تعتبر عملية جمع بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي أمرًا حتميًا وصعبًا. لا توجد طريقة يمكننا من خلالها تخطي هذا الجزء والوصول مباشرة إلى النقطة التي يبدأ فيها نموذجنا في إخراج نتائج ذات مغزى (أو النتائج في المقام الأول). إنه منهجي ومترابط.
نظرًا لأن أغراض وحالات استخدام حلول الذكاء الاصطناعي المعاصرة أصبحت أكثر تخصصًا ، فهناك طلب متزايد على حلول مصقولة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي. مع الشركات والشركات الناشئة التي تغامر بالخروج إلى مناطق وقطاعات سوق جديدة ، فإنها تبدأ في العمل في مساحات لم يتم استكشافها من قبل. هذا يجعل جمع بيانات الذكاء الاصطناعي كل ذلك أكثر تعقيدًا ومملة.
في حين أن الطريق إلى الأمام شاق بالتأكيد ، إلا أنه يمكن تبسيطه باتباع نهج استراتيجي. باستخدام خطة جيدة التخطيط ، يمكنك تبسيط ملف جمع بيانات الذكاء الاصطناعي عملية وجعلها بسيطة لجميع المعنيين. كل ما عليك فعله هو توضيح متطلباتك والإجابة على بعض الأسئلة.
ما هم؟ هيا نكتشف.
الدليل الإرشادي لجمع بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي
ما هي البيانات التي تحتاجها؟
هذا هو السؤال الأول الذي تحتاج إلى إجابته لتجميع مجموعات بيانات ذات مغزى وبناء نموذج ذكاء اصطناعي مجزي. يعتمد نوع البيانات التي تحتاجها على مشكلة العالم الحقيقي التي تنوي حلها.
هل تقوم بتطوير مساعد افتراضي؟ يتلخص نوع البيانات التي تطلبها في بيانات الكلام التي تحتوي على مجموعة متنوعة من اللهجات والعواطف والأعمار واللغات والتعديلات والنطق والمزيد من جمهورك.
إذا كنت تقوم بتطوير روبوت محادثة لأحد حلول التكنولوجيا المالية ، فأنت تحتاج إلى بيانات تستند إلى النص مع مزيج جيد من السياقات ، والدلالات ، والسخرية ، والنحو النحوي ، وعلامات الترقيم ، والمزيد.
في بعض الأحيان ، قد تحتاج أيضًا إلى مزيج من أنواع متعددة من البيانات بناءً على المشكلة التي تحلها وكيفية حلها. على سبيل المثال ، قد يتطلب نموذج الذكاء الاصطناعي لصحة معدات تتبع نظام إنترنت الأشياء صورًا ولقطات من رؤية الكمبيوتر لاكتشاف الأعطال واستخدام البيانات التاريخية مثل النصوص والإحصائيات والجداول الزمنية لمعالجتها معًا والتنبؤ بالنتائج بدقة.
-
ما هو مصدر بياناتك؟
مصادر بيانات ML أمر صعب ومعقد. يؤثر هذا بشكل مباشر على النتائج التي ستقدمها نماذجك في المستقبل ويجب توخي الحذر في هذه المرحلة لإنشاء مصادر بيانات ونقاط اتصال محددة جيدًا.
لبدء استخدام مصادر البيانات ، يمكنك البحث عن نقاط اتصال إنشاء البيانات الداخلية. يتم تحديد مصادر البيانات هذه من خلال عملك ولشركتك. بمعنى ، إنها ذات صلة بحالة الاستخدام الخاصة بك.
إذا لم يكن لديك مورد داخلي أو إذا كنت بحاجة إلى مصادر بيانات إضافية ، فيمكنك التحقق من الموارد المجانية مثل الأرشيف ومجموعات البيانات العامة ومحركات البحث والمزيد. بصرف النظر عن هذه المصادر ، لديك أيضًا بائعو البيانات ، الذين يمكنهم الحصول على بياناتك المطلوبة وتسليمها إليك بشكل توضيحي تمامًا.
عندما تقرر مصدر البيانات ، ضع في اعتبارك أنك ستحتاج إلى وحدات تخزين بعد أحجام البيانات على المدى الطويل وأن معظم مجموعات البيانات غير منظمة ، فهي أولية وفي كل مكان.
لتجنب مثل هذه المشكلات ، عادةً ما تصدر معظم الشركات مجموعات البيانات الخاصة بها من البائعين ، الذين يقدمون ملفات جاهزة للماكينة تم تصنيفها بدقة من قبل الشركات الصغيرة والمتوسطة الخاصة بالصناعة.
-
كم الثمن؟ - حجم البيانات التي تحتاجها؟
لنقم بتمديد المؤشر الأخير أكثر من ذلك بقليل. سيتم تحسين نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك للحصول على نتائج دقيقة فقط عندما يتم تدريبه باستمرار مع حجم أكبر من مجموعات البيانات السياقية. هذا يعني أنك ستحتاج إلى حجم هائل من البيانات. بقدر ما يتعلق الأمر ببيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي ، لا يوجد شيء اسمه الكثير من البيانات.
لذلك ، لا يوجد حد أقصى ولكن إذا كان عليك حقًا تحديد حجم البيانات التي تحتاجها ، فيمكنك استخدام الميزانية كعامل حاسم. ميزانية تدريب الذكاء الاصطناعي هي لعبة كرة مختلفة تمامًا وقد قمنا بتغطية الموضوع هنا. يمكنك التحقق من ذلك والحصول على فكرة عن كيفية التعامل مع حجم البيانات والنفقات وتحقيق التوازن بينهما.
-
المتطلبات التنظيمية لجمع البيانات
تملي الأخلاق والفطرة السليمة حقيقة أن مصادر البيانات يجب أن تكون من مصادر نظيفة. يكون هذا أكثر أهمية عند تطوير نموذج ذكاء اصطناعي باستخدام بيانات الرعاية الصحية وبيانات التكنولوجيا المالية وغيرها من البيانات الحساسة. بمجرد تحديد مصدر مجموعات البيانات الخاصة بك ، قم بتنفيذ البروتوكولات التنظيمية والامتثال مثل GDPRومعايير HIPAA والمعايير الأخرى ذات الصلة لضمان أن بياناتك نظيفة وخالية من الجوانب القانونية.إذا كنت تحصل على بياناتك من البائعين ، فابحث أيضًا عن امتثال مماثل. لا ينبغي في أي وقت اختراق المعلومات الحساسة الخاصة بالعميل أو المستخدم. يجب إلغاء تعريف البيانات قبل إدخالها في نماذج التعلم الآلي.
-
التعامل مع انحياز البيانات
يمكن لتحيز البيانات أن يقتل نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك ببطء. اعتبره سمًا بطيئًا لا يتم اكتشافه إلا بمرور الوقت. يتسلل التحيز من مصادر لا إرادية وغامضة ويمكنه تخطي الرادار بسهولة. عندما يكون لديك بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي منحازة ، نتائجك منحرفة وغالبًا ما تكون من جانب واحد.
لتجنب مثل هذه الحالات ، تأكد من أن البيانات التي تجمعها متنوعة قدر الإمكان. على سبيل المثال ، إذا كنت تقوم بتجميع مجموعات بيانات الكلام ، فقم بتضمين مجموعات البيانات من الأعراق المتعددة ، والأجناس ، والفئات العمرية ، والثقافات ، واللهجات ، والمزيد لاستيعاب الأنواع المتنوعة من الأشخاص الذين قد ينتهي بهم الأمر باستخدام خدماتك. كلما كانت بياناتك أكثر ثراءً وتنوعًا ، من المرجح أن تكون أقل تحيزًا.
-
اختيار بائع جمع البيانات المناسب
بمجرد اختيار الاستعانة بمصادر خارجية لجمع البيانات ، عليك أولاً أن تقرر من الذي ستعهد إليه بمصادر خارجية. يمتلك بائع جمع البيانات المناسب مجموعة قوية وعملية تعاون شفافة ويقدم خدمات قابلة للتطوير. الملاءمة المثالية هي أيضًا المصدر الذي يُصدر بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي ويضمن الالتزام بكل امتثال. قد تؤدي العملية التي تستغرق وقتًا طويلاً إلى إطالة أمد عملية تطوير الذكاء الاصطناعي إذا اخترت التعاون مع البائع الخطأ.
لذا ، انظر إلى أعمالهم السابقة ، وتحقق مما إذا كانوا قد عملوا في قطاع الصناعة أو السوق الذي ستغامر به ، وقم بتقييم التزامهم ، واحصل على عينات مدفوعة لمعرفة ما إذا كان البائع هو الشريك المثالي لطموحاتك في مجال الذكاء الاصطناعي. كرر العملية حتى تجد الخيار الصحيح.
تملي الأخلاق والفطرة السليمة حقيقة أن مصادر البيانات يجب أن تكون من مصادر نظيفة. يكون هذا أكثر أهمية عند تطوير نموذج ذكاء اصطناعي باستخدام بيانات الرعاية الصحية وبيانات التكنولوجيا المالية وغيرها من البيانات الحساسة. بمجرد تحديد مصدر مجموعات البيانات الخاصة بك ، قم بتنفيذ البروتوكولات التنظيمية والامتثال مثل في المخص:
يتلخص جمع بيانات الذكاء الاصطناعي في هذه الأسئلة ، وعندما يتم فرز هذه المؤشرات ، يمكنك التأكد من حقيقة أن نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك سيشكل الطريقة التي تريدها. فقط لا تتخذ قرارات متسرعة. يستغرق تطوير النموذج المثالي للذكاء الاصطناعي سنوات ولكن دقائق فقط لجلب النقد إليه. تجنب هذه باستخدام إرشاداتنا.
حظا طيبا وفقك الله!
