Vi forstår alle, at udførelsen af et kunstigt intelligens (AI) modul afhænger helt af kvaliteten af datasæt, der tilbydes i træningsfasen. Imidlertid diskuteres de normalt på et overfladisk niveau. De fleste ressourcer online angiver, hvorfor kvalitetsdataindsamling er afgørende for dine AI -træningsdatafaser, men der er et hul i viden, der adskiller kvalitet fra utilstrækkelige data.
Når du dykker dybere ned i datasæt, vil du bemærke masser af forviklinger og finesser, der ofte overses. Vi har besluttet at belyse disse mindre talte emner. Efter at have læst denne artikel har du en klar idé om nogle af de fejl, du laver under dataindsamling, og nogle måder, du kan optimere din AI -træningsdatakvalitet.
Lad os komme igang.
Anatomi af et AI -projekt
For de uindviede er et AI eller et ML (machine learning) projekt meget systematisk. Det er lineært og har en solid arbejdsgang.
For at give dig et eksempel, ser det sådan ud i en generisk forstand:
- Bevis for koncept
- Model validering og model scoring
- Algoritmeudvikling
- Forberedelse af AI -træningsdata
- Modelimplementering
- Algoritme træning
- Optimering efter implementering
Statistik viser, at tæt på 78% af alle AI -projekter er gået i stå på et eller andet tidspunkt, før de kom til implementeringsfasen. Selvom der er store smuthuller, logiske fejl eller projektledelsesmæssige problemer på den ene side, er der også subtile fejl og fejl, der forårsager massive sammenbrud i projekter. I dette indlæg er vi ved at undersøge nogle af de mest almindelige finesser.
Databias
Databias er den frivillige eller ufrivillige introduktion af faktorer eller elementer, der ugunstigt skæver resultater mod eller imod specifikke resultater. Desværre er bias en plagende bekymring i AI -træningsrummet.
Hvis dette føles kompliceret, skal du forstå, at AI -systemer ikke har et eget sind. Abstrakte begreber som etik, moral og mere findes altså ikke. De er kun lige så smarte eller funktionelle som de logiske, matematiske og statistiske begreber, der bruges i deres design. Så når mennesker udvikler disse tre, vil der naturligvis være nogle fordomme og favorisering indlejret.
Bias er et koncept, der ikke er forbundet direkte med AI, men med alt andet omkring det. Det betyder, at det stammer mere fra menneskelig indgriben og kan introduceres på et givet tidspunkt. Det kan være, når et problem behandles for sandsynlige løsninger, når dataindsamling sker, eller når dataene forberedes og introduceres i et AI -modul.
Kan vi helt fjerne bias?
Eliminering af bias er kompliceret. En personlig præference er ikke helt sort og hvid. Det trives på det grå område, og derfor er det også subjektivt. Med bias er det svært at påpege holistisk retfærdighed af enhver art. Desuden er bias også svært at få øje på eller identificere, netop når sindet ufrivilligt er tilbøjelig til bestemte overbevisninger, stereotyper eller praksis.
Derfor forbereder AI -eksperter deres moduler i betragtning af potentielle forspændinger og eliminerer dem gennem forhold og sammenhænge. Hvis det gøres korrekt, kan forskydning af resultater holdes på et minimum.
Datakvalitet
Datakvalitet er meget generisk, men når du kigger dybere, finder du flere nuancerede lag. Datakvalitet kan bestå af følgende:
- Manglende tilgængelighed af estimeret datamængde
- Fravær af relevante og kontekstuelle data
- Fravær af nylige eller opdaterede data
- Den overflod af data, der er ubrugelig
- Manglende påkrævet datatype - f.eks. Tekst i stedet for billeder og lyd i stedet for videoer og mere
- Bias
- Klausuler, der begrænser datainteroperabilitet
- Dårligt kommenterede data
- Forkert dataklassificering
Næsten 96% af AI -specialister kæmper med problemer med datakvalitet, hvilket resulterer i yderligere timers optimering af kvaliteten, så maskiner effektivt kan levere optimale resultater.
Ustrukturerede data
Dataforskere og AI -eksperter arbejder mere på ustrukturerede data end deres komplette modstykker. Som et resultat bruges en betydelig mængde af deres tid på at give mening om ustrukturerede data og sammensætte dem til et format, som maskiner kan forstå.
Ustrukturerede data er enhver information, der ikke er i overensstemmelse med et bestemt format, model eller struktur. Det er uorganiseret og tilfældigt. Ustrukturerede data kan være video, lyd, billeder, billeder med tekst, undersøgelser, rapporter, præsentationer, notater eller andre former for information. De mest relevante indsigter fra ustrukturerede datasæt skal identificeres og kommenteres manuelt af en specialist. Når du arbejder med ustrukturerede data, har du to muligheder:
- Du bruger mere tid på at rense dataene
- Accepter skæve resultater
Mangel på SMV'er til troværdig dataanmelding
Af alle de faktorer, vi diskuterede i dag, er troværdig dataanmelding den ene finesse, vi har betydelig kontrol over. Dataanotering er en afgørende fase i AI -udvikling, der dikterer, hvad og hvordan de skal lære. Dårligt eller forkert kommenterede data kan helt skæve dine resultater. På samme tid kan præcist kommenterede data gøre dine systemer troværdige og funktionelle.
Derfor bør dataanmelding udføres af SMV'er og veteraner, der har domænekendskab. For eksempel bør sundhedsdata kommenteres af fagfolk, der har erfaring med at arbejde med data fra denne sektor. Så når modellen indsættes i en livreddende situation, klarer den sig helt op til forventningerne. Det samme gælder for produkter inden for fast ejendom, fintech eCommerce og andre nicheområder.
Indpakning op
Alle disse faktorer peger i en retning - det er ikke tilrådeligt at vove sig til AI -udvikling som en selvstændig enhed. I stedet er det en samarbejdsproces, hvor du har brug for eksperter fra alle felter til at komme sammen for at udrulle den ene perfekte løsning.
Derfor anbefaler vi at komme i kontakt med data samling , anmærkning eksperter som Shaip for at gøre dine produkter og løsninger mere funktionelle. Vi er klar over de finesser, der er involveret i AI -udvikling, og har bevidste protokoller og kvalitetskontrol for at fjerne dem øjeblikkeligt.
Få in med os for at finde ud af, hvordan vores ekspertise kan hjælpe din AI -produktudvikling.
