Alla känner till och förstår den enorma omfattningen av den växande AI-marknaden. Det är därför företag idag är angelägna om att utveckla sina appar inom AI och skörda dess fördelar. De flesta förstår dock inte tekniken bakom AI-modeller. Det kräver skapandet av komplexa algoritmer som använder tusentals tränade datamängder för att bygga en framgångsrik AI-app.
Behovet av att använda rätt AI-träningsdata för att bygga AI-appar är fortfarande underskattat. Företagsägare anser ofta att utveckla AI-utbildningsdata är ett enkelt jobb. Tyvärr är det utmanande och kräver tid att hitta relevant AI-träningsdata för alla AI-modeller. Generellt är det fyra steg involverade i processen att skaffa och utvärdera rätt AI-utbildningsdata:
Definiera data
Det definierar vanligtvis vilken typ av data du vill mata in i din AI-applikation eller modell.
Rengöring av data
Det är processen att ta bort onödiga data och komma fram till om det krävs mer data?
Ackumulerar data
Detta är den faktiska data du samlar in manuellt eller programmatiskt för din AI-applikation.
Märkning av data
Äntligen är den insamlade informationen märkt för att korrekt levereras till AI-modellen under träningsfasen.
AI-träningsdata är avgörande för att göra en korrekt och framgångsrik AI-applikation. Utan träningsdata av rätt kvalitet kommer det utvecklade AI-programmet att leda till falska och felaktiga resultat, vilket så småningom leder till att modellen misslyckas. Därför är det nödvändigt att undvika att använda data av dålig kvalitet för dina program eftersom det kan leda till
- Högre underhållsbehov och kostnader.
- Felaktiga, långsamma eller irrelevanta resultat från din utbildade AI-modell.
- Dålig trovärdighet för din produkt.
- Ökat slöseri med ekonomiska resurser.
Faktorer att beakta vid utvärdering av utbildningsdata
Att träna din AI-modell med dålig data är verkligen en dålig idé. Men frågan är hur man utvärderar dåliga och rätta AI Training Data. Olika faktorer kan hjälpa till att identifiera rätt och fel data för din AI-applikation. Här är några av dessa faktorer:
Datakvalitet och noggrannhet
Framför allt bör kvaliteten på data som du skulle använda för att träna modellen ges högsta vikt. Att använda dålig data för att träna algoritmen leder till datakaskader (undermåliga effekter i utvecklingspipeline) & felaktigheter i resultaten. Använd därför alltid data av hög kvalitet som kan identifieras som- Insamlade, lagrade och ansvarsfullt använda data.
- Data som ger korrekta resultat.
- Återanvändbar data för liknande applikationer.
- Empiriska och självförklarande data.
Representanter för data
Det är ett känt faktum att en datauppsättning aldrig kan vara absolut. Vi måste dock sträva efter att utveckla olika AI-data som utan ansträngning kan förutsäga och ge exakta resultat. Till exempel, om en AI-modell är gjord för att identifiera människors ansikten, bör den matas med en stor mängd olika data som kan ge korrekta resultat. Uppgifterna måste representera alla klassificeringar som användarna tillhandahåller den.
Mångfald och balans i data
Dina datamängder måste upprätthålla rätt balans i mängden matad data. Uppgifterna som tillhandahålls till programmet måste vara mångsidiga och samlade in från olika geografier, från både män och kvinnor som talar olika språk och dialekter, som tillhör olika samhällen, inkomstnivåer etc. Att inte lägga till olika data leder vanligtvis till att din träningsuppsättning blir överanpassad eller underanpassad. .Det betyder att AI-modellen antingen blir för specifik eller inte kan prestera bra när den förses med ny data. Se därför alltid till att ha konceptuella diskussioner med exempel om programmet med ditt team för att få de resultat som behövs.
Relevans för den aktuella uppgiften
Slutligen, för att få bra träningsdata, se till att data är relevanta för ditt AI-program. Du behöver bara samla in data som är direkt eller indirekt relaterad till din uppgift. Att samla in onödig data med låg applikationsrelevans kan leda till ineffektivitet i din applikation.
Framför allt bör kvaliteten på data som du skulle använda för att träna modellen ges högsta vikt. Att använda dålig data för att träna algoritmen leder till datakaskader (undermåliga effekter i utvecklingspipeline) & felaktigheter i resultaten. Använd därför alltid data av hög kvalitet som kan identifieras som
Dina datamängder måste upprätthålla rätt balans i mängden matad data. Uppgifterna som tillhandahålls till programmet måste vara mångsidiga och samlade in från olika geografier, från både män och kvinnor som talar olika språk och dialekter, som tillhör olika samhällen, inkomstnivåer etc. Att inte lägga till olika data leder vanligtvis till att din träningsuppsättning blir överanpassad eller underanpassad. .
Slutligen, för att få bra träningsdata, se till att data är relevanta för ditt AI-program. Du behöver bara samla in data som är direkt eller indirekt relaterad till din uppgift. Att samla in onödig data med låg applikationsrelevans kan leda till ineffektivitet i din applikation.
[Läs även: Vad är utbildningsdata i maskininlärning]
Metoder för att utvärdera träningsdata
För att göra rätt dataval för ditt AI-program måste du utvärdera rätt AI-träningsdata. Detta kan göras av
- Identifiera data av hög kvalitet med förbättrad noggrannhet:
För att identifiera data av god kvalitet måste du se till att det tillhandahållna innehållet är relevant för applikationskontexten. Dessutom måste du ta reda på om den insamlade informationen är redundant och giltig. Det finns olika standardkvalitetstester som data kan passeras genom, såsom Cronbachs alfatest, gold set-metod etc. som kan ge dig data av god kvalitet. - Utnyttja verktyg för att utvärdera datarepresentanter och mångfald
Som nämnts ovan är mångfald i dina data nyckeln till att uppnå den nödvändiga noggrannheten i din datamodell. Det finns verktyg som kan generera detaljerade projektioner och spåra dataresultat på en flerdimensionell nivå. Detta hjälper dig att identifiera om din AI-modell kan skilja mellan olika datamängder och ge rätt utdata. - Utvärdera utbildningsdatas relevans
Träningsdata får endast innehålla attribut som ger meningsfull information till din AI-modell. För att säkerställa rätt dataurval, skapa en lista med viktiga attribut som din AI-modell bör förstå. Gör modellen bekant med dessa datamängder och lägg till de specifika datamängderna i ditt databibliotek.
Hur väljer man rätt träningsdata för din AI-modell?
Det är uppenbart att data är suveränt när du tränar dina AI-modeller. Vi diskuterade tidigt i bloggen hur du hittar rätt AI-träningsdata för dina program. Låt oss ta en titt på dem:
- Datadefiniering: Det första steget är att definiera vilken typ av data du behöver för ditt program. Den separerar alla andra dataalternativ och leder dig i en enda riktning.
- Dataackumulering: Nästa är att samla in den data du letar efter och göra flera datamängder från den som är relevant för dina behov.
- Datarensning: Sedan rengörs data noggrant, vilket innebär rutiner som att kontrollera efter dubbletter, ta bort extremvärden, åtgärda strukturella fel och kontrollera om saknade dataluckor.
- Datamärkning: Slutligen är de data som är användbara för din AI-modell korrekt märkta. Märkning minskar risken för feltolkningar och ger bättre noggrannhet till AI-träningsmodellen.
Förutom dessa metoder måste du överväga några överväganden när du hanterar begränsade eller partiska träningsdata. Partisk data är AI-genererad utdata baserat på felaktiga antaganden som är falska. Det finns sätt som dataökning och datauppmärkning som är oerhört användbara för att minska bias. Dessa tekniker är gjorda för att reglera data genom att lägga till lätt modifierade kopior av befintliga data och förbättra mångfalden av datamängder.
[Läs även: Hur mycket är den optimala mängden träningsdata du behöver för ett AI-projekt?]
Slutsats
AI-träningsdata är den viktigaste aspekten av en framgångsrik AI-applikation. Det är därför det måste ges yttersta vikt och betydelse när du utvecklar ditt AI-program. Att ha rätt AI-träningsdata säkerställer att ditt program kan ta många olika input och ändå generera rätt resultat. Kontakta vårt Shaip-team för att lära dig mer om AI-träningsdata och skapa AI-data av hög kvalitet för dina program.
