Dữ liệu đào tạo về AI

Tại sao chọn dữ liệu đào tạo AI phù hợp lại quan trọng đối với mô hình AI của bạn?

Mọi người đều biết và hiểu phạm vi to lớn của thị trường AI đang phát triển. Đó là lý do tại sao các doanh nghiệp ngày nay mong muốn phát triển ứng dụng của họ trong AI và gặt hái những lợi ích từ nó. Tuy nhiên, hầu hết mọi người không hiểu công nghệ đằng sau các mô hình AI. Nó đòi hỏi phải tạo ra các thuật toán phức tạp sử dụng hàng nghìn bộ dữ liệu được đào tạo để xây dựng một ứng dụng AI thành công.

Nhu cầu sử dụng dữ liệu đào tạo AI phù hợp để xây dựng các ứng dụng AI vẫn chưa được đánh giá đúng mức. Các chủ doanh nghiệp thường coi việc phát triển dữ liệu đào tạo AI là một công việc dễ dàng. Thật không may, việc tìm kiếm dữ liệu đào tạo AI có liên quan cho bất kỳ mô hình AI nào là một thách thức và cần thời gian. Nói chung, có 4 bước liên quan đến quá trình thu thập và đánh giá Dữ liệu đào tạo AI phù hợp:

Xác định dữ liệu

Nó thường xác định loại dữ liệu bạn muốn nhập vào ứng dụng hoặc mô hình AI của mình.

Làm sạch dữ liệu

Đó là quá trình loại bỏ dữ liệu không cần thiết và đi đến kết luận liệu có cần thêm dữ liệu hay không?

Tích lũy dữ liệu

Đây là dữ liệu thực tế mà bạn thu thập theo cách thủ công hoặc theo chương trình cho ứng dụng AI của mình.

Ghi nhãn dữ liệu

Cuối cùng, dữ liệu đã thu thập được dán nhãn để cung cấp chính xác cho mô hình AI trong giai đoạn huấn luyện.

Dữ liệu đào tạo AI là rất quan trọng để tạo ra một ứng dụng AI chính xác và thành công. Nếu không có dữ liệu đào tạo chất lượng phù hợp, chương trình AI được phát triển sẽ dẫn đến kết quả sai và không chính xác, cuối cùng dẫn đến thất bại của mô hình. Do đó, tránh sử dụng dữ liệu chất lượng kém cho các chương trình của bạn là cần thiết vì nó có thể dẫn đến

  • Nhu cầu và chi phí bảo trì cao hơn.
  • Kết quả không chính xác, chậm hoặc không liên quan từ mô hình AI được đào tạo của bạn.
  • Uy tín xấu cho sản phẩm của bạn.
  • Lãng phí nguồn lực tài chính cao hơn.

Các yếu tố cần xem xét khi đánh giá dữ liệu đào tạo

Đào tạo mô hình AI của bạn với dữ liệu xấu chắc chắn là một ý tưởng tồi. Nhưng, câu hỏi đặt ra là làm thế nào để đánh giá dữ liệu đào tạo AI xấu và đúng. Nhiều yếu tố có thể giúp xác định dữ liệu đúng và sai cho ứng dụng AI của bạn. Dưới đây là một số yếu tố đó:

  1. Chất lượng và độ chính xác của dữ liệu

    Chất lượng và độ chính xác của dữ liệu Trước hết, chất lượng dữ liệu bạn sẽ sử dụng để đào tạo mô hình phải được coi trọng nhất. Sử dụng dữ liệu xấu để đào tạo thuật toán dẫn đến các tầng dữ liệu (hiệu ứng không đạt tiêu chuẩn trong quy trình phát triển) & kết quả không chính xác. Do đó, hãy luôn sử dụng dữ liệu chất lượng cao có thể được xác định là

    • Dữ liệu được thu thập, lưu trữ và sử dụng có trách nhiệm.
    • Dữ liệu tạo ra kết quả chính xác.
    • Dữ liệu có thể tái sử dụng cho các ứng dụng tương tự.
    • Dữ liệu thực nghiệm và tự giải thích.
  2. Đại diện dữ liệu

    Một thực tế đã biết là một tập dữ liệu không bao giờ có thể là tuyệt đối. Tuy nhiên, chúng ta phải nhắm đến việc phát triển dữ liệu AI đa dạng có thể dễ dàng dự đoán và đưa ra kết quả chính xác. Chẳng hạn, nếu một mô hình AI được tạo ra để nhận dạng khuôn mặt của mọi người, thì nó phải được cung cấp một lượng dữ liệu đa dạng đáng kể để có thể mang lại kết quả chính xác. Dữ liệu phải đại diện cho tất cả các phân loại do người dùng cung cấp.

  3. Đa dạng và cân bằng trong dữ liệu

    Diversity and balance in the data Bộ dữ liệu của bạn phải duy trì sự cân bằng hợp lý về lượng dữ liệu được cung cấp. Dữ liệu cung cấp cho chương trình phải đa dạng và được thu thập từ các khu vực địa lý khác nhau, từ cả nam và nữ nói các ngôn ngữ và phương ngữ khác nhau, thuộc các cộng đồng khác nhau, mức thu nhập khác nhau, v.v. .

    Điều đó có nghĩa là mô hình AI sẽ trở nên quá cụ thể hoặc không thể hoạt động tốt khi được cung cấp dữ liệu mới. Do đó, hãy luôn đảm bảo có các cuộc thảo luận về khái niệm với các ví dụ về chương trình với nhóm của bạn để đạt được kết quả cần thiết.

  4. Sự liên quan đến nhiệm vụ trong tầm tay

    Relevance to the task at hand Cuối cùng, để có được dữ liệu đào tạo tốt, hãy đảm bảo dữ liệu có liên quan đến chương trình AI của bạn. Bạn chỉ cần thu thập dữ liệu liên quan trực tiếp hoặc gián tiếp đến nhiệm vụ của bạn. Thu thập dữ liệu không cần thiết với mức độ liên quan của ứng dụng thấp có thể dẫn đến sự thiếu hiệu quả trong ứng dụng của bạn.

Thu thập dữ liệu Ai

[Cũng đọc: Dữ liệu đào tạo trong học máy là gì]

Phương pháp đánh giá dữ liệu đào tạo

Để thực hiện lựa chọn dữ liệu phù hợp cho chương trình AI của bạn, bạn phải đánh giá đúng dữ liệu đào tạo AI. Điều này có thể được thực hiện bởi

  • Xác định dữ liệu chất lượng cao với độ chính xác nâng cao: 
    Để xác định dữ liệu chất lượng tốt, bạn phải đảm bảo rằng nội dung được cung cấp có liên quan đến ngữ cảnh ứng dụng. Ngoài ra, bạn cần tìm hiểu xem dữ liệu thu thập được có dư thừa và hợp lệ hay không. Có nhiều thử nghiệm chất lượng tiêu chuẩn khác nhau mà dữ liệu có thể được thông qua, chẳng hạn như thử nghiệm Cronbach's alpha, phương pháp thiết lập vàng, v.v., có thể cung cấp cho bạn dữ liệu chất lượng tốt.
  • Tận dụng các công cụ để đánh giá tính đại diện và tính đa dạng của dữ liệu
    Như đã đề cập ở trên, tính đa dạng trong dữ liệu của bạn là chìa khóa để đạt được độ chính xác cần thiết trong mô hình dữ liệu của bạn. Có những công cụ có thể tạo ra các dự đoán chi tiết và theo dõi kết quả dữ liệu ở cấp độ đa chiều. Điều này giúp bạn xác định xem mô hình AI của bạn có thể phân biệt giữa các tập dữ liệu khác nhau và cung cấp đầu ra phù hợp hay không.
  • Đánh giá mức độ liên quan của dữ liệu đào tạo
    Dữ liệu đào tạo chỉ được chứa các thuộc tính cung cấp thông tin có ý nghĩa cho mô hình AI của bạn. Để đảm bảo lựa chọn dữ liệu phù hợp, hãy tạo danh sách các thuộc tính cần thiết mà mô hình AI của bạn cần hiểu. Làm cho mô hình quen thuộc với các tập dữ liệu đó và thêm các tập dữ liệu cụ thể đó vào thư viện dữ liệu của bạn.

Làm cách nào để chọn dữ liệu đào tạo phù hợp cho mô hình AI của bạn?

Choosing the right training data

Rõ ràng là dữ liệu là tối quan trọng khi đào tạo các mô hình AI của bạn. Chúng tôi đã thảo luận sớm trong blog về cách tìm dữ liệu đào tạo AI phù hợp cho các chương trình của bạn. Chúng ta hãy xem xét chúng:

  • Xác định dữ liệu: Bước đầu tiên là xác định loại dữ liệu bạn cần cho chương trình của mình. Nó tách biệt tất cả các tùy chọn dữ liệu khác và hướng bạn theo một hướng duy nhất.
  • Tích lũy dữ liệu: Tiếp theo là thu thập dữ liệu mà bạn đang tìm kiếm và tạo nhiều bộ dữ liệu từ dữ liệu đó phù hợp với nhu cầu của bạn.
  • Làm sạch dữ liệu: Sau đó, dữ liệu được làm sạch hoàn toàn, bao gồm các phương pháp như kiểm tra các bản sao, loại bỏ các giá trị ngoại lai, sửa lỗi cấu trúc và kiểm tra các khoảng trống dữ liệu bị thiếu.
  • Ghi nhãn dữ liệu: Cuối cùng, dữ liệu hữu ích cho mô hình AI của bạn được gắn nhãn chính xác. Việc ghi nhãn giúp giảm nguy cơ hiểu sai và mang lại độ chính xác cao hơn cho mô hình đào tạo AI.

Ngoài những thực hành này, bạn phải xem xét một số cân nhắc khi xử lý dữ liệu đào tạo hạn chế hoặc sai lệch. Dữ liệu sai lệch là đầu ra do AI tạo ra dựa trên các giả định sai lầm là sai. Có những cách như tăng cường dữ liệu và đánh dấu dữ liệu cực kỳ hữu ích trong việc giảm sai lệch. Những kỹ thuật này được thực hiện để chuẩn hóa dữ liệu bằng cách thêm các bản sao được sửa đổi một chút của dữ liệu hiện có và cải thiện tính đa dạng của tập dữ liệu.

[Cũng đọc: Khối lượng dữ liệu đào tạo tối ưu bạn cần cho một dự án AI là bao nhiêu?]

Kết luận

Dữ liệu đào tạo AI là khía cạnh quan trọng nhất của một ứng dụng AI thành công. Đó là lý do tại sao nó phải được coi trọng và có ý nghĩa tối đa trong khi phát triển chương trình AI của bạn. Việc có dữ liệu đào tạo AI phù hợp đảm bảo rằng chương trình của bạn có thể sử dụng nhiều đầu vào đa dạng mà vẫn tạo ra kết quả phù hợp. Hãy liên hệ với nhóm Shaip của chúng tôi để tìm hiểu về dữ liệu đào tạo AI và tạo dữ liệu AI chất lượng cao cho các chương trình của bạn.

Xã hội Chia sẻ