De gyldne datasæt i AI refererer til de reneste og højeste kvalitetsdatasæt, som du kan få til at træne dit AI-system. Da gyldne datasæt er den højeste standard for datasæt, omtales de ofte som "grundsandhedsdatasæt" og udgør et benchmark for AI-systemerne.
Grunden til, at udtrykket "Golden Datasets" blev populært, er AI-boomet. Du kan se, nøjagtigheden af enhver AI-model er meget afhængig af kvaliteten af data. Sikker på, vi har et væld af data, men det meste af det er ubrugeligt og kan ikke bruges til at træne AI-modeller uden rengøring.
Herfra er organisationer begyndt at arbejde på et datasæt, der er super præcist, rent og kan betragtes som benchmark for træning af dine modeller. Herfra blev de gyldne datasæt en ting.
Hvorfor er gyldne datasæt afgørende for kunstig intelligens og maskinlæring?
Der er mange fordele, når det kommer til at bruge et gyldent datasæt i AI og ML. Den største af dem alle er nøjagtighed og pålidelighed. Gode data sikrer, at den træner modeller af høj kvalitet, hvilket betyder, at de kan foretage korrekte forudsigelser og derfor mere korrekte beslutninger.
Det er muligt, fordi et gyldent datasæt kan minimere fejl og skævheder, hvilket fører til, at resultaterne bliver mere pålidelige. Gyldne datasæt bruges til at benchmarke modellens ydeevne. Disse tillader en sammenligning af forskellige modeller for bedre objektivitet, mens de evaluerer og sammenligner forskellige algoritmer og tilgange
Et gyldent datasæt kan bruges som reference under fejlanalyse. Det hjælper med at forstå, hvilke typer fejl en model laver og giver en vejledning om målrettede forbedringer.
Med udviklingen af AI og ML bliver regler og regler forbundet med dem også lavet om af regeringer og andre relaterede myndigheder; et gyldent datasæt vil meget sandsynligt blive et mandat til at sikre modeller og alle andre leverancer af AI og ML til lovoverholdelse.
Nøglekarakteristika ved Golden Datasæt for AI-nøjagtighed
- Nøjagtighed: Data skal altid være nøjagtige eller fri for fejl. Al dataindtastning i datasættet skal hentes eller verificeres fra troværdige kilder.
- Konsistens: Data bør organiseres på en sådan måde, at chancerne for at forvirre modellerne på grund af uoverensstemmelser holdes på afstand. Dataene bør således være ensartede i struktur og format.
- Fuldstændighed: Datasættet skal beskrive alle områder af problemdomænet for at dække aspekter for grundig modeltræning.
- Rettidighed: Oplysningerne skal være opdaterede og afspejle den aktuelle status for det domæne, det står for. Gammel information vil være delvis eller falsk, afhængigt af emnet.
- Bias-fri: Ved generering af det gyldne datasæt bør der gøres en indsats for at eliminere eller i det mindste reducere skævheder, der kan skævvride modellens forudsigelser.
Trin-for-trin guide til oprettelse af gyldne datasæt til AI
Det er ikke en nem opgave at skabe et gyldent datasæt. Det meste af tiden kræver dette støtte og input fra fageksperter (SMV).
På grund af vanskelighederne med at skabe et gyldent datasæt, har nogle AI-teams en tendens til at bruge støtte fra automatiseringsværktøjer, der kan skabe et gyldent datasæt til nøjagtig og automatiseret vurdering.
I nogle tilfælde kan et automatisk genereret sølvdatasæt bruges til at guide udviklingen og indledende hentning af LLM'er.
Her er de primære trin i at producere et gulddatasæt uden et generativt værktøj.
Data indsamling
Indsaml data fra meget pålidelige kilder fra forskellige geografier, etniciteter og demografiske grupper for at sikre mangfoldighed, nøjagtighed og omfattende repræsentation. Derfor hjælper de indsamlede data med at skabe et informativt og objektivt datasæt.
Rensning af data
Rensning af alle fejl, dublerede poster og irrelevant information. Normaliser formater, og sørg for, at resultaterne er ensartede.
Anmærkning og mærkning
Det bør annoteres og mærkes meget omhyggeligt. Domæneeksperter bør konsulteres for at sikre, at oplysningerne er nøjagtige.
Validering
Det bør krydstjekkes fra flere kilder for nøjagtighed og pålidelighed.
Vedligeholdelse
Den bør opdateres regelmæssigt for at holde den relevant. Kontinuerlig validering og rengøring er nødvendig for at opretholde kvaliteten.
Topudfordringer med at bygge gyldne datasæt til AI-systemer
Når man ønsker at udvikle gyldne datasæt, er der flere udfordringer involveret i denne proces. Her er nogle af de mest afgørende udfordringer, man skal igennem for at udvikle gyldne datasæt:
Ressourcekrævende
At skabe et gyldent datasæt er en tidskrævende proces og kræver et stort antal ressourcer, herunder domæneekspertise og beregningskraft.
Udvikling af domæner
Vedligeholdelse af datasættet kan være et problem i hastigt udviklende domæner.
Bias
Datasættet skal være upartisk, hvilket kræver omhyggelig udvælgelse og løbende overvågning. For eksempel kan en sundhedsmodel, der opdager hudkræft, i høj grad stole på data fra hospitaler i udviklede lande, hvilket fører til en overrepræsentation af hvide patienter. Dette kan resultere i underrepræsentation og geografisk skævhed, hvilket reducerer modellens nøjagtighed for ikke-hvide individer.
Databeskyttelse
Brug af personlige data kræver stærke foranstaltninger for at respektere privatlivets fred og overholde regler som GDPR og CCPA. Overholdelse af disse regler understøtter organisationens/skabernes tillid til de registrerede og eliminerer juridiske og etiske problemer. Derudover reducerer stærk databeskyttelsespraksis sandsynligheden for brud og misbrug, som kan føre til alvorlige negative virkninger for enkeltpersoner og organisationer.
Hvordan Shaip kan hjælpe dig med at udvikle gyldne datasæt?
Når du har et problem, er det at gå til fageksperten den mest effektive beslutning, du nogensinde kan træffe, og når det kommer til data, er Shaip fageksperten.
Shaip kan give dig datasæt fra forskellige domæner, herunder sundhedspleje, tale og computersyn, som er afgørende for at skabe gyldne datasæt. Disse datasæt er etisk indsamlet og kommenteret, så du ikke kommer ud i noget privatliv eller juridiske problemer.
Som nævnt tidligere, for at bygge skal du have en ekspert, og vi kan give dig det kyndig vejledning som vil hjælpe dig gennem hele processen med at udvikle gyldne datasæt og sikre, at disse datasæt er i overensstemmelse med industristandarder og regler.
