يريد كل مهندس ML تطوير نموذج ذكاء اصطناعي موثوق ودقيق. بيانات يقضي العلماء تقريبا 80% من وقتهم في وضع العلامات وزيادة البيانات. لهذا السبب يعتمد أداء النموذج على جودة البيانات المستخدمة لتدريبه.
نظرًا لأننا نلبي احتياجات مشاريع الذكاء الاصطناعي المتنوعة للشركات ، فقد صادفنا بعض الأسئلة التي يطرحها علينا عملاء الأعمال كثيرًا أو يحتاجون إلى توضيح. لذلك قررنا تقديم مرجع جاهز لكيفية قيام فريق الخبراء لدينا بتطوير بيانات التدريب ذات المعيار الذهبي لتدريب نماذج ML بدقة.
قبل أن نتصفح الأسئلة الشائعة ، دعنا نضع بعضًا منها أساسيات وسم البيانات وأهميتها.
ما هو تصنيف البيانات؟
تصنيف البيانات هو خطوة المعالجة المسبقة لتصنيف البيانات أو وضع علامات عليها ، مثل الصور أو الصوت أو الفيديو لمساعدة نماذج ML وتمكينهم من عمل تنبؤات دقيقة.
لا يلزم أن يقتصر تصنيف البيانات على المرحلة الأولية من تطوير نموذج التعلم الآلي ، ولكن يمكن أن يستمر بعد النشر لزيادة تحسين دقة التنبؤات.
أهمية تسمية البيانات
عند تسمية البيانات بناءً على فئة الكائن ، يتم تدريب نموذج ML على تحديد فئات مماثلة من الكائنات - بدونها توصيف البيانات - أثناء الإنتاج.
يعد تصنيف البيانات خطوة حاسمة للمعالجة المسبقة تساعد في بناء نموذج دقيق يمكنه فهم بيئات العالم الحقيقي بشكل موثوق. مجموعات البيانات المصنفة بدقة ضمان تنبؤات دقيقة وخوارزميات عالية الجودة.
الأسئلة الشائعة
هنا ، كما وعدت ، مرجع جاهز لجميع الأسئلة التي قد تكون لديكم و يمكنك تجنب الأخطاء خلال أي مرحلة من مراحل دورة حياة التطوير.
كيف تفهم البيانات؟
كعمل تجاري ، ربما تكون قد جمعت قدرًا هائلاً من البيانات ، والآن تريد - على أمل - استخراج الأفكار الرئيسية أو المعلومات القيمة من البيانات.
ولكن بدون فهم واضح لمتطلبات مشروعك أو أهداف عملك ، لن تتمكن من الاستفادة العملية من بيانات التدريب. لذلك لا تبدأ في غربلة بياناتك للعثور على الأنماط أو المعنى. بدلاً من ذلك ، أدخل هدفًا محددًا حتى لا تجد حلولًا للمشكلات الخاطئة.
هل بيانات التدريب ممثلة جيدة لبيانات الإنتاج؟ إذا لم يكن كذلك ، كيف يمكنني التعرف عليه؟
على الرغم من أنك ربما لم تفكر في ذلك ، إلا أن البيانات المصنفة التي تقوم بتدريب نموذجك عليها قد تختلف اختلافًا كبيرًا عن بيئة الإنتاج.
كيف تتعرف؟ ابحث عن علامات الحكاية. كان أداء نموذجك جيدًا في بيئة اختبار وأقل بشكل ملحوظ أثناء الإنتاج.
الحل؟
تواصل مع خبراء الأعمال أو المجال لفهم المتطلبات بدقة.
-
كيف يمكن التخفيف من التحيز؟
الحل الوحيد لتخفيف التحيز هو أن تكون استباقيًا في القضاء على التحيز قبل إدخاله في نموذجك.
يمكن أن يكون تحيز البيانات بأي شكل - من مجموعات البيانات غير التمثيلية إلى المشكلات المتعلقة بحلقات التعليقات. إن مواكبة أحدث التطورات وإنشاء معايير عملية وإطار عمل قوية أمر ضروري لمواجهة الأشكال المختلفة للتحيز.
-
كيف يمكنني ترتيب أولويات عملية التعليق التوضيحي لبيانات التدريب الخاصة بي؟
إنه أحد الأسئلة الأكثر شيوعًا التي يتم طرحها علينا - أي جزء من مجموعة البيانات يجب أن نعطيه الأولوية عند التعليق؟ إنه سؤال صالح ، خاصة عندما يكون لديك مجموعات بيانات كبيرة. لا يتعين عليك إضافة تعليق توضيحي على المجموعة بأكملها.
يمكنك استخدام الأساليب المتقدمة التي تساعدك في اختيار جزء معين من مجموعة البيانات الخاصة بك وتجميعها بحيث ترسل فقط المجموعة الفرعية المطلوبة من البيانات للتعليق. بهذه الطريقة ، يمكنك إرسال المعلومات الأكثر أهمية حول نجاح نموذجك.
-
كيف يمكنني التعامل مع الحالات الاستثنائية؟
قد يكون التعامل مع الحالات الاستثنائية أمرًا صعبًا لكل نموذج ML. على الرغم من أن النموذج قد يعمل تقنيًا ، إلا أنه قد لا يقطع الصفقة عندما يتعلق الأمر بخدمة احتياجات عملك.
على الرغم من أن نموذج اكتشاف السيارة يمكنه التعرف على المركبات ، إلا أنه قد لا يكون قادرًا على التمييز بين الأنواع المختلفة من المركبات بشكل موثوق. على سبيل المثال - التعرف على سيارات الإسعاف من أنواع الشاحنات الأخرى. فقط عندما يمكن الاعتماد على النموذج لتحديد نماذج معينة ، يمكن لخوارزمية اكتشاف السيارة أن تملي رموز السلامة.لمواجهة هذا التحدي ، وجود الإنسان في الحلقة التغذية الراجعة والتعلم الخاضع للإشراف أمر بالغ الأهمية. يكمن الحل في استخدام بحث التشابه والتصفية من خلال مجموعة البيانات بأكملها لجمع صور مماثلة. باستخدام هذا ، يمكنك التركيز على التعليق التوضيحي فقط على مجموعة فرعية من الصور المتشابهة وتحسينها باستخدام طريقة الإنسان في الحلقة.
-
هل هناك أي ملصقات محددة يجب أن أكون على دراية بها؟
على الرغم من أنك قد تميل إلى تقديم العلامات الأكثر تفصيلاً لصورك ، فقد لا تكون دائمًا ضرورية أو مثالية. من الصعب تحقيق القدر الهائل من الوقت والتكلفة اللذين سيستغرقانه لمنح كل صورة مستوى دقيق من التفاصيل والدقة.
يُقترح الإفراط في الوصف أو المطالبة بأعلى دقة في شرح البيانات عندما يكون لديك وضوح بشأن متطلبات النموذج.
-
كيف تفسر حالات الحافة؟
ضع في اعتبارك حالات الحافة عند إعداد إستراتيجية التعليقات التوضيحية على البيانات. أولاً ، ومع ذلك ، يجب أن تفهم أنه من المستحيل توقع كل حالة طرفية قد تصادفها. بدلاً من ذلك ، يمكنك اختيار نطاق التباين والاستراتيجية التي يمكن أن تكتشف الحالات المتطورة عند ظهورها ومعالجتها في الوقت المحدد.
-
بأي طريقة يمكنني إدارة غموض البيانات؟
الغموض في مجموعة البيانات شائع جدًا ، ويجب أن تعرف كيفية التعامل معه للحصول على تعليق توضيحي دقيق. على سبيل المثال ، يمكن تصنيف صورة تفاحة نصف ناضجة على أنها تفاحة خضراء أو تفاحة حمراء.
مفتاح حل هذا الغموض لديه تعليمات واضحة من البداية. أولاً ، تأكد من التواصل المستمر بين المعلقين وخبراء الموضوع. ضع قاعدة معيارية من خلال توقع هذا الغموض وتحديد المعايير التي يمكن تنفيذها عبر القوى العاملة.
-
هل توجد أي طرق لتحسين أداء النموذج في الإنتاج؟
نظرًا لاختلاف بيئة الاختبار وبيانات الإنتاج ، فلا بد أن تكون هناك انحرافات في الأداء بعد مرور بعض الوقت. لا يمكنك توقع نموذج لتعلم أشياء لم يتعرض لها أثناء التدريب.
حاول الحفاظ على توافق بيانات الاختبار مع بيانات الإنتاج المتغيرة. على سبيل المثال ، أعد تدريب نموذجك ، واشرك الملصقات البشرية، وتعزيز البيانات بسيناريوهات أكثر دقة وتمثيلية ، وإعادة اختبارها واستخدامها في الإنتاج.
-
من الذي أتعامل معه بخصوص تعليقي التوضيحي لاحتياجات بيانات التدريب؟
كل عمل لديه ما يكسبه من تطوير نماذج تعلم الآلة. ليس كل كيان تجاري مجهز بالمعرفة الفنية أو الخبراء فرق تصنيف البيانات لتحويل البيانات الأولية إلى رؤى قيمة. يجب أن تكون قادرًا على استخدامه للحصول على ميزة تنافسية.
على الرغم من أن نموذج اكتشاف السيارة يمكنه التعرف على المركبات ، إلا أنه قد لا يكون قادرًا على التمييز بين الأنواع المختلفة من المركبات بشكل موثوق. على سبيل المثال - التعرف على سيارات الإسعاف من أنواع الشاحنات الأخرى. فقط عندما يمكن الاعتماد على النموذج لتحديد نماذج معينة ، يمكن لخوارزمية اكتشاف السيارة أن تملي رموز السلامة.في حين أن هناك جوانب ، قد تبحث عنها في شريك تدريب البيانات ، فإن الموثوقية والخبرة والمعرفة بالموضوع هي بعض من أهم ثلاث نقاط يجب تذكرها. ضع في اعتبارك هذه قبل الدخول إلى مزود خدمة موثوق به تابع لجهة خارجية.
يقود قائمة موفرو خدمة وضع العلامات البيانات الدقيقة والموثوقة هم Shaip. نحن نستخدم التحليلات المتقدمة وفرق الخبرة وخبراء الموضوع لكل ما تبذلونه من العلامات و شرح البيانات الاحتياجات. علاوة على ذلك ، نتبع إجراءً قياسيًا ساعدنا في تطوير مشروعات التعليقات التوضيحية والعلامات المميزة للشركات الرائدة.
