Khái niệm Thiếu dữ liệu đào tạo AI rất phức tạp và đang phát triển. Một mối quan tâm lớn là thế giới kỹ thuật số hiện đại có thể cần dữ liệu tốt, đáng tin cậy và hiệu quả. Mặc dù lượng dữ liệu được tạo trên toàn thế giới đang tăng lên nhanh chóng, nhưng có một số miền hoặc loại dữ liệu nhất định có thể tồn tại sự thiếu hụt hoặc hạn chế. Mặc dù khó dự đoán tương lai, nhưng các xu hướng và số liệu thống kê cho thấy chúng ta có thể phải đối mặt với tình trạng thiếu dữ liệu liên quan đến một số lĩnh vực nhất định.
Dữ liệu đào tạo AI đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển và hiệu quả của các mô hình học máy. Dữ liệu đào tạo được tận dụng để đào tạo các thuật toán AI, cho phép chúng học các mẫu, đưa ra dự đoán và thực hiện các nhiệm vụ khác nhau trong các ngành công nghiệp hiện đại đa dạng.
[Cũng đọc: Cách chọn nhà cung cấp dữ liệu đào tạo AI có sẵn phù hợp?]
Xu hướng gợi ý gì về tình trạng thiếu dữ liệu?
Không có nghi ngờ rằng dữ liệu có tầm quan trọng tối cao trong thế giới ngày nay. Tuy nhiên, không phải tất cả dữ liệu đều có thể dễ dàng truy cập, sử dụng được hoặc được gắn nhãn cho các mục đích đào tạo AI cụ thể.
Kỷ nguyên gợi ý rằng xu hướng phát triển nhanh chóng các mô hình ML dựa trên bộ dữ liệu khổng lồ có thể chậm lại nếu không có nguồn dữ liệu mới hoặc hiệu quả dữ liệu không được cải thiện đáng kể.
DeepMind tin rằng các bộ dữ liệu chất lượng cao thay vì các tham số sẽ thúc đẩy sự đổi mới của máy học. Khoảng 4.6 đến 17.2 nghìn tỷ mã thông báo thường được sử dụng để đào tạo các mô hình theo ước tính của Epoch.
Điều cực kỳ quan trọng đối với các công ty muốn sử dụng các mô hình AI trong hoạt động kinh doanh của họ là hiểu rằng họ cần tận dụng các nhà cung cấp dữ liệu đào tạo AI đáng tin cậy để đạt được kết quả mong muốn. Các nhà cung cấp dữ liệu đào tạo AI có thể tập trung vào dữ liệu chưa được gắn nhãn có sẵn trong ngành của bạn và sử dụng dữ liệu đó để đào tạo các mô hình AI hiệu quả hơn.
Làm thế nào để khắc phục tình trạng thiếu dữ liệu?
Các tổ chức có thể vượt qua các thách thức về tình trạng thiếu dữ liệu đào tạo AI bằng cách tận dụng dữ liệu tổng hợp và AI tổng hợp. Làm điều này có thể cải thiện hiệu suất và khả năng khái quát hóa của các mô hình AI. Đây là cách những kỹ thuật này có thể giúp:
Trí tuệ nhân tạo
Một số mô hình AI Sáng tạo, như GAN (Mạng Đối thủ Sáng tạo), có thể tạo dữ liệu tổng hợp gần giống với dữ liệu thực tế. GAN bao gồm một mạng trình tạo học cách tạo các mẫu mới và một mạng phân biệt phân biệt giữa các mẫu thực và mẫu tổng hợp.
Tạo dữ liệu tổng hợp
Dữ liệu tổng hợp có thể được tạo bằng các thuật toán, mô phỏng hoặc mô hình dựa trên quy tắc bắt chước các tình huống trong thế giới thực. Cách tiếp cận này có lợi khi dữ liệu cần thiết rất đắt. Chẳng hạn, dữ liệu tổng hợp có thể được tạo ra trong quá trình phát triển xe tự hành để mô phỏng các tình huống lái xe khác nhau, cho phép đào tạo các mô hình AI trong các tình huống khác nhau.
Phương pháp tiếp cận lai để phát triển dữ liệu
Các phương pháp kết hợp kết hợp dữ liệu thực và dữ liệu tổng hợp để khắc phục tình trạng thiếu dữ liệu đào tạo AI. Dữ liệu thực có thể được bổ sung bằng dữ liệu tổng hợp để tăng tính đa dạng và kích thước của tập dữ liệu huấn luyện. Sự kết hợp này cho phép các mô hình học hỏi từ các ví dụ trong thế giới thực và các biến thể tổng hợp, mang lại sự hiểu biết toàn diện hơn về nhiệm vụ.
Đảm bảo chất lượng dữ liệu
Khi sử dụng dữ liệu tổng hợp, việc đảm bảo rằng dữ liệu được tạo có đủ chất lượng và thể hiện chính xác phân phối trong thế giới thực là rất quan trọng. Các kỹ thuật đảm bảo chất lượng dữ liệu, chẳng hạn như xác thực và kiểm tra kỹ lưỡng, có thể đảm bảo rằng dữ liệu tổng hợp phù hợp với các đặc điểm mong muốn và phù hợp để đào tạo các mô hình AI.
Bạn đang tìm kiếm dữ liệu có chú thích, chất lượng cao cho các ứng dụng học máy của mình?
Khám phá lợi ích của dữ liệu tổng hợp
Dữ liệu tổng hợp mang lại tính linh hoạt và khả năng mở rộng, đồng thời tăng cường bảo vệ quyền riêng tư đồng thời cung cấp tài nguyên đào tạo, thử nghiệm và phát triển thuật toán có giá trị. Dưới đây là một số lợi thế của nó:
Hiệu quả chi phí cao hơn
Thu thập và chú thích dữ liệu trong thế giới thực với số lượng lớn là một quá trình tốn kém và tốn thời gian hơn. Tuy nhiên, dữ liệu cần thiết cho các mô hình AI dành riêng cho miền có thể được tạo ra với chi phí thấp hơn nhiều bằng cách tận dụng dữ liệu tổng hợp và có thể đạt được kết quả mong muốn.
Sẵn có dữ liệu
Dữ liệu tổng hợp giải quyết vấn đề khan hiếm dữ liệu bằng cách cung cấp các ví dụ đào tạo bổ sung. Nó cho phép các tổ chức nhanh chóng tạo ra một lượng lớn dữ liệu và giúp vượt qua thách thức thu thập dữ liệu trong thế giới thực.
Bảo vệ quyền riêng tư
Dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để bảo vệ thông tin nhạy cảm của cá nhân và tổ chức. Sử dụng dữ liệu tổng hợp được tạo bằng cách duy trì các thuộc tính và mẫu thống kê của dữ liệu gốc thay vì dữ liệu thực, thông tin có thể được truyền liên tục mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư cá nhân.
Đa dạng dữ liệu
Dữ liệu tổng hợp có thể được tạo với các biến thể cụ thể, cho phép tăng tính đa dạng trong bộ dữ liệu đào tạo AI. Sự đa dạng này giúp các mô hình AI học hỏi từ nhiều kịch bản hơn, cải thiện khả năng khái quát hóa và hiệu suất khi áp dụng vào các tình huống trong thế giới thực.
Mô phỏng kịch bản
Dữ liệu tổng hợp có giá trị khi mô phỏng các tình huống hoặc môi trường cụ thể. Ví dụ: dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng trong lái xe tự động để tạo môi trường ảo và mô phỏng các điều kiện lái xe, bố trí đường và điều kiện thời tiết khác nhau. Điều này cho phép đào tạo mạnh mẽ các mô hình AI trước khi triển khai trong thế giới thực.
Kết luận
Dữ liệu đào tạo AI rất quan trọng trong việc loại bỏ các thách thức về Thiếu dữ liệu đào tạo AI. Dữ liệu đào tạo đa dạng cho phép phát triển các mô hình AI chính xác, mạnh mẽ và có khả năng thích ứng, có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của các quy trình công việc mong muốn. Do đó, tương lai của Tình trạng thiếu dữ liệu đào tạo AI sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm những tiến bộ trong kỹ thuật thu thập dữ liệu, tổng hợp dữ liệu, thực tiễn chia sẻ dữ liệu và các quy định về quyền riêng tư. Để tìm hiểu thêm về dữ liệu đào tạo AI, liên hệ với nhóm của chúng tôi.
