הערת נתוני אימון בינה מלאכותית

הערת נתונים איכותית מסייעת לפתרונות AI מתקדמים

בינה מלאכותית מטפחת אינטראקציות דמויות אדם עם מערכות מחשוב, בעוד שלמידת מכונה מאפשרת למכונות אלו ללמוד לחקות אינטליגנציה אנושית דרך כל אינטראקציה. אבל מה מניע את כלי ה-ML וה-AI המתקדמים האלה? הערת נתונים.

נתונים הם חומר הגלם המניע את אלגוריתמי ה-ML - ככל שתעסיקו יותר נתונים, כך מוצר הבינה המלאכותית יהיה טוב יותר. למרות שחשוב מאוד לקבל גישה לכמויות גדולות של נתונים, חשוב באותה מידה להבטיח שהם מצוירים במדויק כדי להניב תוצאות מעשיות. הערת נתונים היא מעצמת הנתונים מאחורי ביצועי אלגוריתמי ML מתקדמים, אמינים ומדויקים.

תפקיד הערת נתונים בהדרכה בינה מלאכותית

הערת נתונים ממלאת תפקיד מפתח באימון ML ובהצלחה הכוללת של פרויקטים של AI. זה עוזר לזהות תמונות, נתונים, יעדים וסרטונים ספציפיים ומתייג אותם כדי להקל על המכונה לזהות דפוסים ולסווג נתונים. זוהי משימה בהובלת האדם המאמנת את מודל ה-ML לביצוע תחזיות מדויקות.

אם הערת הנתונים לא מבוצעת בצורה מדויקת, אלגוריתם ML לא יכול לשייך תכונות לאובייקטים בקלות.

החשיבות של נתוני אימון מוערים עבור מערכות בינה מלאכותית

הערת נתונים מאפשרת תפקוד מדויק של מודלים של ML. יש קשר שאין עוררין בין הדיוק והדיוק של הערת נתונים לבין הצלחת פרויקט הבינה המלאכותית.

שווי השוק העולמי של AI, המוערך ב-119 מיליארד דולר בשנת 2022, צפוי להגיע 1,597 מליארד דולרים על ידי 2030, גדל ב-CAGR של 38% במהלך התקופה. בעוד שכל פרויקט הבינה המלאכותית עובר מספר שלבים קריטיים, שלב הערת הנתונים הוא המקום שבו הפרויקט שלך נמצא בשלב המשמעותי ביותר.

איסוף נתונים למען הנתונים לא יעזור הרבה לפרויקט שלך. אתה צריך כמויות אדירות של נתונים איכותיים ורלוונטיים כדי ליישם את פרויקט הבינה המלאכותית שלך בהצלחה. כ-80% מזמנך בפיתוח פרויקטים של ML מושקע במשימות הקשורות לנתונים, כגון תיוג, קרצוף, צבירה, זיהוי, הגדלה והערה.

הערת נתונים היא תחום אחד שבו לבני אדם יש יתרון על פני מחשבים מכיוון שיש לנו את היכולת המולדת לפענח כוונות, לדשדש בעמימות ולסווג מידע לא ודאי.

מדוע הערת נתונים חשובה?

הערך והאמינות של פתרון הבינה המלאכותית שלך תלויים במידה רבה באיכות קלט הנתונים המשמשים לאימון מודלים.

מכונה לא יכולה לעבד תמונות כמונו; צריך לאמן אותם לזהות דפוסים באמצעות אימון. מכיוון שמודלים של למידת מכונה נותנים מענה למגוון רחב של יישומים - פתרונות קריטיים כמו שירותי בריאות ורכבים אוטונומיים - שבהם לכל שגיאה בהערת הנתונים יכולה להיות השלכות מסוכנות.

הערת נתונים מבטיחה שפתרון הבינה המלאכותית שלך עובד במלוא יכולתו. אימון מודל ML לפרש במדויק את סביבתו באמצעות דפוסים ומתאמים, ביצוע תחזיות ונקיטת פעולה נדרשת דורש סיווג והערות גבוהות נתוני אימונים. ההערה מציגה למודל ML את החיזוי הנדרש על ידי תיוג, תמלול ותיוג תכונות קריטיות במערך הנתונים.

למידה בפיקוח

לפני שנעמיק בהערות נתונים, בואו נפרום את הערת הנתונים באמצעות למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת.

תת קטגוריה של למידת מכונה בפיקוח למידת מכונה מצביעה על הכשרה של מודל AI בעזרת מערך נתונים מסומן היטב. בשיטת למידה מפוקחת, חלק מהנתונים כבר מתויגים ומוסרים במדויק. מודל ה-ML, כאשר הוא נחשף לנתונים חדשים, עושה שימוש בנתוני האימון כדי להגיע לתחזית מדויקת המבוססת על הנתונים המסומנים.

לדוגמה, דגם ה-ML מאומן על ארון מלא בבגדים מסוגים שונים. השלב הראשון באימון יהיה להכשיר את הדגם עם סוגים שונים של בגדים תוך שימוש במאפיינים ותכונותיו של כל פריט בד. לאחר האימון, המכונה תוכל לזהות חלקי לבוש נפרדים על ידי יישום הידע הקודם שלה או הכשרה. ניתן לסווג למידה מפוקחת לסיווג (בהתבסס על קטגוריה) ורגרסיה (בהתבסס על ערך אמיתי).

כיצד הערת נתונים משפיעה על הביצועים של מערכות בינה מלאכותית

תיוג נתוני אימון Ai נתונים הם אף פעם לא ישות אחת - הם לובשים צורות שונות - טקסט, וידאו ותמונה. מיותר לציין שהערת נתונים מגיעה בצורות שונות.

כדי שהמכונה תבין ותזהה במדויק ישויות שונות, חשוב להדגיש את האיכות של תיוג ישות בשם. טעות אחת בתיוג ובביאור, וה-ML לא הצליח להבחין בין אמזון - חנות המסחר האלקטרוני, הנהר או תוכי.

חוץ מזה, הערת נתונים עוזרת למכונות לזהות כוונות עדינות - איכות שמגיעה באופן טבעי לבני אדם. אנו מתקשרים בצורה שונה, ובני אדם מבינים הן מחשבות מפורשות והן מסרים מרומזים. לדוגמה, תשובות או ביקורות ברשתות חברתיות יכולות להיות חיוביות ושליליות, וה-ML אמור להיות מסוגל להבין את שניהם. 'מקום נהדר. יבקר שוב'. זה משפט חיובי בעוד 'איזה מקום נהדר זה היה פעם! פעם אהבנו את המקום הזה!' הוא שלילי, והערה אנושית יכולה להקל בהרבה על התהליך הזה.

אתגרים בהערת נתונים וכיצד להתגבר עליהם

שני אתגרים עיקריים בהערת נתונים הם עלות ודיוק.

הצורך בנתונים מדויקים ביותר: גורלם של פרויקטים של AI ו-ML תלוי באיכות הנתונים המוערים. יש להזין את מודל ה-ML וה-AI באופן עקבי עם נתונים מסווגים היטב שיכולים לאמן את המודל לזהות את המתאם בין משתנים.

הצורך בכמויות גדולות של נתונים: כל המודלים של ML ו-AI משגשגים על מערכי נתונים גדולים - פרויקט ML יחיד צריך לפחות אלפי פריטים מתויגים.

הצורך במשאבים: פרויקטים של AI תלויים במשאבים, הן מבחינת עלות, זמן וכוח עבודה. ללא אחד מאלה, איכות פרויקט הערות הנתונים שלך עלולה להשתולל.

[קרא גם: הערת וידאו עבור למידת מכונה ]

שיטות עבודה מומלצות בהערת נתונים

הערך של הערת נתונים ניכר בהשפעתו על תוצאות פרויקט הבינה המלאכותית. אם מערך הנתונים שעליו אתה מאמן את דגמי ה-ML שלך מלא בחוסר עקביות, מוטה, לא מאוזן או פגום, פתרון הבינה המלאכותית שלך עשוי להיות כשל. בנוסף, אם התוויות שגויות והביאור אינו עקבי, אז גם פתרון הבינה המלאכותית יביא לתחזיות לא מדויקות. אז מהן השיטות המומלצות להערת נתונים?

טיפים לביאור נתונים יעיל ואפקטיבי

  • ודא שתוויות הנתונים שאתה יוצר הן ספציפיות ותואמות את הצורך בפרויקט ועם זאת כלליות מספיק כדי לספק את כל הווריאציות האפשריות.
  • הערה בכמויות גדולות של נתונים הדרושים כדי להכשיר את מודל למידת המכונה. ככל שתציין יותר נתונים, כך התוצאה של אימון המודל תהיה טובה יותר.
  • הנחיות להערות נתונים מובילות רבות בביסוס תקני איכות והבטחת עקביות לאורך הפרויקט ולרוחב מספר מפרשים.
  • מכיוון שהערת נתונים יכולה להיות יקרה ותלויה בכוח אדם, בדיקת מערכי נתונים מתויגים מראש מספקי שירותים הגיונית.
  • כדי לסייע בביאור נתונים מדויקים והדרכה, הבא את היעילות של Human-in-the-loop כדי להביא גיוון ולטפל במקרים קריטיים יחד עם היכולות של תוכנת הערות.
  • תן עדיפות לאיכות על ידי בדיקת הכותבים עבור תאימות לאיכות, דיוק ועקביות.

חשיבות בקרת האיכות בתהליך הביאור

איכות הערת נתונים הערת נתונים איכותיים היא נשמת אפם של פתרונות AI בעלי ביצועים גבוהים. מערכי נתונים עם הערות טובות עוזרות למערכות AI לבצע ביצועים טובים ללא דופי, אפילו בסביבה כאוטית. באופן דומה, גם ההיפך נכון באותה מידה. מערך נתונים מלא באי דיוקים בהערות הולך להעלות פתרונות לא עקביים.

לכן, בקרת איכות בתהליך התמונה, תיוג הווידאו והביאורים ממלאת תפקיד משמעותי בתוצאת הבינה המלאכותית. עם זאת, שמירה על תקני בקרה איכותיים לאורך כל תהליך הביאור היא מאתגרת עבור חברות קטנות וגדולות. קשה להעריך ולשמור על עקביות איכותית את התלות בסוגים שונים של כלי ביאור ובכוח עבודה מגוון.

שמירה על האיכות של מפרטי נתונים עבודה מבוזרים או מרחוק היא קשה, במיוחד עבור אלה שאינם מכירים את התקנים הנדרשים. בנוסף, פתרון בעיות או תיקון שגיאות עלולים לקחת זמן מכיוון שיש לזהות אותם על פני כוח עבודה מבוזר.

הפתרון יהיה הכשרה של הכותבים, מעורבות של מפקח, או מתן הערות מרובות לנתונים לבדוק ולבדוק עמיתים לדיוק הערות של מערך הנתונים. לבסוף, בודקים באופן קבוע את הכותבים על הידע שלהם בסטנדרטים.

תפקידם של העונים וכיצד לבחור את הגורמים המתאימים לנתונים שלכם

כותבים אנושיים מחזיקים במפתח לפרויקט AI מוצלח. מחברי נתונים מבטיחים שהנתונים מסומנים בצורה מדויקת, עקבית ומהימנה שכן הם יכולים לספק הקשר, להבין את הכוונה ולהניח את הבסיס לאמיתות הבסיסיות בנתונים.

חלק מהנתונים מקבלים הערות מלאכותיות או אוטומטיות בעזרת פתרונות אוטומציה בעלי מידה נאה של אמינות. לדוגמה, אתה יכול להוריד מאות אלפי תמונות של בתים מגוגל וליצור אותן כמערך נתונים. עם זאת, ניתן לקבוע בצורה מהימנה את הדיוק של מערך הנתונים רק לאחר שהמודל מתחיל את ביצועיו.

אוטומציה אוטומטית עשויה להפוך את העניינים לקלים ומהירים יותר, אך ללא ספק, פחות מדויקת. מהצד השני, עורך אנושי יכול להיות איטי ויקר יותר, אבל הם מדויקים יותר.

מחברי נתונים אנושיים יכולים להעיר ולסווג נתונים על סמך מומחיותם בנושא, הידע המולד וההכשרה הספציפית שלהם. מחברי נתונים מבססים דיוק, דיוק ועקביות.

[קרא גם: מדריך למתחילים להערת נתונים: טיפים ושיטות עבודה מומלצות ]

סיכום

כדי ליצור פרויקט בינה מלאכותית עם ביצועים גבוהים, אתה זקוק לנתוני הדרכה מוערים באיכות גבוהה. אמנם רכישת נתונים מבוארים היטב בעקביות עשויה להיות זמן וצורך משאבים - אפילו עבור חברות גדולות - הפתרון טמון בחיפוש אחר שירותיהם של ספקי שירותי הערות נתונים מבוססים כמו Shaip. ב-Shaip, אנו עוזרים לך להרחיב את יכולות ה-AI שלך באמצעות שירותי מומחי הערות הנתונים שלנו על ידי מתן מענה לדרישת השוק והלקוחות.

שתף חברתי