Kvalitní data školení AI

Od kvantity ke kvalitě – vývoj školicích dat AI

Umělá inteligence, velká data a strojové učení nadále ovlivňují tvůrce politik, podniky, vědu, mediální domy a řadu průmyslových odvětví po celém světě. Zprávy naznačují, že globální míra přijetí AI je v současné době na stejné úrovni 35% v 2022 – ohromný 4% nárůst od roku 2021. Dalších 42 % společností údajně zkoumá mnoho výhod AI pro jejich podnikání.

Pohání mnoho iniciativ AI a Strojové učení řešením jsou data. Umělá inteligence může být jen tak dobrá, jak dobrá jsou data dodávající algoritmu. Nízká kvalita dat by mohla vést k nekvalitním výsledkům a nepřesným předpovědím.

Zatímco vývoji řešení pro ML a AI byla věnována velká pozornost, chybí povědomí o tom, co se kvalifikuje jako kvalitní datový soubor. V tomto článku se pohybujeme po časové ose kvalitní tréninková data AI a identifikovat budoucnost AI díky porozumění sběru dat a školení.

Definice tréninkových dat AI

Při vytváření řešení ML záleží na množství a kvalitě trénovací datové sady. Systém ML nejen vyžaduje velké objemy dynamických, nezaujatých a cenných tréninkových dat, ale potřebuje jich také hodně.

Ale co jsou tréninková data AI?

Tréninková data AI jsou sbírkou označených dat používaných k trénování algoritmu ML k vytváření přesných předpovědí. Systém ML se snaží rozpoznat a identifikovat vzorce, pochopit vztahy mezi parametry, učinit nezbytná rozhodnutí a vyhodnotit na základě trénovacích dat.

Vezměte si například příklad samořídících aut. Tréninkový datový soubor pro samořídící model ML by měl obsahovat označené obrázky a videa aut, chodců, dopravních značek a dalších vozidel.

Stručně řečeno, ke zvýšení kvality algoritmu ML potřebujete velké množství dobře strukturovaných, anotovaných a označených tréninkových dat.

  • Význam kvalitních tréninkových dat a jejich vývoj

    Vysoce kvalitní tréninková data jsou klíčovým vstupem při vývoji aplikací AI a ML. Data jsou shromažďována z různých zdrojů a prezentována v neuspořádané podobě nevhodné pro účely strojového učení. Kvalitní tréninková data – označená, anotovaná a označená – jsou vždy v uspořádaném formátu – ideální pro trénink ML.

    Kvalitní trénovací data usnadňují systému ML rozpoznávání objektů a jejich klasifikaci podle předem stanovených vlastností. Pokud klasifikace není přesná, může datový soubor přinést špatné výsledky modelu.

Data z prvních dnů školení AI

Přestože umělá inteligence dominovala současnému obchodnímu a výzkumnému světu, dominovaly rané dny před ML Umělá inteligence byl docela jiný.

The early days of ai training data

Zdroj

Počáteční fáze trénovacích dat AI byla poháněna lidskými programátory, kteří hodnotili výstup modelu důsledným vymýšlením nových pravidel, díky nimž byl model efektivnější. V období 2000 – 2005 byla vytvořena první velká datová sada a byl to extrémně pomalý, na zdroje závislý a nákladný proces. To vedlo k vyvíjení trénovacích datových sad ve velkém a MTurk od Amazonu sehrál významnou roli ve změně vnímání lidí ke sběru dat. Současně se také rozběhlo lidské označování a anotace.

Následujících několik let se soustředilo na vytváření a vyhodnocování datových modelů neprogramátory. V současné době se zaměřujeme na předtrénované modely vyvinuté pomocí pokročilých metod sběru tréninkových dat.

  • Množství nad kvalitou

    Při posuzování integrity datových sad AI školení v minulosti se datoví vědci soustředili na Množství tréninkových dat AI nad kvalitou.

    Například panovala obecná mylná představa, že velké databáze poskytují přesné výsledky. Pouhý objem dat byl považován za dobrý ukazatel hodnoty dat. Kvantita je pouze jedním z primárních faktorů určujících hodnotu datového souboru – byla uznána role kvality dat.

    Vědomí, že kvality dat v závislosti na úplnosti dat se zvýšila spolehlivost, validita, dostupnost a včasnost. A co je nejdůležitější, vhodnost dat pro projekt určovala kvalitu shromážděných dat.

  • Omezení raných systémů AI kvůli špatným tréninkovým datům

    Špatná trénovací data spolu s nedostatkem pokročilých počítačových systémů byla jedním z důvodů několika nesplněných slibů raných systémů umělé inteligence.

    Kvůli nedostatku kvalitních tréninkových dat nedokázala řešení ML přesně identifikovat vizuální vzorce brzdící rozvoj neurálního výzkumu. Ačkoli mnoho výzkumníků identifikovalo příslib rozpoznávání mluvené řeči, výzkum nebo vývoj nástrojů pro rozpoznávání řeči nemohly přijít k uskutečnění kvůli nedostatku datových sad řeči. Další velkou překážkou pro vývoj špičkových nástrojů AI byl nedostatek výpočetních a úložných možností počítačů.

Posun ke kvalitním školicím datům

Došlo k výraznému posunu v povědomí, že na kvalitě datové sady záleží. Aby systém ML přesně napodoboval lidskou inteligenci a rozhodovací schopnosti, musí prosperovat s velkým objemem a vysoce kvalitními tréninkovými daty.

Představte si svá ML data jako průzkum – čím větší je datový vzorek velikost, tím lepší předpověď. Pokud ukázková data nezahrnují všechny proměnné, nemusí rozpoznat vzory nebo přinést nepřesné závěry.

  • Pokrok v technologii AI a potřeba lepších tréninkových dat

    Advancements in ai technology and the need for better training data Pokrok v technologii AI zvyšuje potřebu kvalitních tréninkových dat.

    Pochopení, že lepší trénovací data zvyšují šanci na spolehlivé modely ML, vedlo k lepšímu sběru dat, anotacím a metodologiím označování. Kvalita a relevance dat přímo ovlivnila kvalitu modelu AI.

Pojďme dnes diskutovat o vašem požadavku na školení AI.

  • Zvýšené zaměření na kvalitu a přesnost dat

    Aby model ML začal poskytovat přesné výsledky, je založen na kvalitních souborech dat, které procházejí iterativními kroky zpřesňování dat.

    Lidská bytost může být například schopna rozpoznat konkrétní plemeno psa během několika dnů poté, co se s plemenem seznámila – prostřednictvím obrázků, videí nebo osobně. Lidé čerpají ze svých zkušeností a souvisejících informací, aby si tyto znalosti zapamatovali a v případě potřeby je získali. Přesto to pro Stroj nefunguje tak snadno. Aby bylo možné provést spojení, stroj musí být naplněn jasně anotovanými a označenými obrázky – stovkami nebo tisíci – tohoto konkrétního plemene a dalších plemen.

    Model umělé inteligence předpovídá výsledek korelací trénovaných informací s informacemi prezentovanými v reálný svět. Algoritmus je nepoužitelný, pokud trénovací data neobsahují relevantní informace.

  • Význam různorodých a reprezentativních tréninkových dat

    Diversity in ai training data collection Větší rozmanitost dat také zvyšuje kompetence, snižuje zkreslení a podporuje spravedlivé zastoupení všech scénářů. Pokud je model AI trénován pomocí homogenní datové sady, můžete si být jisti, že nová aplikace bude fungovat pouze pro konkrétní účel a bude sloužit konkrétní populaci.

    Soubor dat by mohl být zaujatý vůči určité populaci, rase, pohlaví, výběru a intelektuálním názorům, což by mohlo vést k nepřesnému modelu.

    Je důležité zajistit, aby celý tok procesu sběru dat, včetně výběru souboru témat, kurátorství, anotace a označení, byl adekvátně různorodý, vyvážený a reprezentativní pro populaci.

Budoucnost tréninkových dat AI

Budoucí úspěch modelů umělé inteligence závisí na kvalitě a množství trénovacích dat používaných k trénování algoritmů ML. Je důležité si uvědomit, že tento vztah mezi kvalitou a kvantitou dat je specifický pro daný úkol a nemá jednoznačnou odpověď.

Adekvátnost trénovací datové sady je nakonec definována její schopností spolehlivě fungovat pro účel, pro který byla vytvořena.

  • Pokroky ve sběru dat a anotačních technikách

    Vzhledem k tomu, že ML je citlivý na dodávaná data, je životně důležité zjednodušit zásady shromažďování dat a anotací. K nedostatečné kvalitě dat přispívají chyby ve sběru dat, opravování, zkreslování, neúplná měření, nepřesný obsah, duplikace dat a chybná měření.

    Automatizovaný sběr dat prostřednictvím dolování dat, web scraping a extrakce dat dláždí cestu k rychlejšímu generování dat. Předem zabalené datové sady navíc fungují jako technika rychlého sběru dat.

    Crowdsourcing je další průkopnickou metodou sběru dat. I když nelze ručit za pravdivost dat, jedná se o vynikající nástroj pro získávání veřejného obrazu. Konečně specializované sběr dat odborníci také poskytují data získaná pro konkrétní účely.

  • Zvýšený důraz na etická hlediska v tréninkových datech

    Obchodní etika S rychlým pokrokem v AI se objevilo několik etických problémů, zejména při shromažďování tréninkových dat. Některé etické úvahy při shromažďování školicích dat zahrnují informovaný souhlas, transparentnost, zaujatost a soukromí dat.

    Vzhledem k tomu, že data nyní zahrnují vše od snímků obličeje, otisků prstů, hlasových nahrávek a dalších důležitých biometrických dat, je kriticky důležité zajistit dodržování právních a etických postupů, abyste se vyhnuli drahým soudním sporům a poškození pověsti.

  • Potenciál pro ještě kvalitnější a rozmanitější tréninková data v budoucnu

    Existuje obrovský potenciál pro vysoce kvalitní a různorodá tréninková data v budoucnu. Díky povědomí o kvalitě dat a dostupnosti poskytovatelů dat, kteří uspokojují požadavky na kvalitu AI řešení.

    Současní poskytovatelé dat jsou zběhlí v používání převratných technologií k etickému a legálnímu získávání obrovského množství různých datových sad. Mají také vlastní týmy, které označují, anotují a prezentují data přizpůsobená pro různé projekty ML.

Proč investovat do čističky vzduchu?

Je důležité spolupracovat se spolehlivými dodavateli, kteří dokonale rozumí datům a kvalitě vyvíjet špičkové modely umělé inteligence. Shaip je přední společností zabývající se anotací, která se zabývá poskytováním přizpůsobených datových řešení, která splňují potřeby a cíle vašich projektů AI. Staňte se partnerem a prozkoumejte kompetence, odhodlání a spolupráci, které přinášíme.

Sociální sdílení