פתרון חזק מבוסס בינה מלאכותית בנוי על נתונים - לא סתם נתונים אלא נתונים איכותיים ומוסרים במדויק. רק הנתונים הטובים והמעודנים ביותר יכולים להניע את פרויקט ה-AI שלך, ולטוהר הנתונים הזה תהיה השפעה עצומה על תוצאות הפרויקט.
לעתים קרובות קראנו לנתונים הדלק לפרויקטים של בינה מלאכותית, אבל לא סתם נתונים יצליחו. אם אתה צריך דלק רקטות כדי לעזור לפרויקט שלך להשיג הרמה, אתה לא יכול לשים שמן גולמי במיכל. במקום זאת, יש לשפר את הנתונים (כמו דלק) בקפידה כדי להבטיח שרק המידע האיכותי ביותר יניע את הפרויקט שלך. תהליך החידוד הזה נקרא הערת נתונים, ויש לא מעט תפיסות שגויות מתמשכות לגביו.
הגדר איכות נתוני אימון בהערה
אנו יודעים שאיכות הנתונים עושה הבדל רב בתוצאות פרויקט הבינה המלאכותית. כמה מדגמי ה-ML הטובים והבעלי ביצועים הגבוהים ביותר התבססו על מערכי נתונים מפורטים ומתויגים במדויק.
אבל איך בדיוק אנחנו מגדירים איכות בהערה?
כאשר אנחנו מדברים ביאור נתונים איכות, דיוק, מהימנות ועקביות חשובים. אומרים שמערך נתונים מדויק אם הוא תואם את האמת הבסיסית ומידע מהעולם האמיתי.
עקביות הנתונים מתייחסת לרמת הדיוק הנשמרת בכל מערך הנתונים. עם זאת, איכות מערך הנתונים נקבעת בצורה מדויקת יותר על פי סוג הפרויקט, הדרישות הייחודיות שלו והתוצאה הרצויה. לכן, זה צריך להיות הקריטריונים לקביעת תיוג הנתונים ואיכות ההערות.
מדוע חשוב להגדיר את איכות הנתונים?
חשוב להגדיר את איכות הנתונים שכן היא פועלת כגורם מקיף הקובע את איכות הפרויקט ואת התוצאה.
- נתונים באיכות ירודה יכולים להשפיע על המוצר והאסטרטגיות העסקיות.
- מערכת למידת מכונה טובה כמו איכות הנתונים שעליהם היא מאומנת.
- נתונים באיכות טובה מונעים עיבוד מחדש ועלויות הקשורות אליהם.
- זה עוזר לעסקים לקבל החלטות מושכלות על פרויקטים ולעמוד בציות לרגולציה.
כיצד אנו מודדים את איכות נתוני ההדרכה תוך כדי תיוג?
ישנן מספר שיטות למדידת איכות נתוני האימון, ורובן מתחילות ביצירת קו מנחה קונקרטי להערת נתונים. חלק מהשיטות כוללות:
מדדים שנקבעו על ידי מומחים
מדדי איכות או הערת תקן הזהב שיטות הן האפשרויות הקלות והמשתלמות ביותר לאבטחת איכות המשמשות כנקודת ייחוס המודדת את איכות הפלט של הפרויקט. הוא מודד את הערות הנתונים מול המדד שנקבע על ידי המומחים.
מבחן אלפא של קרונבך
מבחן האלפא של Cronbach קובע את המתאם או העקביות בין פריטי מערך הנתונים. מהימנות התווית ו דיוק גדול יותר ניתן למדוד על סמך המחקר.
מדידת קונצנזוס
מדידת קונצנזוס קובעת את רמת ההסכמה בין כותבי מכונה או אנושיים. בדרך כלל יש להגיע לקונצנזוס עבור כל פריט ויש לבורר לגביו במקרה של חילוקי דעות.
סקירת פאנל
פאנל מומחים קובע בדרך כלל את דיוק התווית על ידי סקירת תוויות הנתונים. לפעמים, חלק מוגדר של תוויות נתונים נלקח בדרך כלל כמדגם לקביעת דיוק.
סוקר נתוני הדרכה איכות
החברות שלוקחות על עצמן פרויקטים מלאכותיים נרכשות במלוא העוצמה של האוטומציה, ולכן רבים ממשיכים לחשוב שההערה האוטומטית המונעת על ידי AI תהיה מהירה ומדויקת יותר מאשר ביאור ידני. לעת עתה המציאות היא שלוקח לבני אדם לזהות ולסווג נתונים מכיוון שהדיוק כה חשוב. השגיאות הנוספות שנוצרות באמצעות תיוג אוטומטי יחייבו חזרות נוספות כדי לשפר את דיוק האלגוריתם, ולשלול כל חיסכון בזמן.
תפיסה מוטעית נוספת - וכנראה שתורמת לאימוץ ביאורים אוטומטיים - היא שלשגיאות קטנות אין השפעה רבה על התוצאות. אפילו השגיאות הקטנות ביותר יכולות לייצר אי דיוקים משמעותיים בגלל תופעה הנקראת סחף AI, כאשר חוסר עקביות בנתוני קלט מובילים אלגוריתם לכיוון שתכנתים מעולם לא התכוונו לו.
איכות נתוני ההדרכה - ההיבטים של דיוק ועקביות - נבדקת באופן עקבי כדי לעמוד בדרישות הייחודיות של הפרויקטים. סקירה של נתוני האימון מתבצעת בדרך כלל בשתי שיטות שונות -
טכניקות של הערות אוטומטיות
תהליך סקירת ההערות האוטומטי מבטיח שהמשוב מועבר בחזרה למערכת ומונע כשלים כך שמעריכים יכולים לשפר את התהליכים שלהם.
הערה אוטומטית המונעת על ידי בינה מלאכותית היא מדויקת ומהירה יותר. הערה אוטומטית מפחיתה את זמן הביקורת הידנית של QAS, ומאפשרת להם לבזבז זמן רב יותר על שגיאות מורכבות וקריטיות במערך הנתונים. הערה אוטומטית יכולה גם לסייע בזיהוי תשובות לא חוקיות, חזרות והערה שגויה.
באופן ידני באמצעות מומחי מדעי הנתונים
מדעני נתונים בודקים גם הערות נתונים כדי להבטיח דיוק ואמינות במערך הנתונים.
שגיאות קטנות ואי דיוקים בהערות יכולים להשפיע באופן משמעותי על תוצאות הפרויקט. וייתכן שהשגיאות הללו לא יזוהו על ידי כלי סקירת ההערות האוטומטית. מדעני נתונים מבצעים בדיקות איכות מדגימות מגודלי אצווה שונים כדי לזהות חוסר עקביות בנתונים ושגיאות לא מכוונות במערך הנתונים.
מאחורי כל כותרת בינה מלאכותית עומד תהליך ביאורים, ושייפ יכול לעזור לו להפוך ללא כאבים
הימנעות ממלכודות פרויקט AI
ארגונים רבים סובלים ממחסור במשאבי הערות פנימיים. למדעני ומהנדסי נתונים יש ביקוש גבוה, והעסקת מספיק מאנשי המקצוע האלה כדי לקחת על עצמם פרויקט בינה מלאכותית פירושה כתיבת צ'ק שהוא מחוץ להישג ידם של רוב החברות. במקום לבחור באפשרות תקציבית (כגון הערת מיקור המונים) שבסופו של דבר תחזור לרדוף אותך, שקול להעביר את צרכי ההערה שלך למיקור חוץ לשותף חיצוני מנוסה. מיקור חוץ מבטיח רמה גבוהה של דיוק תוך צמצום צווארי הבקבוק של גיוס עובדים, הכשרה וניהול המתעוררים כאשר מנסים להרכיב צוות פנימי.
כאשר אתה מוציא את צרכי הביאור שלך במיוחד עם Shaip באופן ספציפי, אתה מפעיל כוח רב שיכול להאיץ את יוזמת ה- AI שלך ללא קיצורי הדרך שיפגעו בתוצאות החשובות ביותר. אנו מציעים כוח עבודה מנוהל במלואו, מה שאומר שאתה יכול להשיג דיוק רב בהרבה ממה שהיית משיג באמצעות מאמצי ביאור של המון אנשים. ההשקעה מראש עשויה להיות גבוהה יותר, אך היא תשתלם במהלך תהליך הפיתוח כאשר יש צורך בפחות איטרציות כדי להשיג את התוצאה הרצויה.
שירותי הנתונים שלנו מכסים גם את כל התהליך, כולל רכישת מקור, שהיא יכולת שרוב ספקי התיוג האחרים לא יכולים להציע. מניסיוננו, תוכל לרכוש במהירות ובקלות כמויות גדולות של נתונים באיכות גבוהה ומגוונת מבחינה גיאוגרפית שזוהו ומצייתים לכל התקנות הרלוונטיות. כאשר אתה מחזיק נתונים אלה בפלטפורמה מבוססת הענן שלנו, אתה גם מקבל גישה לכלים ולזרימות עבודה מוכחות אשר מגבירים את היעילות הכוללת של הפרויקט שלך ועוזרים לך להתקדם מהר יותר ממה שחשבת שאפשר.
ולבסוף, שלנו מומחים בענף להבין את הצרכים הייחודיים שלך. בין אם אתה בונה צ'אט בוט או פועל ליישם טכנולוגיית זיהוי פנים כדי לשפר את שירותי הבריאות, היינו שם ויכולים לעזור בפיתוח קווים מנחים שיבטיחו שתהליך ההערות ישיג את המטרות שתוארו עבור הפרויקט שלך.
ב- Shaip, אנחנו לא רק מתרגשים מהעידן החדש של AI. אנחנו עוזרים לזה בדרכים מדהימות, והניסיון שלנו עזר לנו להוציא אינספור פרויקטים מוצלחים מהשטח. כדי לראות מה אנחנו יכולים לעשות ליישום שלך, פנה אלינו לבקש הדגמה היום.
