ערכות נתונים של זהב: הבסיס למערכות AI אמינות

מערכי הנתונים המוזהבים ב-AI מתייחסים למערכי הנתונים הטהורים והאיכותיים ביותר שתוכלו להשיג כדי לאמן את מערכת הבינה המלאכותית שלכם. בהיותם הסטנדרט הגבוה ביותר של מערכי נתונים, מערכי נתונים מוזהבים מכונים לעתים קרובות "מערכי נתונים של אמת הקרקע", ומספקים נקודת אמת למערכות הבינה המלאכותית. 

הסיבה לכך שהמונח "ערכות נתונים מוזהבות" הפך לפופולרי היא בום הבינה המלאכותית. אתה מבין, הדיוק של כל מודל AI תלוי מאוד באיכות הנתונים. בטח, יש לנו שפע של נתונים אבל רובם לא שמיש ולא ניתן להשתמש בהם כדי לאמן דגמי AI ללא ניקוי. 

מכאן, ארגונים החלו לעבוד על מערך נתונים שהוא סופר מדויק, נקי, ויכול להיחשב כמדד לאימון המודלים שלך. מכאן, מערכי הנתונים המוזהבים הפכו לשם דבר. 

מדוע מערכי נתונים של זהב חיוניים עבור AI ולמידת מכונה?

ישנם יתרונות רבים כשמדובר בשימוש במערך נתונים מוזהב ב-AI ו-ML. הגדול מכולם הוא הדיוק והאמינות. נתונים טובים מבטיחים שהוא מכשיר מודלים באיכות גבוהה, כלומר הם יכולים לבצע תחזיות נכונה ולכן החלטות נכונות יותר. 

זה אפשרי כי מערך נתונים מוזהב יכול למזער שגיאות והטיות, מה שמוביל לתוצאות אמינות יותר. מערכי נתונים מוזהבים משמשים להשוואת ביצועי המודל. אלה מאפשרים השוואה בין מודלים שונים לאובייקטיביות טובה יותר תוך הערכה והשוואה של אלגוריתמים וגישות שונות

ניתן להשתמש במערך נתונים מוזהב כהפניה במהלך ניתוח שגיאות. זה עוזר להבין את סוגי השגיאות שהמודל עושה ונותן הנחיות לגבי שיפורים ממוקדים. 

עם הפיתוח של AI ו-ML, כללים ותקנות הקשורים אליהם עוברים גם הם מחדש על ידי ממשלות ורשויות קשורות אחרות; מערך נתונים מוזהב עשוי להפוך למנדט להבטיח מודלים וכל שאר התוצרים של AI ו-ML לעמידה ברגולציה.

מאפיינים מרכזיים של ערכות נתונים של זהב לדיוק בינה מלאכותית

• דיוק: הנתונים צריכים תמיד להיות מדויקים או נקיים משגיאות. כל הזנת הנתונים במערך הנתונים חייבת להיות מקורה או מאומתת ממקורות אמינים.
• עקביות: הנתונים צריכים להיות מאורגנים בצורה כזו שהסיכוי לבלבול בין המודלים בגלל חוסר עקביות נשמר. לפיכך, הנתונים צריכים להיות אחידים במבנה ובפורמט.
• שלמות: מערך הנתונים צריך לתאר את כל התחומים של תחום הבעיה כדי לכסות היבטים להכשרת מודלים יסודית.
• עיתוי: המידע צריך להיות מעודכן, וישקף את המצב הנוכחי של הדומיין שהוא מייצג. מידע ישן יהיה חלקי או שקרי, בהתאם לנושא.
• ללא הטיה: ביצירת מערך הנתונים הזהוב, יש לעשות מאמצים לביטול או לפחות צמצום הטיות שעלולות להטות את התחזיות של המודל.

מדריך שלב אחר שלב ליצירת מערכי נתונים מוזהבים עבור AI

זו משימה לא קלה ליצור מערך נתונים מוזהב. לרוב, הדבר מצריך תמיכה וקלט של מומחי נושא (SME). 

בגלל הקשיים ביצירת מערך נתונים מוזהב, כמה צוותי AI נוטים להשתמש בתמיכה של כלי אוטומציה שיכולים ליצור מערך נתונים מוזהב להערכה מדויקת ואוטומטית. 

במקרים מסוימים, ניתן להשתמש במערך נתונים כסף שנוצר אוטומטית כדי להנחות את הפיתוח והשליפה הראשונית של LLMs. 

להלן השלבים העיקריים בייצור מערך נתונים מזהב ללא כלי יצירתי.