Mae pawb yn gwybod ac yn deall cwmpas aruthrol y farchnad AI esblygol. Dyna pam mae busnesau heddiw yn awyddus i ddatblygu eu apps mewn AI ac elwa ar ei fanteision. Fodd bynnag, nid yw'r rhan fwyaf o bobl yn deall y dechnoleg y tu ôl i fodelau AI. Mae'n gofyn am greu algorithmau cymhleth sy'n defnyddio miloedd o setiau data hyfforddedig i adeiladu app AI llwyddiannus.
Mae'r angen i ddefnyddio'r data hyfforddi AI cywir i adeiladu apiau AI wedi'i danddatgan o hyd. Mae perchnogion busnes yn aml yn ystyried datblygu data hyfforddi AI fel swydd hawdd. Yn anffodus, mae dod o hyd i ddata hyfforddi AI perthnasol ar gyfer unrhyw fodel AI yn heriol ac mae angen amser. Yn gyffredinol, mae 4 cam yn y broses o gaffael a gwerthuso'r Data Hyfforddiant AI cywir:
Diffinio'r Data
Fel arfer mae'n diffinio'r math o ddata yr hoffech ei fewnbynnu i'ch cymhwysiad neu fodel AI.
Glanhau'r Data
Mae'n broses o gael gwared ar ddata diangen a dod i gasgliad a oes angen mwy o ddata?
Cronni'r Data
Dyma'r data gwirioneddol rydych chi'n ei gasglu â llaw neu'n rhaglennol ar gyfer eich cais AI.
Labelu'r Data
O'r diwedd, mae'r data a gasglwyd wedi'i labelu i gael ei gyflenwi'n gywir i'r model AI yn ystod y cyfnod hyfforddi.
Mae data hyfforddi AI yn hanfodol ar gyfer gwneud cymhwysiad AI cywir a llwyddiannus. Heb y data hyfforddi o ansawdd cywir, bydd y rhaglen AI ddatblygedig yn arwain at ganlyniadau ffug ac anghywir, gan arwain yn y pen draw at fethiant y model. Felly, mae angen osgoi defnyddio data o ansawdd gwael ar gyfer eich rhaglenni oherwydd gallai arwain at hynny
- Anghenion a chostau cynnal a chadw uwch.
- Canlyniadau anghywir, araf neu amherthnasol o'ch model AI hyfforddedig.
- Hygrededd gwael i'ch cynnyrch.
- Gwastraff uwch o adnoddau ariannol.
Ffactorau i'w Hystyried Wrth Werthuso Data Hyfforddiant
Mae hyfforddi eich model AI gyda data gwael yn sicr yn syniad gwael. Ond, y cwestiwn yw sut i werthuso'r Data Hyfforddiant AI drwg a chywir. Gall ffactorau amrywiol helpu i nodi'r data cywir ac anghywir ar gyfer eich cais AI. Dyma rai o'r ffactorau hynny:
Ansawdd a Chywirdeb Data
Yn bennaf oll, ansawdd y data y byddech yn ei ddefnyddio ar gyfer hyfforddi'r model ddylai gael y pwys mwyaf. Mae defnyddio data gwael i hyfforddi'r algorithm yn arwain at raeadrau data (effeithiau is-safonol ar y gweill) ac anghywirdeb yn y canlyniadau. Felly, defnyddiwch ddata o ansawdd uchel bob amser y gellir ei nodi fel- Casglu, storio a defnyddio data'n gyfrifol.
- Data sy'n cynhyrchu canlyniadau cywir.
- Data amldro ar gyfer cymwysiadau tebyg.
- Data empirig a hunanesboniadol.
Cynrychiolwyr y Data
Mae'n ffaith hysbys na all set ddata byth fod yn absoliwt. Fodd bynnag, rhaid inni anelu at ddatblygu data AI amrywiol a all ragweld a darparu canlyniadau manwl gywir yn ddiymdrech. Er enghraifft, os gwneir model AI i adnabod wynebau pobl, dylid ei fwydo â swm sylweddol o ddata amrywiol a all sicrhau canlyniadau cywir. Rhaid i'r data gynrychioli'r holl ddosbarthiadau a ddarperir iddo gan y defnyddwyr.
Amrywiaeth a Chydbwysedd yn y Data
Rhaid i'ch setiau data gynnal y cydbwysedd cywir o ran faint o ddata sy'n cael ei fwydo. Rhaid i'r data a ddarperir i'r rhaglen fod yn amrywiol ac wedi'i gasglu o wahanol ddaearyddiaethau, o wrywod a benywod sy'n siarad gwahanol ieithoedd a thafodieithoedd, sy'n perthyn i wahanol gymunedau, lefelau incwm, ac ati. .Mae'n golygu y bydd y model AI naill ai'n mynd yn rhy benodol neu'n methu â pherfformio'n dda pan ddarperir data newydd iddo. Felly, gwnewch yn siŵr bob amser eich bod yn cael trafodaethau cysyniadol gydag enghreifftiau am y rhaglen gyda'ch tîm i gael y canlyniadau angenrheidiol.
Perthnasedd i'r Dasg Wrth Law
Yn olaf, er mwyn cael data hyfforddi da, sicrhewch fod y data'n berthnasol i'ch rhaglen AI. Dim ond data sy'n ymwneud yn uniongyrchol neu'n anuniongyrchol â'ch tasg dan sylw y mae angen ichi ei chasglu. Gall casglu data diangen gyda pherthnasedd cais isel arwain at aneffeithlonrwydd yn eich cais.
Yn bennaf oll, ansawdd y data y byddech yn ei ddefnyddio ar gyfer hyfforddi'r model ddylai gael y pwys mwyaf. Mae defnyddio data gwael i hyfforddi'r algorithm yn arwain at raeadrau data (effeithiau is-safonol ar y gweill) ac anghywirdeb yn y canlyniadau. Felly, defnyddiwch ddata o ansawdd uchel bob amser y gellir ei nodi fel
Rhaid i'ch setiau data gynnal y cydbwysedd cywir o ran faint o ddata sy'n cael ei fwydo. Rhaid i'r data a ddarperir i'r rhaglen fod yn amrywiol ac wedi'i gasglu o wahanol ddaearyddiaethau, o wrywod a benywod sy'n siarad gwahanol ieithoedd a thafodieithoedd, sy'n perthyn i wahanol gymunedau, lefelau incwm, ac ati. .
Yn olaf, er mwyn cael data hyfforddi da, sicrhewch fod y data'n berthnasol i'ch rhaglen AI. Dim ond data sy'n ymwneud yn uniongyrchol neu'n anuniongyrchol â'ch tasg dan sylw y mae angen ichi ei chasglu. Gall casglu data diangen gyda pherthnasedd cais isel arwain at aneffeithlonrwydd yn eich cais.
[Darllenwch hefyd: Beth Yw Data Hyfforddi mewn Dysgu Peiriannau]
Dulliau ar gyfer Gwerthuso Data Hyfforddiant
I wneud y dewis data cywir ar gyfer eich rhaglen AI, rhaid i chi werthuso'r data hyfforddi AI cywir. Gellir gwneud hyn gan
- Adnabod Data o Ansawdd Uchel gyda Chywirdeb Gwell:
Er mwyn nodi data o ansawdd da, rhaid i chi sicrhau bod y cynnwys a ddarperir yn berthnasol i gyd-destun y rhaglen. Yn ogystal, mae angen i chi ddarganfod a yw'r data a gasglwyd yn ddiangen ac yn ddilys. Mae yna wahanol brofion ansawdd safonol y gellir trosglwyddo'r data trwyddynt, megis prawf alffa Cronbach, dull set aur, ac ati, a all ddarparu data o ansawdd da i chi. - Offer Trosoledd ar gyfer Gwerthuso Cynrychiolwyr Data ac Amrywiaeth
Fel y soniwyd uchod, amrywiaeth yn eich data yw'r allwedd i gyflawni'r cywirdeb angenrheidiol yn eich model data. Mae yna offer a all gynhyrchu rhagamcanion manwl ac olrhain canlyniadau data ar lefel aml-ddimensiwn. Mae hyn yn eich helpu i nodi a all eich model AI wahaniaethu rhwng setiau data amrywiol a darparu'r allbynnau cywir. - Gwerthuso Perthnasedd Data Hyfforddiant
Rhaid i ddata hyfforddiant gynnwys priodoleddau sy'n darparu gwybodaeth ystyrlon i'ch model AI yn unig. Er mwyn sicrhau'r dewis data cywir, crëwch restr o nodweddion hanfodol y dylai eich model AI eu deall. Gwnewch y model yn gyfarwydd i'r setiau data hynny ac ychwanegwch y setiau data penodol hynny at eich llyfrgell ddata.
Sut i Ddewis y Data Hyfforddiant Cywir ar gyfer eich Model AI?
Mae'n amlwg bod data yn oruchaf wrth hyfforddi'ch modelau AI. Buom yn trafod yn gynnar yn y blog sut i ddod o hyd i'r data hyfforddi AI cywir ar gyfer eich rhaglenni. Gadewch i ni edrych arnynt:
- Diffinio Data: Y cam cyntaf yw diffinio'r math o ddata sydd ei angen arnoch ar gyfer eich rhaglen. Mae'n gwahanu'r holl opsiynau data eraill ac yn eich cyfeirio i un cyfeiriad.
- Cronni Data: Nesaf yw casglu'r data rydych chi'n chwilio amdano a gwneud setiau data lluosog ohono sy'n berthnasol i'ch anghenion.
- Glanhau Data: Yna caiff y data ei lanhau'n drylwyr, sy'n cynnwys arferion fel gwirio am ddyblygiadau, cael gwared ar allgleifion, trwsio gwallau strwythurol, a gwirio am fylchau data coll.
- Labelu Data: Yn olaf, mae'r data sy'n ddefnyddiol ar gyfer eich model AI wedi'i labelu'n gywir. Mae labelu yn lleihau'r risg o gamddehongli ac yn darparu gwell cywirdeb i'r model hyfforddi AI.
Ar wahân i'r arferion hyn, rhaid i chi ystyried ychydig o ystyriaethau wrth ymdrin â data hyfforddi cyfyngedig neu ragfarnllyd. Mae data rhagfarnllyd yn allbwn a gynhyrchir gan AI yn seiliedig ar ragdybiaethau anghywir sy'n ffug. Mae yna ffyrdd fel cynyddu data a marcio data sy'n hynod ddefnyddiol wrth leihau tuedd. Gwneir y technegau hyn ar gyfer cysoni'r data trwy ychwanegu copïau wedi'u haddasu ychydig o ddata presennol a gwella amrywiaeth y setiau data.
[Darllenwch hefyd: Faint yw'r swm gorau o ddata hyfforddi sydd ei angen arnoch ar gyfer prosiect AI?]
Casgliad
Data hyfforddi AI yw'r agwedd bwysicaf ar gais AI llwyddiannus. Dyna pam y mae'n rhaid rhoi'r pwysigrwydd a'r arwyddocâd mwyaf iddo wrth ddatblygu eich rhaglen AI. Mae cael y data hyfforddi AI cywir yn sicrhau y gall eich rhaglen gymryd llawer o fewnbynnau amrywiol a dal i gynhyrchu'r canlyniadau cywir. Estynnwch allan i'n tîm Shaip i ddysgu am ddata hyfforddi AI a chreu data AI o ansawdd uchel ar gyfer eich rhaglenni.
