شرح بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

تعمل التعليقات التوضيحية للبيانات عالية الجودة على تعزيز حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة

يعزز الذكاء الاصطناعي التفاعلات الشبيهة بالإنسان مع أنظمة الحوسبة ، بينما يسمح التعلم الآلي لهذه الآلات بتعلم تقليد الذكاء البشري من خلال كل تفاعل. ولكن ما الذي يدعم أدوات ML و AI المتقدمة للغاية هذه؟ شرح البيانات.

البيانات هي المادة الخام التي تدعم خوارزميات تعلم الآلة - فكلما زادت البيانات التي تستخدمها ، كان منتج الذكاء الاصطناعي أفضل. في حين أنه من الأهمية بمكان الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات ، فمن المهم بنفس القدر التأكد من أنها موصوفة بدقة لتحقيق نتائج مجدية. التعليق التوضيحي للبيانات هو قوة البيانات وراء أداء خوارزمية تعلم الآلة المتقدمة والموثوق والدقيق.

دور شرح البيانات في تدريب الذكاء الاصطناعي

يلعب شرح البيانات دورًا رئيسيًا في تدريب تعلم الآلة والنجاح الشامل لمشاريع الذكاء الاصطناعي. فهي تساعد في تحديد صور وبيانات وأهداف ومقاطع فيديو معينة وتسمياتها لتسهيل التعرف على الأنماط وتصنيف البيانات على الجهاز. إنها مهمة يقودها الإنسان والتي تدرب نموذج ML لعمل تنبؤات دقيقة.

إذا لم يتم تنفيذ التعليق التوضيحي للبيانات بدقة ، فلن تتمكن خوارزمية ML من ربط السمات بالكائنات بسهولة.

أهمية بيانات التدريب المشروحة لأنظمة الذكاء الاصطناعي

يتيح شرح البيانات الأداء الدقيق لنماذج ML. هناك ارتباط لا جدال فيه بين دقة ودقة شرح البيانات ونجاح مشروع الذكاء الاصطناعي.

من المتوقع أن تصل القيمة السوقية العالمية للذكاء الاصطناعي ، المقدرة بـ 119 مليار دولار في عام 2022 1,597 مليار دولار بحلول 2030، بمعدل نمو سنوي مركب بلغ 38٪ خلال الفترة. بينما يمر مشروع الذكاء الاصطناعي بأكمله بعدة خطوات حاسمة ، فإن مرحلة التعليقات التوضيحية للبيانات هي المكان الذي يكون فيه مشروعك في أهم مرحلة.

إن جمع البيانات من أجل البيانات لن يساعد مشروعك كثيرًا. أنت بحاجة إلى كميات هائلة من البيانات عالية الجودة وذات الصلة لتنفيذ مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك بنجاح. يتم إنفاق ما يقرب من 80٪ من وقتك في تطوير مشروع ML على المهام المتعلقة بالبيانات ، مثل وضع العلامات ، والتنقية ، والتجميع ، والتعريف ، والزيادة ، والتعليق التوضيحي.

يعد التعليق التوضيحي للبيانات أحد المجالات التي يتمتع فيها البشر بميزة على أجهزة الكمبيوتر لأننا نمتلك القدرة الفطرية على فك تشفير النوايا ، والخوض في الغموض ، وتصنيف المعلومات غير المؤكدة.

ما سبب أهمية التعليقات التوضيحية على البيانات؟

تعتمد قيمة ومصداقية حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك إلى حد كبير على جودة إدخال البيانات المستخدمة في تدريب النموذج.

لا يمكن للآلة معالجة الصور كما نفعل نحن ؛ يحتاجون إلى التدريب على التعرف على الأنماط من خلال التدريب. نظرًا لأن نماذج التعلم الآلي تلبي مجموعة واسعة من التطبيقات - الحلول المهمة مثل الرعاية الصحية والمركبات ذاتية القيادة - حيث يمكن أن يكون لأي خطأ في شرح البيانات تداعيات خطيرة.

يضمن التعليق التوضيحي للبيانات أن حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك يعمل بكامل طاقته. يتطلب تدريب نموذج ML لتفسير بيئته بدقة من خلال الأنماط والارتباطات ، وإجراء التنبؤات ، واتخاذ الإجراءات اللازمة ، تصنيفًا عاليًا وشروحًا بيانات التدريب. يوضح التعليق التوضيحي نموذج ML التنبؤ المطلوب عن طريق وضع علامات على الميزات الهامة في مجموعة البيانات وكتابتها وتسميتها.

الإشراف على التعلم

قبل أن نتعمق في شرح البيانات ، دعنا نكشف عن شرح البيانات من خلال التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.

تشير فئة فرعية من التعلم الآلي الخاضع للإشراف على التعلم الآلي إلى تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي بمساعدة مجموعة بيانات جيدة التسمية. في أسلوب التعلم الخاضع للإشراف ، تم بالفعل تمييز بعض البيانات وتعليقها بدقة. يستخدم نموذج ML ، عند تعرضه لبيانات جديدة ، بيانات التدريب للتوصل إلى تنبؤ دقيق يعتمد على البيانات المصنفة.

على سبيل المثال ، يتم تدريب نموذج ML على خزانة مليئة بأنواع مختلفة من الملابس. ستكون الخطوة الأولى في التدريب هي تدريب النموذج على أنواع مختلفة من الملابس باستخدام خصائص وسمات كل قطعة من القماش. بعد التدريب ، ستكون الآلة قادرة على تحديد قطع منفصلة من الملابس من خلال تطبيق المعرفة أو التدريب السابق. يمكن تصنيف التعلم الخاضع للإشراف إلى تصنيف (بناءً على الفئة) وانحدار (بناءً على القيمة الحقيقية).

كيف يؤثر تعليق البيانات على أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي

وسم بيانات التدريب بالذكاء الاصطناعي البيانات ليست كيانًا واحدًا أبدًا - فهي تتخذ أشكالًا مختلفة - نصًا وفيديو وصورة. وغني عن القول أن شرح البيانات يأتي بأشكال مختلفة.

لكي يفهم الجهاز الكيانات المختلفة ويحددها بدقة ، من المهم التأكيد على جودة تمييز الكيانات المسماة. خطأ واحد في وضع العلامات والتعليقات التوضيحية ، ولم يتمكن ML من التمييز بين Amazon - متجر التجارة الإلكترونية أو النهر أو ببغاء.

إلى جانب ذلك ، يساعد التعليق التوضيحي للبيانات الآلات على التعرف على النوايا الدقيقة - وهي جودة تأتي بشكل طبيعي للبشر. نتواصل بشكل مختلف ، ويفهم البشر كلاً من الأفكار المعبر عنها صراحةً والرسائل الضمنية. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون ردود أو مراجعات وسائل التواصل الاجتماعي إيجابية وسلبية ، ويجب أن يكون ML قادرًا على فهم كليهما. 'مكان عظيم. سيزور مرة أخرى. إنها عبارة إيجابية بينما "يا له من مكان عظيم كانت عليه من قبل! اعتدنا أن نحب هذا المكان! " سلبية ، ويمكن للتعليقات التوضيحية البشرية أن تجعل هذه العملية أسهل بكثير.

التحديات في شرح البيانات وكيفية التغلب عليها

التحديان الرئيسيان في شرح البيانات هما التكلفة والدقة.

الحاجة إلى بيانات عالية الدقة: يعتمد مصير مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على جودة البيانات المشروحة. يجب تغذية نماذج ML و AI باستمرار ببيانات جيدة التصنيف يمكنها تدريب النموذج على التعرف على الارتباط بين المتغيرات.

الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات: جميع نماذج ML و AI تزدهر على مجموعات البيانات الكبيرة - يحتاج مشروع ML الفردي إلى آلاف العناصر المصنفة على الأقل.

الحاجة إلى الموارد: تعتمد مشاريع الذكاء الاصطناعي على الموارد ، سواء من حيث التكلفة والوقت والقوى العاملة. بدون أيٍّ من هذين الأمرين ، يمكن أن تصبح جودة مشروع التعليقات التوضيحية للبيانات الخاصة بك غير صحيحة.

[اقرأ أيضًا: تعليق توضيحي للفيديو لتعلم الآلة ]

أفضل الممارسات في شرح البيانات

تتضح قيمة شرح البيانات في تأثيره على نتيجة مشروع الذكاء الاصطناعي. إذا كانت مجموعة البيانات التي تدرب عليها نماذج ML مليئة بالتناقضات أو المنحازة أو غير المتوازنة أو التالفة ، فقد يكون حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك فاشلاً. بالإضافة إلى ذلك ، إذا كانت التسميات خاطئة وكان التعليق التوضيحي غير متسق ، فإن حل الذكاء الاصطناعي أيضًا سيؤدي إلى تنبؤات غير دقيقة. إذن ، ما هي أفضل الممارسات في شرح البيانات؟

تلميحات حول شرح البيانات بكفاءة وفعالية

  • تأكد من أن تسميات البيانات التي تقوم بإنشائها محددة ومتسقة مع احتياجات المشروع ومع ذلك فهي عامة بما يكفي لتلبية جميع الاختلافات الممكنة.
  • ضع تعليقات توضيحية على كميات كبيرة من البيانات اللازمة لتدريب نموذج التعلم الآلي. كلما زادت البيانات التي تشرحها ، كانت نتيجة تدريب النموذج أفضل.
  • تقطع إرشادات التعليقات التوضيحية على البيانات شوطًا طويلاً في وضع معايير الجودة وضمان الاتساق في جميع أنحاء المشروع وعبر العديد من المعلقين.
  • نظرًا لأن التعليقات التوضيحية للبيانات يمكن أن تكون مكلفة وتعتمد على القوى العاملة ، فإن التحقق من مجموعات البيانات المحددة مسبقًا من مزودي الخدمة أمر منطقي.
  • للمساعدة في شرح البيانات الدقيقة والتدريب ، استفد من كفاءات الإنسان في الحلقة لتحقيق التنوع والتعامل مع الحالات الحرجة جنبًا إلى جنب مع إمكانيات برنامج التعليقات التوضيحية.
  • امنح الأولوية للجودة عن طريق اختبار التعليقات التوضيحية للتأكد من امتثال الجودة والدقة والاتساق.

أهمية مراقبة الجودة في عملية التعليق التوضيحي

جودة التعليقات التوضيحية للبيانات التعليقات التوضيحية للبيانات عالية الجودة هي شريان الحياة لحلول الذكاء الاصطناعي عالية الأداء. تساعد مجموعات البيانات المشروحة جيدًا أنظمة الذكاء الاصطناعي على الأداء الجيد الذي لا تشوبه شائبة ، حتى في بيئة فوضوية. وبالمثل ، فإن العكس صحيح أيضًا. ستؤدي مجموعة البيانات المليئة بالتعليقات التوضيحية غير الدقيقة إلى طرح حلول غير متسقة.

لذلك ، تلعب مراقبة الجودة في الصورة ، ووضع العلامات على الفيديو ، والتعليقات التوضيحية دورًا مهمًا في نتيجة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، فإن الحفاظ على معايير مراقبة عالية الجودة طوال عملية التعليقات التوضيحية يمثل تحديًا للشركات الصغيرة والكبيرة الحجم. قد يكون من الصعب تقييم الاتساق في الجودة والحفاظ عليه من الاعتماد على أنواع مختلفة من أدوات التعليقات التوضيحية والقوى العاملة المتنوعة للتعليقات التوضيحية.

يعد الحفاظ على جودة المعلقين التوضيحيين لبيانات العمل الموزعة أو عن بُعد أمرًا صعبًا ، خاصة بالنسبة لأولئك الذين ليسوا على دراية بالمعايير المطلوبة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يستغرق استكشاف الأخطاء وإصلاحها أو تصحيح الخطأ وقتًا حيث يجب تحديده عبر القوى العاملة الموزعة.

سيكون الحل هو تدريب المعلقين ، وإشراك مشرف ، أو جعل العديد من المعلقين على البيانات ينظرون ويراجعون أقرانهم للتأكد من دقة التعليقات التوضيحية لمجموعة البيانات. أخيرًا ، اختبار المعلقين بانتظام على معرفتهم بالمعايير.

دور المعلقين وكيفية اختيار المعلقين المناسبين لبياناتك

المعلقون البشريون هم مفتاح نجاح مشروع الذكاء الاصطناعي. يضمن المعلقون على البيانات أن البيانات دقيقة ومتسقة وموثوق بها ، حيث يمكنهم توفير السياق وفهم النية ووضع الأساس للحقائق الأساسية في البيانات.

يتم شرح بعض البيانات بشكل مصطنع أو تلقائيًا بمساعدة حلول الأتمتة بدرجة معقولة من الموثوقية. على سبيل المثال ، يمكنك تنزيل مئات الآلاف من صور المنازل من Google وتحويلها إلى مجموعة بيانات. ومع ذلك ، لا يمكن تحديد دقة مجموعة البيانات بشكل موثوق إلا بعد أن يبدأ النموذج في الأداء.

قد تجعل الأتمتة المؤتمتة الأمور أسهل وأسرع ، ولكنها بلا شك أقل دقة. على الجانب الآخر ، يمكن أن يكون المعلق البشري أبطأ وأكثر تكلفة ، لكنه أكثر دقة.

يمكن للمعلقين على البيانات البشرية التعليق على البيانات وتصنيفها بناءً على خبرتهم في الموضوع ، والمعرفة الفطرية ، والتدريب المحدد. تحدد التعليقات التوضيحية على البيانات الدقة والدقة والاتساق.

[اقرأ أيضًا: دليل المبتدئين إلى شرح البيانات: النصائح وأفضل الممارسات ]

وفي الختام

لإنشاء مشروع AI عالي الأداء ، تحتاج إلى بيانات تدريب مشروحة عالية الجودة. في حين أن الحصول على بيانات مشروحة جيدًا باستمرار قد يستغرق وقتًا ويستهلك الموارد - حتى بالنسبة للشركات الكبيرة - يكمن الحل في البحث عن خدمات مزودي خدمة التعليقات التوضيحية للبيانات مثل Shaip. في Shaip ، نساعدك على توسيع نطاق قدراتك في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال خدماتنا المتخصصة في التعليقات التوضيحية للبيانات من خلال تلبية متطلبات السوق والعملاء.

شارك الاجتماعية