מכמות לאיכות - האבולוציה של נתוני אימון בינה מלאכותית

בינה מלאכותית, ביג דאטה ולמידת מכונה ממשיכות להשפיע על קובעי מדיניות, עסקים, מדע, בתי מדיה ומגוון תעשיות ברחבי העולם. דיווחים מצביעים על כך ששיעור האימוץ העולמי של AI נמצא כעת 35% ב2022 - עלייה עצומה של 4% משנת 2021. על פי הדיווחים, 42% נוספים מהחברות בודקות את היתרונות הרבים של AI עבור העסק שלהן.

מניע את יוזמות הבינה המלאכותית הרבות ו למידת מכונה פתרונות הם נתונים. AI יכול להיות טוב רק כמו הנתונים שמזינים את האלגוריתם. נתונים באיכות נמוכה עלולים לגרום לתוצאות באיכות נמוכה ותחזיות לא מדויקות.

למרות שהייתה תשומת לב רבה בפיתוח פתרונות ML ו-AI, חסרה המודעות למה שמתאים כמערך נתונים איכותי. במאמר זה, אנו מנווטים בציר הזמן של נתוני אימון AI איכותיים ולזהות את העתיד של AI באמצעות הבנה של איסוף נתונים והדרכה.

הגדרה של נתוני אימון בינה מלאכותית

בעת בניית פתרון ML, יש חשיבות לכמות ואיכות מערך ההדרכה. מערכת ה-ML לא רק דורשת כמויות גדולות של נתוני אימון דינמיים, לא מוטים ובעלי ערך, אלא היא גם צריכה הרבה מהם.

אבל מהם נתוני אימון בינה מלאכותית?

נתוני אימון בינה מלאכותית הם אוסף של נתונים מסומנים המשמשים לאימון אלגוריתם ML לביצוע תחזיות מדויקות. מערכת ה-ML מנסה לזהות ולזהות דפוסים, להבין קשרים בין פרמטרים, לקבל החלטות נחוצות ולהעריך על סמך נתוני האימון.

קח את הדוגמה של מכוניות בנהיגה עצמית, למשל. מערך ההדרכה למודל ML לנהיגה עצמית צריך לכלול תמונות וסרטוני וידאו מתויגים של מכוניות, הולכי רגל, שלטי רחוב וכלי רכב אחרים.

בקיצור, כדי לשפר את האיכות של אלגוריתם ML, אתה צריך כמויות גדולות של נתוני אימון מובנים היטב, מוערים ומתויגים.

• החשיבות של נתוני אימון איכותיים וההתפתחות שלהם

  נתוני אימון באיכות גבוהה הם הקלט העיקרי בפיתוח אפליקציות AI ו-ML. הנתונים נאספים ממקורות שונים ומוצגים בצורה לא מאורגנת שאינה מתאימה למטרות למידת מכונה. נתוני אימון איכותיים - מתויגים, מבוארים ומתויגים - הם תמיד בפורמט מאורגן - אידיאלי לאימון ML.

  נתוני אימון איכותיים מקלים על מערכת ה-ML לזהות אובייקטים ולסווג אותם לפי תכונות שנקבעו מראש. מערך הנתונים עלול להניב תוצאות מודל גרועות אם הסיווג אינו מדויק.

הימים הראשונים של נתוני אימון בינה מלאכותית

למרות ש-AI שולט בעולם העסקים והמחקר הנוכחי, הימים הראשונים לפני ML שלטה בינה מלאכותית היה שונה לגמרי.

מָקוֹר

השלבים הראשוניים של נתוני אימון בינה מלאכותית הופעלו על ידי מתכנתים אנושיים שהעריכו את תפוקת המודל על ידי תכנון עקבי של כללים חדשים שהפכו את המודל ליעיל יותר. בתקופת 2000 - 2005, נוצר מערך הנתונים הגדול הראשון, וזה היה תהליך איטי ביותר, תלוי במשאבים ויקר. זה הוביל לבניית מערכי נתונים להדרכה בקנה מידה, ו-MTurk של אמזון מילא תפקיד משמעותי בשינוי התפיסות של אנשים לגבי איסוף נתונים. במקביל, התיוג והביאור אנושיים המריאו גם הם.

השנים הבאות התמקדו בלא מתכנתים ליצור ולהעריך את מודל הנתונים. נכון לעכשיו, ההתמקדות היא במודלים שהוכשרו מראש שפותחו תוך שימוש בשיטות מתקדמות לאיסוף נתוני אימון.

• כמות על פני איכות

  כאשר העריכו את תקינותם של מערכי אימון בינה מלאכותית בעבר, מדעני נתונים התמקדו ב כמות נתוני אימון בינה מלאכותית על איכות.

  לדוגמה, הייתה טעות נפוצה שמאגרי מידע גדולים מספקים תוצאות מדויקות. נפח הנתונים העצום נחשב כאינדיקטור טוב לערך הנתונים. הכמות היא רק אחד הגורמים העיקריים הקובעים את הערך של מערך הנתונים - התפקיד של איכות הנתונים הוכר.

  המודעות לכך איכות נתונים תלוי בשלמות הנתונים, עלייה מהימנות, תקפות, זמינות ועמידה בזמנים. והכי חשוב, התאמת הנתונים לפרויקט קבעה את איכות הנתונים שנאספו.

• מגבלות של מערכות AI מוקדמות עקב נתוני אימון לקויים

  נתוני אימון גרועים, יחד עם היעדר מערכות מחשוב מתקדמות, היו אחת הסיבות לכמה הבטחות שלא מומשו של מערכות AI מוקדמות.

  בשל היעדר נתוני אימון איכותיים, פתרונות ML לא יכלו לזהות במדויק דפוסים חזותיים המעכבים את התפתחות המחקר העצבי. למרות שחוקרים רבים זיהו את ההבטחה לזיהוי שפה מדוברת, מחקר או פיתוח של כלי זיהוי דיבור לא יכלו להתממש הודות להעדר מערכי נתונים של דיבור. מכשול מרכזי נוסף לפיתוח כלי AI מתקדמים היה היעדר יכולות חישוב ואחסון של המחשבים.

המעבר לנתוני אימון איכותיים

חל שינוי ניכר במודעות לכך שהאיכות של מערך הנתונים חשובה. כדי שמערכת ה-ML תחקה במדויק אינטליגנציה אנושית ויכולות קבלת החלטות, עליה לשגשג על נתוני אימון בנפח גבוה ואיכותי.

חשבו על נתוני ה-ML שלכם כעל סקר - ככל שהגודל גדול יותר מדגם נתונים גודל, כך התחזית טובה יותר. אם נתוני המדגם אינם כוללים את כל המשתנים, ייתכן שהם לא יזהו דפוסים או יביאו למסקנות לא מדויקות.

• התקדמות בטכנולוגיית AI והצורך בנתוני אימון טובים יותר

  ההתקדמות בטכנולוגיית AI מגדילה את הצורך בנתוני אימון איכותיים.

  ההבנה שנתוני אימון טובים יותר מגדילים את הסיכוי למודלים אמינים של ML הולידה מתודולוגיות טובות יותר של איסוף נתונים, הערות ותיוג. האיכות והרלוונטיות של הנתונים השפיעו ישירות על איכות מודל הבינה המלאכותית.