Mae AI, Data Mawr, a Machine Learning yn parhau i ddylanwadu ar lunwyr polisi, busnesau, gwyddoniaeth, tai cyfryngau, ac amrywiaeth o ddiwydiannau ledled y byd. Mae adroddiadau'n awgrymu bod y gyfradd fabwysiadu fyd-eang o AI ar hyn o bryd 35% yn 2022 – cynnydd aruthrol o 4% ers 2021. Dywedir bod 42% ychwanegol o gwmnïau'n ymchwilio i fanteision niferus AI i'w busnes.
Pweru'r mentrau AI niferus a Dysgu peiriant atebion yw data. Gall AI ond fod cystal â'r data sy'n bwydo'r algorithm. Gallai data o ansawdd isel arwain at ganlyniadau o ansawdd isel a rhagfynegiadau anghywir.
Er y bu llawer o sylw ar ddatblygu datrysiadau ML ac AI, mae ymwybyddiaeth o'r hyn sy'n gymwys fel set ddata o ansawdd ar goll. Yn yr erthygl hon, rydym yn llywio'r llinell amser o data hyfforddi AI o ansawdd a nodi dyfodol AI trwy ddealltwriaeth o gasglu data a hyfforddiant.
Diffiniad o ddata hyfforddiant AI
Wrth adeiladu datrysiad ML, mae maint ac ansawdd y set ddata hyfforddi o bwys. Mae'r system ML nid yn unig yn gofyn am lawer iawn o ddata hyfforddi deinamig, diduedd a gwerthfawr, ond mae angen llawer ohono hefyd.
Ond beth yw data hyfforddi AI?
Mae data hyfforddi AI yn gasgliad o ddata wedi'i labelu a ddefnyddir i hyfforddi'r algorithm ML i wneud rhagfynegiadau cywir. Mae'r system ML yn ceisio adnabod a nodi patrymau, deall perthnasoedd rhwng paramedrau, gwneud penderfyniadau angenrheidiol, a gwerthuso yn seiliedig ar y data hyfforddi.
Cymerwch yr enghraifft o geir hunan-yrru, er enghraifft. Dylai'r set ddata hyfforddi ar gyfer model ML hunan-yrru gynnwys delweddau wedi'u labelu a fideos o geir, cerddwyr, arwyddion stryd, a cherbydau eraill.
Yn fyr, i wella ansawdd yr algorithm ML, mae angen llawer iawn o ddata hyfforddi wedi'i strwythuro'n dda, wedi'i anodi a'i labelu.
Pwysigrwydd data hyfforddi o safon a'i Esblygiad
Data hyfforddi o ansawdd uchel yw'r mewnbwn allweddol yn natblygiad ap AI ac ML. Cesglir data o wahanol ffynonellau a'u cyflwyno mewn ffurf ddi-drefn sy'n anaddas at ddibenion dysgu peirianyddol. Mae data hyfforddi o safon - wedi'i labelu, ei anodi a'i dagio - bob amser mewn fformat trefnus - yn ddelfrydol ar gyfer hyfforddiant ML.
Mae data hyfforddi ansawdd yn ei gwneud hi'n haws i'r system ML adnabod gwrthrychau a'u dosbarthu yn ôl nodweddion a bennwyd ymlaen llaw. Gallai'r set ddata roi canlyniadau model gwael os nad yw'r dosbarthiad yn gywir.
Dyddiau Cynnar Data Hyfforddiant AI
Er bod AI yn dominyddu'r byd busnes ac ymchwil presennol, y dyddiau cynnar cyn ML oedd yn dominyddu Cudd-wybodaeth Artiffisial roedd yn hollol wahanol.
Cafodd camau cychwynnol data hyfforddi AI eu pweru gan raglenwyr dynol a werthusodd allbwn y model trwy ddyfeisio rheolau newydd yn gyson a oedd yn gwneud y model yn fwy effeithlon. Yn y cyfnod 2000 – 2005, crëwyd y set ddata fawr gyntaf, ac roedd yn broses hynod o araf, yn dibynnu ar adnoddau, ac yn ddrud. Arweiniodd at ddatblygu setiau data hyfforddi ar raddfa, a chwaraeodd MTurk Amazon rôl arwyddocaol wrth newid canfyddiadau pobl o gasglu data. Ar yr un pryd, dechreuodd labelu ac anodi dynol hefyd.
Roedd yr ychydig flynyddoedd nesaf yn canolbwyntio ar y rhai nad oeddent yn rhaglennu yn creu ac yn gwerthuso'r modelau data. Ar hyn o bryd, mae'r ffocws ar fodelau sydd wedi'u hyfforddi ymlaen llaw a ddatblygwyd gan ddefnyddio dulliau casglu data hyfforddiant uwch.
Nifer dros ansawdd
Wrth asesu cywirdeb setiau data hyfforddi AI yn ystod y dydd, canolbwyntiodd gwyddonwyr data ar Swm data hyfforddiant AI dros ansawdd.
Er enghraifft, roedd camsyniad cyffredin bod cronfeydd data mawr yn rhoi canlyniadau cywir. Credwyd bod y swm enfawr o ddata yn ddangosydd da o werth data. Dim ond un o'r prif ffactorau sy'n pennu gwerth y set ddata yw maint - cydnabuwyd rôl ansawdd data.
Mae'r ymwybyddiaeth bod ansawdd data yn dibynnu ar gyflawnrwydd data, dibynadwyedd, dilysrwydd, argaeledd, ac amseroldeb cynyddol. Yn bwysicaf oll, roedd addasrwydd data ar gyfer y prosiect yn pennu ansawdd y data a gasglwyd.
Cyfyngiadau systemau AI cynnar oherwydd data hyfforddi gwael
Roedd data hyfforddi gwael, ynghyd â diffyg systemau cyfrifiadurol uwch, yn un o'r rhesymau dros sawl addewid nas cyflawnwyd o systemau AI cynnar.
Oherwydd diffyg data hyfforddi o safon, ni allai atebion ML nodi'n gywir batrymau gweledol sy'n atal datblygiad ymchwil niwral. Er bod llawer o ymchwilwyr wedi nodi addewid adnabod iaith lafar, ni allai ymchwil na datblygu offer adnabod lleferydd ddwyn ffrwyth oherwydd diffyg setiau data lleferydd. Rhwystr mawr arall i ddatblygu offer AI pen uchel oedd diffyg galluoedd cyfrifiadurol a storio cyfrifiaduron.
Y Newid i Ddata Hyfforddiant o Ansawdd
Roedd newid amlwg yn yr ymwybyddiaeth bod ansawdd y set ddata o bwys. Er mwyn i'r system ML ddynwared deallusrwydd dynol a galluoedd gwneud penderfyniadau yn gywir, mae'n rhaid iddi ffynnu ar ddata hyfforddi cyfaint uchel o ansawdd uchel.
Meddyliwch am eich data ML fel arolwg – po fwyaf yw’r sampl data maint, y gorau yw'r rhagfynegiad. Os nad yw'r data sampl yn cynnwys yr holl newidynnau, efallai na fydd yn adnabod patrymau nac yn dod i gasgliadau anghywir.
Datblygiadau mewn technoleg AI a'r angen am well data hyfforddi
Mae'r datblygiadau mewn technoleg AI yn cynyddu'r angen am ddata hyfforddi o safon.Arweiniodd y ddealltwriaeth bod gwell data hyfforddi yn cynyddu’r siawns o fodelau ML dibynadwy at well methodolegau casglu data, anodi a labelu. Cafodd ansawdd a pherthnasedd y data effaith uniongyrchol ar ansawdd y model AI.
Mae'r datblygiadau mewn technoleg AI yn cynyddu'r angen am ddata hyfforddi o safon.Mwy o ffocws ar ansawdd a chywirdeb data
Er mwyn i'r model ML ddechrau darparu canlyniadau cywir, caiff ei fwydo ar setiau data o ansawdd sy'n mynd trwy gamau mireinio data ailadroddol.
Er enghraifft, efallai y bydd bod dynol yn gallu adnabod brid penodol o gi o fewn ychydig ddyddiau ar ôl cael ei gyflwyno i'r brîd - trwy luniau, fideos, neu wyneb yn wyneb. Mae bodau dynol yn defnyddio eu profiad a gwybodaeth gysylltiedig i gofio a datblygu'r wybodaeth hon pan fo angen. Eto i gyd, nid yw'n gweithio mor hawdd ar gyfer Peiriant. Mae'n rhaid bwydo'r peiriant â delweddau wedi'u hanodi a'u labelu'n glir - cannoedd neu filoedd - o'r brîd penodol hwnnw a bridiau eraill er mwyn iddo wneud y cysylltiad.
Mae model AI yn rhagweld y canlyniad trwy gydberthyn y wybodaeth a hyfforddwyd â'r wybodaeth a gyflwynir yn y byd go iawn. Mae'r algorithm yn cael ei wneud yn ddiwerth os nad yw'r data hyfforddi yn cynnwys gwybodaeth berthnasol.
Pwysigrwydd data hyfforddi amrywiol a chynrychioliadol
Mae mwy o amrywiaeth data hefyd yn cynyddu cymhwysedd, yn lleihau tuedd, ac yn hybu cynrychiolaeth deg o bob senario. Os yw'r model AI wedi'i hyfforddi gan ddefnyddio set ddata homogenaidd, gallwch fod yn sicr y bydd y cymhwysiad newydd yn gweithio at ddiben penodol yn unig ac yn gwasanaethu poblogaeth benodol.Gallai set ddata fod yn gogwyddo tuag at boblogaeth benodol, hil, rhyw, dewis, a barn ddeallusol, a allai arwain at fodel anghywir.
Mae’n bwysig sicrhau bod llif y broses casglu data gyfan, gan gynnwys dewis y gronfa o bynciau, curadu, anodi, a labelu, yn ddigon amrywiol, cytbwys, ac yn gynrychioliadol o’r boblogaeth.
Mae mwy o amrywiaeth data hefyd yn cynyddu cymhwysedd, yn lleihau tuedd, ac yn hybu cynrychiolaeth deg o bob senario. Os yw'r model AI wedi'i hyfforddi gan ddefnyddio set ddata homogenaidd, gallwch fod yn sicr y bydd y cymhwysiad newydd yn gweithio at ddiben penodol yn unig ac yn gwasanaethu poblogaeth benodol.Dyfodol Data Hyfforddiant AI
Mae llwyddiant modelau AI yn y dyfodol yn dibynnu ar ansawdd a maint y data hyfforddi a ddefnyddir i hyfforddi'r algorithmau ML. Mae'n hanfodol cydnabod bod y berthynas hon rhwng ansawdd a swm data yn dasg-benodol ac nad oes ganddo ateb pendant.
Yn y pen draw, caiff digonolrwydd set ddata hyfforddi ei ddiffinio gan ei allu i berfformio'n ddibynadwy o dda at y diben y'i hadeiladwyd.
Datblygiadau mewn technegau casglu data ac anodi
Gan fod ML yn sensitif i'r data bwydo, mae'n hanfodol symleiddio'r polisïau casglu data ac anodi. Mae gwallau wrth gasglu data, curadu, camliwio, mesuriadau anghyflawn, cynnwys anghywir, dyblygu data, a mesuriadau gwallus yn cyfrannu at ansawdd data annigonol.
Mae casglu data awtomataidd trwy gloddio data, crafu gwe, ac echdynnu data yn paratoi'r ffordd ar gyfer cynhyrchu data cyflymach. Yn ogystal, mae setiau data wedi'u rhag-becynnu yn gweithredu fel techneg casglu data atgyweiriad cyflym.
Mae torfoli yn ddull arloesol arall o gasglu data. Er na ellir gwarantu cywirdeb y data, mae'n arf ardderchog ar gyfer casglu delwedd gyhoeddus. Yn olaf, arbenigol casglu data mae arbenigwyr hefyd yn darparu data a gafwyd at ddibenion penodol.
Mwy o bwyslais ar ystyriaethau moesegol mewn data hyfforddi
Gyda'r datblygiadau cyflym mewn AI, mae nifer o faterion moesegol wedi codi, yn enwedig wrth gasglu data hyfforddi. Mae rhai ystyriaethau moesegol wrth gasglu data hyfforddi yn cynnwys caniatâd gwybodus, tryloywder, tuedd, a phreifatrwydd data.Gan fod data bellach yn cynnwys popeth o ddelweddau wyneb, olion bysedd, recordiadau llais, a data biometrig critigol arall, mae'n dod yn hanfodol bwysig sicrhau cydymffurfiaeth ag arferion cyfreithiol a moesegol er mwyn osgoi achosion cyfreithiol drud a niwed i enw da.
Y potensial ar gyfer data hyfforddi amrywiol o ansawdd gwell fyth yn y dyfodol
Mae potensial enfawr i data hyfforddi amrywiol ac o ansawdd uchel yn y dyfodol. Diolch i ymwybyddiaeth o ansawdd data ac argaeledd darparwyr data sy'n darparu ar gyfer gofynion ansawdd datrysiadau AI.
Mae darparwyr data presennol yn fedrus wrth ddefnyddio technolegau arloesol i ddod o hyd i symiau enfawr o setiau data amrywiol yn foesegol ac yn gyfreithiol. Mae ganddynt hefyd dimau mewnol i labelu, anodi a chyflwyno'r data wedi'i deilwra ar gyfer gwahanol brosiectau ML.
Gyda'r datblygiadau cyflym mewn AI, mae nifer o faterion moesegol wedi codi, yn enwedig wrth gasglu data hyfforddi. Mae rhai ystyriaethau moesegol wrth gasglu data hyfforddi yn cynnwys caniatâd gwybodus, tryloywder, tuedd, a phreifatrwydd data.Casgliad
Mae'n bwysig partneru â gwerthwyr dibynadwy sydd â dealltwriaeth aciwt o ddata ac ansawdd i datblygu modelau AI pen uchel. Shaip yw'r prif gwmni anodi sy'n fedrus wrth ddarparu datrysiadau data wedi'u teilwra sy'n cwrdd ag anghenion a nodau eich prosiect AI. Partner gyda ni ac archwilio'r cymwyseddau, yr ymrwymiad, a'r cydweithio yr ydym yn eu cyflwyno.
