دليل المبتدئين لجمع بيانات الذكاء الاصطناعي

كيف تؤثر البيانات السيئة على طموحاتك في مجال الذكاء الاصطناعي؟

لقد قمنا بإدراج مصادر البيانات الثلاثة الأكثر شيوعًا لسبب أنه سيكون لديك فكرة عن كيفية التعامل مع جمع البيانات وتحديد المصادر. ومع ذلك ، في هذه المرحلة ، يصبح من الضروري أيضًا أن تفهم أن قرارك يمكن أن يقرر دائمًا مصير حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

على غرار كيف يمكن لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي عالية الجودة أن تساعد نموذجك في تقديم نتائج دقيقة وفي الوقت المناسب ، يمكن أن تؤدي بيانات التدريب السيئة أيضًا إلى كسر نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك ، ونتائج الانحراف ، وإدخال التحيز ، وتقديم عواقب أخرى غير مرغوب فيها.

لكن لماذا يحدث هذا؟ أليس من المفترض أن تقوم أي بيانات بتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك وتحسينه؟ بصراحة لا. دعونا نفهم هذا أكثر.

البيانات السيئة - ما هي؟

البيانات السيئة هي أي بيانات غير ذات صلة أو غير صحيحة أو غير كاملة أو متحيزة. بفضل استراتيجيات جمع البيانات سيئة التحديد ، فإن معظم علماء البيانات و خبراء التعليقات التوضيحية يضطرون للعمل على البيانات السيئة.

الفرق بين البيانات غير المهيكلة والبيانات السيئة هو أن الرؤى في البيانات غير المهيكلة موجودة في كل مكان. لكن في جوهرها ، يمكن أن تكون مفيدة بغض النظر. من خلال قضاء وقت إضافي ، سيظل علماء البيانات قادرين على استخراج المعلومات ذات الصلة من مجموعات البيانات غير المهيكلة. ومع ذلك ، هذا ليس هو الحال مع البيانات السيئة. لا تحتوي مجموعات البيانات هذه على / رؤى أو معلومات محدودة ذات قيمة أو ذات صلة بمشروع الذكاء الاصطناعي أو أغراضه التدريبية.

لذلك ، عندما تقوم بمصدر مجموعات البيانات الخاصة بك من موارد مجانية أو لديك نقاط اتصال بيانات داخلية غير محكمة ، فمن المرجح أن تقوم بتنزيل أو إنشاء بيانات سيئة. عندما يعمل علماؤك على البيانات السيئة ، فأنت لا تهدر ساعات العمل فحسب ، بل تدفع أيضًا لإطلاق منتجك.

إذا كنت لا تزال غير واضح بشأن ما يمكن أن تفعله البيانات السيئة لطموحاتك ، فإليك قائمة سريعة:

• أنت تقضي ساعات لا تحصى في البحث عن البيانات السيئة وتضيع الساعات والجهد والمال على الموارد.
• قد تجلب لك البيانات السيئة مشاكل قانونية ، إذا لم يتم ملاحظتها ويمكن أن تقلل من كفاءة الذكاء الاصطناعي الخاص بك
  .
• عندما تدرب منتجك على بيانات سيئة بشكل مباشر ، فإنه يؤثر على تجربة المستخدم
• قد تؤدي البيانات السيئة إلى تحيز النتائج والاستنتاجات ، مما قد يؤدي إلى المزيد من ردود الفعل العكسية.

لذا ، إذا كنت تتساءل عما إذا كان هناك حل لهذا ، فهو موجود بالفعل.

مزودو بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي للإنقاذ

أحد الحلول الأساسية هو البحث عن بائع بيانات (مصادر مدفوعة). يضمن موفرو بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي أن ما تتلقاه دقيق وملائم وأن لديك مجموعات بيانات يتم تسليمها لك في شكل منظم. لست مضطرًا للمشاركة في متاعب الانتقال من بوابة إلى بوابة بحثًا عن مجموعات البيانات.

كل ما عليك فعله هو أخذ البيانات وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لتحقيق الكمال. مع ذلك ، نحن على يقين من أن سؤالك التالي يتعلق بالنفقات التي ينطوي عليها التعاون مع بائعي البيانات. نحن نتفهم أن بعضكم يعمل بالفعل على ميزانية ذهنية وهذا هو بالضبط ما نتجه إليه بعد ذلك.