Все мы понимаем, что производительность модуля искусственного интеллекта (ИИ) полностью зависит от качества наборов данных, предоставляемых на этапе обучения. Однако обычно они обсуждаются на поверхностном уровне. Большинство онлайн-ресурсов указывают, почему получение качественных данных важно на этапах обучения ИИ, но существует пробел в знаниях, которые отличает качество от недостаточного количества данных.
Когда вы углубитесь в наборы данных, вы заметите множество тонкостей и тонкостей, которые часто упускаются из виду. Мы решили пролить свет на эти менее обсуждаемые темы. Прочитав эту статью, вы получите четкое представление о некоторых ошибках, которые вы делаете во время сбора данных, и о том, как можно оптимизировать качество данных для обучения ИИ.
Итак, начнем.
Анатомия проекта ИИ
Для непосвященных проект AI или ML (машинное обучение) очень систематичен. Он линейный и имеет надежный рабочий процесс.
Чтобы дать вам пример, вот как это выглядит в общем смысле:
- Доказательство концепции
- Проверка модели и оценка модели
- Разработка алгоритма
- Подготовка данных для обучения ИИ
- Развертывание модели
- Алгоритм обучения
- Оптимизация после развертывания
Статистика показывает, что около 78% всех проектов ИИ в какой-то момент зависали, прежде чем перейти к стадии развертывания. Хотя с одной стороны есть серьезные лазейки, логические ошибки или проблемы управления проектами, есть также незаметные ошибки и ошибки, которые вызывают массовые сбои в проектах. В этом посте мы собираемся изучить некоторые из наиболее распространенных тонкостей.
Смещение данных
Смещение данных - это добровольное или непроизвольное введение факторов или элементов, которые неблагоприятно искажают результаты в сторону или против конкретных результатов. К сожалению, предвзятость - серьезная проблема в сфере обучения ИИ.
Если это кажется сложным, поймите, что системы искусственного интеллекта не имеют собственного разума. Итак, абстрактных понятий, таких как этика, мораль и т. Д., Не существует. Они настолько умны или функциональны, насколько логические, математические и статистические концепции используются в их конструкции. Итак, когда люди развивают эти три, очевидно, что в них будут заложены некоторые предрассудки и фаворитизм.
Предвзятость - это концепция, которая не связана напрямую с ИИ, а со всем остальным, что его окружает. Это означает, что это больше связано с вмешательством человека и может быть введено в любой момент времени. Это может быть, когда проблема решается для поиска возможных решений, когда происходит сбор данных или когда данные подготавливаются и вводятся в модуль ИИ.
Можем ли мы полностью устранить предвзятость?
Устранение предвзятости сложно. Личное предпочтение не совсем черно-белое. Он процветает в серой зоне, и поэтому это тоже субъективно. При предвзятости сложно указать на целостную справедливость любого рода. Кроме того, предвзятость также трудно обнаружить или идентифицировать именно тогда, когда ум непроизвольно склоняется к определенным убеждениям, стереотипам или обычаям.
Вот почему эксперты по искусственному интеллекту готовят свои модули с учетом потенциальных предубеждений и их устранения с помощью условий и контекстов. Если все сделано правильно, искажение результатов можно свести к минимуму.
Качество данных
Качество данных очень общее, но если вы посмотрите глубже, вы обнаружите несколько нюансированных слоев. Качество данных может состоять из следующего:
- Отсутствие приблизительного объема данных
- Отсутствие релевантных и контекстных данных
- Отсутствие последних или обновленных данных
- Обилие данных, которые нельзя использовать
- Отсутствие необходимого типа данных - например, текст вместо изображений и аудио вместо видео и т. Д.
- Смещение
- Пункты, ограничивающие совместимость данных
- Плохо аннотированные данные
- Неправильная классификация данных
Почти 96% специалистов по искусственному интеллекту борются с проблемами качества данных, что приводит к дополнительным часам оптимизации качества, чтобы машины могли эффективно обеспечивать оптимальные результаты.
Неструктурированные данные
Специалисты по обработке данных и эксперты в области искусственного интеллекта больше работают с неструктурированными данными, чем с их полными аналогами. В результате значительная часть их времени тратится на осмысление неструктурированных данных и их компиляцию в формат, понятный машинам.
Неструктурированные данные - это любая информация, не соответствующая определенному формату, модели или структуре. Это неорганизованно и беспорядочно. Неструктурированные данные могут быть видео, аудио, изображениями, изображениями с текстом, опросами, отчетами, презентациями, записками или другими формами информации. Специалист должен определить и вручную аннотировать наиболее актуальные выводы из неструктурированных наборов данных. Когда вы работаете с неструктурированными данными, у вас есть два варианта:
- Вы тратите больше времени на очистку данных
- Принять искаженные результаты
Отсутствие у МСП достоверных аннотаций данных
Из всех факторов, которые мы обсуждали сегодня, достоверная аннотация данных - это единственная тонкость, которую мы в значительной степени контролируем. Аннотации данных - это решающий этап в разработке ИИ, который определяет, чему и как им следует учиться. Плохо или неправильно аннотированные данные могут полностью исказить ваши результаты. В то же время точно аннотированные данные могут сделать ваши системы надежными и функциональными.
Вот почему аннотации данных должны выполняться малыми и средними предприятиями и ветеранами, обладающими знаниями в предметной области. Например, медицинские данные должны быть аннотированы профессионалами, имеющими опыт работы с данными из этого сектора. Итак, когда модель используется в жизненно важной ситуации, она оправдывает ожидания. То же самое верно для продуктов в сфере недвижимости, электронной коммерции в сфере финансовых технологий и других нишевых пространств.
Подводя итог
Все эти факторы указывают в одном направлении - не рекомендуется заниматься разработкой искусственного интеллекта как отдельное подразделение. Вместо этого это совместный процесс, когда вам нужны эксперты из всех областей, чтобы собраться вместе, чтобы развернуть это единое идеальное решение.
Вот почему мы рекомендуем связаться с данным лыжных шлемов и аннотирование такие эксперты, как Shaip, делают ваши продукты и решения более функциональными. Мы знаем о тонкостях, связанных с разработкой искусственного интеллекта, и у нас есть сознательные протоколы и проверки качества, чтобы мгновенно их устранить.
Получить in трогать вместе с нами, чтобы узнать, как наш опыт может помочь в разработке вашего ИИ-продукта.
