Що таке навчальні дані в машинному навчанні:
Визначення, переваги, проблеми, приклад і набори даних
Посібник остаточних покупців 2025 року
Вступ
У світі штучного інтелекту та машинного навчання навчання даних неминуче. Це процес, який робить модулі машинного навчання точними, ефективними та повністю функціональними. У цій публікації ми детально досліджуємо, що таке навчальні дані AI, якість навчальних даних, збір даних і ліцензування тощо.
Підраховано, що в середньому доросла людина приймає рішення щодо життя та повсякденних речей на основі минулого навчання. Вони, у свою чергу, походять із життєвого досвіду, сформованого ситуаціями та людьми. У буквальному сенсі ситуації, випадки та люди — це не що інше, як дані, які потрапляють у нашу свідомість. Оскільки ми накопичуємо багаторічну інформацію у вигляді досвіду, людський розум прагне приймати безперебійні рішення.
Що це означає? Ці дані неминучі в навчанні.
Подібно до того, як дитині потрібна мітка, яка називається алфавітом, щоб зрозуміти букви A, B, C, D, машині також потрібно розуміти дані, які вона отримує.
Саме це і є Штучний інтелект (AI) навчання - це все. Машина нічим не відрізняється від дитини, якій ще належить навчитися чогось із того, чого її навчатимуть. Машина не вміє розрізняти кішку від собаки або автобус і автомобіль, тому що вони ще не відчули ці предмети і не навчили, як вони виглядають.
Отже, для тих, хто створює самокерований автомобіль, основна функція, яку необхідно додати, — це здатність системи розуміти всі повсякденні елементи, з якими може зіткнутися автомобіль, щоб автомобіль міг їх ідентифікувати та приймати відповідні рішення щодо водіння. Ось де Дані навчання AI вступає в гру.
Сьогодні модулі штучного інтелекту пропонують нам багато зручностей у вигляді механізмів рекомендацій, навігації, автоматизації тощо. Все це відбувається завдяки навчанню даних ШІ, яке використовувалося для навчання алгоритмів під час їх створення.
Навчальні дані ШІ є фундаментальним процесом у будівництві навчання за допомогою машини і алгоритми ШІ. Якщо ви розробляєте програму, яка базується на цих технологічних концепціях, вам потрібно навчити свої системи розуміти елементи даних для оптимізації обробки. Без навчання ваша модель штучного інтелекту буде неефективною, хибною та потенційно безглуздою.
Підраховано, що Data Scientists витрачають більше ніж 80% свого часу в області підготовки та збагачення даних для навчання моделей машинного навчання.
Отже, для тих із вас, які хочуть отримати фінансування від венчурних капіталістів, приватних підприємців, які працюють над амбітними проектами, і технічних ентузіастів, які тільки починають працювати з розширеним ШІ, ми розробили цей посібник, щоб допомогти відповісти на найважливіші питання щодо ваші дані про навчання AI.
Тут ми розглянемо, що таке навчальні дані AI, чому вони неминучі у вашому процесі, обсяг і якість даних, які вам насправді потрібні, тощо.
Що таке навчальні дані AI?
Все просто – дані, які використовуються для навчання моделі машинного навчання, називаються навчальними даними. Анатомія навчального набору даних включає позначені або анотовані атрибути, які дозволяють моделям виявляти шаблони та навчатися на них. Анотовані дані мають вирішальне значення для навчання даних, оскільки вони дозволяють моделям розрізняти, порівнювати та співвідносити ймовірності на етапі навчання. Дані для навчання якості включають набори даних, схвалені людиною, де дані пройшли сувору перевірку якості, щоб гарантувати точність і правильність анотацій. Чим чіткіша анотація, тим вища якість даних.
Як навчальні дані використовуються в машинному навчанні?
Модель AI/ML схожа на немовля. Його треба вчити всьому з нуля. Подібно до того, як ми навчаємо дітей початкової школи частинам людського тіла, ми маємо розмістити кожен аспект набору даних за допомогою анотацій. Лише за допомогою цієї інформації модель отримує поняття, назви, функції та інші атрибути, визначені людиною. Це має вирішальне значення як для контрольованих, так і для неконтрольованих моделей навчання. Критичність зростає, оскільки варіант використання стає більш нішевим.
Чому дані навчання ШІ важливі?
Якість навчальних даних штучного інтелекту безпосередньо впливає на якість виведення моделей машинного навчання. Ця кореляція стає більш критичною в таких секторах, як охорона здоров’я та автомобільна промисловість, де людські життя знаходяться під загрозою. Крім того, дані навчання ШІ також впливають на коефіцієнт зміщення результатів.
Наприклад, модель, яка була навчена лише з одним класом набору вибірок, скажімо, з тієї самої демографічної чи людської особистості, може часто призвести до того, що машина припустить, що не існує різних типів ймовірностей. Це призводить до несправедливості в результатах, що може призвести до правових та репутаційних наслідків компаній. Щоб пом’якшити це, настійно рекомендується отримати якісні дані та навчальні моделі щодо цього.
Приклад: як безпілотні автомобілі використовують навчальні дані ШІ для безпечної навігації
Автономні автомобілі використовують величезну кількість даних від таких датчиків, як камери, РАДАР і ЛІДАР. Ці дані марні, якщо система автомобіля не може їх обробити. Наприклад, автомобіль повинен розпізнавати пішоходів, тварин і вибоїни, щоб уникнути аварій. Його потрібно навчити розуміти ці елементи та приймати рішення щодо безпечного водіння.
Крім того, автомобіль повинен розуміти голосові команди за допомогою обробки природної мови (NLP). Наприклад, якщо його попросять знайти найближчі АЗС, він має правильно інтерпретувати та відповідати.
Навчання штучному інтелекту має вирішальне значення не лише для автомобілів, але й для будь-якої системи штучного інтелекту, як-от рекомендації Netflix, які також покладаються на подібну обробку даних, щоб надавати персоналізовані пропозиції.
Переваги навчальних моделей із якісними наборами даних
Навчальні моделі з високоякісними наборами даних пропонують численні переваги, як-от:
- Покращена продуктивність моделі щодо релевантності, точності та оперативності
- Скорочений час навчання
- Зведено до мінімуму надмірну підгонку та покращено узагальнення
- Зменшене упередження
- Можливість для брендів підтвердити свою присутність і позитивний настрій на ринку тощо
Проблеми з навчальними даними ШІ
Навчання штучному інтелекту – це складна та масштабна справа, яка включає в себе ряд проблем і вузьких місць. Для початку розглянемо деякі з найпоширеніших перешкод:
Відсутність правильних даних
Моделі штучного інтелекту не можна навчити на доступних даних. Набір даних, поданий у модель, має відповідати бізнес-результатам, баченню, відповідності підказкам, домену, предметній експертизі тощо.
Враховуючи обсяг, необхідний для навчання ШІ, пошук ідеальних даних може бути непростим. Складність зростає в таких секторах, як охорона здоров’я та фінанси, де конфіденційність даних є ключовою.
Зсув
Люди вроджені упереджені, і ми вводимо в модель те, що модель також обробляє та забезпечує. Поєднуючи це з відсутністю якісних даних, можна розробити моделі
упередженість, що призводить до несправедливих і упереджених результатів.
Надмірна посадка
Це можна порівняти з аутоімунним захворюванням моделі, де його власна досконалість виступає вузьким місцем для вирішення несподіванок і різноманітності підказок. Такі випадки можуть призвести до галюцинацій ШІ,
якщо він не знає, як відповідати на підказки чи запитання, він не узгоджується зі своїми навчальними наборами даних.
Етика та зрозумілість
Однією з інших складнощів навчання ШІ є можливість пояснення. Ми також можемо називати це підзвітністю, коли ми не впевнені, як модель прийшла до певної відповіді з точки зору раціональності. Розмови про те, щоб зробити процес прийняття рішень штучним інтелектом більш прозорим, зараз відбуваються, і в майбутньому ми станемо свідками нових протоколів XAI (Explainable AI).
Розуміння різниці між даними навчання та тестування
Різниця між даними навчання та тестування така ж, як різниця між підготовкою та іспитом.
| Аспект | Дані навчання | Дані тестування |
|---|---|---|
| Мета | Навчає модель вивчати намічені концепції | Перевіряє, наскільки добре модель навчилася |
| Роль | Підготовка | експертиза |
| Оцінка | Не використовується для оцінки продуктивності | Вирішальне значення для оцінки ефективності (швидкість, релевантність, точність, упередженість) |
| Оптимізація | Допомагає в модельному навчанні | Забезпечує оптимізацію моделі та повідомляє, якщо потрібні додаткові навчальні дані |
| Прийняття рішень зацікавленими сторонами | Використовується для побудови моделі | Використовується для прийняття рішення про подальше навчання або коригування на основі оцінок моделі |
Використовуйте випадки
Програми для смартфонів
Стало звичним, коли програми для телефону працюють на основі ШІ. Коли модель навчена за допомогою надійних навчальних даних штучного інтелекту, програми можуть краще розуміти вподобання та поведінку користувачів, передбачати дії, розблоковувати телефони, краще реагувати на голосові команди тощо.
Роздрібна торгівля
Штучний інтелект неймовірно оптимізує процес покупок клієнтів і взаємодію з потенційними клієнтами. Можливості безмежні: від знижок у режимі реального часу за залишення кошика до прогнозованих продажів.
Охорона здоров'я
Можливо, охорона здоров’я отримує найбільшу користь від штучного інтелекту та машинного навчання. Від супровідних досліджень у галузі онкології та допомоги у відкритті ліків і клінічних випробуваннях до виявлення аномалій у медичній візуалізації, моделі ШІ можна навчити виконувати спеціальні функції.
Безпека
Зі зростанням кількості кібератак штучний інтелект можна використовувати для пом’якшення складних атак за допомогою оптимізованого захисту мережі, виявлення аномалій, безпеки програм, кодів виправлення помилок і лазівок у безпеці, автоматизації розробки виправлень тощо.
Фінансові установи
Штучний інтелект допомагає світу фінансів за допомогою вдосконалених методологій виявлення шахрайства, автоматизації врегулювання претензій, використання чат-ботів для проведення формальностей KYC тощо. Компанії BFSI також використовують ШІ для зміцнення своїх мереж і систем за допомогою оптимальних заходів кібербезпеки.
Продажі і Маркетинг
Розуміння поведінки користувачів, розширене сегментування аудиторії, керування онлайн-репутацією та створення копій для соціальних мереж, моделювання кампаній у соціальних мережах та інші переваги є поширеними для спеціалістів із продажу та маркетингу.
Скільки даних потрібно для навчання моделей ML?
Кажуть, що навчанню немає кінця, і ця фраза ідеально підходить для спектру даних навчання ШІ. Чим більше даних, тим кращі результати. Однак такої невизначеної відповіді недостатньо, щоб переконати тих, хто хоче запустити програму на основі штучного інтелекту. Але реальність така, що не існує загального правила, формули, індексу чи вимірювання точного обсягу даних, необхідних для навчання їхніх наборів даних ШІ.
Експерт з машинного навчання комічно б показав, що для визначення обсягу даних, необхідних для проекту, потрібно створити окремий алгоритм або модуль. На жаль, це також реальність.
Тепер є причина, чому надзвичайно важко встановити обмеження на обсяг даних, необхідних для навчання ШІ. Це пов’язано зі складністю самого навчального процесу. Модуль AI містить кілька шарів взаємопов’язаних і перекриваються фрагментів, які впливають і доповнюють процеси один одного.
Наприклад, уявімо, що ви розробляєте просту програму для розпізнавання кокосової пальми. З точки зору, це звучить досить просто, чи не так? Однак з точки зору ШІ це набагато складніше.
На самому старті машина порожня. Воно взагалі не знає, що таке дерево, не кажучи вже про високе тропічне плодоносне дерево, характерне для певного регіону. Для цього модель потрібно навчити, що таке дерево, як відрізнитися від інших високих і струнких об’єктів, які можуть з’явитися в кадрі, як-от вуличні ліхтарі чи електричні стовпи, а потім перейти, щоб навчити її нюансам кокосової пальми. Як тільки модуль машинного навчання дізнався, що таке кокосове дерево, можна з упевненістю припустити, що він знає, як його розпізнати.
Але лише коли ви подаєте зображення баньянового дерева, ви зрозумієте, що система неправильно визначила баньянове дерево за кокосову пальму. Для системи все високе з скупченим листям — це кокосове дерево. Щоб усунути це, тепер система повинна зрозуміти кожне дерево, яке не є кокосовою пальмою, щоб точно ідентифікувати. Якщо це процес для простого односпрямованого додатка лише з одним результатом, ми можемо лише уявити, які складності пов’язані з додатками, розробленими для охорони здоров’я, фінансів тощо.
Крім цього, що також впливає на кількість необхідних даних навчання включає аспекти, перелічені нижче:
- Метод навчання, де відмінності в типах даних (структуровані і неструктуровані) впливають на потребу в обсягах даних
- Маркування даних або техніки анотації
- Спосіб подачі даних в систему
- Коефіцієнт допуску помилок, який просто означає відсоток помилки, які є незначними у вашій ніші або домені
Реальні приклади навчальних обсягів
Хоча кількість даних, необхідних для навчання модулів, залежить про ваш проект та інші фактори, які ми обговорювали раніше, трохи натхнення чи посилання допомогли б отримати вичерпне уявлення про дані вимоги.
Нижче наведено реальні приклади кількості використаних наборів даних для цілей навчання ШІ різними компаніями та підприємствами.
- Розпізнавання обличчя – розмір вибірки понад 450,000 XNUMX зображень обличчя
- Анотація зображення – вибірка з понад 185,000 XNUMX зображень близько 650,000 XNUMX анотованих об’єктів
- Аналіз настроїв Facebook – обсяг вибірки понад 9,000 коментарі та 62,000 XNUMX дописів
- Навчання чат-бота – вибірка з понад 200,000 XNUMX запитань більше 2 мільйонів відповідей
- Додаток для перекладу – розмір вибірки понад 300,000 XNUMX аудіо чи мовлення збірка від не носіїв мови
Що робити, якщо у мене недостатньо даних?
У світі AI та ML навчання даних неминуче. Справедливо кажуть, що навчання новому не закінчується, і це справедливо, коли ми говоримо про спектр навчальних даних ШІ. Чим більше даних, тим кращі результати. Однак є випадки, коли варіант використання, який ви намагаєтеся вирішити, відноситься до нішевої категорії, а пошук правильного набору даних сам по собі є проблемою. Тож у цьому сценарії, якщо у вас немає адекватних даних, прогнози з моделі ML можуть бути неточними або необ’єктивними. Існують такі способи, як збільшення даних і розмітка даних, які можуть допомогти вам подолати недоліки, однак результат все одно може бути не точним або надійним.
Як покращити якість даних?
Якість даних прямо пропорційна якості виходу. Ось чому високоточні моделі вимагають високоякісних наборів даних для навчання. Однак є заковика. Для концепції, яка покладається на точність і точність, поняття якості часто досить розпливчасте.
Високоякісні дані здаються сильними та достовірними, але що вони насправді означають?
Що таке якість в першу чергу?
Ну, як і самі дані, які ми надаємо в наші системи, якість також має багато факторів і параметрів, пов’язаних з нею. Якщо ви звернетеся до експертів з штучного інтелекту або ветеранів машинного навчання, вони можуть поділитися будь-якою перестановкою високоякісних даних, тобто
- Єдина – дані, отримані з одного конкретного джерела, або уніфікація в наборах даних, отриманих з кількох джерел
- Всебічний – дані, які охоплюють усі можливі сценарії, над якими має працювати ваша система
- Послідовний – кожен байт даних подібний за своєю природою
- Релевантний – дані, які ви отримуєте та подаєте, подібні до ваших вимог та очікуваних результатів і
- Різне – у вас є комбінація всіх типів даних, таких як аудіо, відео, зображення, текст тощо
Тепер, коли ми зрозуміли, що означає якість даних, давайте швидко розглянемо різні способи забезпечення якості збір даних і покоління.
1. Зверніть увагу на структуровані та неструктуровані дані. Перше легко зрозуміти для машин, оскільки вони мають анотовані елементи та метадані. Останнє, однак, все ще є необробленим без цінної інформації, яку система може використати. Тут на допомогу приходять анотації даних.
2. Усунення упередженості – це ще один спосіб забезпечити якість даних, оскільки система усуває будь-які упередження з системи та забезпечує об’єктивний результат. Упередження лише спотворює ваші результати і робить їх марними.
3. Ретельно очищайте дані, оскільки це неодмінно підвищить якість ваших результатів. Будь-який науковець з даних скаже вам, що основна частина їхньої роботи — очищення даних. Коли ви очищаєте свої дані, ви видаляєте дублікати, шум, відсутні значення, структурні помилки тощо.
Що впливає на якість навчальних даних?
Є три основні фактори, які можуть допомогти вам передбачити рівень якості, який ви бажаєте для ваших моделей AI/ML. 3 ключових чинники – це люди, процес і платформа, які можуть створити або зламати ваш проект штучного інтелекту.
Платформа: Для успішного розгортання найвибагливіших ініціатив у сфері штучного інтелекту та машинного навчання необхідна повноцінна запатентована платформа для отримання, транскрибування та анотації різноманітних наборів даних. Платформа також відповідає за керування працівниками та максимізацію якості та пропускної здатності
People: Щоб змусити ШІ думати розумнішим, потрібні люди, які є одними з найрозумніших розумів у галузі. Щоб масштабувати, вам потрібні тисячі цих професіоналів у всьому світі, щоб транскрибувати, позначати та коментувати всі типи даних.
Процес: Надання послідовних, повних і точних даних золотого стандарту є складною роботою. Але це те, що вам завжди потрібно буде постачати, щоб дотримуватись найвищих стандартів якості, а також суворого та перевіреного контролю якості та контрольних пунктів.
Звідки ви отримуєте дані про навчання AI?
На відміну від попереднього розділу, тут ми маємо дуже точне уявлення. Для тих із вас, хто шукає вихідні дані
або якщо ви збираєтесь відео, збираєте зображення, збираєте текст тощо, їх три
основні шляхи, з яких ви можете отримати свої дані.
Розглянемо їх окремо.
Безкоштовні джерела
Безкоштовні джерела — це шляхи, які є мимовільними сховищами величезних обсягів даних. Це дані, які просто безкоштовно лежать на поверхні. Деякі з безкоштовних ресурсів включають:
- Набори даних Google, де в 250 році було випущено понад 2020 мільйонів наборів даних
- Такі форуми, як Reddit, Quora та інші, які є винахідливими джерелами даних. Крім того, спільноти науки про дані та штучного інтелекту на цих форумах також можуть допомогти вам з конкретними наборами даних, коли ви звернетеся до них.
- Kaggle — це ще одне безкоштовне джерело, де ви можете знайти ресурси машинного навчання, крім безкоштовних наборів даних.
- Ми також перерахували безкоштовні відкриті набори даних, щоб ви могли почати навчання своїх моделей штучного інтелекту
Хоча ці шляхи безкоштовні, ви витратите час і зусилля. Дані з безкоштовних джерел повсюдно, і вам доведеться витратити години роботи на пошук, очищення та адаптацію відповідно до ваших потреб.
Одним з інших важливих вказівок, які слід пам’ятати, є те, що деякі дані з безкоштовних джерел також не можна використовувати в комерційних цілях. Це вимагає ліцензування даних.
Скребки даних
Як випливає з назви, скрейпінг даних — це процес видобутку даних із кількох джерел за допомогою відповідних інструментів. З веб-сайтів, загальнодоступних порталів, профілів, журналів, документів тощо інструменти можуть збирати потрібні вам дані та плавно переносити їх у вашу базу даних.
Хоча це звучить як ідеальне рішення, вилучення даних є законним лише тоді, коли мова йде про особисте використання. Якщо ви компанія, яка прагне отримати дані з комерційними амбіціями, це стає складним і навіть незаконним. Ось чому вам потрібна юридична команда, яка б перевірила веб-сайти, відповідність та умови, перш ніж ви зможете отримати дані, які вам потрібні.
Зовнішні постачальники
Що стосується збору даних для навчальних даних AI, найідеальнішим варіантом є аутсорсинг або звернення до зовнішніх постачальників для наборів даних. Вони беруть на себе відповідальність за пошук наборів даних для ваших вимог, а ви можете зосередитися на створенні своїх модулів. Зокрема, це пов’язано з наступними причинами –
- вам не доведеться витрачати години на пошук шляхів даних
- немає зусиль щодо очищення та класифікації даних
- Ви отримуєте якісні набори даних, які точно перевіряють усі фактори, які ми обговорювали деякий час тому
- ви можете отримати набори даних, які відповідають вашим потребам
- ви можете вимагати обсягу даних, необхідних для вашого проекту, тощо
- і найголовніше, вони також забезпечують відповідність їх збору даних і самих даних місцевим нормативним інструкціям.
Єдиний фактор, який може виявитися недоліком залежно від масштабу ваших операцій, це те, що аутсорсинг пов’язаний із витратами. Знову ж таки, що не передбачає витрат.
Shaip вже є лідером у сфері послуг зі збору даних і має власне сховище медичних даних та наборів мовних/аудіо даних, які можна ліцензувати для ваших амбітних проектів AI.
Відкрити набори даних – використовувати чи не використовувати?
Наприклад, існує набір даних оглядів продуктів Amazon, який містить понад 142 мільйони відгуків користувачів з 1996 по 2014 рік. Для зображень у вас є чудовий ресурс, як-от Google Open Images, де ви можете отримати набори даних із понад 9 мільйонів зображень. Google також має крило під назвою Machine Perception, яке пропонує близько 2 мільйонів аудіокліпів тривалістю десять секунд.
Незважаючи на доступність цих (та інших) ресурсів, важливим фактором, який часто нехтують, є умови, які виникають під час їх використання. Вони, безумовно, загальнодоступні, але є тонка грань між порушенням і добросовісним використанням. Кожен ресурс має свої власні умови, і якщо ви вивчаєте ці варіанти, ми рекомендуємо бути обережними. Це пояснюється тим, що під приводом переваги безкоштовних шляхів ви можете понести судові позови та спільні витрати.
Справжня вартість навчальних даних AI
Не варто враховувати лише гроші, які ви витрачаєте на придбання даних або створення даних всередині компанії. Ми повинні враховувати лінійні елементи, такі як час і зусилля, витрачені на розробку систем штучного інтелекту і коштувати з точки зору транзакцій. не вміє робити компліменти іншому.
Час, витрачений на пошук та анотування даних
Такі фактори, як географія, демографічні показники ринку та конкуренція у вашій ніші, перешкоджають доступності відповідних наборів даних. Час, витрачений на ручний пошук даних, витрачає час на навчання вашої системи штучного інтелекту. Як тільки вам вдасться отримати свої дані, ви ще більше затримуєте навчання, витрачаючи час на анотування даних, щоб ваша машина могла зрозуміти, що вона подається.
Ціна збору та анотування даних
Накладні витрати (внутрішні збирачі даних, анотатори, технічне обслуговування обладнання, технічна інфраструктура, підписка на інструменти SaaS, розробка власних додатків) необхідно розрахувати під час отримання даних AI
Вартість поганих даних
Погані дані можуть коштувати морального духу вашої компанії, конкурентної переваги та інших відчутних наслідків, які залишаються непоміченими. Ми визначаємо неправильні дані як будь-який набір даних, який є нечистим, необробленим, нерелевантним, застарілим, неточним або сповненим орфографічних помилок. Погані дані можуть зіпсувати вашу модель штучного інтелекту, вносячи упередженість і псуючи ваші алгоритми, спотворюючи результати.
Витрати на управління
Усі витрати, пов’язані з адмініструванням вашої організації чи підприємства, матеріальними та нематеріальними цінностями, є витратами на управління, які часто є найдорожчими.
Як вибрати правильну компанію, що займається навчанням ШІ, і як Shaip може вам допомогти?
Вибір правильного постачальника даних для навчання ШІ є критично важливим аспектом для того, щоб ваша модель ШІ добре працювала на ринку. Їх роль, розуміння вашого проекту та внесок можуть кардинально змінити ситуацію для вашого бізнесу. У цьому процесі слід враховувати деякі фактори:
- розуміння домену, в якому має бути побудована ваша модель ШІ
- будь-які подібні проекти, над якими вони працювали раніше
- чи нададуть вони зразки навчальних даних чи погодяться на пілотну співпрацю
- як вони задовольняють вимоги до даних у масштабі
- які їхні протоколи забезпечення якості
- чи готові вони бути гнучкими в операціях
- як вони отримують набори даних з етичної підготовки тощо
Або ви можете пропустити все це та зв’язатися безпосередньо з нами в Shaip. Ми є одним із провідних постачальників високоякісних даних навчання ШІ з етичних джерел. Працюючи в галузі роками, ми розуміємо нюанси, пов’язані з пошуком наборів даних. Наші віддані менеджери проектів, команда професіоналів із забезпечення якості та експерти зі штучного інтелекту забезпечать безперебійну та прозору співпрацю для реалізації бачення вашого підприємства. Зв’яжіться з нами, щоб обговорити обсяг сьогодні.
Підводячи підсумок
Це було все, що стосується даних навчання ШІ. Від розуміння того, що таке навчальні дані, до вивчення безкоштовних ресурсів і переваг аутсорсингу анотацій даних, ми обговорили їх усі. Знову ж таки, протоколи та політики досі нестабільні в цьому спектрі, і ми завжди рекомендуємо вам зв’язатися з такими експертами з навчальних даних, як ми, для ваших потреб.
Від пошуку джерел, деідентифікації до анотації даних, ми допоможемо вам з усіма вашими потребами, щоб ви могли працювати лише над створенням своєї платформи. Ми розуміємо тонкощі пошуку та маркування даних. Тому ми ще раз підкреслюємо, що ви можете залишити складні завдання нам і скористатися нашими рішеннями.
Зв’яжіться з нами, щоб отримати всі необхідні анотації даних сьогодні.
Давай поговоримо
Часті питання (FAQ)
Якщо ви хочете створювати інтелектуальні системи, вам потрібно надавати очищену, підібрану та корисну інформацію для полегшення контролю під керівництвом. Позначена інформація називається навчальними даними штучного інтелекту і включає ринкові метадані, алгоритми машинного навчання та все, що допомагає у прийнятті рішень.
Кожна машина, що працює на штучному інтелекті, має можливості, обмежені її історичним місцем. Це означає, що машина може передбачити бажаний результат, лише якщо вона була попередньо навчена з порівнянними наборами даних. Дані навчання допомагають проводити навчання під наглядом, обсяг яких прямо пропорційний ефективності та точності моделей ШІ.
Розрізнені набори навчальних даних необхідні для навчання конкретних алгоритмів машинного навчання, щоб допомогти установкам на основі штучного інтелекту приймати важливі рішення з урахуванням контексту. Наприклад, якщо ви плануєте додати до машини функціональні можливості Computer Vision, моделі потрібно навчати з анотованими зображеннями та більшими наборами ринкових даних. Аналогічно, для майстерності НЛП великі обсяги збору мовлення діють як навчальні дані.
Немає верхньої межі обсягу навчальних даних, необхідних для підготовки компетентної моделі ШІ. Більший об’єм даних краще буде мати здатність моделі ідентифікувати та відокремлювати елементи, тексти та контексти.
Хоча доступно багато даних, не кожен фрагмент підходить для навчальних моделей. Щоб алгоритм працював якнайкраще, вам знадобляться вичерпні, узгоджені та відповідні набори даних, які рівномірно витягуються, але все ще досить різноманітні, щоб охопити широкий спектр сценаріїв. Незалежно від даних, які ви плануєте використовувати, краще їх очистити та анотувати для покращення навчання.
Якщо ви маєте на увазі конкретну модель штучного інтелекту, але навчальних даних недостатньо, ви повинні спочатку видалити викиди, об’єднати налаштування передачі та ітераційного навчання, обмежити функціональні можливості та зробити налаштування з відкритим вихідним кодом, щоб користувачі продовжували додавати дані для тренування машини, поступово, вчасно. Ви навіть можете використовувати підходи, що стосуються збільшення даних і навчання передачі, щоб максимально використовувати обмежені набори даних.
Відкриті набори даних завжди можна використовувати для збору навчальних даних. Однак, якщо ви шукаєте ексклюзивність для кращого навчання моделей, ви можете покладатися на зовнішніх постачальників, безкоштовні джерела, як-от Reddit, Kaggle тощо, і навіть Data Scraping для вибіркового отримання інформації з профілів, порталів та документів. Незалежно від підходу, перед використанням необхідно відформатувати, зменшити та очистити отримані дані.