Vi forstår alle at ytelsen til en kunstig intelligens (AI)-modul avhenger helt av kvaliteten på datasettene som leveres i opplæringsfasen. Imidlertid diskuteres de vanligvis på et overfladisk nivå. De fleste ressursene på nettet spesifiserer hvorfor kvalitetsdatainnsamling er avgjørende for AI-treningsdatastadiene, men det er et gap når det gjelder kunnskap som skiller kvalitet fra utilstrekkelig data.
Når du går dypere inn i datasett, vil du legge merke til tonnevis av forviklinger og finesser som ofte blir oversett. Vi har bestemt oss for å belyse disse mindre omtalte temaene. Etter å ha lest denne artikkelen, vil du ha en klar ide om noen av feilene du gjør under datainnsamlingen og noen måter du kan optimalisere kvaliteten på AI-treningsdataene dine.
La oss komme i gang.
Anatomien til et AI-prosjekt
For de uinnvidde er et AI- eller et ML-prosjekt (maskinlæring) veldig systematisk. Den er lineær og har en solid arbeidsflyt.
For å gi deg et eksempel, her er hvordan det ser ut i generisk forstand:
- Bevis på konsept
- Modellvalidering og modellscoring
- Algoritmeutvikling
- Forberedelse av AI-treningsdata
- Modellutplassering
- Algoritmetrening
- Optimalisering etter distribusjon
Statistikk viser at nesten 78 % av alle AI-prosjekter har stoppet på et eller annet tidspunkt før de kom til utplasseringsstadiet. Mens det er store smutthull, logiske feil eller prosjektledelsesproblemer på den ene siden, er det også subtile feil og feil som forårsaker massive sammenbrudd i prosjekter. I dette innlegget er vi i ferd med å utforske noen av de vanligste finessene.
Databias
Databias er den frivillige eller ufrivillige introduksjonen av faktorer eller elementer som ugunstig forvrider resultater mot eller mot spesifikke utfall. Dessverre er skjevhet en plagsom bekymring i AI-treningsområdet.
Hvis dette føles komplisert, må du forstå at AI-systemer ikke har et eget sinn. Så abstrakte konsepter som etikk, moral og mer eksisterer ikke. De er bare så smarte eller funksjonelle som de logiske, matematiske og statistiske konseptene som brukes i designen deres. Så når mennesker utvikler disse tre, vil det åpenbart være noen fordommer og favorisering innebygd.
Bias er et konsept som ikke er assosiert direkte med AI, men med alt annet rundt det. Det betyr at det stammer mer fra menneskelig intervensjon og kan introduseres på ethvert gitt tidspunkt. Det kan være når et problem blir adressert for sannsynlige løsninger, når datainnsamling skjer, eller når dataene forberedes og introduseres i en AI-modul.
Kan vi fullstendig eliminere skjevhet?
Å eliminere skjevhet er komplisert. En personlig preferanse er ikke helt svart-hvitt. Den trives i gråsonen, og derfor er den subjektiv også. Med skjevhet er det vanskelig å påpeke holistisk rettferdighet av noe slag. Dessuten er skjevhet også vanskelig å oppdage eller identifisere, nettopp når sinnet er ufrivillig tilbøyelig til bestemte trosoppfatninger, stereotypier eller praksiser.
Det er derfor AI-eksperter forbereder modulene sine med tanke på potensielle skjevheter og eliminerer dem gjennom forhold og kontekster. Hvis det gjøres riktig, kan skjevheter i resultatene holdes på et minimum.
Datakvalitet
Datakvaliteten er veldig generisk, men når du ser dypere, finner du flere nyanserte lag. Datakvalitet kan bestå av følgende:
- Mangel på tilgjengelighet av estimert datamengde
- Fravær av relevante og kontekstuelle data
- Fravær av nyere eller oppdaterte data
- Overfloden av data som er ubrukelig
- Mangel på nødvendig datatype – for eksempel tekst i stedet for bilder og lyd i stedet for videoer og mer
- Bias
- Klausuler som begrenser datainteroperabilitet
- Dårlig kommenterte data
- Feil dataklassifisering
Nesten 96 % av AI-spesialistene sliter med datakvalitetsproblemer, noe som resulterer i flere timer med optimalisering av kvaliteten slik at maskinene effektivt kan levere optimale resultater.
Ustrukturerte data
Dataforskere og AI-eksperter jobber mer med ustrukturerte data enn deres komplette kolleger. Som et resultat blir en betydelig del av tiden deres brukt på å forstå ustrukturerte data og kompilere dem til et format som maskinene kan forstå.
Ustrukturerte data er all informasjon som ikke samsvarer med et bestemt format, modell eller struktur. Det er uorganisert og tilfeldig. Ustrukturerte data kan være video, lyd, bilder, bilder med tekst, undersøkelser, rapporter, presentasjoner, notater eller andre former for informasjon. Den mest relevante innsikten fra ustrukturerte datasett må identifiseres og kommenteres manuelt av en spesialist. Når du jobber med ustrukturerte data, har du to alternativer:
- Du bruker mer tid på å rense dataene
- Godta skjeve resultater
Mangel på små og mellomstore bedrifter for troverdig dataanmerkning
Av alle faktorene vi diskuterte i dag, er troverdige datakommentarer den subtiliteten vi har betydelig kontroll over. Dataannotering er en avgjørende fase i AI-utvikling som dikterer hva og hvordan de skal lære. Dårlig eller feil annoterte data kan forvride resultatene dine fullstendig. Samtidig kan presist kommenterte data gjøre systemene dine troverdige og funksjonelle.
Det er derfor datakommentarer bør gjøres av SMBer og veteraner som har domenekunnskap. For eksempel bør helsedata kommenteres av fagpersoner som har erfaring med å jobbe med data fra den sektoren. Så når modellen brukes i en livreddende situasjon, lever den opp til forventningene. Det samme gjelder for produkter innen eiendom, fintech e-handel og andre nisjeområder.
Innpakning Up
Alle disse faktorene peker i én retning – det er ikke tilrådelig å begi seg ut i AI-utvikling som en frittstående enhet. I stedet er det en samarbeidsprosess, der du trenger eksperter fra alle felt for å komme sammen for å rulle ut den perfekte løsningen.
Derfor anbefaler vi å ta kontakt med dato samling og merknad eksperter som Shaip for å gjøre produktene og løsningene dine mer funksjonelle. Vi er klar over finessene involvert i AI-utvikling og har bevisste protokoller og kvalitetskontroller for å eliminere dem umiddelbart.
Ta in berøre med oss for å finne ut hvordan vår ekspertise kan hjelpe din AI-produktutvikling.
