Штучний інтелект, великі дані та машинне навчання продовжують впливати на політиків, бізнес, науку, медіа-студії та різноманітні галузі промисловості по всьому світу. Звіти свідчать, що глобальний рівень впровадження ШІ наразі становить 35% у 2022 році – це на цілих 4% більше, ніж у 2021 році. Повідомляється, що ще 42% компаній вивчають численні переваги ШІ для свого бізнесу.
Дані є рушійною силою багатьох ініціатив у сфері штучного інтелекту та рішень машинного навчання . Штучний інтелект може бути настільки ж хорошим, наскільки хороші дані, що живлять алгоритм. Низькоякісні дані можуть призвести до низькоякісних результатів та неточних прогнозів.
Хоча розробці рішень для машинного навчання та штучного інтелекту приділяється багато уваги, бракує усвідомлення того, що кваліфікується як якісний набір даних. У цій статті ми розглядаємо часову шкалу даних для якісного навчання ШІ та визначаємо майбутнє ШІ через розуміння збору та навчання даних.
Визначення даних навчання AI
Під час створення рішення МЛ кількість і якість навчального набору даних мають значення. Система ML не тільки потребує великих обсягів динамічних, неупереджених і цінних навчальних даних, але й потребує їх великої кількості.
Але що таке навчальні дані ШІ?
Навчальні дані штучного інтелекту – це набір даних із мітками, які використовуються для навчання алгоритму ML робити точні прогнози. Система ML намагається розпізнавати та ідентифікувати закономірності, розуміти зв’язки між параметрами, приймати необхідні рішення та оцінювати на основі навчальних даних.
Візьмемо, наприклад, безпілотні автомобілі. Навчальний набір даних для самокерованої ML-моделі повинен містити зображення та відео з мітками автомобілів, пішоходів, дорожніх знаків та інших транспортних засобів.
Коротше кажучи, щоб підвищити якість алгоритму ML, вам потрібна велика кількість добре структурованих, анотованих і позначених навчальних даних.
Важливість якісних навчальних даних та їх еволюція
Високоякісні навчальні дані є ключовим внеском у розробку додатків штучного інтелекту та машинного навчання. Дані збираються з різних джерел і представлені в неорганізованому вигляді, непридатному для цілей машинного навчання. Якісні навчальні дані – з мітками, анотаціями та тегами – завжди в упорядкованому форматі, що ідеально підходить для навчання ML.
Якісні навчальні дані спрощують системі ML розпізнавати об’єкти та класифікувати їх за заздалегідь визначеними ознаками. Набір даних може дати погані результати моделі, якщо класифікація неточна.
Перші дні даних навчання ШІ
Незважаючи на те, що штучний інтелект домінує в сучасному світі бізнесу та досліджень, ранні дні до того, як машинне навчання домінувало у сфері штучного інтелекту, були зовсім іншими.
Наступні кілька років були зосереджені на непрограмістах, які створювали та оцінювали моделі даних. Наразі увага зосереджена на попередньо навчених моделях, розроблених за допомогою передових методів збору даних для навчання.
Кількість над якістю
Під час оцінки цілісності наборів даних для навчання ШІ раніше фахівці з обробки даних зосереджувалися на кількості даних для навчання ШІ, а не на якості.
Наприклад, поширена помилкова думка, що великі бази даних дають точні результати. Величезний обсяг даних вважався хорошим показником цінності даних. Кількість є лише одним із основних факторів, що визначають цінність набору даних – роль якості даних була визнана.
Зросла усвідомленість того, що якість даних залежить від повноти, надійності, достовірності, доступності та своєчасності даних. Найголовніше, що придатність даних для проекту визначала якість зібраних даних.
Обмеження ранніх систем ШІ через погані навчальні дані
Погані навчальні дані в поєднанні з відсутністю передових обчислювальних систем були однією з причин кількох невиконаних обіцянок ранніх систем ШІ.
Через брак якісних навчальних даних рішення ML не могли точно ідентифікувати візуальні шаблони, що гальмує розвиток нейронних досліджень. Незважаючи на те, що багато дослідників визначили перспективність розпізнавання усної мови, дослідження чи розробка інструментів розпізнавання мовлення не могли бути реалізованими через відсутність наборів мовних даних. Ще однією серйозною перешкодою для розробки високоякісних інструментів штучного інтелекту була відсутність у комп’ютерів обчислювальних можливостей і можливостей зберігання.
Перехід до якісних навчальних даних
Відбувся помітний зсув усвідомлення того, що якість набору даних має значення. Щоб система ML могла точно імітувати людський інтелект і здатність приймати рішення, вона має процвітати на основі великого обсягу високоякісних навчальних даних.
Уявіть собі дані машинного навчання як опитування – чим більший розмір вибірки даних , тим кращий прогноз. Якщо вибірка даних не включає всі змінні, вона може не розпізнати закономірності або призвести до неточних висновків.
Прогрес у технології штучного інтелекту та потреба в кращих навчальних даних
Розуміння того, що кращі навчальні дані збільшують шанси на створення надійних моделей машинного навчання, призвело до кращих методологій збору даних, анотацій і маркування. Якість і релевантність даних безпосередньо вплинули на якість моделі ШІ.
Підвищена увага до якості та точності даних
Щоб модель ML почала забезпечувати точні результати, вона базується на якісних наборах даних, які проходять ітераційні етапи уточнення даних.
Наприклад, людина може впізнати певну породу собаки протягом кількох днів після того, як її познайомили – на фото, відео чи особисто. Люди опираються на свій досвід і пов’язану з ним інформацію, щоб запам’ятати та отримати ці знання, коли це необхідно. Однак для Машини це не так просто. Машина повинна отримувати чітко анотовані та позначені зображення – сотні чи тисячі – цієї конкретної породи та інших порід, щоб вона могла встановити зв’язок.
Модель штучного інтелекту передбачає результат, співвідносячи навчену інформацію з інформацією, представленою в реальному світі . Алгоритм стає марним, якщо навчальні дані не містять відповідної інформації.
Важливість різноманітних і репрезентативних навчальних даних
Набір даних може мати зміщення щодо певної групи населення, раси, статі, вибору та інтелектуальних думок, що може призвести до неточності моделі.
Важливо переконатися, що весь процес збору даних, включаючи вибір предметного пулу, курацію, анотації та маркування, є достатньо різноманітним, збалансованим і репрезентативним для населення.
Майбутнє даних навчання AI
Майбутній успіх моделей ШІ залежить від якості та кількості навчальних даних, які використовуються для навчання алгоритмів машинного навчання. Важливо визнати, що цей зв’язок між якістю та кількістю даних є специфічним для конкретного завдання і не має однозначної відповіді.
Зрештою, адекватність навчального набору даних визначається його здатністю надійно добре працювати для мети, для якої він створений.
Досягнення в техніці збору даних і анотації
Оскільки ML є чутливим до даних, що надходять, життєво важливо оптимізувати збір даних і політики анотацій. Помилки в зборі даних, курації, спотворення, неповні вимірювання, неточний вміст, дублювання даних і помилкові вимірювання сприяють недостатній якості даних.
Автоматизований збір даних за допомогою інтелектуального аналізу даних, веб-збирання та вилучення даних прокладає шлях для швидшого створення даних. Крім того, попередньо запаковані набори даних діють як техніка швидкого збору даних.
Краудсорсинг – це ще один новаторський метод збору даних. Хоча достовірність даних не може бути гарантована, це чудовий інструмент для формування публічного іміджу. Зрештою, спеціалізовані експерти зі збору даних також надають дані, зібрані для конкретних цілей.
Підвищений акцент на етичних міркуваннях у навчальних даних
Оскільки зараз дані містять усе, починаючи від зображень обличчя, відбитків пальців, записів голосу та інших важливих біометричних даних, стає надзвичайно важливим забезпечити дотримання правових та етичних норм, щоб уникнути дорогих судових позовів і шкоди репутації.
Потенціал ще кращої якості та різноманітних навчальних даних у майбутньому
У майбутньому існує величезний потенціал для високоякісних та різноманітних навчальних даних . Завдяки усвідомленню якості даних та наявності постачальників даних, які задовольняють вимоги до якості рішень штучного інтелекту.
Нинішні постачальники даних вправно використовують новаторські технології для отримання етичних і законних джерел величезної кількості різноманітних наборів даних. У них також є власні команди, які маркують, анотують і представляють дані, налаштовані для різних проектів ML.
Висновок
Важливо співпрацювати з надійними постачальниками, які мають глибоке розуміння даних та якості, щоб розробляти високоякісні моделі штучного інтелекту . Shaip — провідна компанія з анотацій, яка вміє надавати індивідуальні рішення для обробки даних, що відповідають потребам та цілям вашого проекту зі штучним інтелектом. Співпрацюйте з нами та ознайомтеся з компетенціями, відданістю та співпрацею, які ми пропонуємо.
