Từ số lượng đến chất lượng – Sự phát triển của dữ liệu đào tạo AI

Trí tuệ nhân tạo, Dữ liệu lớn và Máy học tiếp tục ảnh hưởng đến các nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp, khoa học, nhà truyền thông và nhiều ngành công nghiệp khác nhau trên khắp thế giới. Các báo cáo cho thấy tỷ lệ chấp nhận AI trên toàn cầu hiện đang ở mức 35% trong 2022 – mức tăng khổng lồ 4% từ năm 2021. Thêm 42% công ty được báo cáo đang khám phá nhiều lợi ích của AI cho hoạt động kinh doanh của họ.

Cung cấp năng lượng cho nhiều sáng kiến ​​AI và Machine Learning giải pháp là dữ liệu. AI chỉ có thể tốt khi dữ liệu cung cấp cho thuật toán. Dữ liệu chất lượng thấp có thể dẫn đến kết quả chất lượng thấp và dự đoán không chính xác.

Mặc dù đã có rất nhiều sự chú ý về phát triển giải pháp ML và AI, nhưng nhận thức về những gì đủ điều kiện là một bộ dữ liệu chất lượng vẫn còn thiếu. Trong bài viết này, chúng tôi điều hướng dòng thời gian của dữ liệu đào tạo AI chất lượng và xác định tương lai của AI thông qua sự hiểu biết về thu thập và đào tạo dữ liệu.

Định nghĩa dữ liệu đào tạo AI

Khi xây dựng một giải pháp ML, số lượng và chất lượng của tập dữ liệu huấn luyện rất quan trọng. Hệ thống ML không chỉ yêu cầu khối lượng lớn dữ liệu đào tạo động, không thiên vị và có giá trị mà còn cần rất nhiều dữ liệu đó.

Nhưng dữ liệu đào tạo AI là gì?

Dữ liệu đào tạo AI là tập hợp dữ liệu được gắn nhãn dùng để đào tạo thuật toán ML nhằm đưa ra dự đoán chính xác. Hệ thống ML cố gắng nhận dạng và xác định các mẫu, hiểu mối quan hệ giữa các tham số, đưa ra các quyết định cần thiết và đánh giá dựa trên dữ liệu đào tạo.

Lấy ví dụ về xe tự lái chẳng hạn. Bộ dữ liệu đào tạo cho mô hình ML tự lái phải bao gồm các hình ảnh và video được dán nhãn về ô tô, người đi bộ, biển báo đường phố và các phương tiện khác.

Nói tóm lại, để nâng cao chất lượng của thuật toán ML, bạn cần một lượng lớn dữ liệu đào tạo có cấu trúc tốt, được chú thích và được gắn nhãn.

• Tầm quan trọng của dữ liệu đào tạo chất lượng và sự phát triển của nó

  Dữ liệu đào tạo chất lượng cao là đầu vào chính trong quá trình phát triển ứng dụng AI và ML. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và được trình bày ở dạng không có tổ chức, không phù hợp với mục đích học máy. Dữ liệu đào tạo chất lượng – được gắn nhãn, chú thích và gắn thẻ – luôn ở định dạng có tổ chức – lý tưởng cho đào tạo ML.

  Dữ liệu đào tạo chất lượng giúp hệ thống ML dễ dàng nhận ra các đối tượng và phân loại chúng theo các tính năng được xác định trước. Bộ dữ liệu có thể mang lại kết quả mô hình xấu nếu phân loại không chính xác.

Những ngày đầu của dữ liệu đào tạo AI

Mặc dù AI thống trị thế giới nghiên cứu và kinh doanh hiện tại, nhưng những ngày đầu trước khi ML thống trị Trí tuệ nhân tạo là khá khác nhau.

nguồn

Các giai đoạn đầu của dữ liệu đào tạo AI được cung cấp bởi các lập trình viên con người, những người đã đánh giá đầu ra của mô hình bằng cách liên tục đưa ra các quy tắc mới giúp mô hình hiệu quả hơn. Trong giai đoạn 2000 – 2005, tập dữ liệu lớn đầu tiên được tạo ra và đó là một quy trình cực kỳ chậm, phụ thuộc vào tài nguyên và tốn kém. Nó dẫn đến các bộ dữ liệu đào tạo được phát triển trên quy mô lớn và MTurk của Amazon đóng một vai trò quan trọng trong việc thay đổi nhận thức của mọi người đối với việc thu thập dữ liệu. Đồng thời, việc ghi nhãn và chú thích của con người cũng được thực hiện.

Vài năm tới tập trung vào việc tạo và đánh giá các mô hình dữ liệu của những người không phải là lập trình viên. Hiện tại, trọng tâm là các mô hình đào tạo trước được phát triển bằng các phương pháp thu thập dữ liệu đào tạo nâng cao.

• Số lượng hơn chất lượng

  Khi đánh giá tính toàn vẹn của bộ dữ liệu đào tạo AI ngày trước, các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào Số lượng dữ liệu đào tạo AI quá chất lượng.

  Ví dụ, có một quan niệm sai lầm phổ biến rằng cơ sở dữ liệu lớn mang lại kết quả chính xác. Khối lượng dữ liệu tuyệt đối được cho là một chỉ báo tốt về giá trị của dữ liệu. Số lượng chỉ là một trong những yếu tố chính quyết định giá trị của tập dữ liệu – vai trò của chất lượng dữ liệu đã được công nhận.

  Nhận thức rằng chất lượng dữ liệu phụ thuộc vào tính đầy đủ của dữ liệu, độ tin cậy, hiệu lực, tính sẵn có và tính kịp thời tăng lên. Quan trọng nhất, sự phù hợp của dữ liệu cho dự án quyết định chất lượng của dữ liệu được thu thập.

• Hạn chế của các hệ thống AI ban đầu do dữ liệu đào tạo kém

  Dữ liệu đào tạo kém, cùng với việc thiếu các hệ thống máy tính tiên tiến, là một trong những lý do dẫn đến một số lời hứa không thành hiện thực về các hệ thống AI ban đầu.

  Do thiếu dữ liệu đào tạo chất lượng, các giải pháp ML không thể xác định chính xác các mẫu hình ảnh làm cản trở sự phát triển của nghiên cứu thần kinh. Mặc dù nhiều nhà nghiên cứu đã xác định được triển vọng nhận dạng ngôn ngữ nói, nhưng việc nghiên cứu hoặc phát triển các công cụ nhận dạng giọng nói không thể thành hiện thực do thiếu bộ dữ liệu giọng nói. Một trở ngại lớn khác đối với việc phát triển các công cụ AI cao cấp là máy tính thiếu khả năng tính toán và lưu trữ.

Chuyển sang dữ liệu đào tạo chất lượng

Đã có một sự thay đổi rõ rệt trong nhận thức rằng chất lượng của tập dữ liệu là quan trọng. Để hệ thống ML bắt chước chính xác trí thông minh của con người và khả năng ra quyết định, nó phải phát triển dựa trên dữ liệu đào tạo chất lượng cao, khối lượng lớn.

Hãy nghĩ về dữ liệu ML của bạn như một cuộc khảo sát – dữ liệu càng lớn mẫu dữ liệu càng lớn thì dự đoán càng tốt. Nếu dữ liệu mẫu không bao gồm tất cả các biến, nó có thể không nhận ra các mẫu hoặc đưa ra kết luận không chính xác.

• Những tiến bộ trong công nghệ AI và nhu cầu về dữ liệu đào tạo tốt hơn

  Những tiến bộ trong công nghệ AI đang làm tăng nhu cầu về dữ liệu đào tạo chất lượng.

  Việc hiểu rằng dữ liệu đào tạo tốt hơn làm tăng cơ hội tạo ra các mô hình ML đáng tin cậy đã tạo ra các phương pháp thu thập, chú thích và ghi nhãn dữ liệu tốt hơn. Chất lượng và mức độ liên quan của dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của mô hình AI.