نتفهم جميعًا أن أداء وحدة الذكاء الاصطناعي (AI) يعتمد كليًا على جودة مجموعات البيانات المقدمة في مرحلة التدريب. ومع ذلك ، عادة ما يتم مناقشتها على مستوى سطحي. تحدد معظم الموارد عبر الإنترنت سبب أهمية الحصول على بيانات الجودة لمراحل بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي ، ولكن هناك فجوة من حيث المعرفة التي تميز الجودة عن البيانات غير الكافية.
عندما تتعمق في مجموعات البيانات ، ستلاحظ الكثير من التفاصيل الدقيقة التي غالبًا ما يتم تجاهلها. لقد قررنا تسليط الضوء على هذه الموضوعات الأقل تحدثًا. بعد قراءة هذا المقال ، سيكون لديك فكرة واضحة عن بعض الأخطاء التي ترتكبها أثناء جمع البيانات وبعض الطرق التي يمكنك من خلالها تحسين جودة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي.
هيا بنا نبدأ.
تشريح مشروع الذكاء الاصطناعي
بالنسبة للمبتدئين ، يعتبر مشروع AI أو ML (التعلم الآلي) منهجيًا للغاية. إنه خطي وسير عمل قوي.
لإعطائك مثالاً ، إليك كيف يبدو بالمعنى العام:
- إثبات المفهوم
- التحقق من صحة النموذج وتسجيل النقاط
- تطوير الخوارزمية
- إعداد بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي
- نشر النموذج
- تدريب الخوارزمية
- تحسين ما بعد النشر
تكشف الإحصاءات أن ما يقرب من 78٪ من جميع مشاريع الذكاء الاصطناعي قد توقفت عند نقطة أو أخرى قبل الوصول إلى مرحلة النشر. في حين أن هناك ثغرات كبيرة ، أو أخطاء منطقية ، أو مشكلات إدارية للمشروع من جانب واحد ، إلا أن هناك أيضًا أخطاء وأخطاء دقيقة تؤدي إلى حدوث أعطال كبيرة في المشاريع. في هذا المنشور ، نحن على وشك استكشاف بعض التفاصيل الدقيقة الأكثر شيوعًا.
تحيز البيانات
تحيز البيانات هو الإدخال الطوعي أو غير الطوعي للعوامل أو العناصر التي تحرف النتائج بشكل غير موات نحو أو ضد نتائج محددة. لسوء الحظ ، يعد التحيز مصدر قلق كبير في مساحة تدريب الذكاء الاصطناعي.
إذا كان هذا معقدًا ، افهم أن أنظمة الذكاء الاصطناعي ليس لها عقل خاص بها. لذلك ، لا توجد مفاهيم مجردة مثل الأخلاق والأخلاق وغير ذلك. إنها ذكية أو وظيفية فقط مثل المفاهيم المنطقية والرياضية والإحصائية المستخدمة في تصميمها. لذلك ، عندما يطور البشر هذه الثلاثة ، من الواضح أنه سيكون هناك بعض التحيزات والمحسوبية مضمنة.
التحيز هو مفهوم لا يرتبط مباشرة بالذكاء الاصطناعي ولكن بكل شيء آخر يحيط به. بمعنى أنه ينبع أكثر من التدخل البشري ويمكن تقديمه في أي وقت معين. يمكن أن يحدث عندما تتم معالجة مشكلة من أجل حلول محتملة ، أو عندما يحدث جمع البيانات ، أو عندما يتم إعداد البيانات وإدخالها في وحدة نمطية للذكاء الاصطناعي.
هل يمكننا القضاء تمامًا على التحيز؟
إن القضاء على التحيز أمر معقد. التفضيل الشخصي ليس بالأبيض والأسود بالكامل. إنها تزدهر في المنطقة الرمادية ، وهذا هو سبب كونها ذاتية أيضًا. مع التحيز ، من الصعب الإشارة إلى الإنصاف الشامل من أي نوع. إلى جانب ذلك ، من الصعب أيضًا تحديد التحيز أو تحديده ، على وجه التحديد عندما يميل العقل بشكل لا إرادي نحو معتقدات أو قوالب نمطية أو ممارسات معينة.
لهذا السبب يعد خبراء الذكاء الاصطناعي وحداتهم الدراسية مع مراعاة التحيزات المحتملة والقضاء عليها من خلال الظروف والسياقات. إذا تم القيام به بشكل صحيح ، يمكن الاحتفاظ بانحراف النتائج عند الحد الأدنى.
جودة البيانات
جودة البيانات عامة جدًا ، ولكن عندما تنظر بشكل أعمق ، ستجد عدة طبقات دقيقة. يمكن أن تتكون جودة البيانات مما يلي:
- عدم توفر الحجم المقدر للبيانات
- عدم وجود بيانات ذات صلة وسياقية
- عدم وجود بيانات حديثة أو محدثة
- وفرة البيانات غير الصالحة للاستخدام
- عدم وجود نوع البيانات المطلوب - على سبيل المثال ، نص بدلاً من الصور والصوت بدلاً من مقاطع الفيديو والمزيد
- انحياز
- البنود التي تحد من إمكانية التشغيل البيني للبيانات
- البيانات المشروحة بشكل سيء
- تصنيف البيانات غير المناسب
يعاني ما يقرب من 96٪ من متخصصي الذكاء الاصطناعي من مشكلات تتعلق بجودة البيانات مما يؤدي إلى ساعات إضافية من تحسين الجودة حتى تتمكن الآلات من تقديم أفضل النتائج بفعالية.
بيانات غير منظمة
يعمل علماء البيانات وخبراء الذكاء الاصطناعي على البيانات غير المهيكلة أكثر من نظرائهم الكاملين. نتيجة لذلك ، يتم إنفاق قدر كبير من وقتهم في فهم البيانات غير المهيكلة وتجميعها في تنسيق يمكن للآلات فهمه.
البيانات غير المنظمة هي أي معلومات لا تتوافق مع تنسيق أو نموذج أو هيكل معين. إنه غير منظم وعشوائي. قد تكون البيانات غير المنظمة عبارة عن مقاطع فيديو أو صوت أو صور أو صور بها نصوص أو استطلاعات أو تقارير أو عروض تقديمية أو مذكرات أو أشكال أخرى من المعلومات. يجب تحديد الرؤى الأكثر صلة من مجموعات البيانات غير المهيكلة وتعليقها يدويًا بواسطة متخصص. عندما تعمل مع بيانات غير منظمة ، لديك خياران:
- تقضي المزيد من الوقت في تنظيف البيانات
- تقبل النتائج المنحرفة
عدم وجود الشركات الصغيرة والمتوسطة للحصول على تعليقات توضيحية للبيانات ذات مصداقية
من بين جميع العوامل التي ناقشناها اليوم ، فإن التعليقات التوضيحية للبيانات الموثوقة هي الدقة الوحيدة التي نمتلك سيطرة كبيرة عليها. يعد التعليق التوضيحي للبيانات مرحلة حاسمة في تطوير الذكاء الاصطناعي والتي تحدد ماذا وكيف يجب أن يتعلموا. قد تؤدي البيانات ذات التعليقات التوضيحية السيئة أو غير الصحيحة إلى تحريف النتائج تمامًا. في الوقت نفسه ، يمكن للبيانات المشروحة بدقة أن تجعل أنظمتك ذات مصداقية وعملية.
لهذا السبب يجب أن يتم عمل شرح البيانات بواسطة الشركات الصغيرة والمتوسطة والمحاربين القدامى الذين لديهم معرفة بالمجال. على سبيل المثال ، يجب وضع تعليقات توضيحية على بيانات الرعاية الصحية من قبل المتخصصين الذين لديهم خبرة في التعامل مع البيانات من هذا القطاع. لذلك ، عندما يتم نشر النموذج في وضع منقذ للحياة ، فإنه يؤدي إلى مستوى التوقعات. وينطبق الشيء نفسه على المنتجات في مجال العقارات والتجارة الإلكترونية للتكنولوجيا المالية وغيرها من المساحات المتخصصة.
في المخص:
كل هذه العوامل تشير إلى اتجاه واحد - ليس من المستحسن الدخول في تطوير الذكاء الاصطناعي كوحدة قائمة بذاتها. بدلاً من ذلك ، إنها عملية تعاونية ، حيث تحتاج إلى خبراء من جميع المجالات للالتقاء معًا لطرح هذا الحل الأمثل.
لهذا السبب نوصي بالتواصل مع البيانات مجموعة شتاء XNUMX و حاشية. ملاحظة خبراء مثل Shaip لجعل منتجاتك وحلولك أكثر فاعلية. نحن ندرك التفاصيل الدقيقة التي ينطوي عليها تطوير الذكاء الاصطناعي ولدينا بروتوكولات واعية وفحوصات جودة للتخلص منها على الفور.
تواصل in تواصل معنا لمعرفة كيف يمكن لخبرتنا أن تساعد في تطوير منتج الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
