شرح البيانات

ضمان دقة شرح البيانات لمشاريع الذكاء الاصطناعي

تم بناء حل قوي قائم على الذكاء الاصطناعي على البيانات - ليس فقط أي بيانات ولكن بيانات عالية الجودة ومُعلَّقة بدقة. فقط أفضل البيانات وأكثرها دقة هي التي يمكنها تشغيل مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك ، وسيكون لنقاء البيانات هذا تأثير كبير على نتيجة المشروع.

غالبًا ما نطلق على البيانات اسم الوقود لمشاريع الذكاء الاصطناعي ، ولكن لن تفعل أي بيانات فقط. إذا كنت بحاجة إلى وقود الصواريخ لمساعدة مشروعك في تحقيق الإقلاع ، فلا يمكنك وضع الزيت الخام في الخزان. بدلاً من ذلك ، يجب تحسين البيانات (مثل الوقود) بعناية لضمان أن المعلومات عالية الجودة فقط هي التي تدعم مشروعك. تسمى عملية التحسين هذه التعليقات التوضيحية للبيانات ، وهناك عدد غير قليل من المفاهيم الخاطئة المستمرة حولها.

تحديد جودة بيانات التدريب في التعليقات التوضيحية

نحن نعلم أن جودة البيانات تحدث فرقًا كبيرًا في نتائج مشروع الذكاء الاصطناعي. استندت بعض أفضل نماذج ML وأكثرها أداءً إلى مجموعات بيانات مفصلة ومُصنَّفة بدقة.

ولكن كيف نحدد الجودة بالضبط في التعليق التوضيحي؟

عندما نتحدث شرح البيانات جودةوالدقة والموثوقية والاتساق. يُقال أن مجموعة البيانات دقيقة إذا كانت تتطابق مع الحقيقة الأساسية والمعلومات الواقعية.

يشير اتساق البيانات إلى مستوى الدقة الذي يتم الحفاظ عليه في جميع أنحاء مجموعة البيانات. ومع ذلك ، يتم تحديد جودة مجموعة البيانات بشكل أكثر دقة حسب نوع المشروع ومتطلباته الفريدة والنتيجة المرجوة. لذلك ، يجب أن تكون هذه هي المعايير لتحديد تصنيف البيانات وجودة التعليقات التوضيحية.

لماذا من المهم تحديد جودة البيانات؟

من المهم تحديد جودة البيانات لأنها تعمل كعامل شامل يحدد جودة المشروع والنتيجة.

  • يمكن أن تؤثر البيانات ذات الجودة الرديئة على المنتج واستراتيجيات العمل.
  • يعد نظام التعلم الآلي جيدًا مثل جودة البيانات التي يتم التدريب عليها.
  • تلغي البيانات عالية الجودة إعادة العمل والتكاليف المرتبطة بها.
  • يساعد الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن المشروع ويلتزم بالامتثال التنظيمي.

كيف نقيس جودة بيانات التدريب أثناء وضع العلامات؟

كيف نقيس جودة بيانات التدريب أثناء وضع العلامات؟

هناك عدة طرق لقياس جودة بيانات التدريب ، ويبدأ معظمها أولاً بإنشاء دليل ملموس لتعليق البيانات. تتضمن بعض الطرق ما يلي:

  • المعايير التي وضعها الخبراء

    معايير الجودة أو الشرح القياسي الذهبي الأساليب هي أسهل خيارات ضمان الجودة وأكثرها تكلفة والتي تعمل كنقطة مرجعية تقيس جودة مخرجات المشروع. يقيس شروح البيانات مقابل المعيار الذي وضعه الخبراء.

  • اختبار ألفا كرونباخ

    يحدد اختبار ألفا كرونباخ الارتباط أو الاتساق بين عناصر مجموعة البيانات. موثوقية التسمية و دقة أكبر يمكن قياسها بناءً على البحث.

  • قياس التوافق

    يحدد قياس الإجماع مستوى الاتفاق بين الشروح الآلية أو البشرية. يجب عادةً التوصل إلى توافق في الآراء لكل عنصر ويجب التحكيم عليه في حالة وجود خلافات.

  • مراجعة الفريق

    تحدد لجنة الخبراء عادةً دقة الملصق من خلال مراجعة ملصقات البيانات. في بعض الأحيان ، يتم عادةً أخذ جزء محدد من ملصقات البيانات كعينة لتحديد الدقة.

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.

استعراض بيانات التدريب الجودة

يتم شراء الشركات التي تتولى مشروعات الذكاء الاصطناعي بالكامل بقوة الأتمتة ، ولهذا السبب لا يزال الكثيرون يعتقدون أن التعليقات التوضيحية التلقائية التي يقودها الذكاء الاصطناعي ستكون أسرع وأكثر دقة من التعليق التوضيحي يدويًا. في الوقت الحالي ، الحقيقة هي أن الأمر يتطلب من البشر تحديد البيانات وتصنيفها لأن الدقة مهمة جدًا. ستتطلب الأخطاء الإضافية التي تم إنشاؤها من خلال وضع العلامات التلقائي تكرارات إضافية لتحسين دقة الخوارزمية ، مما يلغي أي توفير للوقت.

هناك اعتقاد خاطئ آخر - ومن المحتمل أن يساهم في اعتماد التعليقات التوضيحية التلقائية - وهو أن الأخطاء الصغيرة ليس لها تأثير كبير على النتائج. حتى أصغر الأخطاء يمكن أن ينتج عنها أخطاء كبيرة بسبب ظاهرة تسمى انجراف الذكاء الاصطناعي ، حيث تؤدي التناقضات في بيانات الإدخال إلى خوارزمية في اتجاه لم يقصده المبرمجون أبدًا.

تتم مراجعة جودة بيانات التدريب - جوانب الدقة والاتساق - باستمرار لتلبية المتطلبات الفريدة للمشاريع. عادة ما يتم إجراء مراجعة لبيانات التدريب باستخدام طريقتين مختلفتين -

تقنيات التعليقات التوضيحية التلقائية

تقنيات التعليقات التوضيحية التلقائية تضمن عملية مراجعة التعليقات التوضيحية التلقائية إعادة الملاحظات إلى النظام وتمنع المغالطات حتى يتمكن المعلقون من تحسين عملياتهم.

التعليقات التوضيحية التلقائية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي دقيقة وأسرع. يعمل التعليق التوضيحي التلقائي على تقليل الوقت الذي تستغرقه إجراءات ضمان الجودة اليدوية في المراجعة ، مما يسمح لهم بقضاء المزيد من الوقت على الأخطاء المعقدة والحاسمة في مجموعة البيانات. يمكن أن تساعد التعليقات التوضيحية التلقائية أيضًا في اكتشاف الإجابات غير الصالحة والتكرار والتعليقات التوضيحية غير الصحيحة.

يدويًا عبر خبراء علوم البيانات

يقوم علماء البيانات أيضًا بمراجعة التعليقات التوضيحية للبيانات لضمان الدقة والموثوقية في مجموعة البيانات.

يمكن أن تؤثر الأخطاء الصغيرة وعدم دقة التعليقات التوضيحية بشكل كبير على نتيجة المشروع. وقد لا يتم اكتشاف هذه الأخطاء بواسطة أدوات مراجعة التعليقات التوضيحية التلقائية. يقوم علماء البيانات بإجراء اختبار جودة عينة من أحجام دفعات مختلفة لاكتشاف عدم تناسق البيانات والأخطاء غير المقصودة في مجموعة البيانات.

يوجد خلف كل عنوان رئيسي للذكاء الاصطناعي عملية تعليق توضيحي ، ويمكن أن يساعد Shaip في جعله غير مؤلم

تجنب مخاطر مشروع الذكاء الاصطناعي

تعاني العديد من المنظمات من نقص موارد التعليقات التوضيحية الداخلية. هناك طلب كبير على علماء ومهندسي البيانات ، وتوظيف عدد كافٍ من هؤلاء المحترفين لتولي مشروع الذكاء الاصطناعي يعني كتابة شيك بعيد المنال بالنسبة لمعظم الشركات. بدلاً من اختيار خيار الميزانية (مثل التعليق التوضيحي الجماعي) الذي سيعود في النهاية ليطاردك ، فكر في الاستعانة بمصادر خارجية لاحتياجات التعليقات التوضيحية الخاصة بك إلى شريك خارجي متمرس. تضمن الاستعانة بمصادر خارجية درجة عالية من الدقة مع تقليل الاختناقات في التوظيف والتدريب والإدارة التي تنشأ عندما تحاول تجميع فريق داخلي.

عندما تقوم بالاستعانة بمصادر خارجية لاحتياجات التعليقات التوضيحية الخاصة بك مع Shaip على وجه التحديد ، فإنك تستفيد من قوة قوية يمكنها تسريع مبادرة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك دون الاختصارات التي من شأنها المساومة على جميع النتائج المهمة. نحن نقدم قوة عاملة مُدارة بالكامل ، مما يعني أنه يمكنك الحصول على دقة أكبر بكثير مما ستحققه من خلال جهود التعهيد الجماعي لتقديم التعليقات التوضيحية. قد يكون الاستثمار المقدم أعلى ، لكنه سيؤتي ثماره أثناء عملية التطوير عندما يكون عدد التكرارات أقل ضروريًا لتحقيق النتيجة المرجوة.

تغطي خدمات البيانات الخاصة بنا أيضًا العملية بأكملها ، بما في ذلك تحديد المصادر ، وهي قدرة لا يستطيع معظم موفري وضع العلامات الآخرين تقديمها. من خلال خبرتنا ، يمكنك الحصول بسرعة وسهولة على كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة والمتنوعة جغرافيًا التي تم إلغاء تحديدها وهي متوافقة مع جميع اللوائح ذات الصلة. عندما تقوم بتخزين هذه البيانات في نظامنا الأساسي المستند إلى السحابة ، يمكنك أيضًا الوصول إلى الأدوات التي أثبتت جدواها ومهام سير العمل التي تعزز الكفاءة الإجمالية لمشروعك وتساعدك على التقدم بشكل أسرع مما كنت تعتقد أنه ممكن.

وأخيرًا ، لدينا خبراء الصناعة الداخليين فهم احتياجاتك الفريدة. سواء كنت تقوم ببناء روبوت محادثة أو تعمل على تطبيق تقنية التعرف على الوجه لتحسين الرعاية الصحية ، فقد كنا هناك ويمكننا المساعدة في تطوير إرشادات تضمن أن عملية التعليق التوضيحي تحقق الأهداف المحددة لمشروعك.

في Shaip ، لسنا متحمسين فقط للعصر الجديد للذكاء الاصطناعي. نحن نساعدها على طول الطريق بطرق لا تصدق ، وقد ساعدتنا تجربتنا في إطلاق عدد لا يحصى من المشاريع الناجحة على أرض الواقع لمعرفة ما يمكننا القيام به للتنفيذ الخاص بك ، تواصل معنا طلب عرض اليوم.

شارك الاجتماعية