كان المفهوم المستقبلي الذي يعود تاريخه إلى أوائل الستينيات من القرن الماضي ينتظر لحظة تغيير اللعبة هذه لتصبح ليس فقط سائدة ولكن لا مفر منها أيضًا. نعم ، نحن نتحدث عن صعود البيانات الضخمة وكيف جعل هذا من الممكن لمفهوم شديد التعقيد مثل الذكاء الاصطناعي (AI) أن يصبح ظاهرة عالمية.
يجب أن تعطينا هذه الحقيقة تلميحًا إلى أن الذكاء الاصطناعي غير مكتمل أو بالأحرى مستحيل بدون البيانات وطرق إنشائها وتخزينها وإدارتها. ومثل جميع المبادئ عالمية ، هذا صحيح في مجال الذكاء الاصطناعي أيضًا. لكي يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي بسلاسة ويقدم نتائج دقيقة وفي الوقت المناسب وذات صلة ، يجب تدريبه باستخدام بيانات عالية الجودة.
ومع ذلك ، فإن هذا الشرط المحدد هو ما تجد الشركات من جميع الأحجام والمقاييس صعوبة في محاربتها. على الرغم من عدم وجود ندرة في الأفكار والحلول لمشاكل العالم الحقيقي التي يمكن حلها بواسطة الذكاء الاصطناعي ، إلا أن معظمها موجود (أو موجود) على الورق. عندما يتعلق الأمر بالتطبيق العملي لتنفيذها ، يصبح توفر البيانات وجودتها الجيدة عائقًا أساسيًا.
لذلك ، إذا كنت جديدًا في مجال الذكاء الاصطناعي وتتساءل عن كيفية تأثير جودة البيانات على نتائج الذكاء الاصطناعي وأداء الحلول ، فإليك كتابة شاملة. ولكن قبل ذلك ، دعونا نفهم بسرعة سبب أهمية البيانات عالية الجودة لتحقيق الأداء الأمثل للذكاء الاصطناعي.
دور بيانات الجودة في أداء الذكاء الاصطناعي
- تضمن البيانات عالية الجودة دقة النتائج أو النتائج وأنها تحل غرضًا أو مشكلة حقيقية.
- قد يؤدي عدم وجود بيانات جيدة الجودة إلى عواقب قانونية ومالية غير مرغوب فيها لأصحاب الأعمال.
- يمكن للبيانات عالية الجودة أن تحسن باستمرار عملية التعلم لنماذج الذكاء الاصطناعي.
- لتطوير النماذج التنبؤية ، البيانات عالية الجودة أمر لا مفر منه.
5 طرق يمكن أن تؤثر فيها جودة البيانات على حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك
بيانات سيئة
الآن ، البيانات السيئة هي مصطلح شامل يمكن استخدامه لوصف مجموعات البيانات غير المكتملة أو غير الملائمة أو المصنفة بشكل غير دقيق. إن ظهور أي من هذه النماذج أو جميعها يفسد في النهاية نماذج الذكاء الاصطناعي. تعد نظافة البيانات عاملاً حاسمًا في طيف تدريب الذكاء الاصطناعي ، وكلما زاد تزويد نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك ببيانات سيئة ، كلما جعلتها غير مجدية.
لإعطائك فكرة سريعة عن تأثير البيانات السيئة ، افهم أن العديد من المؤسسات الكبيرة لا يمكنها الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي لإمكاناتها الكاملة على الرغم من امتلاك عقود من بيانات العملاء والأعمال. السبب - معظمها كانت بيانات سيئة.
تحيز البيانات
بصرف النظر عن البيانات السيئة ومفاهيمها الفرعية ، هناك قلق آخر مبتلى يسمى التحيز. هذا شيء تكافح الشركات والشركات في جميع أنحاء العالم لمعالجته وإصلاحه. بكلمات بسيطة ، تحيز البيانات هو الميل الطبيعي لمجموعات البيانات نحو معتقد معين ، أو أيديولوجية ، أو شريحة ، أو ديموغرافيات ، أو مفاهيم مجردة أخرى.
يعد تحيز البيانات خطرًا على مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك والأعمال التجارية في نهاية المطاف بعدة طرق. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على البيانات المتحيزة أن تنشر نتائج مواتية أو غير مواتية لعناصر أو كيانات أو طبقات معينة من المجتمع.
أيضًا ، يكون تحيز البيانات في الغالب لا إراديًا ، وينبع من المعتقدات البشرية الفطرية والأيديولوجيات والميول والفهم. نتيجة لذلك ، يمكن أن يتسرب تحيز البيانات إلى أي مرحلة من مراحل تدريب الذكاء الاصطناعي مثل جمع البيانات وتطوير الخوارزمية والتدريب النموذجي وغير ذلك. يمكن أن يساعدك وجود خبير مخصص أو تعيين فريق من متخصصي ضمان الجودة في التخفيف من تحيز البيانات من نظامك.
حجم البيانات
هناك جانبان لهذا:
- امتلاك كميات هائلة من البيانات
- ولديها القليل من البيانات
كلاهما يؤثر على جودة نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. على الرغم من أنه قد يبدو أن امتلاك كميات هائلة من البيانات أمر جيد ، فقد اتضح أنه ليس كذلك. عند إنشاء كميات كبيرة من البيانات ، ينتهي الأمر بمعظمها إلى كونها غير مهمة أو غير ذات صلة أو غير كاملة - بيانات سيئة. من ناحية أخرى ، فإن وجود القليل جدًا من البيانات يجعل عملية التدريب على الذكاء الاصطناعي غير فعالة لأن نماذج التعلم غير الخاضعة للإشراف لا يمكن أن تعمل بشكل صحيح مع عدد قليل جدًا من مجموعات البيانات.
تكشف الإحصائيات أنه على الرغم من أن 75٪ من الشركات في جميع أنحاء العالم تهدف إلى تطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي لأعمالهم ، فإن 15٪ فقط منهم تمكنوا من القيام بذلك بسبب عدم توفر النوع المناسب وحجم البيانات. لذلك ، فإن الطريقة المثلى لضمان الحجم الأمثل للبيانات لمشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك هي الاستعانة بمصادر خارجية لعملية الاستعانة بمصادر خارجية.
البيانات موجودة في الصوامع
لذا ، إذا كان لدي حجم كافٍ من البيانات ، فهل تم حل مشكلتي؟
حسنًا ، الإجابة هي أن الأمر يعتمد وهذا هو السبب في أن هذا هو الوقت المثالي لتسليط الضوء على ما يسمى بالبيانات الصوامع. البيانات الموجودة في الأماكن أو السلطات المعزولة سيئة مثل عدم وجود بيانات. بمعنى ، يجب أن يكون الوصول إلى بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة بك سهلًا لجميع أصحاب المصلحة. يؤدي الافتقار إلى إمكانية التشغيل البيني أو الوصول إلى مجموعات البيانات إلى ضعف جودة النتائج أو ما هو أسوأ من ذلك ، عدم كفاية الحجم لبدء عملية التدريب.
مخاوف التعليقات التوضيحية على البيانات
شرح البيانات هي تلك المرحلة في تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي التي تملي على الآلات وخوارزمياتها التي تعمل بالطاقة لفهم ما يتم تغذيته لهم. الآلة عبارة عن صندوق بغض النظر عما إذا كانت في وضع التشغيل أو الإيقاف. لغرس وظيفة مشابهة للدماغ ، يتم تطوير الخوارزميات ونشرها. ولكن لكي تعمل هذه الخوارزميات بشكل صحيح ، يجب تشغيل الخلايا العصبية في شكل معلومات وصفية من خلال شرح البيانات ونقلها إلى الخوارزميات. هذا هو بالضبط الوقت الذي تبدأ فيه الآلات في فهم ما يتعين عليها رؤيته والوصول إليه ومعالجته وما يجب عليهم فعله في المقام الأول.
يمكن لمجموعات البيانات ذات التعليقات التوضيحية السيئة أن تجعل الآلات تنحرف عما هو صحيح وتدفعها لتقديم نتائج منحرفة. كما أن نماذج وسم البيانات الخاطئة تجعل جميع العمليات السابقة مثل جمع البيانات وتنظيفها وتجميعها غير ذات صلة عن طريق إجبار الآلات على معالجة مجموعات البيانات بشكل خاطئ. لذلك ، يجب توخي العناية المثلى لضمان تقديم تعليقات توضيحية للبيانات من قبل الخبراء أو الشركات الصغيرة والمتوسطة ، الذين يعرفون ما يفعلونه.
في المخص:
لا يمكننا إعادة التأكيد على أهمية البيانات عالية الجودة من أجل الأداء السلس لنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. لذلك ، إذا كنت تطور حلاً يعمل بالذكاء الاصطناعي ، فاستغرق الوقت المطلوب للعمل على التخلص من هذه الحالات من عملياتك. اعمل مع بائعي البيانات والخبراء وافعل كل ما يلزم لضمان تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك فقط من خلال بيانات عالية الجودة.
حظا طيبا وفقك الله!
