Dati di addestramento AI di qualità

Dalla quantità alla qualità: l'evoluzione dei dati di addestramento AI

AI, Big Data e Machine Learning continuano a influenzare i responsabili politici, le imprese, la scienza, le case dei media e una varietà di industrie in tutto il mondo. I rapporti suggeriscono che il tasso di adozione globale dell'IA è attualmente a 35% in 2022 – un enorme aumento del 4% rispetto al 2021. Secondo quanto riferito, un ulteriore 42% delle aziende sta esplorando i numerosi vantaggi dell'IA per la propria attività.

Alimentare le numerose iniziative AI e machine Learning le soluzioni sono dati. L'intelligenza artificiale può essere valida solo quanto i dati che alimentano l'algoritmo. Dati di bassa qualità potrebbero portare a risultati di bassa qualità e previsioni imprecise.

Sebbene sia stata prestata molta attenzione allo sviluppo di soluzioni di ML e AI, manca la consapevolezza di ciò che si qualifica come set di dati di qualità. In questo articolo, navighiamo nella cronologia di dati di formazione AI di qualità e identificare il futuro dell'IA attraverso la comprensione della raccolta e della formazione dei dati.

Definizione dei dati di addestramento AI

Quando si crea una soluzione ML, la quantità e la qualità del set di dati di addestramento sono importanti. Il sistema ML non solo richiede grandi volumi di dati di addestramento dinamici, imparziali e preziosi, ma ne richiede anche molti.

Ma cosa sono i dati di addestramento AI?

I dati di addestramento AI sono una raccolta di dati etichettati usati per addestrare l'algoritmo ML a fare previsioni accurate. Il sistema ML cerca di riconoscere e identificare modelli, comprendere le relazioni tra i parametri, prendere le decisioni necessarie e valutare in base ai dati di addestramento.

Prendiamo ad esempio l'esempio delle auto a guida autonoma. Il set di dati di addestramento per un modello ML a guida autonoma dovrebbe includere immagini e video etichettati di automobili, pedoni, segnali stradali e altri veicoli.

In breve, per migliorare la qualità dell'algoritmo ML, sono necessarie grandi quantità di dati di addestramento ben strutturati, annotati ed etichettati.

  • Importanza dei dati di formazione di qualità e la sua evoluzione

    I dati di addestramento di alta qualità sono l'input chiave nello sviluppo di app AI e ML. I dati vengono raccolti da varie fonti e presentati in una forma non organizzata non adatta a scopi di machine learning. I dati di formazione di qualità, etichettati, annotati e contrassegnati, sono sempre in un formato organizzato, ideale per la formazione ML.

    I dati di addestramento di qualità rendono più facile per il sistema ML riconoscere gli oggetti e classificarli in base a caratteristiche predeterminate. Il set di dati potrebbe produrre risultati di modello non validi se la classificazione non è accurata.

I primi giorni dei dati di addestramento AI

Nonostante l'intelligenza artificiale dominasse l'attuale mondo degli affari e della ricerca, i primi giorni prima che il machine learning dominasse Intelligenza Artificiale era abbastanza diverso.

I primi giorni dei dati di addestramento dell'IA

Fonte

Le fasi iniziali dei dati di addestramento dell'IA sono state alimentate da programmatori umani che hanno valutato l'output del modello elaborando costantemente nuove regole che hanno reso il modello più efficiente. Nel periodo 2000-2005, è stato creato il primo set di dati importante ed è stato un processo estremamente lento, dipendente dalle risorse e costoso. Ha portato allo sviluppo di set di dati di formazione su larga scala e MTurk di Amazon ha svolto un ruolo significativo nel modificare le percezioni delle persone nei confronti della raccolta dei dati. Allo stesso tempo, sono decollate anche l'etichettatura e l'annotazione umana.

Gli anni successivi si sono concentrati sui non programmatori che creavano e valutavano i modelli di dati. Attualmente, l'attenzione si concentra sui modelli pre-addestrati sviluppati utilizzando metodi avanzati di raccolta dei dati di addestramento.

  • Quantità oltre qualità

    Nel valutare l'integrità dei set di dati di addestramento AI nel corso della giornata, i data scientist si sono concentrati su Quantità di dati di addestramento AI sulla qualità.

    Ad esempio, c'era un malinteso comune secondo cui i database di grandi dimensioni fornivano risultati accurati. Si riteneva che l'enorme volume di dati fosse un buon indicatore del valore dei dati. La quantità è solo uno dei fattori principali che determinano il valore del set di dati: il ruolo della qualità dei dati è stato riconosciuto.

    La consapevolezza che qualità dei dati dipendeva dalla completezza dei dati, dall'affidabilità, dalla validità, dalla disponibilità e dalla tempestività. Soprattutto, l'idoneità dei dati per il progetto ha determinato la qualità dei dati raccolti.

  • Limitazioni dei primi sistemi di intelligenza artificiale a causa di dati di addestramento scadenti

    I dati di addestramento scadenti, insieme alla mancanza di sistemi informatici avanzati, sono stati uno dei motivi di numerose promesse non mantenute dei primi sistemi di intelligenza artificiale.

    A causa della mancanza di dati di addestramento di qualità, le soluzioni ML non sono state in grado di identificare con precisione i modelli visivi che bloccano lo sviluppo della ricerca neurale. Sebbene molti ricercatori abbiano identificato la promessa del riconoscimento della lingua parlata, la ricerca o lo sviluppo di strumenti di riconoscimento vocale non ha potuto realizzarsi a causa della mancanza di set di dati vocali. Un altro grande ostacolo allo sviluppo di strumenti di intelligenza artificiale di fascia alta era la mancanza di capacità computazionali e di archiviazione da parte dei computer.

Il passaggio a dati di formazione di qualità

C'è stato un netto cambiamento nella consapevolezza che la qualità del set di dati è importante. Affinché il sistema ML possa imitare accuratamente l'intelligenza umana e le capacità decisionali, deve prosperare su dati di addestramento ad alto volume e di alta qualità.

Pensa ai tuoi dati ML come a un sondaggio: più grande è il file campione di dati dimensione, migliore è la previsione. Se i dati di esempio non includono tutte le variabili, potrebbero non riconoscere i modelli o portare a conclusioni imprecise.

  • Progressi nella tecnologia AI e necessità di dati di addestramento migliori

    Progressi nella tecnologia AI e necessità di dati di addestramento migliori I progressi nella tecnologia AI stanno aumentando la necessità di dati di formazione di qualità.

    La comprensione del fatto che migliori dati di addestramento aumentano la possibilità di modelli ML affidabili ha dato origine a migliori metodologie di raccolta, annotazione ed etichettatura dei dati. La qualità e la pertinenza dei dati hanno avuto un impatto diretto sulla qualità del modello AI.

Parliamo oggi dei requisiti relativi ai dati di addestramento AI.

  • Maggiore attenzione alla qualità e all'accuratezza dei dati

    Affinché il modello ML inizi a fornire risultati accurati, viene alimentato da set di dati di qualità che passano attraverso fasi iterative di raffinamento dei dati.

    Ad esempio, un essere umano potrebbe essere in grado di riconoscere una specifica razza di cane entro pochi giorni dall'introduzione della razza, attraverso immagini, video o di persona. Gli esseri umani attingono dalla loro esperienza e dalle informazioni correlate per ricordare e tirare fuori questa conoscenza quando necessario. Tuttavia, non funziona altrettanto facilmente per una Macchina. La macchina deve essere alimentata con immagini chiaramente annotate ed etichettate - centinaia o migliaia - di quella particolare razza e di altre razze affinché possa stabilire la connessione.

    Un modello AI prevede il risultato correlando le informazioni acquisite con le informazioni presentate nel mondo reale. L'algoritmo è reso inutile se i dati di addestramento non includono informazioni rilevanti.

  • Importanza di dati di formazione diversi e rappresentativi

    Diversità nella raccolta di dati sull'addestramento all'IA Una maggiore diversità dei dati aumenta anche la competenza, riduce i pregiudizi e promuove una rappresentazione equa di tutti gli scenari. Se il modello AI viene addestrato utilizzando un set di dati omogeneo, puoi essere certo che la nuova applicazione funzionerà solo per uno scopo specifico e servirà una popolazione specifica.

    Un set di dati potrebbe essere prevenuto verso una particolare popolazione, razza, genere, scelta e opinioni intellettuali, il che potrebbe portare a un modello impreciso.

    È importante garantire che l'intero flusso del processo di raccolta dei dati, inclusa la selezione del pool di argomenti, la cura, l'annotazione e l'etichettatura, sia adeguatamente diversificato, equilibrato e rappresentativo della popolazione.

Il futuro dei dati di addestramento AI

Il successo futuro dei modelli di intelligenza artificiale dipende dalla qualità e dalla quantità dei dati di addestramento utilizzati per addestrare gli algoritmi ML. È fondamentale riconoscere che questa relazione tra qualità e quantità dei dati è specifica dell'attività e non ha una risposta definitiva.

In definitiva, l'adeguatezza di un set di dati di addestramento è definita dalla sua capacità di funzionare in modo affidabile per lo scopo per cui è stato creato.

  • Progressi nella raccolta dati e nelle tecniche di annotazione

    Poiché il machine learning è sensibile ai dati forniti, è fondamentale semplificare la raccolta dei dati e le politiche di annotazione. Errori nella raccolta dei dati, nella cura, nella falsa rappresentazione, nelle misurazioni incomplete, nel contenuto impreciso, nella duplicazione dei dati e nelle misurazioni errate contribuiscono a una qualità dei dati insufficiente.

    La raccolta automatizzata dei dati tramite data mining, web scraping ed estrazione dei dati sta aprendo la strada a una generazione di dati più rapida. Inoltre, i set di dati preconfezionati fungono da tecnica di raccolta dati rapida.

    Il crowdsourcing è un altro metodo rivoluzionario di raccolta dei dati. Sebbene la veridicità dei dati non possa essere garantita, è uno strumento eccellente per raccogliere l'immagine pubblica. Infine specializzato raccolta dei dati gli esperti forniscono anche dati provenienti da scopi specifici.

  • Maggiore enfasi sulle considerazioni etiche nei dati di formazione

    Etica professionale Con i rapidi progressi dell'IA, sono emerse diverse questioni etiche, specialmente nella raccolta dei dati di addestramento. Alcune considerazioni etiche nella raccolta dei dati di formazione includono il consenso informato, la trasparenza, i pregiudizi e la riservatezza dei dati.

    Poiché i dati ora includono qualsiasi cosa, dalle immagini facciali, impronte digitali, registrazioni vocali e altri dati biometrici critici, sta diventando di fondamentale importanza garantire il rispetto delle pratiche legali ed etiche per evitare costose azioni legali e danni alla reputazione.

  • Il potenziale per una qualità ancora migliore e dati di formazione diversificati in futuro

    C'è un enorme potenziale per dati di formazione di alta qualità e diversificati in futuro. Grazie alla consapevolezza della qualità dei dati e alla disponibilità di fornitori di dati che soddisfano le esigenze di qualità delle soluzioni AI.

    Gli attuali fornitori di dati sono abili nell'usare tecnologie rivoluzionarie per ottenere in modo etico e legale enormi quantità di set di dati diversi. Hanno anche team interni per etichettare, annotare e presentare i dati personalizzati per diversi progetti ML.

Conclusione

È importante collaborare con fornitori affidabili con una profonda conoscenza dei dati e della qualità sviluppare modelli di intelligenza artificiale di fascia alta. Shaip è la principale società di annotazioni esperta nel fornire soluzioni di dati personalizzate che soddisfano le esigenze e gli obiettivi del progetto AI. Collabora con noi ed esplora le competenze, l'impegno e la collaborazione che mettiamo in campo.

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