Každý zná a chápe obrovský rozsah vyvíjejícího se trhu AI. To je důvod, proč dnes podniky touží vyvíjet své aplikace v AI a těžit z jejích výhod. Většina lidí však nerozumí technologii modelů AI. Vyžaduje vytvoření komplexních algoritmů, které využívají tisíce trénovaných datových sad k vytvoření úspěšné aplikace AI.
Potřeba používat správná tréninková data AI k vytváření aplikací AI je stále podceňována. Majitelé firem často považují vývoj školicích dat AI za snadnou práci. Bohužel najít relevantní cvičná data AI pro jakýkoli model AI je náročné a vyžaduje čas. Obecně se proces získávání a vyhodnocování správných tréninkových dat AI zahrnuje 4 kroky:
Definování dat
Obvykle definuje typ dat, která chcete vložit do aplikace nebo modelu AI.
Čištění dat
Je to proces odstraňování nepotřebných dat a dospívání k závěru, zda je zapotřebí více dat?
Shromažďování dat
Toto jsou skutečná data, která shromažďujete ručně nebo programově pro vaši aplikaci AI.
Označování dat
Nakonec jsou shromážděná data označena tak, aby byla během tréninkové fáze přesně dodána do modelu AI.
Data školení AI jsou zásadní pro vytvoření přesné a úspěšné aplikace AI. Bez správných kvalitních tréninkových dat povede vyvinutý program AI k falešným a nepřesným výsledkům, což nakonec povede k selhání modelu. Proto je nutné vyhnout se používání nekvalitních dat pro vaše programy, protože to může vést k
- Vyšší nároky na údržbu a náklady.
- Nepřesné, pomalé nebo irelevantní výsledky z vašeho trénovaného modelu umělé inteligence.
- Špatná důvěryhodnost vašeho produktu.
- Vyšší plýtvání finančními prostředky.
Faktory, které je třeba vzít v úvahu při vyhodnocování školicích dat
Trénink modelu AI se špatnými daty je určitě špatný nápad. Otázkou však je, jak vyhodnotit špatná a správná AI tréninková data. Různé faktory mohou pomoci identifikovat správná a nesprávná data pro vaši aplikaci AI. Zde jsou některé z těchto faktorů:
Kvalita a přesnost dat
Především kvalita dat, která byste použili pro trénování modelu, by měla být věnována nejvyšší důležitosti. Použití špatných dat k trénování algoritmu vede k datovým kaskádám (nestandardní efekty ve vývoji) a nepřesnosti ve výsledcích. Používejte proto vždy kvalitní data, která lze identifikovat jako- Shromážděná, uložená a zodpovědně používaná data.
- Data, která poskytují přesné výsledky.
- Znovu použitelná data pro podobné aplikace.
- Empirická a samovysvětlující data.
Zástupci Data
Je známou skutečností, že soubor dat nemůže být nikdy absolutní. Musíme se však zaměřit na vývoj různorodých dat umělé inteligence, která mohou bez námahy předvídat a poskytovat přesné výsledky. Pokud je například vytvořen model umělé inteligence k identifikaci tváří lidí, měl by být napájen značným množstvím různorodých dat, která mohou poskytnout přesné výsledky. Data musí představovat všechny klasifikace, které jim uživatelé poskytli.
Diverzita a rovnováha v datech
Vaše datové sady musí udržovat správnou rovnováhu v množství dodávaných dat. Data poskytovaná programu musí být různorodá a shromážděná z různých geografických oblastí, od mužů i žen mluvících různými jazyky a dialekty, kteří patří k různým komunitám, úrovním příjmů atd. Nepřidání různorodých dat obvykle vede k nadměrnému nebo nedostatečnému vybavení vaší tréninkové sestavy. .Znamená to, že model umělé inteligence bude buď příliš specifický, nebo nebude schopen dobře fungovat, když mu budou poskytnuta nová data. Proto se vždy ujistěte, že máte se svým týmem koncepční diskuse s příklady o programu, abyste získali potřebné výsledky.
Relevance pro daný úkol
A konečně, abyste získali dobrá tréninková data, ujistěte se, že data jsou relevantní pro váš program AI. Potřebujete pouze shromáždit data, která přímo nebo nepřímo souvisí s vaším úkolem. Shromažďování nepotřebných dat s nízkou relevanci pro aplikaci může vést k neefektivitě vaší aplikace.
Především kvalita dat, která byste použili pro trénování modelu, by měla být věnována nejvyšší důležitosti. Použití špatných dat k trénování algoritmu vede k datovým kaskádám (nestandardní efekty ve vývoji) a nepřesnosti ve výsledcích. Používejte proto vždy kvalitní data, která lze identifikovat jako
Vaše datové sady musí udržovat správnou rovnováhu v množství dodávaných dat. Data poskytovaná programu musí být různorodá a shromážděná z různých geografických oblastí, od mužů i žen mluvících různými jazyky a dialekty, kteří patří k různým komunitám, úrovním příjmů atd. Nepřidání různorodých dat obvykle vede k nadměrnému nebo nedostatečnému vybavení vaší tréninkové sestavy. .
A konečně, abyste získali dobrá tréninková data, ujistěte se, že data jsou relevantní pro váš program AI. Potřebujete pouze shromáždit data, která přímo nebo nepřímo souvisí s vaším úkolem. Shromažďování nepotřebných dat s nízkou relevanci pro aplikaci může vést k neefektivitě vaší aplikace.
[Přečtěte si také: Co jsou tréninková data ve strojovém učení]
Metody vyhodnocování tréninkových dat
Chcete-li provést správný výběr dat pro svůj program AI, musíte vyhodnotit správná cvičná data AI. To lze provést pomocí
- Identifikace vysoce kvalitních dat se zvýšenou přesností:
Chcete-li identifikovat kvalitní data, musíte zajistit, aby poskytovaný obsah byl relevantní pro kontext aplikace. Kromě toho musíte zjistit, zda jsou shromážděná data nadbytečná a platná. Existují různé standardní testy kvality, kterými lze data projít, jako je Cronbachův alfa test, metoda zlatého setu atd., které vám mohou poskytnout kvalitní data. - Využijte nástroje pro hodnocení zástupců dat a diverzity
Jak bylo uvedeno výše, rozmanitost vašich dat je klíčem k dosažení potřebné přesnosti ve vašem datovém modelu. Existují nástroje, které mohou generovat podrobné projekce a sledovat výsledky dat na vícerozměrné úrovni. To vám pomůže zjistit, zda váš model umělé inteligence dokáže rozlišovat mezi různými datovými sadami a poskytuje správné výstupy. - Vyhodnoťte relevanci školicích dat
Tréninková data musí obsahovat pouze atributy, které vašemu modelu AI poskytují smysluplné informace. Abyste zajistili správný výběr dat, vytvořte seznam základních atributů, kterým by váš model AI měl rozumět. Seznamte s modelem tyto datové sady a přidejte tyto konkrétní datové sady do své datové knihovny.
Jak vybrat správná školicí data pro váš model AI?
Je zřejmé, že data jsou při trénování vašich modelů AI nejvyšší. Na začátku blogu jsme diskutovali o tom, jak najít správná cvičná data AI pro vaše programy. Pojďme se na ně podívat:
- Definice dat: Prvním krokem je definovat typ dat, která potřebujete pro svůj program. Oddělí všechny ostatní možnosti dat a nasměruje vás jedním směrem.
- Akumulace dat: Další je shromáždit data, která hledáte, a vytvořit z nich více sad dat, které jsou relevantní pro vaše potřeby.
- Čištění dat: Poté jsou data důkladně vyčištěna, což zahrnuje postupy, jako je kontrola duplicit, odstranění odlehlých hodnot, oprava strukturálních chyb a kontrola chybějících datových mezer.
- Označení dat: Nakonec jsou data, která jsou užitečná pro váš model AI, správně označena. Označování snižuje riziko nesprávné interpretace a poskytuje lepší přesnost cvičnému modelu AI.
Kromě těchto praktik musíte při práci s omezenými nebo neobjektivními tréninkovými daty zvážit několik věcí. Zkreslená data jsou výstupem generovaným AI na základě chybných předpokladů, které jsou nepravdivé. Existují způsoby, jako je rozšíření dat a značkování dat, které jsou neuvěřitelně užitečné při snižování zkreslení. Tyto techniky jsou určeny pro regularizaci dat přidáním mírně upravených kopií existujících dat a zlepšením rozmanitosti datových souborů.
[Přečtěte si také: Kolik je optimální objem tréninkových dat, které potřebujete pro projekt AI?]
Proč investovat do čističky vzduchu?
Tréninková data AI jsou nejdůležitějším aspektem úspěšné aplikace AI. To je důvod, proč tomu musí být při vývoji vašeho programu AI věnována maximální důležitost a význam. Správná tréninková data AI zajistí, že váš program může přijímat mnoho různých vstupů a přesto generovat správné výsledky. Obraťte se na náš tým Shaip, abyste se dozvěděli o tréninkových datech AI a vytvořili vysoce kvalitní data AI pro své programy.
