Vi förstår alla att prestandan för en artificiell intelligens (AI) -modul helt och hållet beror på kvaliteten på datamängder som tillhandahålls i utbildningsfasen. Men de diskuteras vanligtvis på en ytlig nivå. De flesta resurser online anger varför kvalitetsdatainhämtning är avgörande för dina AI -utbildningsdatasteg, men det finns en lucka när det gäller kunskap som skiljer kvalitet från otillräcklig data.
När du fördjupar dig i datamängder kommer du att märka massor av invecklingar och finesser som ofta förbises. Vi har beslutat att belysa dessa mindre talade ämnen. Efter att ha läst den här artikeln kommer du att ha en klar uppfattning om några av de misstag du gör under datainsamling och några sätt att optimera din AI -utbildningsdatakvalitet.
Låt oss börja.
Anatomi för ett AI -projekt
För den oinvigde är ett AI- eller ML -projekt (maskininlärning) mycket systematiskt. Det är linjärt och har ett gediget arbetsflöde.
För att ge dig ett exempel så ser det ut i generell mening:
- Bevis på koncept
- Modellvalidering och modellpoäng
- Algoritmutveckling
- Förberedelse av AI -utbildningsdata
- Modelldistribution
- Algoritmträning
- Optimering efter distribution
Statistik avslöjar att nära 78% av alla AI -projekt har avstannat vid en eller annan tidpunkt innan de kom till installationsfasen. Även om det finns stora kryphål, logiska fel eller projektledarfrågor på ena sidan, finns det också subtila fel och misstag som orsakar massiva sammanbrott i projekt. I det här inlägget ska vi utforska några av de vanligaste finesser.
Databias
Databias är frivillig eller ofrivillig introduktion av faktorer eller element som ogynnsamt snedvrider resultat mot eller mot specifika resultat. Tyvärr är partiskhet en plågsam oro i AI -utbildningsutrymmet.
Om detta känns komplicerat, förstå att AI -system inte har något eget sinne. Så, abstrakta begrepp som etik, moral och mer existerar inte. De är bara lika smarta eller funktionella som de logiska, matematiska och statistiska begreppen som används i deras design. Så när människor utvecklar dessa tre kommer det uppenbarligen att finnas några fördomar och favorisering inbäddade.
Bias är ett koncept som inte associeras direkt med AI utan med allt annat kring det. Det betyder att det härrör mer från mänskligt ingripande och kan introduceras när som helst. Det kan vara när ett problem åtgärdas för troliga lösningar, när datainsamling sker, eller när data förbereds och införs i en AI -modul.
Kan vi helt eliminera partiskhet?
Att eliminera partiskhet är komplicerat. En personlig preferens är inte helt svart och vitt. Den trivs på gråzonen, och därför är den också subjektiv. Med partiskhet är det svårt att påpeka holistisk rättvisa av något slag. Dessutom är fördomar också svåra att upptäcka eller identifiera, just när sinnet ofrivilligt är benäget för särskilda övertygelser, stereotyper eller metoder.
Det är därför AI -experter förbereder sina moduler med tanke på potentiella fördomar och eliminerar dem genom förhållanden och sammanhang. Om det görs korrekt kan snedvridningen av resultaten hållas på ett minimum.
Datakvalitet
Datakvaliteten är mycket generisk, men när du tittar djupare hittar du flera nyanserade lager. Datakvalitet kan bestå av följande:
- Brist på tillgänglighet för uppskattad datamängd
- Frånvaro av relevant och kontextuell data
- Frånvaro av senaste eller uppdaterade data
- Det överflöd av data som är oanvändbart
- Brist på nödvändig datatyp - till exempel text istället för bilder och ljud istället för videor och mer
- Bias
- Klausuler som begränsar datakompatibilitet
- Dåligt kommenterad data
- Felaktig dataklassificering
Nästan 96% av AI -specialisterna kämpar med datakvalitetsproblem som resulterar i ytterligare timmar med att optimera kvaliteten så att maskiner effektivt kan leverera optimala resultat.
Ostrukturerad data
Datavetenskapare och AI -experter arbetar mer med ostrukturerad data än sina kompletta motsvarigheter. Som ett resultat läggs en betydande del av deras tid på att förstå ostrukturerade data och sammanställa dem i ett format som maskiner kan förstå.
Ostrukturerad data är all information som inte överensstämmer med ett visst format, modell eller struktur. Det är oorganiserat och slumpmässigt. Ostrukturerad data kan vara video, ljud, bilder, bilder med text, undersökningar, rapporter, presentationer, anteckningar eller andra former av information. De mest relevanta insikterna från ostrukturerade datamängder måste identifieras och manuellt kommenteras av en specialist. När du arbetar med ostrukturerad data har du två alternativ:
- Du lägger mer tid på att rensa data
- Acceptera snedställda resultat
Brist på små och medelstora företag för trovärdig dataanmärkning
Av alla de faktorer vi diskuterade idag är trovärdig dataanmärkning den enda finess vi har betydande kontroll över. Dataanmärkning är en avgörande fas i AI -utveckling som dikterar vad och hur de ska lära sig. Dåligt eller felaktigt kommenterad data kan helt snedvrida dina resultat. Samtidigt kan exakt kommenterade data göra dina system trovärdiga och funktionella.
Det är därför dataanmärkning bör göras av små och medelstora företag och veteraner som har domänkunskap. Till exempel bör vårddata kommenteras av proffs som har erfarenhet av att arbeta med data från den sektorn. Så när modellen distribueras i en livräddande situation klarar den sig upp till förväntningarna. Detsamma gäller för produkter inom fastigheter, fintech e -handel och andra nischutrymmen.
Inslag Up
Alla dessa faktorer pekar i en riktning - det är inte tillrådligt att satsa på AI -utveckling som en fristående enhet. Istället är det en samarbetsprocess där du behöver experter från alla områden för att komma ihop för att ta fram den perfekta lösningen.
Därför rekommenderar vi att du kommer i kontakt med datum samling och anteckning experter som Shaip för att göra dina produkter och lösningar mer funktionella. Vi är medvetna om de finesser som är involverade i AI -utveckling och har medvetna protokoll och kvalitetskontroller för att eliminera dem omedelbart.
Skaffa sig in Rör med oss för att ta reda på hur vår expertis kan hjälpa din AI -produktutveckling.
