AI, stordata och maskininlärning fortsätter att påverka beslutsfattare, företag, vetenskap, mediehus och en mängd olika branscher över hela världen. Rapporter tyder på att den globala implementeringsgraden av AI för närvarande ligger på 35 % år 2022 – en enorm ökning med 4 % från 2021. Ytterligare 42 % av företagen utforskar enligt uppgift de många fördelarna med AI för sina verksamheter.
Data driver de många AI-initiativen och maskininlärningslösningarna . AI kan bara vara så bra som de data som matar algoritmen. Lågkvalitativa data kan resultera i lågkvalitativa resultat och felaktiga förutsägelser.
Även om det har ägnats mycket uppmärksamhet åt utveckling av ML- och AI-lösningar, saknas medvetenheten om vad som kvalificerar som en kvalitetsdatauppsättning. I den här artikeln navigerar vi tidslinjen för kvalitetsdata för AI-träning och identifierar framtiden för AI genom en förståelse för datainsamling och träning.
Definition av AI-träningsdata
När man bygger en ML-lösning spelar kvantiteten och kvaliteten på utbildningsdataset roll. ML-systemet kräver inte bara stora volymer av dynamisk, opartisk och värdefull träningsdata, utan det behöver också mycket av det.
Men vad är AI-träningsdata?
AI-träningsdata är en samling märkta data som används för att träna ML-algoritmen för att göra korrekta förutsägelser. ML-systemet försöker känna igen och identifiera mönster, förstå samband mellan parametrar, fatta nödvändiga beslut och utvärdera baserat på träningsdata.
Ta exemplet med självkörande bilar till exempel. Utbildningsdataset för en självkörande ML-modell bör innehålla märkta bilder och videor av bilar, fotgängare, gatuskyltar och andra fordon.
Kort sagt, för att förbättra kvaliteten på ML-algoritmen behöver du stora mängder välstrukturerade, kommenterade och märkta träningsdata.
Vikten av kvalitetsutbildningsdata och dess utveckling
Högkvalitativ träningsdata är nyckelinput i AI- och ML-apputveckling. Data samlas in från olika källor och presenteras i en oorganiserad form som är olämplig för maskininlärningsändamål. Träningsdata av hög kvalitet – märkta, kommenterade och taggade – är alltid i ett organiserat format – perfekt för ML-träning.
Kvalitetsutbildningsdata gör det lättare för ML-systemet att känna igen objekt och klassificera dem enligt förutbestämda egenskaper. Datauppsättningen kan ge dåliga modellresultat om klassificeringen inte är korrekt.
De tidiga dagarna av AI-träningsdata
Trots att AI dominerar dagens affärs- och forskningsvärld, var de första dagarna innan ML dominerade artificiell intelligens helt annorlunda.
De närmaste åren fokuserade på att icke-programmerare skapade och utvärderade datamodellerna. För närvarande ligger fokus på förtränade modeller utvecklade med hjälp av avancerade metoder för insamling av träningsdata.
Kvantitet över kvalitet
När dataforskare förr i tiden bedömde integriteten hos AI-träningsdatamängder fokuserade de på kvantitet framför kvalitet.
Det fanns till exempel en vanlig missuppfattning att stora databaser ger korrekta resultat. Den stora mängden data ansågs vara en bra indikator på värdet av data. Kvantitet är bara en av de primära faktorerna som bestämmer värdet av datamängden – rollen av datakvalitet erkändes.
Medvetenheten om att datakvaliteten berodde på datas fullständighet, tillförlitlighet, validitet, tillgänglighet och aktualitet ökade. Viktigast av allt var det datas lämplighet för projektet som avgjorde kvaliteten på de insamlade data.
Begränsningar av tidiga AI-system på grund av dålig träningsdata
Dålig träningsdata, tillsammans med bristen på avancerade datorsystem, var en av anledningarna till flera ouppfyllda löften om tidiga AI-system.
På grund av bristen på kvalitetsträningsdata kunde ML-lösningar inte exakt identifiera visuella mönster som stoppade utvecklingen av neural forskning. Även om många forskare identifierade löftet om talat språkigenkänning, kunde forskning eller utveckling av taligenkänningsverktyg inte förverkligas tack vare bristen på taldataset. Ett annat stort hinder för att utveckla avancerade AI-verktyg var datorernas brist på beräknings- och lagringskapacitet.
Övergången till kvalitetsutbildningsdata
Det skedde en markant förändring i medvetenheten om att datamängdens kvalitet har betydelse. För att ML-systemet ska kunna efterlikna mänsklig intelligens och beslutsfattande förmåga, måste det utvecklas med högvolym och högkvalitativ träningsdata.
Tänk på dina maskininlärningsdata som en undersökning – ju större urvalsstorleken är, desto bättre prediktion. Om urvalsdatan inte inkluderar alla variabler kanske den inte känner igen mönster eller ger felaktiga slutsatser.
Framsteg inom AI-teknik och behovet av bättre träningsdata
Förståelsen att bättre utbildningsdata ökar chansen för tillförlitliga ML-modeller gav upphov till bättre datainsamling, anteckningar och märkningsmetoder. Datans kvalitet och relevans påverkade direkt kvaliteten på AI-modellen.
Ökat fokus på datakvalitet och precision
För att ML-modellen ska börja ge korrekta resultat matas den på kvalitetsdatauppsättningar som går igenom iterativa dataraffineringssteg.
Till exempel kan en människa kunna känna igen en specifik hundras inom några dagar efter att ha blivit introducerad till rasen – genom bilder, videor eller personligen. Människor hämtar från sin erfarenhet och relaterad information för att komma ihåg och dra fram denna kunskap när det behövs. Ändå fungerar det inte lika lätt för en maskin. Maskinen måste matas med tydligt kommenterade och märkta bilder – hundratals eller tusentals – av just den rasen och andra raser för att den ska kunna göra anslutningen.
En AI-modell förutspår resultatet genom att korrelera den information som tränats med den information som presenteras i verkligheten . Algoritmen blir oanvändbar om träningsdatan inte innehåller relevant information.
Vikten av olika och representativa utbildningsdata
En datauppsättning kan vara partisk mot en viss population, ras, kön, val och intellektuella åsikter, vilket kan leda till en felaktig modell.
Det är viktigt att se till att hela datainsamlingsprocessens flöde, inklusive val av ämnespool, kuration, anteckning och märkning, är tillräckligt mångsidigt, balanserat och representativt för befolkningen.
Framtiden för AI-utbildningsdata
Den framtida framgången för AI-modeller beror på kvaliteten och kvantiteten av träningsdata som används för att träna ML-algoritmerna. Det är viktigt att inse att detta förhållande mellan datakvalitet och kvantitet är uppgiftsspecifikt och inte har något definitivt svar.
I slutändan definieras lämpligheten hos en träningsdatauppsättning av dess förmåga att prestera tillförlitligt bra för det syfte den är byggd.
Framsteg inom datainsamling och anteckningstekniker
Eftersom ML är känsligt för matad data är det viktigt att effektivisera datainsamling och anteckningspolicyer. Fel i datainsamling, kuration, felaktig framställning, ofullständiga mätningar, felaktigt innehåll, dataduplicering och felaktiga mätningar bidrar till otillräcklig datakvalitet.
Automatiserad datainsamling genom datautvinning, webbskrapning och dataextraktion banar väg för snabbare datagenerering. Dessutom fungerar förpackade datamängder som en snabbfixningsteknik för datainsamling.
Crowdsourcing är en annan banbrytande metod för datainsamling. Även om informationens sanningsenlighet inte kan garanteras, är det ett utmärkt verktyg för att samla in en offentlig bild. Slutligen tillhandahåller specialiserade datainsamlingsexperter även data som anskaffats för specifika ändamål.
Ökad betoning på etiska överväganden i träningsdata
Eftersom data nu omfattar allt från ansiktsbilder, fingeravtryck, röstinspelningar och andra kritiska biometriska data, blir det avgörande att se till att rättsliga och etiska rutiner följs för att undvika dyra stämningar och skada på ryktet.
Potentialen för ännu bättre kvalitet och mångsidig träningsdata i framtiden
Det finns en enorm potential för högkvalitativ och mångsidig utbildningsdata i framtiden. Tack vare medvetenheten om datakvalitet och tillgången till dataleverantörer som tillgodoser kvalitetskraven för AI-lösningar.
Nuvarande dataleverantörer är skickliga på att använda banbrytande teknik för att etiskt och juridiskt skaffa enorma mängder olika datauppsättningar. De har också interna team för att märka, kommentera och presentera data anpassade för olika ML-projekt.
Slutsats
Det är viktigt att samarbeta med pålitliga leverantörer med en gedigen förståelse för data och kvalitet för att utveckla avancerade AI-modeller . Shaip är det främsta annoteringsföretaget som är skickligt på att tillhandahålla skräddarsydda datalösningar som uppfyller dina AI-projekts behov och mål. Samarbeta med oss och utforska de kompetenser, det engagemang och det samarbete vi bidrar med.
