De gyllene datamängderna i AI hänvisar till de renaste och högsta kvalitetsdatauppsättningarna som du kan få för att träna ditt AI-system. Eftersom gyllene datauppsättningar är den högsta standarden för datamängder kallas ofta gyllene datauppsättningar "ground truth dataset" och utgör ett riktmärke för AI-systemen.
Anledningen till att termen "Golden Dataset" blev populär är AI-boomen. Du förstår, noggrannheten hos alla AI-modeller är starkt beroende av kvaliteten på data. Visst, vi har en uppsjö av data men det mesta är oanvändbart och kan inte användas för att träna AI-modeller utan rengöring.
Härifrån har organisationer börjat arbeta på en datauppsättning som är superprecis, ren och kan betraktas som riktmärket för att träna dina modeller. Härifrån blev de gyllene datamängderna en grej.
Varför Golden Dataset är så viktigt för AI?
Det finns många fördelar när det gäller att använda en gyllene dataset i AI och ML. Den största av dem alla är noggrannhet och tillförlitlighet. Bra data säkerställer att den tränar högkvalitativa modeller, vilket innebär att de kan göra korrekta förutsägelser och därmed mer korrekta beslut.
Det är möjligt eftersom en gyllene datauppsättning kan minimera fel och fördomar, vilket leder till att resultaten blir mer tillförlitliga. Gyllene dataset används för benchmarking av modellens prestanda. Dessa möjliggör en jämförelse av olika modeller för bättre objektivitet samtidigt som man utvärderar och jämför olika algoritmer och tillvägagångssätt
En gyllene dataset kan användas som referens vid felanalys. Det hjälper till att förstå vilka typer av fel en modell gör och ger en riktning om riktade förbättringar.
Med utvecklingen av AI och ML görs även regler och förordningar förknippade med dem om av regeringar och andra relaterade myndigheter; en gyllene datauppsättning kommer med stor sannolikhet att bli ett mandat för att säkerställa modeller och alla andra leveranser av AI och ML för regelefterlevnad.
Grundläggande egenskaper hos Golden Dataset
- Noggrannhet: Data ska alltid vara korrekta eller fria från fel. All datainmatning i datamängden måste hämtas eller verifieras från trovärdiga källor.
- Konsistens: Data bör organiseras på ett sätt så att risken för att modellerna förväxlas på grund av inkonsekvenser hålls borta. Uppgifterna bör därför vara enhetliga i struktur och format.
- Fullständighet: Datauppsättningen bör beskriva alla områden av problemdomänen för att täcka aspekter för grundlig modellutbildning.
- aktualitet: Informationen ska vara uppdaterad och återspegla den aktuella statusen för domänen den står för. Gammal information skulle vara delvis eller falsk, beroende på ämnet.
- Fördomsfri: Vid generering av den gyllene datamängden bör ansträngningar göras för att eliminera eller åtminstone minska fördomar som kan förvränga modellens förutsägelser.
Hur man skapar en gyllene datauppsättning
Det är inte en lätt uppgift att skapa en gyllene datauppsättning. För det mesta kräver detta stöd och input från ämnesexperter (SME).
På grund av svårigheterna med att skapa en gyllene datauppsättning tenderar vissa AI-team att använda stödet av automationsverktyg som kan skapa en gyllene datauppsättning för korrekt och automatiserad bedömning.
I vissa fall kan en automatiskt genererad silverdatauppsättning användas för att vägleda utvecklingen och initial hämtning av LLM.
Här är de primära stegen för att producera en gulddatauppsättning utan ett generativt verktyg.
Datainsamling
Samla in data från olika, mycket tillförlitliga källor från olika geografier, etniciteter och demografiska grupper för att säkerställa mångfald, noggrannhet och omfattande representation. Därför kan den insamlade informationen hjälpa till att skapa en informativ och opartisk datauppsättning.
Rensning av data
Rensa alla fel, dubbletter av poster och irrelevant information. Normalisera format, se till att resultaten är enhetliga.
Anteckning och märkning
Det bör antecknas och märkas mycket noggrant. Domänexperter bör konsulteras för att säkerställa att informationen är korrekt.
Validering
Det bör korskontrolleras från flera källor för noggrannhet och tillförlitlighet.
Underhåll
Den bör uppdateras regelbundet för att hålla den relevant. Kontinuerlig validering och rengöring är nödvändiga för att upprätthålla kvaliteten.
Utmaningar med att skapa gyllene datamängder
När man vill utveckla gyllene datauppsättningar är flera utmaningar involverade i denna process. Här är några av de mest avgörande utmaningarna man måste gå igenom för att utveckla gyllene datauppsättningar:
- Resursintensiv (Ikon): Att skapa en gyllene datauppsättning är en tidskrävande process och kräver ett stort antal resurser, inklusive domänexpertis och beräkningskraft.
- Bias (Ikon): Datauppsättningen måste vara opartisk. Detta kräver noggrant urval och kontinuerlig övervakning. Till exempel, om en vårdorganisation bygger en modell som identifierar hudcancer från bilder av hudskador, kommer den att samla in data från sjukhus och dermatologiska kliniker. Men mestadels skulle det komma från sjukhusen i städer i utvecklade länder och följaktligen kan majoriteten av dessa bilder vara från den vita befolkningen. Som sådant skulle detta leda till överrepresentation av vita patienter i modellen och kan bidra till underrepresentationsfördomar mot minoriteter och en geografisk fördom. Båda de senare kommer att påverka modellen när man försöker ställa en diagnos på en patient som inte är en vit person.
- Utvecklande domäner (Ikon): Att underhålla datasetet kan vara ett problem i snabbt utvecklande domäner.
- Dataintegritet (Ikon): Användning av personuppgifter kräver kraftfulla åtgärder för att respektera integriteten och följa regler som GDPR och CCPA. Att följa dessa regler stödjer organisationens/skaparnas förtroende för de registrerade och eliminerar juridiska och etiska frågor. Dessutom minskar starka rutiner för datasekretess sannolikheten för intrång och missbruk som kan leda till allvarliga negativa effekter på individer och organisationer.
Resursintensiv
Att skapa en gyllene datauppsättning är en tidskrävande process och kräver ett stort antal resurser, inklusive domänexpertis och beräkningskraft.
Bias
Datauppsättningen måste vara opartisk. Detta kräver noggrant urval och kontinuerlig övervakning. Till exempel, om en vårdorganisation bygger en modell som identifierar hudcancer från bilder av hudskador, kommer den att samla in data från sjukhus och dermatologiska kliniker. Men mestadels skulle det komma från sjukhusen i städer i utvecklade länder och följaktligen kan majoriteten av dessa bilder vara från den vita befolkningen. Som sådant skulle detta leda till överrepresentation av vita patienter i modellen och kan bidra till underrepresentationsfördomar mot minoriteter och en geografisk fördom. Båda de senare kommer att påverka modellen när man försöker ställa en diagnos på en patient som inte är en vit person.
Utvecklande domäner
Att underhålla datasetet kan vara ett problem i snabbt utvecklande domäner.
Dataintegritet
Användning av personuppgifter kräver kraftfulla åtgärder för att respektera integriteten och följa regler som GDPR och CCPA. Att följa dessa regler stödjer organisationens/skaparnas förtroende för de registrerade och eliminerar juridiska och etiska frågor. Dessutom minskar starka rutiner för datasekretess sannolikheten för intrång och missbruk som kan leda till allvarliga negativa effekter på individer och organisationer.
Hur Shaip kan hjälpa dig att utveckla Golden Dataset?
När du har ett problem är att gå till ämnesexperten det mest effektiva beslutet du någonsin kan fatta och när det kommer till data är Shaip ämnesexperten.
Shaip kan förse dig med dataset från olika domäner, inklusive sjukvård, tal och datorseende som är avgörande för att skapa gyllene dataset. Dessa datauppsättningar är etiskt insamlade och kommenterade så att du inte hamnar i några sekretessproblem eller juridiska problem.
Som nämnts tidigare, för att bygga behöver du ha en expert och vi kan förse dig med sakkunnig vägledning som hjälper dig genom hela processen med att utveckla gyllene datauppsättningar och se till att dessa datauppsättningar är kompatibla med branschstandarder och föreskrifter.
