6 استراتيجيات رئيسية لتبسيط جمع بيانات الذكاء الاصطناعي وتحسين أداء النموذج

6 إرشادات فعّالة لتبسيط عملية جمع بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

ما هي البيانات التي تحتاجها؟

هذا هو السؤال الأول الذي تحتاج إلى إجابته لتجميع مجموعات بيانات ذات مغزى وبناء نموذج ذكاء اصطناعي مجزي. يعتمد نوع البيانات التي تحتاجها على مشكلة العالم الحقيقي التي تنوي حلها.

مثال السيناريوهات:

• مساعد افتراضي:بيانات الكلام مع اللهجات والعواطف والأعمار واللغات والتعديلات والنطق المتنوعة.
• روبوت محادثة التكنولوجيا المالية:بيانات نصية تحتوي على مزيج جيد من السياقات والدلالات والسخرية والقواعد النحوية وعلامات الترقيم.
• نظام إنترنت الأشياء لصحة المعدات: الصور واللقطات من الرؤية الحاسوبية، وبيانات النصوص التاريخية، والإحصائيات، والجداول الزمنية.

ما هو مصدر بياناتك؟

يُعدّ الحصول على بيانات التعلم الآلي أمرًا صعبًا ومعقدًا. يؤثر هذا بشكل مباشر على النتائج التي ستُقدّمها نماذجك في المستقبل، ويجب الحرص في هذه المرحلة على تحديد مصادر البيانات ونقاط الاتصال بدقة.

• البيانات الداخلية:البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة عملك والمتعلقة بحالة الاستخدام الخاصة بك.
• موارد مجانية:الأرشيفات، ومجموعات البيانات العامة، ومحركات البحث.
• بائعي البيانات:الشركات التي تقوم بجمع البيانات وتوضيحها.

عندما تقرر مصدر البيانات ، ضع في اعتبارك أنك ستحتاج إلى وحدات تخزين بعد أحجام البيانات على المدى الطويل وأن معظم مجموعات البيانات غير منظمة ، فهي أولية وفي كل مكان.

لتجنب مثل هذه المشكلات ، عادةً ما تصدر معظم الشركات مجموعات البيانات الخاصة بها من البائعين ، الذين يقدمون ملفات جاهزة للماكينة تم تصنيفها بدقة من قبل الشركات الصغيرة والمتوسطة الخاصة بالصناعة.

ما هو حجم البيانات التي تحتاجها؟

لنقم بتمديد المؤشر الأخير أكثر من ذلك بقليل. سيتم تحسين نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك للحصول على نتائج دقيقة فقط عندما يتم تدريبه باستمرار مع حجم أكبر من مجموعات البيانات السياقية. هذا يعني أنك ستحتاج إلى حجم هائل من البيانات. بقدر ما يتعلق الأمر ببيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي ، لا يوجد شيء اسمه الكثير من البيانات.

لذا، لا يوجد حد أقصى، ولكن إذا كنتَ مضطرًا لتحديد حجم البيانات التي تحتاجها، يمكنكَ استخدام الميزانية كعامل حاسم. ميزانية تدريب الذكاء الاصطناعي مسألة مختلفة تمامًا، وقد غطينا هذا الموضوع باستفاضة هنا. يمكنكَ الاطلاع عليها والحصول على فكرة عن كيفية إدارة حجم البيانات والنفقات وموازنتها.

المتطلبات التنظيمية لجمع البيانات

تُملي الأخلاقيات والمنطق السليم ضرورة الحصول على البيانات من مصادر نظيفة. وهذا أمر بالغ الأهمية عند تطوير نموذج ذكاء اصطناعي يتضمن بيانات الرعاية الصحية، وبيانات التكنولوجيا المالية، وغيرها من البيانات الحساسة. بعد الحصول على مجموعات البيانات، طبّق البروتوكولات التنظيمية والامتثال لها، مثل معايير اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) وغيرها من المعايير ذات الصلة، لضمان نقاء بياناتك وخلوها من أي مخالفات قانونية.

إذا كنت تحصل على بياناتك من البائعين ، فابحث أيضًا عن امتثال مماثل. لا ينبغي في أي وقت اختراق المعلومات الحساسة الخاصة بالعميل أو المستخدم. يجب إلغاء تعريف البيانات قبل إدخالها في نماذج التعلم الآلي.

التعامل مع انحياز البيانات

يمكن لتحيز البيانات أن يُدمّر نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك تدريجيًا. اعتبره سمًا بطيئًا لا يُكتشف إلا بمرور الوقت. يتسلل التحيز من مصادر غير إرادية وغامضة، ويمكن أن يتخطى الرادار بسهولة. عندما تكون بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي لديك متحيزة، تكون نتائجك منحرفة وغالبًا ما تكون أحادية الجانب.

لتجنب مثل هذه الحالات ، تأكد من أن البيانات التي تجمعها متنوعة قدر الإمكان. على سبيل المثال ، إذا كنت تقوم بتجميع مجموعات بيانات الكلام ، فقم بتضمين مجموعات البيانات من الأعراق المتعددة ، والأجناس ، والفئات العمرية ، والثقافات ، واللهجات ، والمزيد لاستيعاب الأنواع المتنوعة من الأشخاص الذين قد ينتهي بهم الأمر باستخدام خدماتك. كلما كانت بياناتك أكثر ثراءً وتنوعًا ، من المرجح أن تكون أقل تحيزًا.

اختيار بائع جمع البيانات المناسب

بمجرد اختيار الاستعانة بمصادر خارجية لجمع البيانات ، عليك أولاً أن تقرر من الذي ستعهد إليه بمصادر خارجية. يمتلك بائع جمع البيانات المناسب مجموعة قوية وعملية تعاون شفافة ويقدم خدمات قابلة للتطوير. الملاءمة المثالية هي أيضًا المصدر الذي يُصدر بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي ويضمن الالتزام بكل امتثال. قد تؤدي العملية التي تستغرق وقتًا طويلاً إلى إطالة أمد عملية تطوير الذكاء الاصطناعي إذا اخترت التعاون مع البائع الخطأ.

لذا ، انظر إلى أعمالهم السابقة ، وتحقق مما إذا كانوا قد عملوا في قطاع الصناعة أو السوق الذي ستغامر به ، وقم بتقييم التزامهم ، واحصل على عينات مدفوعة لمعرفة ما إذا كان البائع هو الشريك المثالي لطموحاتك في مجال الذكاء الاصطناعي. كرر العملية حتى تجد الخيار الصحيح.

مع شايب، ستحصل على بيانات موثوقة ومصادر أخلاقية لتشغيل مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بشكل فعال.

خاتمة

يتلخص جمع بيانات الذكاء الاصطناعي في هذه الأسئلة ، وعندما يتم فرز هذه المؤشرات ، يمكنك التأكد من حقيقة أن نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك سيشكل الطريقة التي تريدها. فقط لا تتخذ قرارات متسرعة. يستغرق تطوير النموذج المثالي للذكاء الاصطناعي سنوات ولكن دقائق فقط لجلب النقد إليه. تجنب هذه باستخدام إرشاداتنا.