يسعى كل مهندس تعلم آلي إلى تطوير نموذج ذكاء اصطناعي موثوق ودقيق. يقضي علماء البيانات ما يقارب 80% من وقتهم في تصنيف البيانات وتحسينها. ولذلك، يعتمد أداء النموذج على جودة البيانات المستخدمة في تدريبه.
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 نتطرق إلى الأسئلة الشائعة، دعونا نوضح بعض أساسيات تصنيف البيانات وأهميتها.
ما هو تصنيف البيانات؟
تصنيف البيانات هو خطوة المعالجة المسبقة لتصنيف أو وضع علامات على البيانات، مثل الصور أو الصوت أو الفيديو، لمساعدة نماذج التعلم الآلي وتمكينها من إجراء 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
يُعدّ تصنيف البيانات خطوةً أساسيةً في المعالجة المسبقة، إذ يُساعد على بناء نموذج دقيق قادر على فهم بيئات العالم الحقيقي بدقة. وتضمن مجموعات البيانات المصنفة بدقة تنبؤات دقيقة وخوارزميات عالية الجودة.
الأسئلة الشائعة
إليكم، كما وعدناكم، مرجعًا جاهزًا لجميع الأسئلة التي قد تكون لديكم والأخطاء التي يمكنكم تجنبها 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.
لمواجهة هذا التحدي، يُعدّ وجود عنصر بشري في عملية التقييم والتعلم الخاضع للإشراف أمرًا بالغ الأهمية. يكمن الحل في استخدام البحث عن التشابه وتصفية مجموعة البيانات بأكملها لجمع الصور المتشابهة. وبذلك، يُمكن التركيز على إضافة التعليقات التوضيحية إلى مجموعة فرعية من الصور المتشابهة فقط، وتحسينها باستخدام أسلوب التقييم البشري.
-
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 أن تجعل بيانات الاختبار متوافقة مع بيانات الإنتاج المتغيرة. على سبيل المثال، أعد تدريب النموذج، واستعن بمصنفين بشريين ، وحسّن البيانات بسيناريوهات أكثر دقة وتمثيلاً، ثم أعد اختباره واستخدمه في بيئة الإنتاج.
-
من الذي أتعامل معه بخصوص تعليقي التوضيحي لاحتياجات بيانات التدريب؟
تستفيد جميع الشركات من تطوير نماذج التعلم الآلي. فليست كل الشركات تمتلك الخبرة التقنية أو فرق تصنيف البيانات المتخصصة لتحويل البيانات الخام إلى رؤى قيّمة. ينبغي أن تكون قادرًا على استخدام هذه النماذج لاكتساب ميزة تنافسية.
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.
تتصدر شركة Shaip قائمة مزودي خدمات تصنيف البيانات الدقيقة والموثوقة . نستخدم تحليلات متقدمة، وفرق عمل متخصصة، وخبراء في مختلف المجالات لتلبية جميع احتياجاتكم في مجال تصنيف البيانات وشرحها . علاوة على ذلك، نتبع إجراءات معيارية ساعدتنا على تطوير مشاريع تصنيف وشرح بيانات متميزة لشركات رائدة.
