يعلم الجميع ويفهم النطاق الهائل لسوق الذكاء الاصطناعي المتطور. هذا هو السبب في أن الشركات اليوم حريصة على تطوير تطبيقاتها في الذكاء الاصطناعي وجني فوائدها. ومع ذلك ، فإن معظم الناس لا يفهمون التكنولوجيا الكامنة وراء نماذج الذكاء الاصطناعي. يتطلب إنشاء خوارزميات معقدة تستخدم الآلاف من مجموعات البيانات المدربة لإنشاء تطبيق AI ناجح.
لا تزال الحاجة إلى استخدام بيانات التدريب الصحيحة على الذكاء الاصطناعي لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي أقل من قيمتها الحقيقية. غالبًا ما يعتبر أصحاب الأعمال تطوير بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي مهمة سهلة. لسوء الحظ ، فإن العثور على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي ذات الصلة لأي نموذج ذكاء اصطناعي يمثل تحديًا ويحتاج إلى وقت. بشكل عام ، هناك 4 خطوات متضمنة في عملية الحصول على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي الصحيحة وتقييمها:
تعريف البيانات
عادةً ما تحدد نوع البيانات التي ترغب في إدخالها في تطبيق أو نموذج AI الخاص بك.
تنظيف البيانات
إنها عملية إزالة البيانات غير الضرورية والتوصل إلى استنتاج ما إذا كانت هناك حاجة لمزيد من البيانات؟
تراكم البيانات
هذه هي البيانات الفعلية التي تجمعها يدويًا أو برمجيًا لتطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
وسم البيانات
أخيرًا ، يتم تصنيف البيانات التي تم جمعها ليتم توفيرها بدقة لنموذج الذكاء الاصطناعي أثناء مرحلة التدريب.
تعد بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي ضرورية لإنشاء تطبيق AI دقيق وناجح. بدون بيانات التدريب الصحيحة ، سيؤدي برنامج الذكاء الاصطناعي المطور إلى نتائج خاطئة وغير دقيقة ، مما يؤدي في النهاية إلى فشل النموذج. ومن ثم ، فإن تجنب استخدام البيانات ذات الجودة الرديئة لبرامجك أمر ضروري لأنه قد يؤدي إلى ذلك
- احتياجات وتكاليف صيانة أعلى.
- نتائج غير دقيقة أو بطيئة أو غير ذات صلة من نموذج الذكاء الاصطناعي المُدرب.
- مصداقية سيئة لمنتجك.
- إهدار أكبر للموارد المالية.
عوامل يجب مراعاتها عند تقييم بيانات التدريب
تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك على البيانات السيئة هو بالتأكيد فكرة سيئة. لكن السؤال هو كيفية تقييم بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي السيئة والصحيحة. يمكن أن تساعد العوامل المختلفة في تحديد البيانات الصحيحة والخاطئة لتطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك. فيما يلي بعض هذه العوامل:
جودة البيانات ودقتها
في المقام الأول ، يجب إعطاء أهمية قصوى لجودة البيانات التي ستستخدمها لتدريب النموذج. يؤدي استخدام البيانات السيئة لتدريب الخوارزمية إلى تتابع البيانات (تأثيرات دون المستوى في خط أنابيب التطوير) وعدم دقة النتائج. لذلك ، استخدم دائمًا بيانات عالية الجودة يمكن تحديدها على أنها- البيانات التي تم جمعها وتخزينها واستخدامها بشكل مسؤول.
- البيانات التي تعطي نتائج دقيقة.
- بيانات قابلة لإعادة الاستخدام لتطبيقات مماثلة.
- بيانات تجريبية ولا تحتاج إلى شرح.
ممثلي البيانات
من الحقائق المعروفة أن مجموعة البيانات لا يمكن أن تكون مطلقة أبدًا. ومع ذلك ، يجب أن نهدف إلى تطوير بيانات متنوعة للذكاء الاصطناعي يمكنها بسهولة التنبؤ وتقديم نتائج دقيقة. على سبيل المثال ، إذا تم تصميم نموذج للذكاء الاصطناعي لتحديد وجوه الأشخاص ، فيجب تغذيته بكمية كبيرة من البيانات المتنوعة التي يمكن أن تقدم نتائج دقيقة. يجب أن تمثل البيانات جميع التصنيفات المقدمة لها من قبل المستخدمين.
التنوع والتوازن في البيانات
يجب أن تحافظ مجموعات البيانات الخاصة بك على التوازن الصحيح في مقدار البيانات التي يتم تغذيتها. يجب أن تكون البيانات المقدمة للبرنامج متنوعة وأن يتم جمعها من مناطق جغرافية مختلفة ، من كل من الذكور والإناث الذين يتحدثون لغات ولهجات مختلفة ، والذين ينتمون إلى مجتمعات مختلفة ، ومستويات الدخل ، وما إلى ذلك. عدم إضافة بيانات متنوعة يؤدي عادةً إلى زيادة التجهيز أو عدم ملاءمة مجموعة التدريب الخاصة بك .هذا يعني أن نموذج الذكاء الاصطناعي سيصبح محددًا جدًا أو لن يكون قادرًا على الأداء الجيد عند تزويده ببيانات جديدة. ومن ثم ، تأكد دائمًا من إجراء مناقشات مفاهيمية مع أمثلة حول البرنامج مع فريقك للحصول على النتائج المطلوبة.
الصلة بالمهمة قيد البحث
أخيرًا ، للحصول على بيانات تدريب جيدة ، تأكد من أن البيانات ذات صلة ببرنامج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. ما عليك سوى جمع البيانات المرتبطة بشكل مباشر أو غير مباشر بمهمتك الحالية. قد يؤدي جمع البيانات غير الضرورية ذات الصلة المنخفضة بالتطبيق إلى عدم الكفاءة في تطبيقك.
في المقام الأول ، يجب إعطاء أهمية قصوى لجودة البيانات التي ستستخدمها لتدريب النموذج. يؤدي استخدام البيانات السيئة لتدريب الخوارزمية إلى تتابع البيانات (تأثيرات دون المستوى في خط أنابيب التطوير) وعدم دقة النتائج. لذلك ، استخدم دائمًا بيانات عالية الجودة يمكن تحديدها على أنها
يجب أن تحافظ مجموعات البيانات الخاصة بك على التوازن الصحيح في مقدار البيانات التي يتم تغذيتها. يجب أن تكون البيانات المقدمة للبرنامج متنوعة وأن يتم جمعها من مناطق جغرافية مختلفة ، من كل من الذكور والإناث الذين يتحدثون لغات ولهجات مختلفة ، والذين ينتمون إلى مجتمعات مختلفة ، ومستويات الدخل ، وما إلى ذلك. عدم إضافة بيانات متنوعة يؤدي عادةً إلى زيادة التجهيز أو عدم ملاءمة مجموعة التدريب الخاصة بك .
أخيرًا ، للحصول على بيانات تدريب جيدة ، تأكد من أن البيانات ذات صلة ببرنامج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. ما عليك سوى جمع البيانات المرتبطة بشكل مباشر أو غير مباشر بمهمتك الحالية. قد يؤدي جمع البيانات غير الضرورية ذات الصلة المنخفضة بالتطبيق إلى عدم الكفاءة في تطبيقك.
[اقرأ أيضًا: ما هي بيانات التدريب في التعلم الآلي]
طرق تقييم بيانات التدريب
لإجراء التحديد الصحيح للبيانات لبرنامج الذكاء الاصطناعي الخاص بك ، يجب عليك تقييم بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي الصحيحة. يمكن القيام بذلك عن طريق
- تحديد البيانات عالية الجودة بدقة محسنة:
لتحديد البيانات عالية الجودة ، يجب عليك التأكد من أن المحتوى المقدم وثيق الصلة بسياق التطبيق. بالإضافة إلى ذلك ، تحتاج إلى معرفة ما إذا كانت البيانات المجمعة زائدة عن الحاجة وصالحة. هناك العديد من اختبارات الجودة القياسية التي يمكن تمرير البيانات من خلالها ، مثل اختبار Cronbach's alpha ، وطريقة تعيين الذهب ، وما إلى ذلك ، والتي يمكن أن توفر لك بيانات عالية الجودة. - أدوات الاستفادة من تقييم ممثلي البيانات والتنوع
كما ذكرنا أعلاه ، فإن التنوع في بياناتك هو المفتاح لتحقيق الدقة المطلوبة في نموذج البيانات الخاص بك. هناك أدوات يمكنها إنشاء توقعات مفصلة وتتبع نتائج البيانات على مستوى متعدد الأبعاد. يساعدك هذا في تحديد ما إذا كان نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك يمكنه التمييز بين مجموعات البيانات المتنوعة وتوفير المخرجات الصحيحة. - تقييم ملاءمة بيانات التدريب
يجب أن تحتوي بيانات التدريب فقط على السمات التي توفر معلومات مفيدة لنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. لضمان الاختيار الصحيح للبيانات ، قم بإنشاء قائمة بالسمات الأساسية التي يجب أن يفهمها نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. اجعل النموذج مألوفًا لمجموعات البيانات هذه وأضف مجموعات البيانات المحددة هذه إلى مكتبة البيانات الخاصة بك.
كيف تختار بيانات التدريب المناسبة لنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك؟
من الواضح أن البيانات لها الأولوية عند تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. ناقشنا في وقت مبكر من المدونة كيفية العثور على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي المناسبة لبرامجك. دعونا نلقي نظرة عليهم:
- تعريف البيانات: الخطوة الأولى هي تحديد نوع البيانات التي تحتاجها لبرنامجك. إنه يفصل بين جميع خيارات البيانات الأخرى ويوجهك في اتجاه واحد.
- تراكم البيانات: التالي هو جمع البيانات التي تبحث عنها وإنشاء مجموعات بيانات متعددة منها ذات صلة باحتياجاتك.
- تنظيف البيانات: ثم يتم تنظيف البيانات تمامًا ، والتي تتضمن ممارسات مثل التحقق من التكرارات ، وإزالة القيم المتطرفة ، وإصلاح الأخطاء الهيكلية ، والتحقق من فجوات البيانات المفقودة.
- وسم البيانات: أخيرًا ، يتم تصنيف البيانات المفيدة لنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك بشكل صحيح. يقلل وضع العلامات من مخاطر سوء التفسير ويوفر دقة أفضل لنموذج تدريب الذكاء الاصطناعي.
بصرف النظر عن هذه الممارسات ، يجب مراعاة بعض الاعتبارات عند التعامل مع بيانات تدريب محدودة أو متحيزة. البيانات المتحيزة هي مخرجات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بناءً على افتراضات خاطئة خاطئة. هناك طرق مثل زيادة البيانات وترميز البيانات التي تساعد بشكل لا يصدق في تقليل التحيز. تم إجراء هذه التقنيات لتنظيم البيانات عن طريق إضافة نسخ معدلة قليلاً من البيانات الموجودة وتحسين تنوع مجموعات البيانات.
[اقرأ أيضًا: ما هو الحجم الأمثل لبيانات التدريب التي تحتاجها لمشروع الذكاء الاصطناعي?]
وفي الختام
تعد بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي أهم جانب في أي تطبيق ناجح للذكاء الاصطناعي. هذا هو السبب في أنه يجب منحه أهمية قصوى أثناء تطوير برنامج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. يضمن الحصول على بيانات التدريب الصحيحة على الذكاء الاصطناعي أن برنامجك يمكن أن يأخذ العديد من المدخلات المتنوعة ولا يزال يولد النتائج الصحيحة. تواصل مع فريق Shaip الخاص بنا للتعرف على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي وإنشاء بيانات ذكاء اصطناعي عالية الجودة لبرامجك.
