Alle kender og forstår det enorme omfang af det udviklende AI-marked. Derfor er virksomheder i dag ivrige efter at udvikle deres apps i AI og høste fordelene heraf. De fleste mennesker forstår dog ikke teknologien bag AI-modeller. Det kræver oprettelse af komplekse algoritmer, der bruger tusindvis af trænede datasæt til at bygge en succesfuld AI-app.
Behovet for at bruge de rigtige AI-træningsdata til at bygge AI-apps er stadig undervurderet. Virksomhedsejere betragter ofte udvikling af AI-træningsdata som et nemt job. Desværre er det udfordrende og kræver tid at finde relevante AI-træningsdata til enhver AI-model. Generelt er der 4 trin involveret i processen med at erhverve og evaluere de rigtige AI-træningsdata:
Definition af data
Det definerer normalt den type data, du ønsker at indtaste i din AI-applikation eller -model.
Rensning af data
Det er processen med at fjerne unødvendige data og komme til en konklusion, om der er behov for flere data?
Akkumulering af data
Dette er de faktiske data, du indsamler manuelt eller programmatisk til din AI-applikation.
Mærkning af data
Til sidst mærkes de indsamlede data til at blive leveret nøjagtigt til AI-modellen under træningsfasen.
AI-træningsdata er afgørende for at lave en nøjagtig og vellykket AI-applikation. Uden træningsdata af den rigtige kvalitet vil det udviklede AI-program føre til falske og unøjagtige resultater, hvilket i sidste ende fører til modellens fiasko. Derfor er det nødvendigt at undgå at bruge data af dårlig kvalitet til dine programmer, som det kan føre til
- Højere vedligeholdelsesbehov og omkostninger.
- Upræcise, langsomme eller irrelevante resultater fra din trænede AI-model.
- Dårlig troværdighed for dit produkt.
- Større spild af økonomiske ressourcer.
Faktorer, der skal tages i betragtning ved evaluering af træningsdata
At træne din AI-model med dårlige data er bestemt en dårlig idé. Men spørgsmålet er, hvordan man evaluerer de dårlige og rigtige AI-træningsdata. Forskellige faktorer kan hjælpe med at identificere de rigtige og forkerte data til din AI-applikation. Her er nogle af disse faktorer:
Datakvalitet og nøjagtighed
Først og fremmest bør kvaliteten af de data, du vil bruge til træning af modellen, tillægges den højeste betydning. Brug af dårlige data til at træne algoritmen fører til datakaskader (substandard effekter i udviklingspipeline) og unøjagtighed i resultaterne. Brug derfor altid data af høj kvalitet, der kan identificeres som- Indsamlede, opbevarede og ansvarligt anvendte data.
- Data, der giver nøjagtige resultater.
- Genanvendelige data til lignende applikationer.
- Empiriske og selvforklarende data.
Repræsentanter for dataene
Det er en kendt sag, at et datasæt aldrig kan være absolut. Vi skal dog sigte mod at udvikle forskellige AI-data, der ubesværet kan forudsige og give præcise resultater. For eksempel, hvis en AI-model er lavet til at identificere folks ansigter, bør den fodres med en betydelig mængde forskelligartede data, der kan levere nøjagtige resultater. Dataene skal repræsentere alle de klassifikationer, som brugerne har givet dem.
Diversitet og balance i dataene
Dine datasæt skal opretholde den rette balance i mængden af tilførte data. De data, der leveres til programmet, skal være forskelligartede og indsamlet fra forskellige geografier, fra både mænd og kvinder, der taler forskellige sprog og dialekter, som tilhører forskellige samfund, indkomstniveauer osv. Hvis du ikke tilføjer forskelligartede data, fører det normalt til overfitting eller undertilpasning af dit træningssæt .Det betyder, at AI-modellen enten bliver for specifik eller ude af stand til at fungere godt, når den forsynes med nye data. Sørg derfor altid for at have konceptuelle diskussioner med eksempler om programmet med dit team for at få de nødvendige resultater.
Relevans for den aktuelle opgave
For at opnå gode træningsdata skal du endelig sikre dig, at dataene er relevante for dit AI-program. Du behøver kun at indsamle data, der er direkte eller indirekte relateret til din opgave. Indsamling af unødvendige data med lav applikationsrelevans kan føre til ineffektivitet i din applikation.
Først og fremmest bør kvaliteten af de data, du vil bruge til træning af modellen, tillægges den højeste betydning. Brug af dårlige data til at træne algoritmen fører til datakaskader (substandard effekter i udviklingspipeline) og unøjagtighed i resultaterne. Brug derfor altid data af høj kvalitet, der kan identificeres som
Dine datasæt skal opretholde den rette balance i mængden af tilførte data. De data, der leveres til programmet, skal være forskelligartede og indsamlet fra forskellige geografier, fra både mænd og kvinder, der taler forskellige sprog og dialekter, som tilhører forskellige samfund, indkomstniveauer osv. Hvis du ikke tilføjer forskelligartede data, fører det normalt til overfitting eller undertilpasning af dit træningssæt .
For at opnå gode træningsdata skal du endelig sikre dig, at dataene er relevante for dit AI-program. Du behøver kun at indsamle data, der er direkte eller indirekte relateret til din opgave. Indsamling af unødvendige data med lav applikationsrelevans kan føre til ineffektivitet i din applikation.
[Læs også: Hvad er træningsdata i maskinlæring]
Metoder til evaluering af træningsdata
For at foretage det rigtige datavalg til dit AI-program skal du evaluere de rigtige AI-træningsdata. Dette kan gøres ved
- Identifikation af højkvalitetsdata med forbedret nøjagtighed:
For at identificere data af god kvalitet skal du sikre dig, at det leverede indhold er relevant for applikationskonteksten. Derudover skal du finde ud af, om de indsamlede data er overflødige og gyldige. Der findes forskellige standard kvalitetstests, som data kan gennemgås, såsom Cronbachs alfatest, guldsætmetode osv., som kan give dig data af god kvalitet. - Udnyt værktøjer til evaluering af datarepræsentanter og mangfoldighed
Som nævnt ovenfor er mangfoldighed i dine data nøglen til at opnå den nødvendige nøjagtighed i din datamodel. Der er værktøjer, der kan generere detaljerede projektioner og spore dataresultater på et multidimensionelt niveau. Dette hjælper dig med at identificere, om din AI-model kan skelne mellem forskellige datasæt og give de rigtige output. - Evaluer træningsdatarelevans
Træningsdata må kun indeholde attributter, der giver meningsfuld information til din AI-model. For at sikre det rigtige datavalg skal du oprette en liste over væsentlige egenskaber, som din AI-model skal forstå. Gør modellen bekendt med disse datasæt, og tilføj disse specifikke datasæt til dit databibliotek.
Hvordan vælger du de rigtige træningsdata til din AI-model?
Det er tydeligt, at data er suveræne, når du træner dine AI-modeller. Vi diskuterede tidligt på bloggen, hvordan man finder de rigtige AI-træningsdata til dine programmer. Lad os tage et kig på dem:
- Datadefinition: Det første trin er at definere den type data, du har brug for til dit program. Det adskiller alle de andre datamuligheder og leder dig i en enkelt retning.
- Dataakkumulering: Det næste er at indsamle de data, du leder efter, og lave flere datasæt ud fra dem, som er relevante for dine behov.
- Datarensning: Derefter renses dataene grundigt, hvilket involverer praksis som kontrol for dubletter, fjernelse af afvigende værdier, udbedring af strukturelle fejl og kontrol for manglende datahuller.
- Datamærkning: Endelig er de data, der er nyttige for din AI-model, mærket korrekt. Mærkning reducerer risikoen for fejlfortolkning og giver bedre nøjagtighed til AI-træningsmodellen.
Ud over disse praksisser skal du overveje nogle få overvejelser, når du håndterer begrænsede eller partiske træningsdata. Biased data er AI-genereret output baseret på fejlagtige antagelser, der er falske. Der er måder som dataforøgelse og datamarkering, der er utrolig nyttige til at reducere bias. Disse teknikker er lavet til at regulere dataene ved at tilføje let modificerede kopier af eksisterende data og forbedre mangfoldigheden af datasæt.
[Læs også: Hvor meget er den optimale mængde træningsdata, du har brug for til et AI-projekt?]
Konklusion
AI-træningsdata er det vigtigste aspekt af en vellykket AI-applikation. Derfor skal det tillægges den største betydning og betydning, mens du udvikler dit AI-program. At have de rigtige AI-træningsdata sikrer, at dit program kan tage mange forskellige input og stadig generere de rigtige resultater. Kontakt vores Shaip-team for at lære om AI-træningsdata og skabe AI-data af høj kvalitet til dine programmer.
