ما هي بيانات التدريب في التعلم الآلي:
التعريف والفوائد والتحديات والأمثلة ومجموعات البيانات

دليل المشترين النهائي لعام 2024

المُقدّمة

في عالم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يعد التدريب على البيانات أمرًا لا مفر منه. هذه هي العملية التي تجعل وحدات التعلم الآلي دقيقة وفعالة وتعمل بكامل طاقتها. في هذا المنشور ، نستكشف بالتفصيل ماهية بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي ، وجودة بيانات التدريب ، وجمع البيانات والترخيص والمزيد.

تشير التقديرات إلى أن البالغين في المتوسط ​​يتخذون قرارات بشأن الحياة والأشياء اليومية بناءً على التعلم السابق. هذه ، بدورها ، تأتي من تجارب الحياة التي شكلتها المواقف والأشخاص. بالمعنى الحرفي ، فإن المواقف والحالات والأشخاص ليست سوى بيانات يتم تغذيتها في أذهاننا. نظرًا لأننا نجمع سنوات من البيانات في شكل خبرة ، يميل العقل البشري إلى اتخاذ قرارات سلسة.

ماذا ينقل هذا؟ هذه البيانات لا مفر منها في التعلم.

بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

على غرار كيف يحتاج الطفل إلى تسمية تسمى الأبجدية لفهم الأحرف A و B و C و D ، يحتاج الجهاز أيضًا إلى فهم البيانات التي يتلقاها.

هذا بالضبط ما الذكاء الاصطناعي (AI) التدريب هو كل شيء عن. لا تختلف الآلة عن الطفل الذي لم يتعلم بعد الأشياء مما هو على وشك أن يتعلم. لا تعرف الآلة التفريق بين قطة وكلب أو حافلة وسيارة لأنهم لم يختبروا هذه العناصر بعد أو تعلموا كيف تبدو.

لذلك ، بالنسبة لشخص يقوم ببناء سيارة ذاتية القيادة ، فإن الوظيفة الأساسية التي يجب إضافتها هي قدرة النظام على فهم جميع العناصر اليومية التي قد تواجهها السيارة ، حتى تتمكن السيارة من التعرف عليها واتخاذ قرارات القيادة المناسبة. هذا هو المكان بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي يأتي دور. 

اليوم ، توفر لنا وحدات الذكاء الاصطناعي العديد من وسائل الراحة في شكل محركات التوصية ، والملاحة ، والأتمتة ، والمزيد. يحدث كل ذلك بسبب تدريب بيانات الذكاء الاصطناعي الذي تم استخدامه لتدريب الخوارزميات أثناء بنائها.

بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي هي عملية أساسية في البناء آلة التعلم وخوارزميات الذكاء الاصطناعي. إذا كنت تطور تطبيقًا يستند إلى هذه المفاهيم التقنية ، فأنت بحاجة إلى تدريب أنظمتك على فهم عناصر البيانات من أجل المعالجة المحسّنة. بدون تدريب ، سيكون نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك غير فعال ومعيب وربما لا طائل من ورائه.

تشير التقديرات إلى أن علماء البيانات ينفقون أكثر من 80٪ من وقتهم في إعداد البيانات وإثرائها من أجل تدريب نماذج ML.

لذلك ، لأولئك منكم الذين يتطلعون إلى الحصول على تمويل من أصحاب رؤوس الأموال ، ورجال الأعمال المنفردين الذين يعملون في مشاريع طموحة ، والمتحمسين للتكنولوجيا الذين بدأوا للتو في استخدام الذكاء الاصطناعي المتقدم ، قمنا بتطوير هذا الدليل للمساعدة في الإجابة على أهم الأسئلة المتعلقة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

هنا سوف نستكشف ماهية بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي ، ولماذا هي حتمية في عمليتك ، وحجم وجودة البيانات التي تحتاجها بالفعل ، وأكثر من ذلك.

ما هي بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي؟

يتم تنظيم بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي وتنظيفها بعناية ويتم إدخالها في نظام لأغراض التدريب. تؤدي هذه العملية إلى نجاح أو فشل نموذج الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يساعد في تطوير فهم أنه ليس كل الحيوانات ذات الأرجل الأربعة في الصورة هي كلاب أو يمكن أن تساعد نموذجًا في التمييز بين الصراخ الغاضب والضحك المبهج. إنها المرحلة الأولى في بناء وحدات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب بيانات التغذية بالملعقة لتعليم الآلات الأساسيات وتمكينها من التعلم مع تغذية المزيد من البيانات. هذا ، مرة أخرى ، يفسح المجال لوحدة فعالة تنتج نتائج دقيقة للمستخدمين النهائيين.

شرح البيانات

ضع في اعتبارك عملية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي كجلسة تدريب للموسيقي ، حيث كلما مارسوا تدريبات أكثر ، أصبحوا أفضل في الأغنية أو الميزان. الاختلاف الوحيد هنا هو أنه يجب تعليم الآلات أولاً ماهية الآلة الموسيقية. على غرار الموسيقي الذي يستفيد بشكل جيد من الساعات التي لا تعد ولا تحصى التي قضاها في التدريب على المسرح ، يقدم نموذج الذكاء الاصطناعي تجربة مثالية للمستهلكين عند نشره.

لماذا تُطلب بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي؟

أبسط إجابة عن سبب الحاجة إلى بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي لتطوير نموذج هو أنه بدونها لن تعرف الآلات حتى ما يجب فهمه في المقام الأول. مثل الفرد الذي تم تدريبه على وظيفته الخاصة ، يحتاج الجهاز إلى مجموعة من المعلومات لخدمة غرض محدد وتقديم النتائج المقابلة أيضًا.

لنأخذ مثال السيارات المستقلة مرة أخرى. يأتي تيرابايت بعد تيرابايت من البيانات في مركبة ذاتية القيادة من أجهزة استشعار متعددة وأجهزة رؤية الكمبيوتر و RADAR و LIDARs وغير ذلك الكثير. كل هذه الأجزاء الهائلة من البيانات ستكون بلا معنى إذا كان نظام المعالجة المركزي للسيارة لا يعرف ماذا يفعل بها.

على سبيل المثال، رؤية الكمبيوتر يمكن أن تكون وحدة السيارة تقذف كميات كبيرة من البيانات حول عناصر الطريق مثل المشاة والحيوانات والحفر وغيرها. إذا لم يتم تدريب وحدة التعلم الآلي على التعرف عليها ، فلن تعرف السيارة أنها عوائق يمكن أن تتسبب في وقوع حوادث في حالة مواجهتها. لهذا السبب يجب تدريب الوحدات على ماهية كل عنصر في الطريق وكيف أن قرارات القيادة المختلفة مطلوبة لكل عنصر.

في حين أن هذا مخصص للعناصر المرئية فقط ، يجب أن تكون السيارة أيضًا قادرة على فهم التعليمات البشرية من خلالها معالجة اللغات الطبيعية (NLP) و جمع الصوت أو الكلام والرد وفقًا لذلك. على سبيل المثال ، إذا أمر السائق بنظام المعلومات والترفيه داخل السيارة للبحث عن محطات الوقود القريبة ، فيجب أن يكون قادرًا على فهم المتطلبات وإعطاء النتائج المناسبة. لذلك ، يجب أن يكون قادرًا على فهم كل كلمة في العبارة ، وربطها ، والقدرة على فهم السؤال.

بينما قد تتساءل عما إذا كانت عملية بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي معقدة فقط لأنه يتم نشرها لحالة الاستخدام الكثيف مثل السيارة ذاتية القيادة ، فإن الحقيقة هي أن الفيلم التالي الذي توصي به Netflix يمر بنفس العملية لتقديم اقتراحات مخصصة لك. يتم تشغيل أي تطبيق أو نظام أساسي أو كيان مرتبط به AI بشكل افتراضي بواسطة بيانات تدريب AI.

بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

ما أنواع البيانات التي أحتاجها؟

هناك 4 أنواع أساسية من البيانات التي قد تكون مطلوبة ، مثل الصورة أو الفيديو أو الصوت / الكلام أو النص من أجل تدريب نماذج التعلم الآلي بشكل فعال. يعتمد نوع البيانات المطلوبة على مجموعة متنوعة من العوامل مثل حالة الاستخدام في متناول اليد ، وتعقيد النماذج التي سيتم تدريبها ، وطريقة التدريب المستخدمة ، وتنوع بيانات الإدخال المطلوبة.

ما مقدار البيانات المطلوبة لتدريب نماذج تعلم الآلة؟

يقولون أنه لا يوجد حد للتعلم وهذه العبارة مثالية في طيف بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي. كلما زادت البيانات ، كانت النتائج أفضل. ومع ذلك ، فإن الرد الغامض مثل هذا لا يكفي لإقناع أي شخص يتطلع إلى إطلاق تطبيق مدعوم بالذكاء الاصطناعي. لكن الحقيقة هي أنه لا توجد قاعدة عامة أو صيغة أو فهرس أو قياس للحجم الدقيق للبيانات التي يحتاجها المرء لتدريب مجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي الخاصة به.

بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

سيكشف خبير التعلم الآلي بشكل هزلي أنه يجب بناء خوارزمية أو وحدة منفصلة لاستنتاج حجم البيانات المطلوبة للمشروع. هذا للأسف هو الواقع أيضًا.

الآن ، هناك سبب يجعل من الصعب للغاية وضع حد أقصى لحجم البيانات المطلوبة لتدريب الذكاء الاصطناعي. هذا بسبب التعقيدات التي تنطوي عليها عملية التدريب نفسها. تتكون وحدة الذكاء الاصطناعي من عدة طبقات من الأجزاء المترابطة والمتداخلة التي تؤثر على عمليات بعضها البعض وتكملها.

على سبيل المثال ، لنفترض أنك تطور تطبيقًا بسيطًا للتعرف على شجرة جوز الهند. من النظرة ، يبدو الأمر بسيطًا نوعًا ما ، أليس كذلك؟ ومع ذلك ، من منظور الذكاء الاصطناعي ، فهو أكثر تعقيدًا.

في البداية ، كانت الآلة فارغة. إنه لا يعرف ما هي الشجرة في المقام الأول ، ناهيك عن الشجرة الطويلة التي تحمل فاكهة استوائية خاصة بالمنطقة. لذلك ، يحتاج النموذج إلى التدريب على ماهية الشجرة ، وكيفية التمييز بين الأشياء الطويلة والنحيلة الأخرى التي قد تظهر في إطار مثل مصابيح الشوارع أو الأعمدة الكهربائية ، ثم الانتقال لتعليمها الفروق الدقيقة لشجرة جوز الهند. بمجرد أن تتعلم وحدة التعلم الآلي ماهية شجرة جوز الهند ، يمكن للمرء أن يفترض بأمان أنها تعرف كيفية التعرف على شجرة جوز الهند.

ولكن فقط عندما تقوم بإطعام صورة لشجرة أثأب ، ستدرك أن النظام أخطأ في التعرف على شجرة أثأب لشجرة جوز الهند. بالنسبة لأي نظام ، فإن أي شيء طويل القامة به أوراق شجر متجمعة هو شجرة جوز الهند. للقضاء على هذا ، يحتاج النظام الآن إلى فهم كل شجرة ليست شجرة جوز الهند لتحديدها بدقة. إذا كانت هذه هي عملية تطبيق بسيط أحادي الاتجاه بنتيجة واحدة فقط ، يمكننا فقط تخيل التعقيدات التي تنطوي عليها التطبيقات التي تم تطويرها للرعاية الصحية والتمويل وغير ذلك.

بصرف النظر عن هذا ، ما يؤثر أيضًا على كمية البيانات المطلوبة يشمل التدريب الجوانب المذكورة أدناه:

  • طريقة التدريب حيث توجد اختلافات في أنواع البيانات (منظم وغير المهيكلة) تؤثر على الحاجة إلى أحجام من البيانات
  • وسم البيانات أو تقنيات التعليق التوضيحي
  • طريقة تغذية البيانات إلى النظام
  • حاصل تحمل الخطأ ، والذي يعني ببساطة النسبة المئوية لـ أخطاء لا تذكر في مكانتك أو مجالك

أمثلة من العالم الحقيقي لأحجام التدريب

على الرغم من أن كمية البيانات التي تحتاجها لتدريب الوحدات الخاصة بك تعتمد في مشروعك والعوامل الأخرى التي ناقشناها سابقًا ، قليلاً الإلهام أو المرجع سيساعد في الحصول على فكرة شاملة عن البيانات المتطلبات.

فيما يلي أمثلة واقعية عن كمية مجموعات البيانات المستخدمة لأغراض التدريب على الذكاء الاصطناعي من قبل شركات وشركات متنوعة.

  • التعرف على الوجه - حجم عينة يزيد عن 450,000 صورة وجه
  • شرح الصورة - حجم عينة يزيد عن 185,000 صورة بامتداد ما يقرب من 650,000 عنصر مشروح
  • تحليل المشاعر على Facebook - حجم عينة يزيد عن 9,000 التعليقات و 62,000 وظيفة
  • تدريب Chatbot - حجم عينة يزيد عن 200,000 سؤال مع أكثر من 2 مليون إجابة
  • تطبيق الترجمة - حجم عينة يزيد عن 300,000 صوت أو كلام مجموعة من غير الناطقين بها

ماذا لو لم يكن لدي بيانات كافية؟

في عالم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يعد التدريب على البيانات أمرًا لا مفر منه. يقال بحق أنه لا نهاية لتعلم أشياء جديدة وهذا صحيح عندما نتحدث عن طيف بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي. كلما زادت البيانات ، كانت النتائج أفضل. ومع ذلك ، هناك حالات تتعلق فيها حالة الاستخدام التي تحاول حلها بفئة متخصصة ، ويعد تحديد مصادر مجموعة البيانات الصحيحة في حد ذاته تحديًا. لذلك في هذا السيناريو ، إذا لم يكن لديك بيانات كافية ، فقد لا تكون التنبؤات من نموذج ML دقيقة أو قد تكون متحيزة. هناك طرق مثل زيادة البيانات وترميز البيانات التي يمكن أن تساعدك في التغلب على أوجه القصور ولكن قد لا تزال النتيجة غير دقيقة أو موثوقة.

بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

كيف تقوم بتحسين جودة البيانات؟

جودة البيانات تتناسب طرديا مع جودة المخرجات. لهذا السبب تتطلب النماذج عالية الدقة مجموعات بيانات عالية الجودة للتدريب. ومع ذلك، هناك كمية الصيد. بالنسبة لمفهوم يعتمد على الدقة والدقة ، غالبًا ما يكون مفهوم الجودة غامضًا إلى حد ما.

تبدو البيانات عالية الجودة قوية وذات مصداقية ولكن ماذا تعني في الواقع؟

ما هي الجودة في المقام الأول؟

حسنًا ، مثل البيانات ذاتها التي نغذيها في أنظمتنا ، فإن للجودة الكثير من العوامل والمعلمات المرتبطة بها أيضًا. إذا تواصلت مع خبراء الذكاء الاصطناعي أو المحاربين القدامى في التعلم الآلي ، فقد يشاركون أي تبديل للبيانات عالية الجودة هو أي شيء -

بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

  • ري منتظم - البيانات التي تم الحصول عليها من مصدر معين أو التوحيد في مجموعات البيانات التي تم الحصول عليها من مصادر متعددة
  • شامل - البيانات التي تغطي جميع السيناريوهات المحتملة التي يهدف نظامك إلى العمل عليها
  • دائم - كل بايت من البيانات متشابه في طبيعته
  • ذو صلة - البيانات التي تصدرها وتغذيها مماثلة لمتطلباتك والنتائج المتوقعة و
  • عدة - لديك مجموعة من جميع أنواع البيانات مثل الصوت والفيديو والصورة والنص وغير ذلك

الآن بعد أن فهمنا ما تعنيه جودة البيانات ، دعونا نلقي نظرة سريعة على الطرق المختلفة التي يمكننا من خلالها ضمان الجودة جمع البيانات والجيل.

1. ابحث عن البيانات المنظمة وغير المهيكلة. يمكن للآلات أن تفهم الأولى بسهولة لأنها تحتوي على عناصر توضيحية وبيانات وصفية. ومع ذلك ، لا يزال هذا الأخير خامًا بدون معلومات قيمة يمكن للنظام الاستفادة منها. هذا هو المكان الذي يأتي فيه شرح البيانات.

2. يعد القضاء على التحيز طريقة أخرى لضمان جودة البيانات حيث يزيل النظام أي تحيز من النظام ويقدم نتيجة موضوعية. يؤدي التحيز إلى تحريف نتائجك فقط ويجعلها غير مجدية.

3. قم بتنظيف البيانات على نطاق واسع لأن هذا سيؤدي دائمًا إلى زيادة جودة مخرجاتك. سيخبرك أي عالم بيانات أن جزءًا كبيرًا من دوره الوظيفي هو تنظيف البيانات. عندما تقوم بتنظيف بياناتك ، فأنت تقوم بإزالة التكرارات والضوضاء والقيم المفقودة والأخطاء الهيكلية وما إلى ذلك.


ما الذي يؤثر على جودة بيانات التدريب؟

هناك ثلاثة عوامل رئيسية يمكن أن تساعدك على التنبؤ بمستوى الجودة الذي تريده لنماذج الذكاء الاصطناعي / ML الخاصة بك. العوامل الثلاثة الرئيسية هي الأشخاص والعملية والمنصة التي يمكنها إنشاء مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك أو كسره.

بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
منصة: مطلوب نظام أساسي كامل مملوك للإنسان في الحلقة لمصدر مجموعات البيانات المتنوعة ونسخها والتعليق عليها للنشر الناجح لمبادرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الأكثر تطلبًا. النظام الأساسي مسؤول أيضًا عن إدارة العمال ، وزيادة الجودة والإنتاجية

الناس: لجعل الذكاء الاصطناعي يفكر بشكل أكثر ذكاءً ، يجب على الأشخاص الذين هم من أذكى العقول في الصناعة. من أجل التوسع ، تحتاج إلى الآلاف من هؤلاء المحترفين في جميع أنحاء العالم للنسخ والتسمية والتعليق على جميع أنواع البيانات.

عملية: يعد تقديم بيانات قياسية ذهبية متسقة وكاملة ودقيقة عملاً معقدًا. ولكن هذا ما ستحتاج دائمًا إلى تقديمه ، وذلك للالتزام بأعلى معايير الجودة بالإضافة إلى ضوابط الجودة الصارمة والمثبتة ونقاط التفتيش.

من أين تحصل على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي؟

على عكس القسم السابق ، لدينا رؤية دقيقة للغاية هنا. لأولئك منكم الذين يتطلعون إلى مصدر البيانات
أو إذا كنت بصدد جمع مقاطع الفيديو وجمع الصور وجمع النصوص والمزيد ، فهناك ثلاثة
السبل الأساسية التي يمكنك الحصول على بياناتك منها.

دعنا نستكشفها بشكل فردي.

مصادر مجانية

المصادر المجانية هي طرق تمثل مستودعات غير إرادية لأحجام هائلة من البيانات. إنها بيانات موجودة على السطح مجانًا. تتضمن بعض الموارد المجانية -

بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

  • مجموعات بيانات Google ، حيث تم إصدار أكثر من 250 مليون مجموعة من البيانات في عام 2020
  • منتديات مثل Reddit و Quora والمزيد ، والتي تعد مصادر غنية للبيانات. إلى جانب ذلك ، يمكن أن تساعدك مجتمعات علم البيانات والذكاء الاصطناعي في هذه المنتديات أيضًا في مجموعات بيانات معينة عند الوصول إليها.
  • Kaggle هو مصدر مجاني آخر حيث يمكنك العثور على موارد التعلم الآلي بصرف النظر عن مجموعات البيانات المجانية.
  • لقد أدرجنا أيضًا مجموعات بيانات مفتوحة مجانية لتبدأ في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك

في حين أن هذه السبل مجانية ، فإن ما قد تنفقه في النهاية هو الوقت والجهد. تنتشر البيانات من المصادر المجانية في كل مكان وعليك قضاء ساعات من العمل في البحث عن المصادر وتنظيفها وتخصيصها لتناسب احتياجاتك.

أحد المؤشرات المهمة الأخرى التي يجب تذكرها هو أن بعض البيانات من المصادر المجانية لا يمكن استخدامها لأغراض تجارية أيضًا. يتطلب ترخيص البيانات.

كشط البيانات

كما يوحي الاسم ، فإن تجريف البيانات هو عملية استخراج البيانات من مصادر متعددة باستخدام الأدوات المناسبة. من مواقع الويب والبوابات العامة والملفات الشخصية والمجلات والمستندات والمزيد ، يمكن للأدوات كشط البيانات التي تحتاجها ونقلها إلى قاعدة بياناتك بسلاسة.

في حين أن هذا يبدو كحل مثالي ، فإن تجريف البيانات قانوني فقط عندما يتعلق الأمر بالاستخدام الشخصي. إذا كنت شركة تتطلع إلى كشط البيانات ذات الطموحات التجارية ، فسيصبح الأمر صعبًا وحتى غير قانوني. لهذا السبب تحتاج إلى فريق قانوني للنظر في مواقع الويب والامتثال والشروط قبل أن تتمكن من استخراج البيانات التي تحتاجها.

الباعة الخارجيون

بقدر ما يتعلق الأمر بجمع البيانات لبيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي ، فإن الاستعانة بمصادر خارجية أو الوصول إلى البائعين الخارجيين لمجموعات البيانات هو الخيار الأكثر مثالية. يتحملون مسؤولية العثور على مجموعات البيانات لمتطلباتك بينما يمكنك التركيز على بناء الوحدات النمطية الخاصة بك. هذا على وجه التحديد بسبب الأسباب التالية -

  • لا يتعين عليك قضاء ساعات في البحث عن سبل البيانات
  • لا توجد جهود فيما يتعلق بتنقية البيانات وتصنيفها
  • تحصل على مجموعات بيانات عالية الجودة تتحقق بدقة من جميع العوامل التي ناقشناها منذ فترة
  • يمكنك الحصول على مجموعات البيانات المصممة لاحتياجاتك
  • يمكنك طلب حجم البيانات التي تحتاجها لمشروعك والمزيد
  • والأهم من ذلك ، أنها تضمن أيضًا أن جمع البيانات والبيانات نفسها تتوافق مع الإرشادات التنظيمية المحلية.

العامل الوحيد الذي يمكن أن يكون عيبًا اعتمادًا على حجم عملياتك هو أن الاستعانة بمصادر خارجية تنطوي على نفقات. مرة أخرى ، ما لا ينطوي على نفقات.

تعد شركة Shaip بالفعل رائدة في خدمات جمع البيانات ولديها مستودع خاص بها لبيانات الرعاية الصحية ومجموعات بيانات الكلام / الصوت التي يمكن ترخيصها لمشاريع الذكاء الاصطناعي الطموحة الخاصة بك.

فتح مجموعات البيانات - للاستخدام أو عدم الاستخدام؟

افتح مجموعات البيانات مجموعات البيانات المفتوحة هي مجموعات بيانات متاحة للجمهور يمكن استخدامها لمشاريع التعلم الآلي. لا يهم إذا كنت بحاجة إلى مجموعة بيانات صوتية أو فيديو أو صورة أو نصية ، فهناك مجموعات بيانات مفتوحة متاحة لجميع أشكال وفئات البيانات.

على سبيل المثال ، هناك مجموعة بيانات مراجعات منتجات أمازون التي تضم أكثر من 142 مليون تقييم مستخدم من 1996 إلى 2014. بالنسبة للصور ، لديك مورد ممتاز مثل Google Open Images ، حيث يمكنك الحصول على مجموعات بيانات من أكثر من 9 ملايين صورة. تمتلك Google أيضًا جناحًا يسمى Machine Perception يقدم ما يقرب من مليوني مقطع صوتي مدتها عشر ثوانٍ.

على الرغم من توفر هذه الموارد (وغيرها) ، فإن العامل المهم الذي غالبًا ما يتم تجاهله هو الشروط التي تأتي مع استخدامها. إنها علنية بالتأكيد ولكن هناك خط رفيع بين الانتهاك والاستخدام العادل. يأتي كل مورد مع حالته الخاصة ، وإذا كنت تستكشف هذه الخيارات ، فنحن نقترح توخي الحذر. هذا لأنه بحجة تفضيل الطرق المجانية ، قد ينتهي بك الأمر إلى تكبد دعاوى قضائية ونفقات الحلفاء.

التكاليف الحقيقية لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

فقط الأموال التي تنفقها لشراء البيانات أو إنشاء البيانات داخل الشركة ليس ما يجب عليك مراعاته. يجب أن نأخذ في الاعتبار العناصر الخطية مثل الوقت والجهود المبذولة في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي و كلف من منظور المعاملات. لم يكمل الآخر.

الوقت المنقضي في تحديد مصادر البيانات والتعليق عليها
عوامل مثل الجغرافيا والتركيبة السكانية للسوق والمنافسة داخل مكانتك تعيق توافر مجموعات البيانات ذات الصلة. الوقت الذي تقضيه في البحث عن البيانات يدويًا يضيع الوقت في تدريب نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك. بمجرد أن تتمكن من الحصول على بياناتك ، ستؤخر التدريب أكثر من خلال قضاء الوقت في كتابة التعليقات التوضيحية على البيانات حتى يتمكن جهازك من فهم ما يتم تغذيته.

سعر جمع البيانات والتعليق عليها
يلزم حساب النفقات العامة (جامعي البيانات الداخليين ، والشروح ، وصيانة المعدات ، والبنية التحتية التقنية ، والاشتراكات في أدوات SaaS ، وتطوير التطبيقات الاحتكارية) أثناء الحصول على بيانات الذكاء الاصطناعي

تكلفة البيانات السيئة
يمكن أن تكلف البيانات السيئة معنويات فريق شركتك ، وميزتك التنافسية ، وعواقب ملموسة أخرى تمر دون أن يلاحظها أحد. نحدد البيانات السيئة على أنها أي مجموعة بيانات غير نظيفة أو خام أو غير ذات صلة أو قديمة أو غير دقيقة أو مليئة بالأخطاء الإملائية. يمكن أن تفسد البيانات السيئة نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك عن طريق إدخال التحيز وإفساد خوارزمياتك بنتائج منحرفة.

مصاريف الإدارة
تشكل جميع التكاليف التي تنطوي على إدارة مؤسستك أو مؤسستك والأصول الملموسة وغير الملموسة نفقات إدارية غالبًا ما تكون الأكثر تكلفة.

بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

ماذا بعد مصادر البيانات؟

بمجرد أن يكون لديك مجموعة البيانات في يدك ، فإن الخطوة التالية هي التعليق عليها أو تسميتها. بعد كل المهام المعقدة ، ما لديك هو بيانات أولية نظيفة. لا يزال الجهاز غير قادر على فهم البيانات الموجودة لديك لأنه لم يتم التعليق عليها. هذا هو المكان الذي يبدأ فيه الجزء المتبقي من التحدي الحقيقي.

كما ذكرنا ، يحتاج الجهاز إلى بيانات بتنسيق يمكنه فهمه. هذا هو بالضبط ما يفعله شرح البيانات. يأخذ البيانات الأولية ويضيف طبقات من الملصقات والعلامات لمساعدة الوحدة النمطية على فهم كل عنصر في البيانات بدقة.
مصادر البيانات

على سبيل المثال ، في النص ، ستخبر تسمية البيانات نظام الذكاء الاصطناعي التركيب النحوي ، وأجزاء الكلام ، وحروف الجر ، وعلامات الترقيم ، والعاطفة ، والمشاعر ، والمعلمات الأخرى المتضمنة في فهم الآلة. هذه هي الطريقة التي تفهم بها روبوتات المحادثة المحادثات البشرية بشكل أفضل وعندما تفعل ذلك فقط يمكنها محاكاة التفاعلات البشرية بشكل أفضل من خلال ردودها أيضًا.

كما يبدو أمرًا لا مفر منه ، فهو أيضًا مضيعة للوقت ومملة للغاية. بغض النظر عن حجم عملك أو طموحاته ، فإن الوقت المستغرق لتعليق البيانات ضخم.

هذا في المقام الأول لأن القوى العاملة الحالية تحتاج إلى تخصيص وقت خارج جدولهم اليومي للتعليق على البيانات إذا لم يكن لديك متخصصون في التعليقات التوضيحية للبيانات. لذلك ، تحتاج إلى استدعاء أعضاء فريقك وتعيين هذا كمهمة إضافية. كلما تأخرت أكثر ، كلما استغرق تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وقتًا أطول.

على الرغم من وجود أدوات مجانية للتعليق التوضيحي للبيانات ، إلا أن ذلك لا يلغي حقيقة أن هذه العملية تستغرق وقتًا طويلاً.

هذا هو المكان الذي يأتي فيه بائعو التعليقات التوضيحية للبيانات مثل Shaip. فهم يجلبون معهم فريقًا مخصصًا من المتخصصين في التعليقات التوضيحية للبيانات للتركيز فقط على مشروعك. يقدمون لك الحلول بالطريقة التي تريدها لاحتياجاتك ومتطلباتك. إلى جانب ذلك ، يمكنك تعيين إطار زمني معهم والمطالبة بإكمال العمل في هذا الجدول الزمني المحدد.

تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية في حقيقة أنه يمكن لأعضاء فريقك الداخليين الاستمرار في التركيز على ما هو أكثر أهمية لعملياتك ومشروعك بينما يقوم الخبراء بعملهم المتمثل في كتابة التعليقات التوضيحية وتصنيف البيانات نيابة عنك.

مع الاستعانة بمصادر خارجية ، يمكن ضمان الجودة المثلى والحد الأدنى من الوقت والدقة القصوى.

في المخص:

كان هذا كل شيء في بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي. من فهم ماهية بيانات التدريب إلى استكشاف الموارد المجانية وفوائد تعهيد التعليقات التوضيحية للبيانات ، ناقشناها جميعًا. مرة أخرى ، لا تزال البروتوكولات والسياسات غير مستقرة في هذا النطاق وننصحك دائمًا بالاتصال بخبراء بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي مثلنا لتلبية احتياجاتك.

من تحديد المصادر وإلغاء تحديد الهوية إلى التعليقات التوضيحية للبيانات ، سنساعدك في تلبية جميع احتياجاتك حتى تتمكن من العمل فقط على بناء النظام الأساسي الخاص بك. نحن نتفهم التعقيدات التي ينطوي عليها تحديد مصادر البيانات وتصنيفها. لهذا السبب نكرر حقيقة أنه يمكنك ترك المهام الصعبة لنا والاستفادة من حلولنا.

تواصل معنا لجميع احتياجاتك من التعليقات التوضيحية على البيانات اليوم.

دعنا نتحدث

  • بالتسجيل ، أنا أتفق مع Shaip سياسة الخصوصية و شروط الخدمة وأقدم موافقتي على تلقي اتصالات تسويقية B2B من Shaip.

الأسئلة الأكثر شيوعًا (FAQ)

إذا كنت ترغب في إنشاء أنظمة ذكية ، فأنت بحاجة إلى تغذية معلومات نظيفة ومنظمة وقابلة للتنفيذ لتسهيل التعلم الخاضع للإشراف. تسمى المعلومات المصنفة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي وتتألف من بيانات تعريف السوق وخوارزميات تعلم الآلة وأي شيء يساعد في اتخاذ القرار.

كل آلة تعمل بالذكاء الاصطناعي لها قدرات مقيدة بمكانتها التاريخية. هذا يعني أن الجهاز لا يمكنه التنبؤ بالنتيجة المرجوة إلا إذا تم تدريبه مسبقًا بمجموعات بيانات قابلة للمقارنة. تساعد بيانات التدريب في التدريب الخاضع للإشراف بحجم يتناسب بشكل مباشر مع كفاءة ودقة نماذج الذكاء الاصطناعي.

تعد مجموعات بيانات التدريب المختلفة ضرورية لتدريب خوارزميات محددة للتعلم الآلي ، لمساعدة الأجهزة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على اتخاذ قرارات مهمة مع وضع السياقات في الاعتبار. على سبيل المثال ، إذا كنت تخطط لإضافة وظيفة Computer Vision إلى جهاز ما ، فيجب تدريب النماذج بالصور المشروحة والمزيد من مجموعات بيانات السوق. وبالمثل ، بالنسبة لبراعة البرمجة اللغوية العصبية ، تعمل كميات كبيرة من جمع الكلام كبيانات تدريب.

لا يوجد حد أقصى لحجم بيانات التدريب المطلوبة لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي كفء. سيكون حجم البيانات الأكبر بشكل أفضل هو قدرة النموذج على تحديد العناصر والنصوص والسياقات وفصلها.

في حين أن هناك الكثير من البيانات المتاحة ، فليس كل جزء مناسب لنماذج التدريب. لكي تعمل الخوارزمية في أفضل حالاتها ، ستحتاج إلى مجموعات بيانات شاملة ومتسقة وذات صلة ، يتم استخراجها بشكل موحد ولكنها لا تزال متنوعة بما يكفي لتغطية مجموعة واسعة من السيناريوهات. بغض النظر عن البيانات التي تخطط لاستخدامها ، فمن الأفضل تنظيفها والتعليق عليها لتحسين التعلم.

إذا كان لديك نموذج AI معين في الاعتبار ولكن بيانات التدريب ليست كافية تمامًا ، فيجب عليك أولاً إزالة القيم المتطرفة ، والاقتران في النقل وإعدادات التعلم التكراري ، وتقييد الوظائف ، وجعل الإعداد مفتوح المصدر للمستخدمين لمواصلة إضافة البيانات من أجل تدريب الآلة تدريجياً في الوقت المناسب. يمكنك حتى اتباع الأساليب المتعلقة بزيادة البيانات ونقل التعلم لتحقيق أقصى استفادة من مجموعات البيانات المقيدة.

يمكن دائمًا استخدام مجموعات البيانات المفتوحة لجمع بيانات التدريب. ومع ذلك ، إذا كنت تسعى إلى التفرد لتدريب النماذج بشكل أفضل ، فيمكنك الاعتماد على البائعين الخارجيين والمصادر المجانية مثل Reddit و Kaggle والمزيد ، وحتى استخراج البيانات لاستخراج الرؤى بشكل انتقائي من الملفات الشخصية والبوابات والوثائق. بغض النظر عن النهج ، من الضروري تنسيق البيانات المشتراة وتقليلها وتنظيفها قبل الاستخدام.