Tutti conoscono e comprendono l'enorme portata dell'evoluzione del mercato dell'IA. Ecco perché oggi le aziende sono ansiose di sviluppare le proprie app in IA e trarne i vantaggi. Tuttavia, la maggior parte delle persone non comprende la tecnologia alla base dei modelli di intelligenza artificiale. Richiede la creazione di algoritmi complessi che utilizzano migliaia di set di dati addestrati per creare un'app AI di successo.
La necessità di utilizzare i giusti dati di addestramento dell'IA per creare app di intelligenza artificiale è ancora sottovalutata. I proprietari di aziende spesso considerano lo sviluppo di dati di addestramento AI come un lavoro facile. Sfortunatamente, trovare dati di addestramento IA pertinenti per qualsiasi modello IA è impegnativo e richiede tempo. In generale, ci sono 4 passaggi coinvolti nel processo di acquisizione e valutazione dei dati di addestramento AI corretti:
Definizione dei dati
Di solito definisce il tipo di dati che si desidera inserire nell'applicazione o nel modello AI.
Pulizia dei dati
È il processo di rimozione dei dati non necessari e giungere alla conclusione se sono necessari più dati?
Accumulare i dati
Questi sono i dati effettivi che raccogli manualmente o in modo programmatico per la tua applicazione AI.
Etichettatura dei dati
Alla fine, i dati raccolti sono etichettati per essere forniti accuratamente al modello AI durante la fase di allenamento.
I dati di addestramento AI sono fondamentali per realizzare un'applicazione AI accurata e di successo. Senza i dati di addestramento della giusta qualità, il programma di intelligenza artificiale sviluppato porterà a risultati falsi e imprecisi, portando infine al fallimento del modello. Pertanto, evitare di utilizzare dati di cattiva qualità per i tuoi programmi è necessario in quanto potrebbe portare a
- Maggiori esigenze e costi di manutenzione.
- Risultati imprecisi, lenti o irrilevanti dal tuo modello di intelligenza artificiale addestrato.
- Cattiva credibilità per il tuo prodotto.
- Maggiore spreco di risorse finanziarie.
Fattori da considerare quando si valutano i dati di addestramento
Allenare il tuo modello di intelligenza artificiale con dati errati è sicuramente una cattiva idea. Ma la domanda è come valutare i dati di addestramento AI cattivi e giusti. Vari fattori possono aiutare a identificare i dati giusti e sbagliati per la tua applicazione AI. Ecco alcuni di questi fattori:
Qualità e accuratezza dei dati
In primo luogo, la qualità dei dati che useresti per addestrare il modello dovrebbe avere la massima importanza. L'uso di dati errati per addestrare l'algoritmo porta a cascate di dati (effetti scadenti nella pipeline di sviluppo) e imprecisioni nei risultati. Pertanto, utilizzare sempre dati di alta qualità che possono essere identificati come- Dati raccolti, archiviati e utilizzati responsabilmente.
- Dati che producono risultati accurati.
- Dati riutilizzabili per applicazioni simili.
- Dati empirici e autoesplicativi.
Rappresentanti dei dati
È risaputo che un set di dati non può mai essere assoluto. Tuttavia, dobbiamo mirare allo sviluppo di dati di intelligenza artificiale diversificati che possano facilmente prevedere e fornire risultati precisi. Ad esempio, se viene creato un modello di intelligenza artificiale per identificare i volti delle persone, dovrebbe essere alimentato con una quantità sostanziale di dati diversi in grado di fornire risultati accurati. I dati devono rappresentare tutte le classificazioni fornite dagli utenti.
Diversità ed equilibrio nei dati
I tuoi set di dati devono mantenere il giusto equilibrio nella quantità di dati alimentati. I dati forniti al programma devono essere diversi e raccolti da aree geografiche diverse, da uomini e donne che parlano lingue e dialetti diversi, che appartengono a comunità, livelli di reddito diversi, ecc. .Significa che il modello AI diventerà troppo specifico o non sarà in grado di funzionare bene quando viene fornito con nuovi dati. Quindi, assicurati sempre di avere discussioni concettuali con esempi sul programma con il tuo team per ottenere i risultati necessari.
Rilevanza per il compito da svolgere
Infine, per ottenere buoni dati di addestramento, assicurati che i dati siano rilevanti per il tuo programma di intelligenza artificiale. Hai solo bisogno di raccogliere dati che sono direttamente o indirettamente correlati al tuo compito a portata di mano. La raccolta di dati non necessari con scarsa rilevanza per l'applicazione può portare a inefficienze nell'applicazione.
In primo luogo, la qualità dei dati che useresti per addestrare il modello dovrebbe avere la massima importanza. L'uso di dati errati per addestrare l'algoritmo porta a cascate di dati (effetti scadenti nella pipeline di sviluppo) e imprecisioni nei risultati. Pertanto, utilizzare sempre dati di alta qualità che possono essere identificati come
I tuoi set di dati devono mantenere il giusto equilibrio nella quantità di dati alimentati. I dati forniti al programma devono essere diversi e raccolti da aree geografiche diverse, da uomini e donne che parlano lingue e dialetti diversi, che appartengono a comunità, livelli di reddito diversi, ecc. .
Infine, per ottenere buoni dati di addestramento, assicurati che i dati siano rilevanti per il tuo programma di intelligenza artificiale. Hai solo bisogno di raccogliere dati che sono direttamente o indirettamente correlati al tuo compito a portata di mano. La raccolta di dati non necessari con scarsa rilevanza per l'applicazione può portare a inefficienze nell'applicazione.
[Leggi anche: Cosa sono i dati di addestramento nell'apprendimento automatico]
Metodi per valutare i dati di formazione
Per effettuare la giusta selezione dei dati per il tuo programma di intelligenza artificiale, devi valutare i giusti dati di addestramento dell'IA. Questo può essere fatto da
- Identificazione di dati di alta qualità con maggiore accuratezza:
Per identificare dati di buona qualità, è necessario assicurarsi che il contenuto fornito sia pertinente al contesto dell'applicazione. Inoltre, è necessario capire se i dati raccolti sono ridondanti e validi. Esistono vari test di qualità standard attraverso i quali i dati possono essere superati, come il test alfa di Cronbach, il metodo del set d'oro, ecc., che possono fornire dati di buona qualità. - Sfrutta gli strumenti per valutare i rappresentanti dei dati e la diversità
Come accennato in precedenza, la diversità nei dati è la chiave per ottenere l'accuratezza necessaria nel modello di dati. Esistono strumenti in grado di generare proiezioni dettagliate e tenere traccia dei risultati dei dati a livello multidimensionale. Questo ti aiuta a identificare se il tuo modello di intelligenza artificiale è in grado di distinguere tra diversi set di dati e fornire gli output giusti. - Valuta la pertinenza dei dati di formazione
I dati di addestramento devono contenere solo attributi che forniscono informazioni significative al tuo modello di intelligenza artificiale. Per garantire la corretta selezione dei dati, crea un elenco di attributi essenziali che il tuo modello di intelligenza artificiale dovrebbe comprendere. Rendi familiare il modello a quei set di dati e aggiungi quei set di dati specifici alla tua libreria di dati.
Come scegliere i dati di addestramento giusti per il tuo modello di intelligenza artificiale?
È evidente che i dati sono fondamentali quando si addestrano i modelli di intelligenza artificiale. Abbiamo discusso all'inizio del blog su come trovare i dati di addestramento AI giusti per i tuoi programmi. Diamo un'occhiata a loro:
- Dati Definizione: Il primo passo è definire il tipo di dati necessari per il tuo programma. Separa tutte le altre opzioni di dati e ti dirige in un'unica direzione.
- Accumulo di dati: Il prossimo è raccogliere i dati che stai cercando e ricavarne più set di dati che siano rilevanti per le tue esigenze.
- Pulizia dei dati: Quindi i dati vengono accuratamente puliti, il che comporta pratiche come il controllo dei duplicati, la rimozione dei valori anomali, la correzione degli errori strutturali e il controllo delle lacune nei dati mancanti.
- Etichettatura dei dati: Infine, i dati utili per il tuo modello AI sono etichettati correttamente. L'etichettatura riduce il rischio di interpretazioni errate e fornisce una migliore precisione al modello di addestramento AI.
Oltre a queste pratiche, è necessario considerare alcune considerazioni quando si ha a che fare con dati di addestramento limitati o distorti. I dati distorti sono output generati dall'intelligenza artificiale basati su presupposti errati che sono falsi. Ci sono modi come l'aumento dei dati e il markup dei dati che sono incredibilmente utili per ridurre i bias. Queste tecniche sono realizzate per regolarizzare i dati aggiungendo copie leggermente modificate di dati esistenti e migliorando la diversità dei set di dati.
[Leggi anche: Qual è il volume ottimale di dati di addestramento necessari per un progetto di intelligenza artificiale?]
Conclusione
I dati di addestramento AI sono l'aspetto più importante di un'applicazione AI di successo. Questo è il motivo per cui deve essere data la massima importanza e significato durante lo sviluppo del tuo programma di intelligenza artificiale. Avere i giusti dati di addestramento AI garantisce che il tuo programma possa ricevere molti input diversi e generare comunque i risultati giusti. Contatta il nostro team Shaip per conoscere i dati di addestramento AI e creare dati AI di alta qualità per i tuoi programmi.
