כולנו מבינים שהביצועים של מודול בינה מלאכותית (AI) תלויים לחלוטין באיכות מערכי הנתונים המסופקים בשלב האימון. עם זאת, בדרך כלל דנים בהם ברמה שטחית. רוב המשאבים המקוונים מציינים מדוע רכישת נתונים איכותית חיונית לשלבי נתוני האימון שלך ב- AI, אך יש פער במונחים של ידע המבדיל איכות ובין נתונים לא מספקים.
כאשר אתה מעמיק במערכי נתונים, תבחין בהמון מורכבויות ודקויות שלעיתים מתעלמים מהם. החלטנו לשפוך אור על נושאים פחות מדוברים אלה. לאחר קריאת מאמר זה, יהיה לך מושג ברור לגבי כמה מהטעויות שאתה עושה במהלך איסוף הנתונים וכמה דרכים בהן תוכל לייעל את איכות נתוני האימון שלך ב- AI.
בואו נתחיל.
האנטומיה של פרויקט AI
עבור לא יזומים, פרויקט AI או פרויקט ML (למידת מכונה) הוא מאוד שיטתי. הוא לינארי ויש לו זרימת עבודה מוצקה.
כדי לתת לך דוגמה, כך זה נראה במובן הגנרי:
- הוכחה של רעיון או תאוריה
- אימות מודל וניקוד מודלים
- פיתוח אלגוריתם
- הכנת נתוני אימון AI
- פריסת מודלים
- אימון אלגוריתם
- אופטימיזציה לאחר הפריסה
הנתונים הסטטיסטיים מגלים כי קרוב ל -78% מכלל הפרויקטים של AI נבלמו בשלב זה או אחר לפני שהגיעו לשלב הפריסה. אמנם יש פרצות גדולות, טעויות לוגיות או בעיות ניהול פרויקטים מצד אחד, אך ישנן גם טעויות עדינות וטעויות הגורמות לתקלות מסיביות בפרויקטים. בפוסט זה אנו עומדים לחקור כמה מהדקויות הנפוצות ביותר.
הטיית נתונים
הטיה בנתונים היא הכנסת מרצון או לא רצוני של גורמים או אלמנטים המסיטים את התוצאות בצורה שלילית כלפי או נגד תוצאות ספציפיות. למרבה הצער, הטיה מהווה דאגה מטרידה במרחב האימונים של AI.
אם זה מרגיש מסובך, הבינו שלמערכות AI אין מחשבה משלהן. אז מושגים מופשטים כמו אתיקה, מוסר ועוד אינם קיימים. הם חכמים או פונקציונליים לא פחות מהמושגים ההגיוניים, המתמטיים והסטטיסטיים המשמשים בעיצובם. לכן, כאשר בני האדם מפתחים את שלושת אלה, ברור שיהיו כמה דעות קדומות ומועדפות.
הטיה היא מושג שאינו קשור ישירות ל- AI אלא לכל שאר הדברים הסובבים אותו. כלומר היא נובעת יותר מהתערבות אנושית וניתן להציג אותה בכל נקודת זמן נתונה. זה יכול להיות כאשר מטפלים בבעיה עבור פתרונות אפשריים, כאשר קורה איסוף נתונים, או כאשר הנתונים מוכנים ומוכנסים למודול AI.
האם אנו יכולים לחסל לחלוטין את ההטיה?
חיסול הטיה מסובך. העדפה אישית היא לא לגמרי שחור ולבן. הוא משגשג על האזור האפור, ולכן הוא גם סובייקטיבי. בהטיה, קשה להצביע על הוגנות הוליסטית מכל סוג שהוא. חוץ מזה, גם הטיה קשה לזהות או לזהות, בדיוק כאשר המוח נוטה באופן לא רצוני לאמונות מסוימות, סטריאוטיפים או פרקטיקות.
זו הסיבה שמומחי AI מכינים את המודולים שלהם בהתחשב בהטיות פוטנציאליות ומבטלים אותן בתנאים ובהקשרים. אם נעשה נכון, ניתן להטות את הטיית התוצאות למינימום.
איכות הנתונים
איכות הנתונים היא כללית מאוד, אך כאשר תסתכל לעומק, תמצא מספר רבדים ניואנסים. איכות הנתונים יכולה להיות מורכבת מהדברים הבאים:
- חוסר זמינות של נפח נתונים משוער
- היעדר נתונים רלוונטיים והקשריים
- היעדר נתונים עדכניים או עדכניים
- שפע הנתונים שאינו ניתן לשימוש
- חוסר סוג הנתונים הנדרש - למשל, טקסט במקום תמונות ושמע במקום סרטונים ועוד
- הטיה
- סעיפים המגבילים את יכולת הפעולה בין הנתונים
- נתוני ביאור גרועים
- סיווג נתונים לא תקין
כמעט 96% ממומחי AI נאבקים בבעיות איכות הנתונים וכתוצאה מכך שעות נוספות של אופטימיזציה של האיכות כך שמכונות יכולות לספק תוצאות מיטביות ביעילות.
נתונים לא מובנים
מדעני נתונים ומומחי AI עובדים יותר על נתונים לא מובנים מאשר עמיתיהם המלאים. כתוצאה מכך, חלק ניכר מזמנם מושקע בהבנת נתונים לא מובנים וריכוזם לפורמט שהמכונות יכולות להבין.
נתונים לא מובנים הם כל מידע שאינו תואם פורמט, דגם או מבנה ספציפי. זה לא מאורגן ואקראי. נתונים לא מובנים יכולים להיות וידאו, אודיו, תמונות, תמונות עם טקסט, סקרים, דוחות, מצגות, תזכורות או צורות מידע אחרות. את התובנות הרלוונטיות ביותר ממערכי נתונים לא מובנים יש לזהות ולפרסם ידנית על ידי מומחה. כאשר אתה עובד עם נתונים לא מובנים, יש לך שתי אפשרויות:
- אתה משקיע יותר זמן בניקוי הנתונים
- קבל תוצאות מוטות
מחסור בחברות קטנות ובינוניות לביאור נתונים מהימן
מכל הגורמים בהם דנו היום, ביאור נתונים אמין הוא העדינות היחידה שיש לנו שליטה משמעותית עליה. ביאור נתונים הוא שלב מכריע בפיתוח AI שמכתיב מה וכיצד עליהם ללמוד. נתונים המבוטאים בצורה לא נכונה או לא נכונה עלולים להטות את התוצאות שלך לחלוטין. יחד עם זאת, נתונים המבוארים במדויק יכולים להפוך את המערכות שלך לאמינות ופונקציונליות.
לכן ביאור הנתונים צריך להיעשות על ידי חברות קטנות ובינוניות וותיקות בעלות ידע בתחום. לדוגמה, נתוני בריאות צריכים להיות מוסברים על ידי אנשי מקצוע בעלי ניסיון בעבודה עם נתונים מהמגזר הזה. לכן, כאשר המודל נפרס במצב מציל חיים, הוא עומד בציפיות. אותו דבר לגבי מוצרים בתחום הנדל"ן, e -commerce fintech ומרחבי נישה אחרים.
עטיפת Up
כל הגורמים הללו מצביעים בכיוון אחד - לא כדאי להעז בפיתוח AI כיחידה עצמאית. במקום זאת, זהו תהליך שיתופי, שבו אתה צריך מומחים מכל התחומים כדי לבוא יחד כדי ליישם את הפתרון המושלם הזה.
לכן אנו ממליצים ליצור קשר נתונים אוסף ו ביאור מומחים כמו Shaip כדי להפוך את המוצרים והפתרונות שלך פונקציונאליים יותר. אנו מודעים לדקויות הכרוכות בפיתוח AI ויש לנו פרוטוקולים מודעים ובדיקות איכות לחיסולם מיידי.
לקבל in לגעת איתנו כדי לברר כיצד המומחיות שלנו יכולה לסייע לפיתוח המוצר שלך ב- AI.
