מה זה נתוני אימון בלמידת מכונה:
הגדרה, יתרונות, אתגרים, דוגמה ומערכי נתונים

מדריך הקונים האולטימטיבי 2023

מבוא

בעולם הבינה המלאכותית ולמידת מכונה אימון נתונים הוא בלתי נמנע. זהו התהליך שהופך את המודולים של למידת מכונה למדויקים, יעילים ומתפקדים במלואם. בפוסט זה אנו בוחנים בפירוט מה הם נתוני אימון AI, איכות נתוני הכשרה, איסוף ורישוי נתונים ועוד.

ההערכה היא שמבוגר בממוצע מקבל החלטות על החיים ועל הדברים היומיומיים על סמך למידת העבר. אלה, בתורם, מגיעים מחוויות חיים המעוצבות על ידי מצבים ואנשים. במובן המילולי, מצבים, מקרים ואנשים אינם אלא נתונים שנכנסים למוחנו. כאשר אנו צוברים שנים של נתונים בצורה של ניסיון, המוח האנושי נוטה לקבל החלטות חלקות.

מה זה משדר? נתונים בלתי נמנעים בלימוד.

נתוני אימון Ai

בדומה לאופן שבו ילד זקוק לתווית הנקראת אלפבית כדי להבין את האותיות A, B, C, D מכונה גם צריכה להבין את הנתונים שהוא מקבל.

זה בדיוק מה בינה מלאכותית (AI) הכשרה היא כולה. מכונה אינה שונה מילד שעדיין לא למד דברים ממה שהם עומדים ללמד. המכונה לא יודעת להבדיל בין חתול לכלב או אוטובוס למכונית מכיוון שעדיין לא חוו את הפריטים האלה או לימדו אותם איך הם נראים.

לכן, עבור מי שבונה מכונית בנהיגה עצמית, הפונקציה העיקרית שיש להוסיף היא יכולת המערכת להבין את כל האלמנטים היומיומיים בהם המכונית עלולה להיתקל, כך שהרכב יכול לזהות אותם ולקבל החלטות נהיגה מתאימות. זה איפה נתוני אימוני AI נכנס לשחק. 

כיום, מודולי בינה מלאכותית מציעים לנו נוחיות רבות בצורה של מנועי המלצה, ניווט, אוטומציה ועוד. כל זה קורה עקב אימון נתוני AI ששימש לאימון האלגוריתמים בזמן בנייתם.

נתוני אימוני AI הם תהליך בסיסי בבנייה למידת מכונה ואלגוריתמים של AI. אם אתה מפתח אפליקציה המבוססת על מושגים טכניים אלה, עליך לאמן את המערכות שלך להבין אלמנטים נתונים לעיבוד אופטימלי. ללא הכשרה, מודל ה- AI שלך יהיה לא יעיל, פגום ועלול להיות חסר טעם.

ההערכה היא שמדעני הנתונים מוציאים יותר מ- 80% מזמנם בהכנת נתונים והעשרה לצורך אימון מודלים ML.

לכן, לאלו מכם המחפשים לקבל מימון מבעלי הון סיכון, הסולופרנים שם שעובדים על פרויקטים שאפתניים וחובבי טכנולוגיה שרק מתחילים עם AI מתקדם, פיתחנו מדריך זה שיעזור לענות על השאלות החשובות ביותר בנושא נתוני האימון שלך ב- AI.

כאן נחקור מה זה נתוני אימון AI, מדוע זה בלתי נמנע בתהליך שלך, נפח ואיכות הנתונים שאתה באמת צריך ועוד.

מה הם נתוני אימון AI?

נתוני אימון בינה מלאכותית הם מידע אוצר ומנקה בקפידה המוזנים למערכת למטרות הדרכה. תהליך זה גורם או שובר את הצלחתו של מודל AI. זה יכול לעזור בפיתוח ההבנה שלא כל החיות עם ארבע רגליים בתמונה הן כלבים או שזה יכול לעזור לדוגמנית להבדיל בין צעקות כועסות וצחוק משמח. זהו השלב הראשון בבניית מודולים של בינה מלאכותית הדורשים הזנת נתונים בכפית כדי ללמד מכונות את היסודות ולאפשר להן ללמוד ככל שיותר נתונים מוזנים. זה, שוב, מפנה מקום למודול יעיל שמוציא תוצאות מדויקות למשתמשי הקצה.

ביאור נתונים

שקול תהליך של אימון בינה מלאכותית כמפגש תרגול למוזיקאי, כאשר ככל שהם מתאמנים יותר, כך הם משתפרים בשיר או בסקאלה. ההבדל היחיד כאן הוא שקודם כל צריך ללמד מכונות מהו כלי נגינה. בדומה למוזיקאי שמנצל היטב את אינספור השעות המושקעות באימון על הבמה, מודל בינה מלאכותית מציע חוויה אופטימלית לצרכנים בעת פריסה.

מדוע נדרשים נתוני אימון של AI?

התשובה הפשוטה ביותר מדוע נדרשים נתוני אימוני AI להתפתחות המודל היא שבלעדיה מכונות אפילו לא היו יודעות להבין מה מלכתחילה. כמו אדם שהוכשר לתפקידו הספציפי, גם מכונה זקוקה לקורפוס מידע כדי לשרת מטרה ספציפית ולספק תוצאות מקבילות.

הבה נבחן שוב את הדוגמה של מכוניות אוטונומיות. טרה-בייט אחרי טרה-בייט של נתונים ברכב עם נהיגה עצמית מגיע ממספר חיישנים, התקני ראיית מחשב, RADAR, LIDAR ועוד. כל נתחי הנתונים המאסיביים הללו יהיו חסרי טעם אם מערכת העיבוד המרכזית של המכונית לא תדע מה לעשות איתה.

למשל, ראיית מחשב יחידת המכונית יכולה להוציא כמויות נתונים על אלמנטים בדרכים כגון הולכי רגל, בעלי חיים, בורות ועוד. אם מודול למידת המכונה לא הוכשר לזהותם, הרכב לא יידע שהם מכשולים העלולים לגרום לתאונות אם יתקלו בהם. לכן יש להכשיר את המודולים לגבי מהו כל אלמנט אחד בכביש וכיצד נדרשות החלטות נהיגה שונות עבור כל אחד מהם.

אמנם זה נועד רק לאלמנטים חזותיים, אך המכונית אמורה להיות מסוגלת גם להבין הוראות אנושיות עיבוד שפה טבעית (NLP) ו אוסף שמע או דיבור ולהגיב בהתאם. לדוגמא, אם הנהג מצווה על מערכת המידע האוטומטי ברכב לחפש תחנות דלק בקרבת מקום, הוא אמור להיות מסוגל להבין את הדרישה ולזרוק תוצאות מתאימות. אולם לשם כך היא אמורה להיות מסוגלת להבין כל מילה בודדת בביטוי, לחבר ביניהם ולהיות מסוגלת להבין את השאלה.

אמנם אתה יכול לתהות האם תהליך נתוני האימון של AI מורכב רק משום שהוא נפרש למקרה שימוש כבד כמו מכונית אוטונומית, אך העובדה היא שגם הסרט הבא שממליצה נטפליקס יעבור באותו תהליך כדי להציע לך הצעות אישיות. כל אפליקציה, פלטפורמה או ישות שיש לה AI משויכת אליה מופעלות כברירת מחדל על ידי נתוני הדרכה של AI.

נתוני אימון Ai

אילו סוגי נתונים אני צריך?

ישנם 4 סוגי נתונים עיקריים הדרושים, קרי תמונה, וידאו, אודיו/דיבור או טקסט על מנת להכשיר מודלים של למידת מכונה ביעילות. סוג הנתונים הדרוש יהיה תלוי במגוון גורמים כגון מקרה השימוש ביד, מורכבות המודלים שיש להכשיר, שיטת האימון בה משתמשים ומגוון נתוני הקלט הנדרש.

כמה נתונים מספיקים?

הם אומרים שאין סוף ללמידה והביטוי הזה אידיאלי בספקטרום הנתונים של אימוני AI. ככל שהנתונים יותר, כך התוצאות טובות יותר. עם זאת, תגובה מעורפלת ככל שזו אינה מספיקה כדי לשכנע את כל מי שמעוניין להשיק אפליקציה המופעלת על ידי AI. אבל המציאות היא שאין כלל אצבע כללי, נוסחה, אינדקס או מדידה של נפח הנתונים המדויק שצריך כדי לאמן את מערכי הנתונים שלהם.

נתוני אימון Ai

מומחה ללמידת מכונה יגלה בקומיות שיש לבנות אלגוריתם או מודול נפרד כדי להסיק את נפח הנתונים הנדרש לפרויקט. לצערנו זו גם המציאות.

עכשיו, יש סיבה שקשה מאוד לשים מכסה על נפח הנתונים הנדרש לאימון AI. הסיבה לכך היא המורכבות הכרוכה בתהליך ההכשרה עצמו. מודול AI מורכב מכמה שכבות של שברים מחוברים וחופפים המשפיעים ומשלימים זה את התהליכים זה לזה.

לדוגמה, בואו ניקח בחשבון שאתה מפתח אפליקציה פשוטה לזיהוי עץ קוקוס. מההשקפה, זה נשמע פשוט למדי, נכון? מנקודת מבט של AI, לעומת זאת, זה הרבה יותר מורכב.

כבר בהתחלה המכונה ריקה. הוא אינו יודע מהו עץ מלכתחילה שלא לדבר על עץ גבוה, ספציפי לאזור, נושא פירות טרופיים. לשם כך, צריך להכשיר את המודל על מהו עץ, כיצד להבדיל מעצמים גבוהים ודקים אחרים שעשויים להופיע במסגרת כמו פנסי רחוב או עמודי חשמל ואז להמשיך ללמד אותו את הניואנסים של עץ קוקוס. לאחר שמודול למידת המכונה למד מהו עץ קוקוס, אפשר להניח בבטחה שהוא יודע לזהות אותו.

אבל רק כשאתה מאכיל תמונה של עץ בניאן, היית מבין שהמערכת זיהתה לא נכון עץ בניאן עבור עץ קוקוס. עבור מערכת, כל דבר גבוה עם עלים מקובצים הוא עץ קוקוס. כדי לחסל זאת, המערכת צריכה להבין כעת כל עץ שאינו עץ קוקוס כדי לזהות אותו במדויק. אם זהו התהליך של אפליקציה חד כיוונית פשוטה עם תוצאה אחת בלבד, נוכל רק לדמיין את המורכבות הכרוכה באפליקציות המפותחות עבור שירותי בריאות, כספים ועוד.

מלבד זאת, מה משפיע גם על כמות הנתונים הנדרשת ההדרכה כוללת היבטים המפורטים להלן:

  • שיטת אימון, בה ההבדלים בסוגי הנתונים (מובנים ולא מובנים) משפיעים על הצורך בכמויות נתונים
  • תיוג נתונים או טכניקות ביאור
  • אופן הזנת הנתונים למערכת
  • כמות סובלנות השגיאות, שפירושה פשוט האחוז של שגיאות זניחות בנישה או בתחום שלך

דוגמאות בעולם האמיתי לכמויות אימונים

אם כי כמות הנתונים הדרושה לך להכשרת המודולים שלך תלויה על הפרויקט שלך ועל הגורמים האחרים עליהם דנו קודם, מעט השראה או הפניה יעזרו לקבל מושג נרחב על נתונים דרישות.

להלן דוגמאות בעולם האמיתי לכמות מערכי הנתונים המשמשים למטרות הכשרת AI על ידי חברות ועסקים מגוונים.

  • זיהוי פנים - גודל מדגם של מעל 450,000 תמונות פנים
  • ביאור תמונה - גודל מדגם של מעל 185,000 תמונות עם קרוב ל 650,000 אובייקטים המבוארים
  • ניתוח סנטימנט בפייסבוק - גודל מדגם של מעל 9,000 תגובות ו -62,000 פוסטים
  • אימון צ'טבוט - גודל מדגם של מעל 200,000 שאלות עם מעל 2 מיליון תשובות
  • אפליקציית התרגום - גודל מדגם של מעל 300,000 שמע או דיבור אוסף מדוברים שאינם ילידים

מה אם אין לי מספיק נתונים?

בעולם AI & ML, אימון נתונים הוא בלתי נמנע. נאמר בצדק שאין סוף ללמידת דברים חדשים וזה נכון כאשר אנו מדברים על ספקטרום נתוני האימון של AI. ככל שהנתונים יותר כך התוצאות טובות יותר. עם זאת, ישנם מקרים שבהם מקרה השימוש שאתה מנסה לפתור נוגע לקטגוריית נישה, ומקור המידע הנכון בפני עצמו הוא אתגר. אז בתרחיש זה, אם אין ברשותך נתונים מספקים, ייתכן שהתחזיות ממודל ה- ML אינן מדויקות או עלולות להיות מוטות. ישנן דרכים כגון הגדלת נתונים וסימון נתונים שיכולים לעזור לך להתגבר על החסרונות אולם התוצאה עדיין לא תהיה מדויקת או אמינה.

נתוני אימון Ai
נתוני אימון Ai
נתוני אימון Ai
נתוני אימון Ai

איך משפרים את איכות הנתונים?

איכות הנתונים עומדת ביחס ישר לאיכות הפלט. לכן מודלים מדויקים ביותר דורשים מערכי נתונים באיכות גבוהה לצורך אימון. עם זאת, יש מלכוד. עבור מושג הנשען על דיוק ודיוק, מושג האיכות לרוב מעורפל למדי.

נתונים איכותיים נשמעים חזקים ואמינים אבל מה זה בעצם אומר?

מהי איכות מלכתחילה?

ובכן, בדומה לנתונים אותם אנו מזינים במערכות שלנו, גם לאיכות יש הרבה גורמים ופרמטרים הקשורים אליה. אם תפנה למומחי AI או ותיקי למידה ממוחשבת, הם עשויים לחלוק כל תמורה של נתונים באיכות גבוהה היא כל דבר שהוא -

נתוני אימון Ai

  • אָחִיד - נתונים שמקורם ממקור מסוים אחד או אחידות במערכי נתונים שמקורם במספר מקורות
  • מקיף - נתונים המכסים את כל התרחישים האפשריים שהמערכת שלך מיועדת לעבוד עליהם
  • עקבי - כל בת אחד של נתונים דומה באופיו
  • דיווח - הנתונים שאתה מקור ומזין דומים לדרישות שלך ולתוצאות הצפויות שלך
  • שונה - יש לך שילוב של כל סוגי הנתונים כגון שמע, וידאו, תמונה, טקסט ועוד

כעת, לאחר שהבנו מה המשמעות של איכות באיכות הנתונים, נבחן במהירות את הדרכים השונות בהן נוכל להבטיח איכות איסוף הנתונים ודור.

1. חפש נתונים מובנים ולא מובנים. הראשון ניתן להבנה על ידי מכונות מכיוון שיש להם אלמנטים ומטא נתונים. אולם, האחרונים עדיין גולמיים ללא מידע בעל ערך שמערכת יכולה להשתמש בו. כאן נכנס ביאור הנתונים.

2. ביטול הטיה היא דרך נוספת להבטיח נתונים איכותיים מכיוון שהמערכת מסירה כל דעה קדומה מהמערכת ומספקת תוצאה אובייקטיבית. הטיה רק ​​מטעה את התוצאות שלך והופכת אותן לחסרות תועלת.

3. נקה נתונים בהרחבה מכיוון שזה תמיד יעלה את איכות הפלט שלך. כל מדען נתונים יגיד לך שחלק עיקרי מתפקידם הוא לנקות נתונים. כאשר אתה מנקה את הנתונים שלך, אתה מסיר כפילויות, רעש, ערכים חסרים, טעויות מבניות וכו '.

מה משפיע על איכות נתוני ההדרכה?

ישנם שלושה גורמים עיקריים שיכולים לעזור לך לחזות את רמת האיכות שאתה חפץ בדגמי ה- AI/ML שלך. שלושת הגורמים המרכזיים הם אנשים, תהליך ופלטפורמה שיכולים ליצור או לשבור את פרויקט ה- AI שלך.

נתוני אימון Ai
פלטפורמה: דרושה פלטפורמה קניינית שלמה של אדם-בלולאה לצורך מקור, תמלול והערה של מערכות נתונים מגוונות לפריסה מוצלחת של יוזמות AI ו- ML הדורשות ביותר. הפלטפורמה אחראית גם לנהל עובדים ולמקסם את האיכות והתפוקה

אנשים: כדי לגרום ל- AI לחשוב חכם יותר לוקח אנשים שהם אחד המוחות החכמים ביותר בתעשייה. על מנת לבצע קנה מידה אתה צריך אלפי אנשי מקצוע אלה ברחבי העולם כדי לתמלל, לתייג ולערות את כל סוגי הנתונים.

תהליך: העברת נתונים תקינים, שלמים ומדויקים היא עבודה מורכבת. אבל זה מה שתמיד תצטרך לספק, בכדי לעמוד בסטנדרטים האיכותיים ביותר, כמו גם בבקרות ובמחסורי איכות מחמירים ומוכחים.

מהיכן מקורות נתוני הדרכה של AI?

בניגוד לסעיף הקודם שלנו, יש לנו כאן תובנה מדויקת מאוד. לאלו מכם שמחפשים מקור נתונים
או אם אתה נמצא בתהליך של איסוף וידאו, איסוף תמונות, איסוף טקסט ועוד, ישנם שלושה
אפיקים עיקריים מהם תוכל למקור את הנתונים שלך.

בואו לחקור אותם בנפרד.

מקורות חינם

מקורות בחינם הם אפיקים שהם מאגרים לא רצוניים של כמויות נתונים אדירות. מדובר בנתונים שפשוט שוכבים שם על פני השטח בחינם. חלק מהמשאבים החינמיים כוללים -

נתוני אימון Ai

  • מערכי נתונים של גוגל, בהם פורסמו למעלה מ -250 מיליון סטים של נתונים בשנת 2020
  • פורומים כמו Reddit, Quora ועוד, המהווים מקורות תמציתיים לנתונים. חוץ מזה, מדעי נתונים וקהילות AI בפורומים אלה יכולים גם לעזור לך עם ערכות נתונים מסוימות כשמגיעים אליך.
  • Kaggle הוא מקור חינמי נוסף בו תוכלו למצוא משאבי למידה ממוחשבת מלבד ערכות נתונים בחינם.
  • רשימנו גם מערכי נתונים פתוחים בחינם בכדי להתחיל באימון מודלי ה- AI שלך

אמנם אפיקים אלה הם בחינם, אך בסופו של דבר אתה מבלה זמן ומאמץ. נתונים ממקורות חינמיים נמצאים בכל מקום ועליך להשקיע שעות עבודה במקור, ניקוי והתאמתם בהתאם לצרכים שלך.

אחת מהמצביעים החשובים האחרים שיש לזכור היא שלא ניתן להשתמש בחלק מהנתונים ממקורות בחינם גם למטרות מסחריות. זה דורש רישוי נתונים.

גירוד נתונים

כמו שהשם מרמז, גירוד נתונים הוא תהליך של כריית נתונים ממקורות מרובים באמצעות כלים מתאימים. מאתרים, פורטלים ציבוריים, פרופילים, כתבי עת, מסמכים ועוד, כלים יכולים לגרד נתונים שאתה צריך ולהביא אותם למסד הנתונים שלך בצורה חלקה.

למרות שזה נשמע כמו פתרון אידיאלי, גרידת נתונים היא חוקית רק בכל הנוגע לשימוש אישי. אם אתה חברה שמחפשת לגרד נתונים עם שאיפות מסחריות מעורבות, זה נהיה מסובך ואפילו בלתי חוקי. לכן אתה צריך צוות משפטי שיבדוק אתרים, תאימות ותנאים לפני שתוכל לגרד נתונים שאתה צריך.

ספקים חיצוניים

בכל הנוגע לאיסוף נתונים לנתוני אימון AI, מיקור חוץ או פנייה לספקים חיצוניים עבור מערכי נתונים היא האופציה האידיאלית ביותר. הם לוקחים את האחריות למצוא מערכי נתונים לדרישות שלך בזמן שאתה יכול להתמקד בבניית המודולים שלך. זה במיוחד בגלל הסיבות הבאות -

  • אינך צריך להשקיע שעות בחיפוש אחר דרכי נתונים
  • אין כל מאמץ מבחינת ניקוי נתונים וסיווגם
  • אתה מקבל נתונים איכותיים ביד לבדוק בדיוק את כל הגורמים שדנו לפני זמן מה
  • תוכל לקבל מערכי נתונים המותאמים לצרכים שלך
  • אתה יכול לדרוש את נפח הנתונים שאתה זקוק לפרויקט שלך ועוד
  • והכי חשוב, הם גם מבטיחים שאיסוף הנתונים שלהם והנתונים עצמם תואמים להנחיות הרגולציה המקומיות.

הגורם היחיד שיכול להוכיח חיסרון בהתאם למידת הפעילות שלך הוא שמיקור חוץ כולל כרוך בהוצאות. שוב, מה שלא כרוך בהוצאות.

שייפ כבר מובילה בשירותי איסוף נתונים ויש לה מאגר משלה של נתוני בריאות ומערכי נתונים של דיבור / אודיו שניתן לקבל רישיון לפרויקטים מלאכותיים של AI.

מערכי נתונים פתוחים - להשתמש או לא להשתמש?

פתח מערכי נתונים מערכי נתונים פתוחים הם מערכי נתונים זמינים לציבור אשר יכולים לשמש לפרויקטים של למידת מכונה. לא משנה אם אתה זקוק למערך נתונים אודיו, וידאו, תמונה או מבוסס טקסט, ישנם מערכי נתונים פתוחים הזמינים לכל הטפסים והקטגוריות של נתונים.

לדוגמא, יש את מערך ביקורות המוצר של אמזון המציג למעלה מ -142 מיליון ביקורות משתמשים בין השנים 1996 ל 2014. לתמונות יש לך משאב מצוין כמו תמונות Google Open, בהן אתה יכול למצוא מקורות נתונים מיותר מ -9 מיליון תמונות. לגוגל יש גם כנף המכונה Machine Perception המציעה קרוב ל -2 מיליון קטעי שמע שאורכם עשר שניות.

למרות הזמינות של משאבים אלה (ואחרים), הגורם החשוב שלעתים קרובות מתעלמים ממנו הוא התנאים הנלווים לשימוש בהם. הם ציבוריים בוודאות, אך יש קו דק בין הפרה לשימוש הוגן. לכל משאב יש מצב משלו ואם אתה בוחן אפשרויות אלה, אנו מציעים להיזהר. הסיבה לכך היא שבתואנה של העדפת דרכים בחינם, אתה עלול בסופו של דבר להיכנס לתביעות והוצאות בעלות ברית.

העלויות האמיתיות של נתוני אימון של AI

רק הכסף שאתה מוציא כדי להשיג את הנתונים או להפיק נתונים בתוך הבית הוא לא מה שאתה צריך לקחת בחשבון. עלינו לשקול אלמנטים ליניאריים כמו זמן ומאמצים שהושקעו בפיתוח מערכות AI ו עלות מנקודת מבט עסקה. לא מצליח להחמיא לאחר.

הזמן שהושקע במקור וביאור לנתונים
גורמים כמו גיאוגרפיה, דמוגרפיה של שוק ותחרות בתוך הנישה שלך מעכבים את זמינות מערכי הנתונים הרלוונטיים. הזמן המושקע בחיפוש נתונים ידני הוא בזבוז זמן באימון מערכת ה- AI שלך. לאחר שתצליח למקם את הנתונים שלך, תוכל לעכב את ההכשרה על ידי השקעת זמן לביאור הנתונים כך שהמכונה שלך תוכל להבין מה הם מוזנים.

מחיר איסוף וביאור נתונים
יש לחשב את הוצאות התקורה (אוספי נתונים פנימיים, ביאורים, תחזוקת ציוד, תשתית טכנולוגית, הרשמות לכלי SaaS, פיתוח יישומים קנייניים) תוך רכישת נתוני AI.

עלות נתונים רעים
נתונים גרועים עלולים לעלות למורל של צוות החברה שלך, ליתרון התחרותי שלך ולהשלכות מוחשיות אחרות שאינן נראות. אנו מגדירים נתונים גרועים ככל מערך נתונים שהוא לא נקי, גולמי, לא רלוונטי, מיושן, לא מדויק או מלא בשגיאות כתיב. נתונים גרועים יכולים לקלקל את מודל ה- AI שלך על ידי הצגת הטיה ושחיתות האלגוריתמים שלך עם תוצאות מוטות.

הוצאות ניהול
כל העלויות הכרוכות בניהול הארגון או הארגון שלך, מוחשיים וחומרים בלתי מוחשיים מהווים הוצאות ניהול שהן לרוב היקרות ביותר.

נתוני אימון Ai

מה הלאה אחרי מקורות נתונים?

ברגע שיש לך את מערך הנתונים ביד שלך, השלב הבא הוא להוסיף הערות או לתייג אותו. אחרי כל המשימות המורכבות, מה שיש לכם זה נתונים גולמיים נקיים. המכונה עדיין לא מצליחה להבין את הנתונים שברשותך משום שהם אינם מסומנים. מכאן מתחיל החלק הנותר של האתגר האמיתי.

כמו שציינו, מכונה זקוקה לנתונים בפורמט שהיא יכולה להבין. זה בדיוק מה שהערת נתונים עושה. זה לוקח נתונים גולמיים ומוסיף שכבות של תוויות ותגים כדי לעזור למודול להבין כל אלמנט אחד בנתונים בצורה מדויקת.
מקורות נתונים

לדוגמה, בטקסט, תיוג נתונים יגיד למערכת AI את התחביר הדקדוקי, חלקי הדיבור, מילות יחס, פיסוק, רגש, סנטימנט ופרמטרים אחרים המעורבים בהבנת המכונה. כך צ'ט-בוטים מבינים טוב יותר את השיחות האנושיות ורק כשהם עושים זאת הם יכולים לחקות אינטראקציות אנושיות בצורה טובה יותר גם באמצעות התגובות שלהם.

עד כמה שזה נשמע בלתי נמנע, הוא גם גוזל זמן ומייגע במיוחד. ללא קשר להיקף העסק שלך או לשאיפותיו, הזמן הנדרש לביאור נתונים הוא עצום.

הסיבה לכך היא בעיקר שכוח העבודה הקיים שלך צריך להקדיש זמן מחוץ ללוח הזמנים היומיומי שלו כדי להוסיף הערות לנתונים אם אין לך מומחים להערות נתונים. לכן, עליך לזמן את חברי הצוות שלך ולהקצות זאת כמשימה נוספת. ככל שהוא מתעכב יותר, כך לוקח יותר זמן להכשיר את דגמי ה- AI שלך.

למרות שיש כלים בחינם להערות נתונים, זה לא מוריד את העובדה שתהליך זה גוזל זמן.

לשם נכנסים ספקי הערות נתונים כמו שייפ. הם מביאים איתם צוות ייעודי של מומחי הערות נתונים כדי להתמקד רק בפרויקט שלך. הם מציעים לך פתרונות באופן הרצוי לצרכיך ולדרישותיך. חוץ מזה, אתה יכול להגדיר איתם מסגרת זמן ולדרוש שהעבודה תסתיים בציר הזמן הספציפי הזה.

אחד היתרונות העיקריים הוא העובדה שחברי הצוות הבית שלך יכולים להמשיך ולהתמקד במה שחשוב יותר עבור התפעול והפרויקט שלך בזמן שמומחים מבצעים את עבודתם לביאור ולסימון נתונים עבורך.

בעזרת מיקור חוץ ניתן להבטיח איכות אופטימלית, מינימום זמן ודיוק מקסימלי.

עטיפת Up

זה היה הכל על נתוני אימון AI. החל מהבנת נתוני הכשרה וכלה בחקר משאבים חינם והיתרונות של מיקור חוץ של ביאורי נתונים, דנו בכולם. שוב, הפרוטוקולים והמדיניות עדיין רעועים בספקטרום הזה ואנו תמיד ממליצים לך ליצור קשר עם מומחי נתוני הכשרה של AI כמונו לצרכיך.

החל ממקורות, דה-זיהוי ועד ביאור נתונים, נסייע לך בכל הצרכים שלך, כך שתוכל לעבוד רק על בניית הפלטפורמה שלך. אנו מבינים את המורכבות הכרוכה באיתור וסימון נתונים. לכן אנו חוזרים על העובדה שתוכל להשאיר לנו את המשימות הקשות ולהשתמש בפתרונות שלנו.

פנה אלינו לגבי כל צרכי ביאור הנתונים שלך עוד היום.

צור קשר

  • בהרשמה אני מסכים עם שייפ מדיניות הפרטיות ו תנאי שימוש באתר ולספק את הסכמתי לקבל תקשורת שיווקית B2B משאיפ.

שאלות נפוצות (FAQ)

אם ברצונך ליצור מערכות חכמות, עליך להזין מידע נקי, אוצר וניתן לפעולה כדי להקל על למידה בפיקוח. המידע המסומן נקרא נתוני אימון AI וכולל מטא נתונים של שוק, אלגוריתמים ML וכל מה שעוזר בקבלת החלטות.

לכל מכונה המונעת על ידי AI יש יכולות מוגבלות על פי מקומה ההיסטורי. המשמעות היא שהמכונה יכולה לחזות את התוצאה הרצויה רק ​​אם הוכשרה בעבר עם מערכות נתונים דומות. נתוני אימון מסייעים באימון בפיקוח עם עוצמת הקול ביחס ישיר ליעילות והדיוק של דגמי ה- AI.

מערכי נתונים שונים של הכשרה נחוצים לצורך אימון אלגוריתמים ספציפיים של למידת מכונה, על מנת לסייע למערכות המופעלות על ידי AI לקחת החלטות חשובות בהתחשב בהקשרים. לדוגמה, אם אתה מתכנן להוסיף פונקציונליות Computer Vision למכונה, צריך להכשיר את הדגמים עם תמונות עם הערות ומערכי נתוני שוק נוספים. באופן דומה, ליכולת NLP, כמויות גדולות של איסוף דיבור משמשות כנתוני אימון.

אין גבול עליון לנפח נתוני האימון הנדרש להכשרת מודל AI מוכשר. נפח הנתונים גדול יותר יהיה היכולת של המודל לזהות ולהפריד אלמנטים, טקסטים והקשרים.

למרות שיש הרבה נתונים זמינים, לא כל נתח מתאים לאימון דגמים. כדי שאלגוריתם יעבוד במיטבו, תזדקק למערכות נתונים מקיפות, עקביות ורלוונטיות, שחולצות בצורה אחידה אך עדיין מגוונות מספיק כדי לכסות מגוון רחב של תרחישים. ללא קשר לנתונים שבהם אתה מתכנן להשתמש, עדיף לנקות ולערות אותו על למידה משופרת.

אם יש לך מחשבה על מודל AI מסוים אך נתוני האימון אינם מספיקים, תחילה עליך להסיר חריגים, להתאים הגדרות למידה העברה ואיטרטיביות, להגביל את הפונקציונליות ולהפוך את ההתקנה לקוד פתוח למשתמשים כדי להמשיך להוסיף נתונים עבור אימון המכונה, בהדרגה, בזמן. אתה יכול אפילו לעקוב אחר גישות הנוגעות להגדלת נתונים ולמידת העברות כדי להפיק את המרב ממערכות נתונים מוגבלות.

תמיד ניתן להשתמש במערכי נתונים פתוחים לאיסוף נתוני הדרכה. עם זאת, אם אתה מחפש בלעדיות להכשרת הדגמים טוב יותר, תוכל להסתמך על ספקים חיצוניים, מקורות בחינם כמו Reddit, Kaggle ועוד, ואפילו גרידת נתונים לצורך כריית תובנות סלקטיביות מפרופילים, פורטלים ומסמכים. ללא קשר לגישה, יש צורך לעצב, להקטין ולנקות את הנתונים שנרכשו לפני השימוש.