مفهوم نقص بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي معقد ومتطور. مصدر قلق كبير هو أن العالم الرقمي الحديث قد يحتاج إلى بيانات جيدة وموثوقة وفعالة. في حين أن كمية البيانات التي يتم إنشاؤها في جميع أنحاء العالم تتزايد بسرعة ، إلا أن هناك مجالات أو أنواع معينة من البيانات قد يوجد فيها نقص أو قيود. على الرغم من صعوبة التنبؤ بالمستقبل ، إلا أن الاتجاهات والإحصاءات تشير إلى أننا قد نواجه نقصًا متعلقًا بالبيانات في مناطق معينة.
تلعب بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي دورًا حيويًا في تطوير نماذج التعلم الآلي وفعاليتها. يتم الاستفادة من بيانات التدريب لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، وتمكينها من تعلم الأنماط ، والتنبؤ ، وأداء المهام المختلفة في مختلف الصناعات الحديثة.
[اقرأ أيضًا: كيفية اختيار مزود بيانات تدريب AI المناسب?]
ماذا تقترح الاتجاهات بشأن نقص البيانات؟
ليس هناك شك في أن البيانات ذات أهمية قصوى في عالم اليوم. ومع ذلك ، لا يمكن الوصول بسهولة إلى جميع البيانات أو استخدامها أو تصنيفها لأغراض تدريب محددة على الذكاء الاصطناعي.
عصر يشير إلى أن اتجاه التطوير السريع لنماذج ML التي تعتمد على مجموعات البيانات الضخمة قد يتباطأ إذا لم يتم توفير مصادر بيانات جديدة ، أو لم تتحسن كفاءة البيانات بشكل كبير.
يعتقد DeepMind أن مجموعات البيانات عالية الجودة بدلاً من المعلمات يجب أن تدفع الابتكار في التعلم الآلي. يتم استخدام ما يقرب من 4.6 إلى 17.2 تريليون رمز بشكل عام لتدريب النماذج وفقًا لتقدير العصر.
من الأهمية بمكان للشركات التي ترغب في استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في أعمالها أن تدرك أنها بحاجة إلى الاستفادة من مزودي بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي الموثوق بهم لتحقيق النتائج المرجوة. يمكن لمقدمي بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي التركيز على البيانات غير المسماة المتوفرة في صناعتك واستخدامها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر فعالية.
كيف تتغلب على نقص البيانات؟
يمكن للمؤسسات التغلب على تحديات نقص بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والبيانات التركيبية. يمكن أن يؤدي القيام بذلك إلى تحسين أداء وتعميم نماذج الذكاء الاصطناعي. إليك كيف يمكن أن تساعد هذه الأساليب:
الذكاء الاصطناعي التوليدي
يمكن للعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ، مثل شبكات GAN (شبكات الخصومة التوليدية) ، إنشاء بيانات تركيبية تشبه البيانات الفعلية إلى حد كبير. تتكون شبكات GAN من شبكة مولد تتعلم كيفية إنشاء عينات جديدة وشبكة مميزة تميز بين العينات الحقيقية والاصطناعية.
توليد البيانات التركيبية
يمكن إنشاء البيانات التركيبية باستخدام خوارزميات أو عمليات محاكاة أو نماذج قائمة على القواعد تحاكي سيناريوهات العالم الحقيقي. هذا النهج مفيد عندما تكون البيانات المطلوبة باهظة الثمن. على سبيل المثال ، يمكن إنشاء بيانات تركيبية في تطوير المركبات المستقلة لمحاكاة سيناريوهات القيادة المختلفة ، مما يسمح بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في مواقف مختلفة.
نهج هجين لتطوير البيانات
تجمع الأساليب الهجينة بين البيانات الحقيقية والتركيبية للتغلب على نقص بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي. يمكن استكمال البيانات الحقيقية ببيانات تركيبية لزيادة تنوع وحجم مجموعة بيانات التدريب. يتيح هذا المزيج للنماذج التعلم من أمثلة العالم الحقيقي والاختلافات التركيبية ، مما يوفر فهمًا أكثر شمولاً للمهمة.
ضمان جودة البيانات
عند استخدام البيانات التركيبية ، فإن التأكد من أن البيانات التي تم إنشاؤها ذات جودة كافية وتمثل بدقة التوزيع في العالم الحقيقي أمر حيوي. يمكن أن تضمن تقنيات ضمان جودة البيانات ، مثل التحقق الشامل والاختبار ، أن البيانات التركيبية تتوافق مع الخصائص المرغوبة ومناسبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
الكشف عن فوائد البيانات التركيبية
توفر البيانات التركيبية المرونة والقابلية للتوسع وتعزز حماية الخصوصية مع توفير موارد التدريب والاختبار وتطوير الخوارزمية. فيما يلي بعض مزاياها:
كفاءة عالية من حيث التكلفة
يعد جمع بيانات العالم الحقيقي والتعليق عليها بكميات كبيرة عملية أكثر تكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً. ومع ذلك ، يمكن إنشاء البيانات اللازمة لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بالمجال بتكلفة أقل بكثير من خلال الاستفادة من البيانات التركيبية ، ويمكن تحقيق النتائج المرجوة.
توافر البيانات
البيانات التركيبية تعالج قضية ندرة البيانات من خلال تقديم أمثلة تدريبية إضافية. يسمح للمؤسسات بإنشاء كميات كبيرة من البيانات بسرعة والمساعدة في التغلب على التحدي المتمثل في جمع بيانات العالم الحقيقي.
الحفاظ على الخصوصية
يمكن استخدام البيانات التركيبية لحماية المعلومات الحساسة للأفراد والمؤسسات. باستخدام البيانات التركيبية التي تم إنشاؤها عن طريق الحفاظ على الخصائص الإحصائية وأنماط البيانات الأصلية بدلاً من البيانات الحقيقية ، يمكن نقل المعلومات بسلاسة دون المساس بالخصوصية الفردية.
تنوع البيانات
يمكن إنشاء البيانات الاصطناعية مع اختلافات محددة ، مما يسمح بتنوع متزايد في مجموعة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي. يساعد هذا التنوع نماذج الذكاء الاصطناعي على التعلم من مجموعة واسعة من السيناريوهات ، وتحسين التعميم والأداء عند تطبيقها على مواقف العالم الحقيقي.
محاكاة السيناريو
تعتبر البيانات التركيبية ذات قيمة عند محاكاة سيناريوهات أو بيئات معينة. على سبيل المثال ، يمكن استخدام البيانات التركيبية في القيادة الذاتية لإنشاء بيئات افتراضية ومحاكاة ظروف القيادة المختلفة وتخطيطات الطرق وظروف الطقس. يتيح ذلك تدريبًا قويًا على نماذج الذكاء الاصطناعي قبل النشر في العالم الحقيقي.
وفي الختام
بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية في القضاء على تحديات نقص بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي. تتيح بيانات التدريب المتنوعة تطوير نماذج ذكاء اصطناعي دقيقة وقوية وقابلة للتكيف يمكنها تحسين أداء تدفقات العمل المطلوبة بشكل كبير. ومن ثم ، فإن مستقبل نقص بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي سيعتمد على عوامل مختلفة ، بما في ذلك التطورات في تقنيات جمع البيانات ، وتوليف البيانات ، وممارسات مشاركة البيانات ، ولوائح الخصوصية. لمعرفة المزيد حول بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي ، اتصل بفريقنا.
