Zlaté datové sady v AI odkazují na nejčistší a nejkvalitnější datové sady, které můžete získat pro trénování svého systému AI. Jako nejvyšší standard datových sad se zlaté datové sady často označují jako „datové sady základní pravdy“ a poskytují měřítko pro systémy AI.
Důvodem, proč se termín „Golden Datasets“ stal populárním, je boom umělé inteligence. Jak vidíte, přesnost jakéhokoli modelu umělé inteligence velmi závisí na kvalitě dat. Jistě, máme spoustu dat, ale většina z nich je nepoužitelná a nelze je použít k trénování modelů AI bez čištění.
Odsud organizace začaly pracovat na datové sadě, která je super přesná, čistá a lze ji považovat za měřítko pro trénování vašich modelů. Odtud se zlaté datové sady staly věcí.
Proč jsou zlaté datové sady nezbytné pro umělou inteligenci a strojové učení?
Pokud jde o použití zlaté datové sady v AI a ML, existuje mnoho výhod. Největší z nich je přesnost a spolehlivost. Dobrá data zajišťují, že trénují vysoce kvalitní modely, což znamená, že mohou správně předpovídat, a tedy i správněji rozhodovat.
To je možné, protože zlatá datová sada může minimalizovat chyby a zkreslení, což vede ke spolehlivějším výsledkům. Zlaté datové sady se používají pro srovnávání výkonu modelu. Ty umožňují srovnání různých modelů pro lepší objektivitu při vyhodnocování a porovnávání různých algoritmů a přístupů
Zlatá datová sada může být použita jako reference během analýzy chyb. Pomáhá porozumět druhům chyb, které model dělá, a poskytuje směr k cíleným vylepšením.
S rozvojem AI a ML jsou pravidla a předpisy s nimi spojené také přetvářeny vládami a dalšími souvisejícími orgány; zlatá datová sada se velmi pravděpodobně stane mandátem k zajištění modelů a všech dalších výstupů AI a ML pro dodržování předpisů.
Klíčové vlastnosti zlatých datových sad pro přesnost umělé inteligence
- Přesnost: Údaje by měly být vždy přesné nebo bez chyb. Veškerá data zadávaná v datové sadě musí pocházet nebo ověřena z důvěryhodných zdrojů.
- Konzistence: Data by měla být organizována tak, aby byla vyloučena možnost záměny modelů kvůli nesrovnalostem. Údaje by tedy měly mít jednotnou strukturu a formát.
- Úplnost: Datový soubor by měl popisovat všechny oblasti problémové domény, aby pokryl aspekty pro důkladné modelování.
- Včasnost: Informace by měly být aktuální a odrážet aktuální stav domény, kterou představují. Staré informace by byly částečně nebo nepravdivé, v závislosti na předmětu.
- Bez zkreslení: Při generování zlatého souboru dat by se mělo vyvinout úsilí k odstranění nebo alespoň snížení zkreslení, které může zkreslit předpovědi modelu.
Podrobný průvodce vytvářením zlatých datových sad pro umělou inteligenci
Vytvořit zlatý soubor dat není snadný úkol. Většinou to vyžaduje podporu a vstup odborníků na předmět (SME).
Kvůli obtížím při vytváření zlaté datové sady mají některé týmy AI tendenci používat podporu automatizačních nástrojů, které mohou vytvořit zlatou datovou sadu pro přesné a automatizované hodnocení.
V některých případech lze použít automaticky vygenerovaný soubor stříbrných dat k vedení vývoje a počátečního vyhledávání LLM.
Zde jsou hlavní kroky při vytváření zlaté datové sady bez generativního nástroje.
Sběr dat
Sbírejte data z vysoce spolehlivých zdrojů z různých geografických oblastí, etnik a demografických skupin, abyste zajistili rozmanitost, přesnost a komplexní zastoupení. Shromážděná data proto pomáhají při vytváření informativního a nezkresleného souboru dat.
Čištění dat
Čištění všech chyb, duplicitních záznamů a irelevantních informací. Normalizujte formáty, aby byly výsledky jednotné.
Anotace a označování
Mělo by být velmi pečlivě komentováno a označeno. Je třeba konzultovat odborníky na domény, aby bylo zajištěno, že informace jsou přesné.
Potvrzení
Přesnost a spolehlivost by měla být křížově zkontrolována z více zdrojů.
Údržba
Měl by být pravidelně aktualizován, aby byl stále relevantní. Pro udržení kvality je nezbytné průběžné ověřování a čištění.
Hlavní výzvy při vytváření zlatých datových sad pro systémy AI
Když někdo chce vyvinout zlaté datové sady, tento proces zahrnuje několik problémů. Zde jsou některé z nejzásadnějších výzev, kterými člověk musí projít, aby vyvinul zlaté datové sady:
Náročné na zdroje
Vytvoření zlaté datové sady je časově náročný proces a vyžaduje velké množství zdrojů, včetně odborných znalostí domény a výpočetního výkonu.
Vyvíjející se domény
Udržování datové sady může být v rychle se vyvíjejících doménách problémem.
Předsudek
Soubor dat musí být nezaujatý, což vyžaduje pečlivý výběr a průběžné sledování. Například zdravotnický model detekující rakovinu kůže se může do značné míry spoléhat na data z nemocnic v rozvinutých zemích, což vede k nadměrnému zastoupení bílých pacientů. To může vést k nedostatečnému zastoupení a geografickému zkreslení, což snižuje přesnost modelu pro nebělošské jedince.
ochranu osobních údajů
Používání osobních údajů vyžaduje přísná opatření k respektování soukromí a dodržování nařízení, jako jsou GDPR a CCPA. Dodržování těchto předpisů podporuje důvěru organizace/tvůrců v subjekty údajů a odstraňuje právní a etické problémy. Kromě toho přísné postupy ochrany osobních údajů snižují pravděpodobnost porušení a zneužití, což může vést k vážným nepříznivým dopadům na jednotlivce a organizace.
Jak vám Shaip může pomoci vyvinout zlaté datové sady?
Když máte problém, jít za odborníkem na předmět je nejúčinnějším rozhodnutím, jaké můžete udělat, a pokud jde o data, je odborníkem na předmět Shaip.
Shaip vám může poskytnout datové sady z různých domén, včetně zdravotnictví, řeči a počítačového vidění, které je klíčové pro vytváření zlatých datových sad. Tyto datové soubory jsou eticky shromažďovány a opatřeny poznámkami, takže se nedostanete do žádných problémů s ochranou soukromí nebo právními problémy.
Jak již bylo zmíněno dříve, pro stavbu potřebujete odborníka, kterého vám můžeme poskytnout odborné vedení který vám pomůže projít celým procesem vývoje zlatých datových sad a zajistí, že tyto datové sady budou v souladu s průmyslovými standardy a předpisy.
