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 ערכות נתונים של זהב כה חשובות עבור AI?
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 בסיסיים של ערכות נתונים של זהב
- 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.
כיצד ליצור ערכת נתונים מוזהבת
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.
איסוף מידע
אסוף נתונים ממקורות שונים ומהימנים מאוד ממקומות גיאוגרפיים, אתניות וקבוצות דמוגרפיות שונות כדי להבטיח גיוון, דיוק וייצוג מקיף. לכן, הנתונים שנאספו יכולים לעזור ביצירת מערך נתונים אינפורמטיבי וחסר פניות.
ניקוי נתונים
ניקוי כל השגיאות, הרשומות הכפולות ומידע לא רלוונטי. נרמל פורמטים, ודא שהתוצאות אחידות.
הערות ותיוג
יש להוסיף הערות ולתייג בזהירות רבה. יש להתייעץ עם מומחי דומיין כדי לוודא שהמידע מדויק.
בדיקת מערכות
יש להצליב אותו ממספר מקורות לדיוק ומהימנות.
תחזוקה
יש לעדכן אותו באופן קבוע כדי לשמור על רלוונטיות. אימות וניקוי מתמשכים נחוצים כדי לשמור על האיכות.
אתגרים של יצירת מערכי נתונים מוזהבים
כאשר רוצים לפתח מערכי נתונים מוזהבים, מעורבים בתהליך זה מספר אתגרים. הנה כמה מהאתגרים החשובים ביותר שצריך לעבור כדי לפתח מערכי נתונים מוזהבים:
- עתיר משאבים (סמל): יצירת מערך נתונים מוזהב הוא תהליך שלוקח זמן ודורש מספר רב של משאבים, כולל מומחיות בתחום וכוח חישוב.
- הטיה (סמל): מערך הנתונים חייב להיות חסר פניות. זה דורש בחירה קפדנית וניטור רציף. לדוגמה, אם ארגון בריאות בונה מודל המזהה סרטן עור מתמונות של נגעים בעור, הוא יאסוף נתונים מבתי חולים ומרפאות עור. אבל לרוב זה יגיע מבתי החולים של ערים של מדינות מפותחות, וכתוצאה מכך, רוב התמונות הללו עשויות להיות מהאוכלוסייה הלבנה. ככזה הדבר יוביל לייצוג יתר של חולים לבנים במודל ועלול לתרום להטיית תת-ייצוג כלפי מיעוטים ולהטיה גיאוגרפית. שני האחרונים ישפיעו על המודל כאשר מנסים לבצע אבחנה לגבי מטופל שאינו אדם לבן.
- תחומים מתפתחים (סמל): תחזוקת מערך הנתונים עשויה להיות בעיה בדומיינים המתפתחים במהירות.
- פרטיות מידע (סמל): שימוש בנתונים אישיים דורש אמצעים חזקים כדי לכבד את הפרטיות ולציית לתקנות כגון GDPR ו-CCPA. הקפדה על תקנון זה תומכת באמון הארגון/יוצרים בנושאי מידע ומבטלת סוגיות משפטיות ואתיות. בנוסף, נוהלי פרטיות נתונים חזקים מפחיתים את ההסתברות להפרות ושימוש לרעה שעלולים להוביל להשפעות שליליות חמורות על אנשים וארגונים.
עתיר משאבים
יצירת מערך נתונים מוזהב הוא תהליך שלוקח זמן ודורש מספר רב של משאבים, כולל מומחיות בתחום וכוח חישוב.
הטיה
מערך הנתונים חייב להיות חסר פניות. זה דורש בחירה קפדנית וניטור רציף. לדוגמה, אם ארגון בריאות בונה מודל המזהה סרטן עור מתמונות של נגעים בעור, הוא יאסוף נתונים מבתי חולים ומרפאות עור. אבל לרוב זה יגיע מבתי החולים של ערים של מדינות מפותחות, וכתוצאה מכך, רוב התמונות הללו עשויות להיות מהאוכלוסייה הלבנה. ככזה הדבר יוביל לייצוג יתר של חולים לבנים במודל ועלול לתרום להטיית תת-ייצוג כלפי מיעוטים ולהטיה גיאוגרפית. שני האחרונים ישפיעו על המודל כאשר מנסים לבצע אבחנה לגבי מטופל שאינו אדם לבן.
תחומים מתפתחים
תחזוקת מערך הנתונים עשויה להיות בעיה בדומיינים המתפתחים במהירות.
פרטיות מידע
שימוש בנתונים אישיים דורש אמצעים חזקים כדי לכבד את הפרטיות ולציית לתקנות כמו GDPR ו-CCPA. הקפדה על תקנון זה תומכת באמון הארגון/יוצרים בנושאי מידע ומבטלת בעיות משפטיות ואתיות. בנוסף, נוהלי פרטיות נתונים חזקים מפחיתים את ההסתברות להפרות ושימוש לרעה שעלולים להוביל להשפעות שליליות חמורות על אנשים וארגונים.
איך שייפ יכולה לעזור לך לפתח מערכי נתונים מוזהבים?
כאשר יש לך בעיה, פנייה למומחה הנושא היא ההחלטה היעילה ביותר שתוכל לקבל ובכל הנוגע לנתונים, שייפ הוא המומחה בנושא.
שייפ יכול לספק לך מערכי נתונים מתחומים שונים, כולל שירותי בריאות, דיבור וראייה ממוחשבת שהינה חיונית ליצירת מערכי נתונים מוזהבים. מערכי נתונים אלה נאספים בצורה אתית ומוסרים כך שלא תיכנס לבעיות פרטיות או משפטיות.
כפי שצוין קודם לכן, כדי לבנות אתה צריך מומחה ואנחנו יכולים לספק לך הדרכה של מומחה מה שיעזור לך לאורך כל התהליך של פיתוח מערכי נתונים מוזהבים ותבטיח כי מערכי נתונים אלה תואמים לתקנים ולתקנות בתעשייה.
