Dữ liệu đào tạo về AI

Sự tinh tế của dữ liệu đào tạo AI và tại sao họ sẽ thực hiện hoặc phá vỡ dự án của bạn

Tất cả chúng ta đều hiểu rằng hiệu suất của mô-đun trí tuệ nhân tạo (AI) phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng của bộ dữ liệu được cung cấp trong giai đoạn đào tạo. Tuy nhiên, chúng thường được thảo luận ở mức độ hời hợt. Hầu hết các tài nguyên trực tuyến đều nêu rõ lý do tại sao thu thập dữ liệu chất lượng lại cần thiết cho các giai đoạn dữ liệu đào tạo AI của bạn, nhưng có một lỗ hổng về kiến ​​thức phân biệt chất lượng với dữ liệu không đủ.

Khi bạn nghiên cứu sâu hơn về các tập dữ liệu, bạn sẽ nhận thấy rất nhiều điều phức tạp và tinh vi thường bị bỏ qua. Chúng tôi đã quyết định làm sáng tỏ những chủ đề ít được nói này. Sau khi đọc bài viết này, bạn sẽ có một ý tưởng rõ ràng về một số sai lầm bạn đang mắc phải trong quá trình thu thập dữ liệu và một số cách bạn có thể tối ưu hóa chất lượng dữ liệu đào tạo AI của mình.

Băt đâu nao.

Giải phẫu của một dự án AI

Đối với những người mới bắt đầu, một dự án AI hoặc một ML (máy học) là rất có hệ thống. Nó là tuyến tính và có một quy trình làm việc chắc chắn.

Dự án Giải phẫu An Ai Để cung cấp cho bạn một ví dụ, đây là cách nó trông theo nghĩa chung:

  • Bằng chứng của khái niệm
  • Xác nhận mô hình và cho điểm mô hình
  • Phát triển thuật toán
  • Chuẩn bị dữ liệu đào tạo AI
  • Triển khai mô hình
  • Đào tạo thuật toán
  • Tối ưu hóa sau triển khai

Thống kê cho thấy gần 78% tất cả các dự án AI đã bị đình trệ tại thời điểm này hay thời điểm khác trước khi chuyển sang giai đoạn triển khai. Trong khi một bên có những sơ hở lớn, sai sót logic, hoặc các vấn đề quản lý dự án, thì cũng có những sai sót nhỏ và sai lầm gây ra sự cố lớn trong các dự án. Trong bài đăng này, chúng ta sẽ khám phá một số điểm tinh tế phổ biến nhất.

Xu hướng dữ liệu

Sự thiên vị dữ liệu là sự đưa vào một cách tự nguyện hoặc không tự nguyện của các yếu tố hoặc các yếu tố làm sai lệch kết quả một cách bất lợi đối với hoặc chống lại các kết quả cụ thể. Thật không may, sự thiên vị là một mối quan tâm đáng lo ngại trong không gian đào tạo AI.

Nếu điều này cảm thấy phức tạp, hãy hiểu rằng các hệ thống AI không có tâm trí của riêng chúng. Vì vậy, những khái niệm trừu tượng như đạo đức, luân lý, v.v. không tồn tại. Chúng chỉ thông minh hoặc chức năng như các khái niệm logic, toán học và thống kê được sử dụng trong thiết kế của chúng. Vì vậy, khi con người phát triển ba điều này, rõ ràng sẽ có một số thành kiến ​​và chủ nghĩa thiên vị được gắn vào.

Bias là một khái niệm không liên quan trực tiếp với AI mà với mọi thứ khác xung quanh nó. Có nghĩa là nó bắt nguồn nhiều hơn từ sự can thiệp của con người và có thể được đưa vào bất kỳ thời điểm nào. Đó có thể là khi một vấn đề đang được giải quyết cho các giải pháp có thể xảy ra, khi thu thập dữ liệu xảy ra hoặc khi dữ liệu được chuẩn bị và đưa vào mô-đun AI.

Chúng ta có thể loại bỏ hoàn toàn sự thiên vị không?

Loại bỏ sự thiên vị rất phức tạp. Sở thích cá nhân không hoàn toàn là màu đen và trắng. Nó phát triển mạnh trên vùng màu xám, và đó là lý do tại sao nó cũng mang tính chủ quan. Với sự thiên vị, thật khó để chỉ ra sự công bằng tổng thể dưới bất kỳ hình thức nào. Bên cạnh đó, sự thiên vị cũng khó phát hiện hoặc xác định, chính xác khi tâm trí vô tình nghiêng về những niềm tin, khuôn mẫu hoặc thực hành cụ thể.

Đó là lý do tại sao các chuyên gia AI chuẩn bị các mô-đun của họ xem xét các thành kiến ​​tiềm ẩn và loại bỏ chúng thông qua các điều kiện và bối cảnh. Nếu được thực hiện đúng, việc sai lệch kết quả có thể được giữ ở mức tối thiểu.

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

Chất lượng dữ liệu

Chất lượng dữ liệu rất chung chung, nhưng khi bạn nhìn sâu hơn, bạn sẽ tìm thấy một số lớp sắc thái. Chất lượng dữ liệu có thể bao gồm những điều sau:

Chất lượng dữ liệu

  • Thiếu khối lượng dữ liệu ước tính sẵn có
  • Thiếu dữ liệu phù hợp và theo ngữ cảnh
  • Không có dữ liệu cập nhật hoặc gần đây
  • Dữ liệu phong phú không thể sử dụng được
  • Thiếu loại dữ liệu bắt buộc - ví dụ: văn bản thay vì hình ảnh và âm thanh thay vì video và hơn thế nữa
  • Bias
  • Các điều khoản giới hạn khả năng tương tác của dữ liệu
  • Dữ liệu được chú thích kém
  • Phân loại dữ liệu không đúng

Gần 96% chuyên gia AI phải vật lộn với các vấn đề về chất lượng dữ liệu, dẫn đến phải mất thêm nhiều giờ tối ưu hóa chất lượng để máy móc có thể mang lại kết quả tối ưu một cách hiệu quả.

Dữ liệu phi cấu trúc

Các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia AI làm việc trên dữ liệu phi cấu trúc nhiều hơn so với các đối tác hoàn chỉnh của họ. Kết quả là, một lượng lớn thời gian của họ được dành cho việc tìm hiểu dữ liệu phi cấu trúc và biên dịch nó thành một định dạng mà máy móc có thể hiểu được.

Dữ liệu phi cấu trúc là bất kỳ thông tin nào không tuân theo một định dạng, mô hình hoặc cấu trúc cụ thể. Nó vô tổ chức và ngẫu nhiên. Dữ liệu phi cấu trúc có thể là video, âm thanh, hình ảnh, hình ảnh với văn bản, khảo sát, báo cáo, bản trình bày, bản ghi nhớ hoặc các dạng thông tin khác. Các thông tin chi tiết có liên quan nhất từ ​​tập dữ liệu không có cấu trúc phải được chuyên gia xác định và chú thích theo cách thủ công. Khi bạn đang làm việc với dữ liệu phi cấu trúc, bạn có hai tùy chọn:

  • Bạn dành nhiều thời gian hơn để làm sạch dữ liệu
  • Chấp nhận kết quả sai lệch

Thiếu các doanh nghiệp vừa và nhỏ cho chú thích dữ liệu đáng tin cậy

Trong tất cả các yếu tố mà chúng ta đã thảo luận hôm nay, chú thích dữ liệu đáng tin cậy là một yếu tố tinh tế mà chúng tôi có quyền kiểm soát đáng kể. Chú thích dữ liệu là một giai đoạn quan trọng trong quá trình phát triển AI, nó chỉ định chúng nên học gì và học như thế nào. Dữ liệu được chú thích kém hoặc không chính xác có thể làm sai lệch hoàn toàn kết quả của bạn. Đồng thời, dữ liệu được chú thích chính xác có thể làm cho hệ thống của bạn đáng tin cậy và hoạt động tốt.

Đó là lý do tại sao chú thích dữ liệu nên được thực hiện bởi các doanh nghiệp vừa và nhỏ và những người lâu năm có kiến ​​thức về miền. Ví dụ: dữ liệu chăm sóc sức khỏe nên được chú thích bởi các chuyên gia có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu từ lĩnh vực đó. Vì vậy, khi mô hình được triển khai trong một tình huống tiết kiệm, nó sẽ hoạt động như mong đợi. Điều này cũng đúng đối với các sản phẩm trong lĩnh vực bất động sản, thương mại điện tử fintech và các không gian ngách khác.

Tổng kết

Tất cả những yếu tố này đều hướng về một hướng - không nên mạo hiểm phát triển AI như một đơn vị độc lập. Thay vào đó, đó là một quá trình hợp tác, nơi bạn cần các chuyên gia từ tất cả các lĩnh vực cùng nhau để đưa ra một giải pháp hoàn hảo.

Đó là lý do tại sao chúng tôi khuyên bạn nên liên hệ với dữ liệu bộ sưu tậpchú thích các chuyên gia như Shaip để làm cho các sản phẩm và giải pháp của bạn hoạt động hiệu quả hơn. Chúng tôi nhận thức được sự tinh vi liên quan đến phát triển AI và có các giao thức và kiểm tra chất lượng có ý thức để loại bỏ chúng ngay lập tức.

Nhận in chạm với chúng tôi để tìm hiểu kiến ​​thức chuyên môn của chúng tôi có thể giúp bạn phát triển sản phẩm AI của mình như thế nào.

Xã hội Chia sẻ

Chia sẻ trên facebook
Chia sẻ trên twitter
Chia sẻ trên linkin
Chia sẻ trên email
Chia sẻ trên whatsapp