Alle kjenner og forstår det enorme omfanget av det utviklende AI-markedet. Det er derfor bedrifter i dag er ivrige etter å utvikle appene sine i AI og høste fordelene av det. Imidlertid forstår de fleste ikke teknologien bak AI-modeller. Det krever opprettelse av komplekse algoritmer som bruker tusenvis av trente datasett for å bygge en vellykket AI-app.
Behovet for å bruke de riktige AI-treningsdataene for å bygge AI-apper er fortsatt undervurdert. Bedriftseiere anser ofte å utvikle AI-treningsdata som en enkel jobb. Dessverre er det utfordrende å finne relevante AI-treningsdata for enhver AI-modell og krever tid. Generelt er det 4 trinn involvert i prosessen med å anskaffe og evaluere de riktige AI-treningsdataene:
Definere dataene
Den definerer vanligvis typen data du ønsker å legge inn i AI-applikasjonen eller modellen.
Rensing av data
Det er prosessen med å fjerne unødvendige data og komme til en konklusjon om det kreves mer data?
Akkumulering av data
Dette er de faktiske dataene du samler inn manuelt eller programmatisk for AI-applikasjonen din.
Merking av data
Til slutt blir de innsamlede dataene merket for å bli nøyaktig levert til AI-modellen under treningsfasen.
AI-treningsdata er avgjørende for å lage en nøyaktig og vellykket AI-applikasjon. Uten treningsdata av riktig kvalitet vil det utviklede AI-programmet føre til falske og unøyaktige utfall, som til slutt vil føre til at modellen mislykkes. Derfor er det nødvendig å unngå å bruke data av dårlig kvalitet for programmene dine, da det kan føre til
- Høyere vedlikeholdsbehov og kostnader.
- Unøyaktige, langsomme eller irrelevante utfall fra din trente AI-modell.
- Dårlig troverdighet for produktet ditt.
- Høyere sløsing med økonomiske ressurser.
Faktorer som bør vurderes ved evaluering av treningsdata
Å trene AI-modellen din med dårlige data er absolutt en dårlig idé. Men spørsmålet er hvordan man evaluerer de dårlige og riktige AI-treningsdataene. Ulike faktorer kan bidra til å identifisere riktig og feil data for AI-applikasjonen din. Her er noen av disse faktorene:
Datakvalitet og nøyaktighet
Først og fremst bør kvaliteten på dataene du vil bruke for å trene modellen tillegges størst betydning. Bruk av dårlige data for å trene algoritmen fører til datakaskader (substandard effekter i utviklingspipeline) og unøyaktighet i resultatene. Bruk derfor alltid data av høy kvalitet som kan identifiseres som
- Innsamlet, lagret og ansvarlig brukt data.
- Data som gir nøyaktige resultater.
- Gjenbrukbare data for lignende applikasjoner.
- Empiriske og selvforklarende data.
Representanter for dataene
Det er et kjent faktum at et datasett aldri kan være absolutt. Vi må imidlertid ta sikte på å utvikle forskjellige AI-data som enkelt kan forutsi og gi presise resultater. For eksempel, hvis en AI-modell er laget for å identifisere folks ansikter, bør den mates med en betydelig mengde forskjellige data som kan levere nøyaktige resultater. Dataene må representere alle klassifikasjonene som er oppgitt av brukerne.
Mangfold og balanse i dataene
Datasettene dine må opprettholde riktig balanse i mengden matet data. Dataene som gis til programmet må være mangfoldige og samles inn fra ulike geografier, fra både menn og kvinner som snakker ulike språk og dialekter, som tilhører ulike samfunn, inntektsnivåer osv. Å ikke legge til ulike data fører vanligvis til at treningssettet blir overfitt eller undertilpasset. .
Det betyr at AI-modellen enten vil bli for spesifikk eller ikke være i stand til å prestere godt når den leveres med nye data. Sørg derfor alltid for å ha konseptuelle diskusjoner med eksempler om programmet med teamet ditt for å få de nødvendige resultatene.
Relevans for den aktuelle oppgaven
Til slutt, for å oppnå gode treningsdata, sørg for at dataene er relevante for AI-programmet ditt. Du trenger bare å samle inn data som er direkte eller indirekte relatert til oppgaven din. Innsamling av unødvendige data med lav applikasjonsrelevans kan føre til ineffektivitet i applikasjonen din.
[Les også: Hva er opplæringsdata i maskinlæring]
Metoder for å evaluere treningsdata
For å velge riktig data for AI-programmet ditt, må du evaluere de riktige AI-treningsdataene. Dette kan gjøres ved
- Identifisere data av høy kvalitet med forbedret nøyaktighet:
For å identifisere data av god kvalitet, må du sørge for at det oppgitte innholdet er relevant for applikasjonskonteksten. I tillegg må du finne ut om de innsamlede dataene er overflødige og gyldige. Det finnes ulike standard kvalitetstester som dataene kan passeres gjennom, som Cronbachs alfatest, gullsettmetode osv., som kan gi deg data av god kvalitet. - Utnytt verktøy for å evaluere datarepresentanter og mangfold
Som nevnt ovenfor, er mangfold i dataene dine nøkkelen til å oppnå den nødvendige nøyaktigheten i datamodellen din. Det finnes verktøy som kan generere detaljerte projeksjoner og spore dataresultater på et flerdimensjonalt nivå. Dette hjelper deg med å identifisere om AI-modellen din kan skille mellom ulike datasett og gi de riktige utdataene. - Vurder treningsdatarelevans
Treningsdata må bare inneholde attributter som gir meningsfull informasjon til AI-modellen din. For å sikre riktig datavalg, lag en liste over viktige attributter som AI-modellen din bør forstå. Gjør modellen kjent med disse datasettene og legg til de spesifikke datasettene i databiblioteket ditt.
Hvordan velge riktig treningsdata for AI-modellen din?
Det er tydelig at data er suverene når du trener AI-modellene dine. Vi diskuterte tidlig i bloggen hvordan du finner de riktige AI-treningsdataene for programmene dine. La oss ta en titt på dem:
- Datadefinering: Det første trinnet er å definere typen data du trenger for programmet. Den separerer alle andre dataalternativer og leder deg i en enkelt retning.
- Dataakkumulering: Neste er å samle dataene du leter etter og lage flere datasett fra dem som er relevante for dine behov.
- Datarensing: Deretter blir dataene grundig renset, noe som involverer praksis som å sjekke for duplikater, fjerning av uteliggere, fikse strukturelle feil og se etter manglende datahull.
- Datamerking: Til slutt er dataene som er nyttige for AI-modellen merket riktig. Merking reduserer risikoen for feiltolkning og gir bedre nøyaktighet til AI-treningsmodellen.
Bortsett fra disse praksisene, må du vurdere noen få hensyn når du håndterer begrensede eller partiske treningsdata. Biased data er AI-generert utdata basert på feilaktige antakelser som er falske. Det er måter som dataforsterkning og dataoppmerking som er utrolig nyttige for å redusere skjevhet. Disse teknikkene er laget for å regulere dataene ved å legge til litt modifiserte kopier av eksisterende data og forbedre mangfoldet av datasett.
[Les også: Hvor mye er det optimale volumet med treningsdata du trenger for et AI-prosjekt?]
konklusjonen
AI-treningsdata er det viktigste aspektet ved en vellykket AI-applikasjon. Det er grunnen til at det må tillegges den største betydning og betydning mens du utvikler AI-programmet ditt. Å ha de riktige AI-treningsdataene sikrer at programmet ditt kan ta mange forskjellige input og fortsatt generere de riktige resultatene. Ta kontakt med Shaip-teamet vårt for å lære om AI-treningsdata og lage AI-data av høy kvalitet for programmene dine.