Mae cysyniad dyfodolol sydd â'i wreiddiau'n dyddio'n ôl i ddechrau'r 60au wedi bod yn aros i'r un foment honno sy'n newid gemau ddod nid yn unig yn brif ffrwd ond yn anochel hefyd. Ydym, rydym yn siarad am gynnydd Data Mawr a sut mae hyn wedi ei gwneud yn bosibl i gysyniad cymhleth iawn fel Deallusrwydd Artiffisial (AI) ddod yn ffenomen fyd-eang.
Dylai'r union ffaith hon roi'r awgrym inni fod AI yn anghyflawn neu'n eithaf amhosibl heb ddata a'r ffyrdd i'w gynhyrchu, ei storio a'i reoli. Ac fel mae pob egwyddor yn gyffredinol, mae hyn yn wir yn y gofod AI hefyd. Er mwyn i fodel AI weithredu'n ddi-dor a sicrhau canlyniadau cywir, amserol a pherthnasol, mae'n rhaid ei hyfforddi gyda data o ansawdd uchel.
Fodd bynnag, yr amod diffiniol hwn yw'r hyn y mae cwmnïau o bob maint a graddfa yn ei chael hi'n anodd brwydro. Er nad oes prinder syniadau ac atebion i broblemau'r byd go iawn y gallai AI eu datrys, mae'r rhan fwyaf ohonynt wedi bodoli (neu yn bodoli) ar bapur. O ran ymarferoldeb eu gweithredu, mae argaeledd data ac ansawdd da ohono yn dod yn brif rwystr.
Felly, os ydych chi'n newydd i'r gofod AI ac yn pendroni sut mae ansawdd data yn effeithio ar ganlyniadau AI a pherfformiad datrysiadau, dyma ysgrifennu cynhwysfawr. Ond cyn hynny, gadewch i ni ddeall yn gyflym pam mae data o ansawdd yn bwysig ar gyfer y perfformiad AI gorau posibl.
Rôl Data Ansawdd Mewn Perfformiad AI
- Mae data o ansawdd da yn sicrhau bod canlyniadau neu ganlyniadau yn gywir a'u bod yn datrys pwrpas neu broblem yn y byd go iawn.
- Gallai diffyg data o ansawdd da nôl canlyniadau cyfreithiol ac ariannol annymunol i berchnogion busnes.
- Gall data o ansawdd uchel wneud y gorau o'r broses ddysgu o fodelau AI yn gyson.
- Ar gyfer datblygu modelau rhagfynegol, mae data o ansawdd uchel yn anochel.
Gall 5 Ffordd o Ansawdd Data Effeithio ar Eich Datrysiad AI
Data Gwael
Nawr, mae data gwael yn derm ymbarél y gellir ei ddefnyddio i ddisgrifio setiau data sy'n anghyflawn, yn amherthnasol, neu wedi'u labelu'n anghywir. Mae cnydio unrhyw un neu bob un o'r rhain yn difetha modelau AI yn y pen draw. Mae hylendid data yn ffactor hanfodol yn y sbectrwm hyfforddi AI a pho fwyaf y byddwch chi'n bwydo'ch modelau AI â data gwael, y mwyaf rydych chi'n eu gwneud yn ofer.
Er mwyn rhoi syniad cyflym i chi o effaith data gwael, deallwch na allai sawl sefydliad mawr drosoli modelau AI i'w potensial llwyr er eu bod wedi meddu ar ddegawdau o ddata cwsmeriaid a busnes. Y rheswm - data gwael oedd y rhan fwyaf ohono.
Rhagfarn Data
Ar wahân i ddata gwael a'i is-gysyniadau, mae pryder plagio arall o'r enw rhagfarn. Mae hyn yn rhywbeth y mae cwmnïau a busnesau ledled y byd yn ei chael hi'n anodd mynd i'r afael ag ef a'i drwsio. Mewn geiriau syml, gogwydd data yw tueddiad naturiol setiau data tuag at gred, ideoleg, segment, demograffeg neu gysyniadau haniaethol eraill.
Mae gogwydd data yn beryglus i'ch prosiect AI ac yn y pen draw busnes mewn llawer o ffyrdd. Gallai modelau AI sydd wedi'u hyfforddi gyda data rhagfarnllyd ysbio canlyniadau sy'n ffafriol neu'n anffafriol i rai elfennau, endidau neu haenau'r gymdeithas.
Hefyd, mae gogwydd data yn anwirfoddol ar y cyfan, yn deillio o gredoau, ideolegau, tueddiadau a dealltwriaeth ddynol gynhenid. Oherwydd hyn, gallai gogwydd data fynd i mewn i unrhyw gam o hyfforddiant AI fel casglu data, datblygu algorithm, hyfforddiant enghreifftiol, a mwy. Gallai cael arbenigwr ymroddedig neu recriwtio tîm o weithwyr proffesiynol sicrhau ansawdd eich helpu i liniaru rhagfarn data o'ch system.
Cyfrol Data
Mae dwy agwedd ar hyn:
- Cael llawer iawn o ddata
- Ac ychydig iawn o ddata sydd gennych
Mae'r ddau yn effeithio ar ansawdd eich model AI. Er y gall ymddangos bod cael llawer iawn o ddata yn beth da, mae'n ymddangos nad yw. Pan fyddwch yn cynhyrchu swmp gyfrolau o ddata, bydd y rhan fwyaf ohono'n ddibwys, yn amherthnasol neu'n anghyflawn - data gwael. Ar y llaw arall, mae cael ychydig iawn o ddata yn gwneud y broses hyfforddi AI yn aneffeithiol gan na all modelau dysgu heb oruchwyliaeth weithredu'n iawn gydag ychydig iawn o setiau data.
Mae ystadegau'n datgelu, er bod 75% o'r busnesau ledled y byd yn anelu at ddatblygu a defnyddio modelau AI ar gyfer eu busnes, dim ond 15% ohonynt sy'n llwyddo i wneud hynny oherwydd diffyg argaeledd y math a'r cyfaint cywir o ddata. Felly, y ffordd fwyaf delfrydol i sicrhau'r maint gorau posibl o ddata ar gyfer eich prosiectau AI yw allanoli'r broses cyrchu.
Data sy'n Bresennol Mewn Silos
Felly, os oes gen i ddigon o ddata, a yw fy mhroblem wedi'i datrys?
Wel, yr ateb yw, mae'n dibynnu a dyna pam mai dyma'r amser perffaith i ddod â'r hyn a elwir yn ddata i'r amlwg seilos. Mae'r data sy'n bresennol mewn lleoedd neu awdurdodau ynysig cynddrwg â dim data. Yn golygu, mae'n rhaid i'ch holl ddata rhanddeiliaid fod yn hygyrch i'ch data hyfforddi AI. Mae'r diffyg rhyngweithredu neu fynediad at setiau data yn arwain at ansawdd gwael o ganlyniadau neu gyfaint gwaeth, annigonol i ddechrau'r broses hyfforddi.
Pryderon Anodi Data
Anodi data yw'r cam hwnnw yn natblygiad model AI sy'n pennu peiriannau a'u algorithmau pweru i wneud synnwyr o'r hyn sy'n cael ei fwydo iddynt. Blwch yw peiriant ni waeth a yw ymlaen neu i ffwrdd. Er mwyn meithrin swyddogaeth debyg i'r ymennydd, mae algorithmau yn cael eu datblygu a'u defnyddio. Ond er mwyn i'r algorithmau hyn weithredu'n iawn, mae angen sbarduno niwronau ar ffurf meta-wybodaeth trwy anodi data a'u trosglwyddo i'r algorithmau. Dyna'n union pan fydd peiriannau'n dechrau deall yr hyn y mae'n rhaid iddynt ei weld, ei gyrchu a'i brosesu a'r hyn y mae'n rhaid iddynt ei wneud yn y lle cyntaf.
Gall setiau data sydd wedi'u hanodi'n wael wneud i beiriannau wyro oddi wrth yr hyn sy'n wir a'u gwthio i sicrhau canlyniadau gwyro. Mae modelau labelu data anghywir hefyd yn gwneud yr holl brosesau blaenorol fel casglu data, glanhau a chasglu yn amherthnasol trwy orfodi peiriannau i brosesu setiau data yn anghywir. Felly, mae'n rhaid cymryd y gofal gorau posibl i sicrhau bod data yn cael ei anodi gan arbenigwyr neu fusnesau bach a chanolig, sy'n gwybod beth maen nhw'n ei wneud.
Lapio Up
Ni allwn ailadrodd pwysigrwydd data o ansawdd da ar gyfer gweithrediad llyfn eich model AI. Felly, os ydych chi'n datblygu datrysiad wedi'i bweru gan AI, cymerwch yr amser i ffwrdd i weithio ar ddileu'r achosion hyn o'ch gweithrediadau. Gweithio gyda gwerthwyr data, arbenigwyr a gwneud beth bynnag sydd ei angen i sicrhau bod eich modelau AI yn cael eu hyfforddi gan ddata o ansawdd uchel yn unig.
Pob lwc!
