Dati di addestramento AI

Sottigliezze dei dati di addestramento dell'IA e perché faranno o distruggeranno il tuo progetto

Comprendiamo tutti che le prestazioni di un modulo di intelligenza artificiale (AI) dipendono interamente dalla qualità dei set di dati forniti nella fase di addestramento. Tuttavia, di solito vengono discussi a livello superficiale. La maggior parte delle risorse online specifica perché l'acquisizione di dati di qualità è essenziale per le fasi dei dati di addestramento dell'IA, ma esiste un divario in termini di conoscenza che differenzia la qualità dai dati insufficienti.

Quando approfondisci i set di dati, noterai tonnellate di complessità e sottigliezze che spesso vengono trascurate. Abbiamo deciso di fare luce su questi argomenti meno trattati. Dopo aver letto questo articolo, avrai un'idea chiara di alcuni degli errori che stai commettendo durante la raccolta dei dati e di alcuni modi in cui potresti ottimizzare la qualità dei dati di allenamento dell'IA.

Iniziamo.

L'anatomia di un progetto di intelligenza artificiale

Per chi non lo sapesse, un progetto AI o ML (machine learning) è molto sistematico. È lineare e ha un flusso di lavoro solido.

L'anatomia di un progetto Ai Per farti un esempio, ecco come appare in senso generico:

  • Verifica teorica
  • Convalida del modello e punteggio del modello
  • Sviluppo dell'algoritmo
  • Preparazione dei dati di addestramento dell'IA
  • Distribuzione del modello
  • Allenamento algoritmico
  • Ottimizzazione post-distribuzione

Le statistiche rivelano che quasi il 78% di tutti i progetti di intelligenza artificiale si è bloccato in un punto o nell'altro prima di arrivare alla fase di implementazione. Mentre ci sono grandi scappatoie, errori logici o problemi di gestione del progetto da un lato, ci sono anche sottili errori ed errori che causano enormi interruzioni nei progetti. In questo post, stiamo per esplorare alcune delle sottigliezze più comuni.

Bias dei dati

La distorsione dei dati è l'introduzione volontaria o involontaria di fattori o elementi che distorcono sfavorevolmente i risultati verso o contro risultati specifici. Sfortunatamente, il pregiudizio è una preoccupazione grave nello spazio di formazione dell'IA.

Se ti sembra complicato, capisci che i sistemi di intelligenza artificiale non hanno una mente propria. Quindi, concetti astratti come etica, morale e altro non esistono. Sono intelligenti o funzionali solo quanto i concetti logici, matematici e statistici utilizzati nella loro progettazione. Quindi, quando gli umani svilupperanno questi tre, ci saranno ovviamente alcuni pregiudizi e favoritismi incorporati.

Bias è un concetto che non è direttamente associato all'IA ma a tutto il resto che lo circonda. Ciò significa che deriva maggiormente dall'intervento umano e potrebbe essere introdotto in un dato momento. Potrebbe essere quando un problema viene affrontato per probabili soluzioni, quando avviene la raccolta dei dati o quando i dati vengono preparati e introdotti in un modulo di intelligenza artificiale.

Possiamo eliminare completamente i pregiudizi?

Eliminare i pregiudizi è complicato. Una preferenza personale non è del tutto in bianco e nero. Vive nell'area grigia, ed è anche per questo che è soggettivo. Con pregiudizi, è difficile sottolineare l'equità olistica di qualsiasi tipo. Inoltre, il pregiudizio è anche difficile da individuare o identificare, proprio quando la mente è involontariamente incline a particolari credenze, stereotipi o pratiche.

Ecco perché gli esperti di intelligenza artificiale preparano i loro moduli considerando potenziali pregiudizi ed eliminandoli attraverso condizioni e contesti. Se fatto correttamente, l'inclinazione dei risultati può essere ridotta al minimo.

Parliamo oggi dei requisiti relativi ai dati di addestramento AI.

Qualità dei dati

La qualità dei dati è molto generica, ma quando guardi più in profondità, troverai diversi livelli sfumati. La qualità dei dati può consistere in quanto segue:

Qualità dei dati

  • Mancanza di disponibilità del volume stimato di dati
  • Assenza di dati rilevanti e contestuali
  • Assenza di dati recenti o aggiornati
  • L'abbondanza di dati che è inutilizzabile
  • Mancanza del tipo di dati richiesto, ad esempio testo anziché immagini e audio anziché video e altro
  • Pregiudizio
  • Clausole che limitano l'interoperabilità dei dati
  • Dati annotati male
  • Classificazione dei dati errata

Quasi il 96% degli specialisti di intelligenza artificiale ha problemi di qualità dei dati che si traducono in ore aggiuntive di ottimizzazione della qualità in modo che le macchine possano fornire risultati ottimali in modo efficace.

Dati non strutturati

I data scientist e gli esperti di intelligenza artificiale lavorano di più sui dati non strutturati rispetto alle loro controparti complete. Di conseguenza, una parte significativa del loro tempo viene spesa per dare un senso ai dati non strutturati e compilarli in un formato comprensibile alle macchine.

I dati non strutturati sono tutte le informazioni che non sono conformi a un formato, un modello o una struttura specifici. È disorganizzato e casuale. I dati non strutturati possono essere video, audio, immagini, immagini con testo, sondaggi, rapporti, presentazioni, promemoria o altre forme di informazioni. Le informazioni più rilevanti provenienti da set di dati non strutturati devono essere identificate e annotate manualmente da uno specialista. Quando lavori con dati non strutturati, hai due opzioni:

  • Dedichi più tempo alla pulizia dei dati
  • Accetta risultati distorti

Mancanza di PMI per l'annotazione di dati credibili

Di tutti i fattori di cui abbiamo discusso oggi, l'annotazione credibile dei dati è l'unica sottigliezza su cui abbiamo un controllo significativo. L'annotazione dei dati è una fase cruciale nello sviluppo dell'IA che determina cosa e come dovrebbero imparare. Dati annotati male o in modo errato potrebbero distorcere completamente i risultati. Allo stesso tempo, dati annotati con precisione potrebbero rendere i tuoi sistemi credibili e funzionali.

Ecco perché l'annotazione dei dati dovrebbe essere eseguita da PMI e veterani che hanno conoscenze di dominio. Ad esempio, i dati sanitari dovrebbero essere annotati da professionisti che hanno esperienza di lavoro con i dati di quel settore. Quindi, quando il modello viene distribuito in una situazione salvavita, si comporta all'altezza delle aspettative. Lo stesso vale per i prodotti nel settore immobiliare, eCommerce fintech e altri spazi di nicchia.

Avvolgere Up

Tutti questi fattori puntano in una direzione: non è consigliabile avventurarsi nello sviluppo dell'IA come unità autonoma. Invece, è un processo collaborativo, in cui è necessario che esperti di tutti i campi si uniscano per implementare quella soluzione perfetta.

Ecco perché ti consigliamo di metterti in contatto con dati collezione ed annotazione esperti come Shaip per rendere i tuoi prodotti e soluzioni più funzionali. Siamo consapevoli delle sottigliezze coinvolte nello sviluppo dell'IA e disponiamo di protocolli e controlli di qualità consapevoli per eliminarle istantaneamente.

Ottieni in toccare con noi per scoprire come la nostra esperienza può aiutare lo sviluppo del tuo prodotto AI.

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