Rydym i gyd yn deall bod perfformiad modiwl deallusrwydd artiffisial (AI) yn dibynnu'n llwyr ar ansawdd y setiau data a ddarperir yn y cyfnod hyfforddi. Fodd bynnag, fe'u trafodir ar lefel arwynebol fel rheol. Mae'r rhan fwyaf o'r adnoddau ar-lein yn nodi pam mae caffael data o ansawdd yn hanfodol ar gyfer eich camau data hyfforddi AI, ond mae bwlch o ran gwybodaeth sy'n gwahaniaethu ansawdd oddi wrth ddata annigonol.
Pan ymchwiliwch yn ddyfnach i setiau data, byddwch yn sylwi ar dunelli o gymhlethdodau a chynildeb sy'n aml yn cael eu hanwybyddu. Rydyn ni wedi penderfynu taflu goleuni ar y pynciau llai llafar hyn. Ar ôl darllen yr erthygl hon, bydd gennych syniad clir o rai o'r camgymeriadau rydych chi'n eu gwneud wrth gasglu data a rhai ffyrdd y gallech chi wneud y gorau o'ch ansawdd data hyfforddi AI.
Dewch inni ddechrau.
Anatomeg Prosiect AI
Ar gyfer y rhai sydd ddim yn ymyrryd, mae prosiect AI neu ML (dysgu peiriant) yn systematig iawn. Mae'n llinol ac mae ganddo lif gwaith cadarn.
I roi enghraifft i chi, dyma sut mae'n edrych mewn ystyr generig:
- Prawf o gysyniad
- Dilysu modelau a sgorio modelau
- Datblygiad algorithm
- Paratoi data hyfforddiant AI
- Defnyddio modelau
- Hyfforddiant algorithm
- Optimeiddio ôl-leoli
Mae ystadegau'n datgelu bod bron i 78% o'r holl brosiectau AI wedi stopio ar un pwynt neu'r llall cyn cyrraedd y cam lleoli. Er bod bylchau mawr, gwallau rhesymegol, neu faterion rheolaethol prosiect ar un ochr, mae gwallau a chamgymeriadau cynnil hefyd sy'n achosi dadansoddiadau enfawr mewn prosiectau. Yn y swydd hon, rydym ar fin archwilio rhai o'r cynildeb mwyaf cyffredin.
Rhagfarn Data
Tuedd data yw cyflwyno ffactorau neu elfennau yn wirfoddol neu'n anwirfoddol sy'n gwyro'n anffafriol ganlyniadau tuag at neu yn erbyn canlyniadau penodol. Yn anffodus, mae gogwydd yn bryder plagio yn y gofod hyfforddi AI.
Os yw hyn yn teimlo'n gymhleth, deallwch nad oes gan systemau AI feddwl eu hunain. Felly, nid yw cysyniadau haniaethol fel moeseg, moesau a mwy yn bodoli. Maent yr un mor glyfar neu swyddogaethol â'r cysyniadau rhesymegol, mathemategol ac ystadegol a ddefnyddir wrth ddylunio. Felly, pan fydd bodau dynol yn datblygu'r tri hyn, mae'n amlwg y bydd rhai rhagfarnau a ffafriaeth wedi'u hymgorffori.
Mae rhagfarn yn gysyniad nad yw'n gysylltiedig yn uniongyrchol ag AI ond â phopeth arall o'i gwmpas. Mae hyn yn golygu ei fod yn deillio mwy o ymyrraeth ddynol a gellid ei gyflwyno ar unrhyw adeg benodol. Gallai fod pan fydd problem yn cael sylw ar gyfer datrysiadau tebygol, pan fydd casglu data yn digwydd, neu pan fydd y data'n cael ei baratoi a'i gyflwyno i fodiwl AI.
A Allwn Ni Ddileu Tuedd Yn Gyflawn?
Mae dileu rhagfarn yn gymhleth. Nid yw dewis personol yn hollol ddu a gwyn. Mae'n ffynnu ar yr ardal lwyd, a dyna pam ei fod yn oddrychol hefyd. Gyda rhagfarn, mae'n anodd tynnu sylw at degwch cyfannol o unrhyw fath. Ar ben hynny, mae'n anodd nodi neu adnabod rhagfarn hefyd, yn union pan fydd y meddwl yn tueddu yn anwirfoddol tuag at gredoau, ystrydebau neu arferion penodol.
Dyna pam mae arbenigwyr AI yn paratoi eu modiwlau gan ystyried rhagfarnau posib a'u dileu trwy amodau a chyd-destunau. Os cânt eu gwneud yn gywir, gellir cadw sgiwio canlyniadau cyn lleied â phosibl.
Ansawdd Data
Mae ansawdd data yn generig iawn, ond pan edrychwch yn ddyfnach, fe welwch sawl haen arlliw. Gall ansawdd data gynnwys y canlynol:
- Diffyg argaeledd amcangyfrif o'r cyfaint o ddata
- Absenoldeb data perthnasol a chyd-destunol
- Absenoldeb data diweddar neu wedi'i ddiweddaru
- Y digonedd o ddata na ellir ei ddefnyddio
- Diffyg math angenrheidiol o ddata - er enghraifft, testun yn lle delweddau a sain yn lle fideos a mwy
- Bias
- Cymalau sy'n cyfyngu ar ryngweithredu data
- Data wedi'i anodi'n wael
- Dosbarthiad data amhriodol
Mae bron i 96% o arbenigwyr AI yn cael trafferth gyda materion ansawdd data gan arwain at oriau ychwanegol o optimeiddio'r ansawdd fel y gall peiriannau gyflawni'r canlyniadau gorau posibl yn effeithiol.
Data anstrwythuredig
Mae gwyddonwyr data ac arbenigwyr AI yn gweithio mwy ar ddata anstrwythuredig na'u cymheiriaid cyflawn. O ganlyniad, treulir cryn dipyn o'u hamser ar wneud synnwyr o ddata anstrwythuredig a'i lunio mewn fformat y gall peiriannau ei ddeall.
Data anstrwythuredig yw unrhyw wybodaeth nad yw'n cydymffurfio â fformat, model neu strwythur penodol. Mae'n anhrefnus ac ar hap. Gallai data anstrwythuredig fod yn fideo, sain, delweddau, delweddau gyda thestun, arolygon, adroddiadau, cyflwyniadau, memos, neu fathau eraill o wybodaeth. Rhaid i arbenigwr nodi'r mewnwelediadau mwyaf perthnasol o setiau data anstrwythuredig a'u hanodi â llaw. Pan fyddwch chi'n gweithio gyda data heb strwythur, mae gennych ddau opsiwn:
- Rydych chi'n treulio mwy o amser yn glanhau'r data
- Derbyn canlyniadau sgiw
Diffyg busnesau bach a chanolig ar gyfer Anodi Data Credadwy
O'r holl ffactorau a drafodwyd gennym heddiw, anodi data credadwy yw'r un cynnil y mae gennym reolaeth sylweddol drosto. Mae anodi data yn gam hanfodol yn natblygiad AI sy'n pennu beth a sut y dylent ei ddysgu. Gallai data sydd wedi'i anodi'n wael neu'n anghywir wyro'ch canlyniadau yn llwyr. Ar yr un pryd, gallai data sydd wedi'i anodi'n union wneud eich systemau'n gredadwy ac yn swyddogaethol.
Dyna pam y dylai busnesau bach a chanolig a chyn-filwyr sydd â gwybodaeth parth wneud anodi data. Er enghraifft, dylai data gofal iechyd gael ei anodi gan weithwyr proffesiynol sydd â phrofiad o weithio gyda data o'r sector hwnnw. Felly, pan fydd y model yn cael ei ddefnyddio mewn sefyllfa sy'n achub bywydau, mae'n perfformio hyd at y disgwyliadau. Mae'r un peth yn wir am gynhyrchion mewn eiddo tiriog, eFasnach fintech, a gofodau arbenigol eraill.
Lapio Up
Mae'r holl ffactorau hyn yn pwyntio i un cyfeiriad - nid yw'n ddoeth mentro i ddatblygiad AI fel uned arunig. Yn lle, mae'n broses gydweithredol, lle mae angen arbenigwyr o bob maes arnoch i ddod ynghyd i gyflwyno'r un ateb perffaith hwnnw.
Dyna pam rydyn ni'n argymell cysylltu â ni data Casgliad ac anodi arbenigwyr fel Shaip i wneud eich cynhyrchion a'ch atebion yn fwy swyddogaethol. Rydym yn ymwybodol o'r cynildeb sy'n gysylltiedig â datblygu AI ac mae gennym brotocolau ymwybodol a gwiriadau ansawdd i'w dileu ar unwaith.
Cael in cyffwrdd gyda ni i ddarganfod sut y gall ein harbenigedd helpu eich datblygiad cynnyrch AI.
