- Более высокая трата финансовых ресурсов.
Факторы, которые следует учитывать при оценке обучающих данных
Обучение вашей модели ИИ с использованием неверных данных, безусловно, является плохой идеей. Но вопрос в том, как оценить плохие и правильные данные обучения ИИ. Различные факторы могут помочь определить правильные и неправильные данные для вашего приложения ИИ. Вот некоторые из этих факторов:
Качество и точность данных
Прежде всего, качество данных, которые вы будете использовать для обучения модели, должно иметь первостепенное значение. Использование неверных данных для обучения алгоритма приводит к каскадам данных (некачественные эффекты в конвейере разработки) и неточности результатов. Поэтому всегда используйте высококачественные данные, которые можно идентифицировать как- Собраны, сохранены и ответственно использованы данные.
- Данные, дающие точные результаты.
- Повторно используемые данные для аналогичных приложений.
- Эмпирические и очевидные данные.
Представители данных
Известно, что набор данных никогда не может быть абсолютным. Однако мы должны стремиться к разработке разнообразных данных ИИ, которые могут легко предсказывать и давать точные результаты. Например, если модель искусственного интеллекта предназначена для идентификации лиц людей, она должна быть снабжена значительным объемом разнообразных данных, которые могут дать точные результаты. Данные должны представлять все классификации, предоставленные пользователями.
Разнообразие и баланс в данных
Ваши наборы данных должны поддерживать правильный баланс в объеме загружаемых данных. Данные, предоставляемые программе, должны быть разнообразными и собираться из разных географических регионов, от мужчин и женщин, говорящих на разных языках и диалектах, принадлежащих к разным сообществам, с разными уровнями доходов и т. д. .Это означает, что модель ИИ либо станет слишком специфичной, либо не сможет хорошо работать при получении новых данных. Следовательно, всегда обязательно проводите концептуальные обсуждения с примерами программы с вашей командой, чтобы получить необходимые результаты.
Соответствие поставленной задаче
Наконец, чтобы получить хорошие данные для обучения, убедитесь, что данные соответствуют вашей программе искусственного интеллекта. Вам нужно только собрать данные, которые прямо или косвенно связаны с вашей задачей. Сбор ненужных данных с низкой релевантностью приложения может привести к неэффективности вашего приложения.
Прежде всего, качество данных, которые вы будете использовать для обучения модели, должно иметь первостепенное значение. Использование неверных данных для обучения алгоритма приводит к каскадам данных (некачественные эффекты в конвейере разработки) и неточности результатов. Поэтому всегда используйте высококачественные данные, которые можно идентифицировать как
Ваши наборы данных должны поддерживать правильный баланс в объеме загружаемых данных. Данные, предоставляемые программе, должны быть разнообразными и собираться из разных географических регионов, от мужчин и женщин, говорящих на разных языках и диалектах, принадлежащих к разным сообществам, с разными уровнями доходов и т. д. .
Наконец, чтобы получить хорошие данные для обучения, убедитесь, что данные соответствуют вашей программе искусственного интеллекта. Вам нужно только собрать данные, которые прямо или косвенно связаны с вашей задачей. Сбор ненужных данных с низкой релевантностью приложения может привести к неэффективности вашего приложения.
[Также Читайте: Что такое обучающие данные в машинном обучении]
Методы оценки обучающих данных
Чтобы сделать правильный выбор данных для вашей программы ИИ, вы должны оценить правильные данные обучения ИИ. Это можно сделать с помощью
- Идентификация высококачественных данных с повышенной точностью:
Чтобы определить качественные данные, вы должны убедиться, что предоставленный контент соответствует контексту приложения. Кроме того, вам необходимо выяснить, являются ли собранные данные избыточными и достоверными. Существуют различные стандартные тесты качества, через которые можно пройти данные, такие как альфа-тест Кронбаха, метод набора золота и т. д., которые могут предоставить вам данные хорошего качества. - Используйте инструменты для оценки репрезентативности и разнообразия данных
Как упоминалось выше, разнообразие ваших данных является ключом к достижению необходимой точности вашей модели данных. Существуют инструменты, которые могут генерировать подробные прогнозы и отслеживать результаты данных на многомерном уровне. Это поможет вам определить, может ли ваша модель ИИ различать разные наборы данных и предоставлять правильные результаты. - Оцените релевантность обучающих данных
Данные обучения должны содержать только те атрибуты, которые предоставляют значимую информацию для вашей модели ИИ. Чтобы обеспечить правильный выбор данных, создайте список основных атрибутов, которые должна понимать ваша модель ИИ. Сделайте модель знакомой с этими наборами данных и добавьте эти конкретные наборы данных в свою библиотеку данных.
Как выбрать правильные обучающие данные для вашей модели ИИ?
Очевидно, что данные имеют первостепенное значение при обучении ваших моделей ИИ. Ранее в блоге мы обсуждали, как найти правильные обучающие данные ИИ для ваших программ. Давайте взглянем на них:
- Определение данных: Первым шагом является определение типа данных, необходимых для вашей программы. Он разделяет все остальные параметры данных и направляет вас в одном направлении.
- Накопление данных: Далее нужно собрать данные, которые вы ищете, и создать из них несколько наборов данных, соответствующих вашим потребностям.
- Очистка данных: Затем данные тщательно очищаются, что включает в себя такие методы, как проверка дубликатов, удаление выбросов, исправление структурных ошибок и проверка отсутствия пробелов в данных.
- Маркировка данных: Наконец, данные, полезные для вашей модели ИИ, помечены должным образом. Маркировка снижает риск неверной интерпретации и обеспечивает большую точность модели обучения ИИ.
Помимо этих практик, вы должны учитывать несколько соображений при работе с ограниченными или необъективными данными обучения. Предвзятые данные — это выходные данные, созданные ИИ на основе ошибочных предположений, которые являются ложными. Существуют такие способы, как увеличение данных и разметка данных, которые невероятно помогают уменьшить предвзятость. Эти методы предназначены для упорядочения данных путем добавления слегка измененных копий существующих данных и повышения разнообразия наборов данных.
[Также Читайте: Какой оптимальный объем обучающих данных вам нужен для проекта ИИ?]
Заключение
Данные для обучения ИИ являются наиболее важным аспектом успешного применения ИИ. Вот почему ему следует придавать первостепенное значение и значение при разработке вашей программы искусственного интеллекта. Наличие правильных данных для обучения ИИ гарантирует, что ваша программа может принимать множество разнообразных входных данных и при этом генерировать правильные результаты. Свяжитесь с нашей командой Shaip, чтобы узнать об обучающих данных ИИ и создать высококачественные данные ИИ для своих программ.
