من الكمية إلى الجودة - تطور بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي

يستمر الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة والتعلم الآلي في التأثير على صانعي السياسات والشركات والعلوم والمؤسسات الإعلامية ومجموعة متنوعة من الصناعات في جميع أنحاء العالم. تشير التقارير إلى أن معدل التبني العالمي للذكاء الاصطناعي يبلغ حاليًا 35٪ في 2022 - زيادة هائلة بنسبة 4٪ عن عام 2021. يقال إن 42٪ إضافية من الشركات تستكشف الفوائد العديدة للذكاء الاصطناعي لأعمالها.

دعم العديد من مبادرات الذكاء الاصطناعي و تعلم آلة الحلول هي البيانات. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي جيدًا مثل البيانات التي تغذي الخوارزمية. قد تؤدي البيانات منخفضة الجودة إلى نتائج منخفضة الجودة وتنبؤات غير دقيقة.

على الرغم من وجود الكثير من الاهتمام لتطوير حلول ML و AI ، إلا أن الوعي بما يمكن اعتباره مجموعة بيانات عالية الجودة مفقود. في هذه المقالة ، نتصفح الجدول الزمني لـ جودة بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي وتحديد مستقبل الذكاء الاصطناعي من خلال فهم جمع البيانات والتدريب.

تعريف بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي

عند بناء حل ML ، فإن كمية ونوعية مجموعة بيانات التدريب مهمة. لا يتطلب نظام ML كميات كبيرة من بيانات التدريب الديناميكية وغير المتحيزة والقيمة فحسب ، بل يحتاج أيضًا إلى الكثير منها.

ولكن ما هي بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي؟

بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي عبارة عن مجموعة من البيانات المصنفة المستخدمة لتدريب خوارزمية ML لعمل تنبؤات دقيقة. يحاول نظام ML التعرف على الأنماط وتحديدها ، وفهم العلاقات بين المعلمات ، واتخاذ القرارات اللازمة ، والتقييم بناءً على بيانات التدريب.

خذ على سبيل المثال السيارات ذاتية القيادة. يجب أن تتضمن مجموعة بيانات التدريب الخاصة بنموذج ML ذاتية القيادة صورًا ومقاطع فيديو معنونة للسيارات والمشاة وعلامات الشوارع والمركبات الأخرى.

باختصار ، لتحسين جودة خوارزمية ML ، فإنك تحتاج إلى كميات كبيرة من بيانات التدريب جيدة التنظيم ، والمزودة بتعليقات توضيحية ، وتسمية.

• أهمية جودة بيانات التدريب وتطورها

  بيانات التدريب عالية الجودة هي المدخلات الرئيسية في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يتم جمع البيانات من مصادر مختلفة وتقديمها في شكل غير منظم وغير مناسب لأغراض التعلم الآلي. دائمًا ما تكون بيانات التدريب عالية الجودة - الموصوفة والتوضيحية والموسومة - في تنسيق منظم - مثالية لتدريب تعلم الآلة.

  تسهل بيانات التدريب عالية الجودة على نظام ML التعرف على الكائنات وتصنيفها وفقًا لميزات محددة مسبقًا. يمكن أن تسفر مجموعة البيانات عن نتائج نموذجية سيئة إذا لم يكن التصنيف دقيقًا.

الأيام الأولى لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

على الرغم من سيطرة الذكاء الاصطناعي على عالم الأعمال والأبحاث الحالي ، إلا أن الأيام الأولى التي سبقت تعلم التعلم الآلي هيمنت الذكاء الاصطناعي كان مختلفًا تمامًا.

مصدر

تم تشغيل المراحل الأولية لبيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي بواسطة مبرمجين بشريين قاموا بتقييم مخرجات النموذج من خلال ابتكار قواعد جديدة باستمرار جعلت النموذج أكثر كفاءة. في الفترة 2000-2005 ، تم إنشاء أول مجموعة بيانات رئيسية ، وكانت عملية بطيئة للغاية وتعتمد على الموارد ومكلفة. وقد أدى ذلك إلى تطوير مجموعات بيانات تدريبية على نطاق واسع ، ولعبت MTurk من أمازون دورًا مهمًا في تغيير تصورات الناس تجاه جمع البيانات. في الوقت نفسه ، بدأ أيضًا وضع العلامات والتعليقات التوضيحية البشرية.

ركزت السنوات القليلة التالية على قيام غير المبرمجين بإنشاء وتقييم نماذج البيانات. في الوقت الحالي ، ينصب التركيز على النماذج المدربة مسبقًا التي تم تطويرها باستخدام طرق جمع بيانات التدريب المتقدمة.

• الكمية تفوق الجودة

  عند تقييم سلامة مجموعات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي في الماضي ، ركز علماء البيانات عليها كمية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي على الجودة.

  على سبيل المثال ، كان هناك اعتقاد خاطئ شائع بأن قواعد البيانات الكبيرة تقدم نتائج دقيقة. كان يُعتقد أن الحجم الهائل للبيانات مؤشر جيد لقيمة البيانات. الكمية هي فقط أحد العوامل الأساسية التي تحدد قيمة مجموعة البيانات - تم التعرف على دور جودة البيانات.

  الوعي بأن جودة البيانات يعتمد على اكتمال البيانات ، والموثوقية ، والصلاحية ، والتوافر ، والتوقيت. الأهم من ذلك ، أن ملاءمة البيانات للمشروع حددت جودة البيانات التي تم جمعها.

• قيود أنظمة الذكاء الاصطناعي المبكرة بسبب ضعف بيانات التدريب

  كانت بيانات التدريب السيئة ، إلى جانب الافتقار إلى أنظمة الحوسبة المتقدمة ، أحد أسباب عدم الوفاء بوعود عديدة لأنظمة الذكاء الاصطناعي المبكرة.

  نظرًا لعدم وجود بيانات تدريب عالية الجودة ، لم تتمكن حلول ML من تحديد الأنماط المرئية التي تعطل تطوير البحث العصبي بدقة. على الرغم من أن العديد من الباحثين حددوا الوعد بالتعرف على اللغة المنطوقة ، إلا أن البحث أو تطوير أدوات التعرف على الكلام لا يمكن أن يؤتي ثماره بفضل نقص مجموعات بيانات الكلام. كانت العقبة الرئيسية الأخرى أمام تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي المتطورة هي افتقار أجهزة الكمبيوتر إلى القدرات الحسابية والتخزينية.

التحول إلى جودة بيانات التدريب

كان هناك تحول ملحوظ في الوعي بأن جودة مجموعة البيانات مهمة. لكي يقوم نظام التعلم الآلي بتقليد الذكاء البشري وقدرات اتخاذ القرار بدقة ، يجب أن يزدهر على بيانات التدريب عالية الجودة وعالية الجودة.

فكر في بيانات ML الخاصة بك على أنها استبيان - كلما زاد حجم عينة البيانات الحجم ، كان التنبؤ أفضل. إذا لم تتضمن بيانات العينة جميع المتغيرات ، فقد لا تتعرف على الأنماط أو تقدم استنتاجات غير دقيقة.

• التطورات في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والحاجة إلى بيانات تدريب أفضل

  تؤدي التطورات في تقنية الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الحاجة إلى بيانات تدريب عالية الجودة.

  أدى فهم أن بيانات التدريب الأفضل تزيد من فرصة نماذج تعلم الآلة الموثوقة إلى تحسين منهجيات جمع البيانات والتعليقات التوضيحية ووضع العلامات. أثرت جودة البيانات وملاءمتها بشكل مباشر على جودة نموذج الذكاء الاصطناعي.