Yapay Zeka, bilgi işlem sistemleriyle insan benzeri etkileşimleri teşvik ederken, Makine Öğrenimi bu makinelerin her etkileşim yoluyla insan zekasını taklit etmeyi öğrenmesine olanak tanır. Ancak bu son derece gelişmiş makine öğrenimi ve yapay zeka araçlarına güç veren nedir? Veri notu.
Veriler, makine öğrenimi algoritmalarına güç veren ham maddedir; ne kadar çok veri kullanırsanız yapay zeka ürünü o kadar iyi olur. Büyük miktarda veriye erişimin olması kritik öneme sahip olsa da, uygulanabilir sonuçlar elde etmek için bunların doğru bir şekilde açıklamalı olmasını sağlamak da aynı derecede önemlidir. Veri ek açıklaması, gelişmiş, güvenilir ve doğru makine öğrenimi algoritmik performansının arkasındaki veri gücüdür.
Yapay zeka eğitiminde veri açıklamalarının rolü
Veri ek açıklaması, makine öğrenimi eğitiminde ve yapay zeka projelerinin genel başarısında önemli bir rol oynar. Belirli görüntülerin, verilerin, hedeflerin ve videoların tanımlanmasına yardımcı olur ve makinenin kalıpları tanımlamasını ve verileri sınıflandırmasını kolaylaştırmak için bunları etiketler. Makine öğrenimi modelini doğru tahminler yapması için eğiten, insan liderliğindeki bir görevdir.
Veri ek açıklaması doğru şekilde gerçekleştirilmezse, makine öğrenimi algoritması öznitelikleri nesnelerle kolayca ilişkilendiremez.
Açıklamalı eğitim verilerinin yapay zeka sistemleri için önemi
Veri açıklaması, makine öğrenimi modellerinin doğru şekilde çalışmasını sağlar. Veri ek açıklamalarının doğruluğu ve kesinliği ile yapay zeka projesinin başarısı arasında tartışılmaz bir bağlantı vardır.
119'de 2022 milyar dolar olacağı tahmin edilen küresel AI pazar değerinin 1,597 dolar 2030 milyar, dönem boyunca %38'lik bir YBBO ile büyüyor. Yapay zeka projesinin tamamı birkaç kritik adımdan geçerken, veri açıklama aşaması projenizin en önemli aşamasındadır.
Veri uğruna veri toplamak, projenize pek yardımcı olmayacaktır. AI projenizi başarılı bir şekilde uygulamak için çok miktarda yüksek kaliteli, ilgili veriye ihtiyacınız var. Makine öğrenimi proje geliştirmedeki zamanınızın yaklaşık %80'i etiketleme, temizleme, toplama, tanımlama, artırma ve açıklama ekleme gibi verilerle ilgili görevlere harcanır.
Veri ek açıklamaları, insanların bilgisayarlara göre avantajlı olduğu bir alandır çünkü amacı deşifre etmek, belirsizliği aşmak ve belirsiz bilgileri sınıflandırmak için doğuştan gelen bir yeteneğe sahibiz.
Veri Ek Açıklamaları Neden Önemlidir?
Yapay zeka çözümünüzün değeri ve güvenilirliği büyük ölçüde model eğitimi için kullanılan veri girişinin kalitesine bağlıdır.
Bir makine, görüntüleri bizim yaptığımız gibi işleyemez; eğitim yoluyla kalıpları tanımak için eğitilmeleri gerekir. Makine öğrenimi modelleri, veri açıklamalarındaki herhangi bir hatanın tehlikeli sonuçlara yol açabileceği çok çeşitli uygulamalara (sağlık hizmetleri ve otonom araçlar gibi kritik çözümler) hitap ettiğinden.
Veri ek açıklaması, yapay zeka çözümünüzün tam kapasitesiyle çalışmasını sağlar. Modeller ve korelasyonlar aracılığıyla ortamını doğru bir şekilde yorumlamak, tahminlerde bulunmak ve gerekli eylemi gerçekleştirmek için bir makine öğrenimi modelini eğitmek, yüksek düzeyde kategorize edilmiş ve açıklamalı olmayı gerektirir. Eğitim verileri. Ek açıklama, veri kümesindeki kritik özellikleri etiketleyerek, yazıya dökerek ve etiketleyerek makine öğrenimi modeline gerekli tahmini gösterir.
Denetimli öğrenme
Veri ek açıklamasını daha derinlemesine incelemeden önce, denetimli ve denetimsiz öğrenme yoluyla veri ek açıklamasını çözelim.
Makine öğrenimi denetimli makine öğreniminin bir alt kategorisi, iyi etiketlenmiş bir veri kümesinin yardımıyla yapay zeka model eğitimini belirtir. Denetimli bir öğrenme yönteminde, bazı veriler zaten doğru bir şekilde etiketlenmiş ve açıklanmıştır. Makine öğrenimi modeli, yeni verilere maruz kaldığında, etiketli verilere dayalı olarak doğru bir tahminde bulunmak için eğitim verilerini kullanır.
Örneğin, ML modeli, farklı türde giysilerle dolu bir dolap üzerinde eğitilmiştir. Eğitimdeki ilk adım, modeli her kumaş parçasının özelliklerini ve niteliklerini kullanarak farklı giysi türleri ile eğitmek olacaktır. Eğitimden sonra makine, önceki bilgisini veya eğitimini uygulayarak ayrı giysi parçalarını tanımlayabilecektir. Denetimli öğrenme, sınıflandırma (kategoriye dayalı) ve regresyon (gerçek değere dayalı) olarak kategorize edilebilir.
Veri ek açıklaması, AI sistemlerinin performansını nasıl etkiler?
Veriler asla tek bir varlık değildir; metin, video ve resim gibi farklı biçimler alır. Söylemeye gerek yok, veri açıklamaları farklı biçimlerde gelir.
Makinenin farklı varlıkları anlaması ve doğru bir şekilde tanımlaması için Adlandırılmış Varlık Etiketleme kalitesinin vurgulanması önemlidir. Etiketleme ve ek açıklamadaki bir hata ve ML, Amazon'u - e-ticaret mağazası, nehir veya papağan - ayırt edemedi.
Ayrıca, veri açıklaması, makinelerin incelikli amacı tanımasına yardımcı olur - bu, insanlara doğal olarak gelen bir niteliktir. Farklı şekilde iletişim kuruyoruz ve insanlar hem açıkça ifade edilen düşünceleri hem de ima edilen mesajları anlıyor. Örneğin, sosyal medya yanıtları veya incelemeleri hem olumlu hem de olumsuz olabilir ve makine öğrenimi her ikisini de anlayabilmelidir. 'Harika yer. Tekrar ziyaret edecek.' 'Eskiden ne harika bir yerdi! Burayı severdik!' negatiftir ve insan ek açıklaması bu süreci çok daha kolaylaştırabilir.
Veri ek açıklamalarındaki zorluklar ve bunların üstesinden nasıl gelineceği
Veri ek açıklamalarındaki iki ana zorluk, maliyet ve doğruluktur.
Son Derece Doğru Veri İhtiyacı: AI ve ML projelerinin kaderi, açıklamalı verilerin kalitesine bağlıdır. Makine öğrenimi ve yapay zeka modelleri, modeli değişkenler arasındaki korelasyonu tanıması için eğitebilen iyi sınıflandırılmış verilerle sürekli olarak beslenmelidir.
Büyük Miktarda Veri İhtiyacı: Tüm makine öğrenimi ve yapay zeka modelleri, büyük veri kümelerinde gelişir; tek bir makine öğrenimi projesi en az binlerce etiketli öğe gerektirir.
Kaynak İhtiyacı: Yapay zeka projeleri hem maliyet, hem zaman hem de iş gücü açısından kaynağa bağımlıdır. Bunlardan herhangi biri olmadan, veri açıklama projenizin kalitesi alt üst olabilir.
[Ayrıca Okuyun: Makine Öğrenimi için Video Ek Açıklama ]
Veri Ek Açıklamalarında En İyi Uygulamalar
Veri açıklamalarının değeri, yapay zeka projesinin sonucu üzerindeki etkisinde belirgindir. Makine öğrenimi modellerinizi üzerinde eğittiğiniz veri kümesi tutarsızlıklarla doluysa, önyargılıysa, dengesizse veya bozuksa yapay zeka çözümünüz başarısız olabilir. Ek olarak, etiketler yanlışsa ve açıklama tutarsızsa, yapay zeka çözümü de yanlış tahminler getirecektir. Peki, veri ek açıklamalarındaki en iyi uygulamalar nelerdir?
Verimli ve etkili veri açıklaması için ipuçları
- Oluşturduğunuz veri etiketlerinin spesifik ve proje ihtiyacıyla tutarlı olduğundan ve yine de olası tüm varyasyonları karşılayacak kadar genel olduğundan emin olun.
- Makine öğrenimi modelini eğitmek için gereken büyük miktarda veriye açıklama ekleyin. Ne kadar çok veriye açıklama eklerseniz, model eğitiminin sonucu o kadar iyi olur.
- Veri ek açıklama yönergeleri, kalite standartlarının oluşturulmasında ve proje boyunca ve çeşitli ek açıklama yapanlar arasında tutarlılığın sağlanmasında uzun bir yol kat eder.
- Veri açıklaması maliyetli ve insan gücüne bağlı olabileceğinden, hizmet sağlayıcılardan önceden etiketlenmiş veri kümelerini kontrol etmek mantıklıdır.
- Doğru veri açıklama ve eğitimine yardımcı olmak için, çeşitlilik getirmek ve açıklama yazılımının yetenekleriyle birlikte kritik vakalarla başa çıkmak için döngüdeki insan verimliliğini getirin.
- Açıklayıcıları kalite uyumluluğu, doğruluğu ve tutarlılığı açısından test ederek kaliteye öncelik verin.
Ek açıklama sürecinde kalite kontrolün önemi
Kaliteli veri ek açıklaması, yüksek performanslı yapay zeka çözümlerinin can damarıdır. İyi açıklamalı veri kümeleri, yapay zeka sistemlerinin kaotik bir ortamda bile kusursuz bir şekilde iyi performans göstermesine yardımcı olur. Benzer şekilde, tersi de eşit derecede doğrudur. Ek açıklama hatalarıyla dolu bir veri kümesi, tutarsız çözümler ortaya çıkaracaktır.
Bu nedenle, görüntü, video etiketleme ve ek açıklama sürecindeki kalite kontrolü, AI sonucunda önemli bir rol oynar. Ancak, açıklama süreci boyunca yüksek kalite kontrol standartlarını korumak, küçük ve büyük ölçekli şirketler için zordur. Çeşitli ek açıklama araçlarına ve çeşitli ek açıklama işgücüne olan bağımlılığı değerlendirmek ve kalite tutarlılığını sürdürmek zor olabilir.
Dağıtılmış veya uzaktan çalışan veri ekleyicilerinin kalitesini korumak, özellikle gerekli standartlara aşina olmayanlar için zordur. Ek olarak, dağıtılmış bir iş gücünde tanımlanması gerektiğinden sorun giderme veya hata düzeltme zaman alabilir.
Çözüm, açıklayıcıları eğitmek, bir süpervizörü dahil etmek veya birden fazla veri açıklayıcısının, veri kümesi ek açıklama doğruluğu için akranları incelemesini ve gözden geçirmesini sağlamak olabilir. Son olarak, ek açıklama yapanların standartlar hakkındaki bilgilerini düzenli olarak test etmek.
Açıklayıcıların rolü ve verileriniz için doğru açıklayıcıların nasıl seçileceği
İnsan annotators, başarılı bir AI projesinin anahtarını elinde tutuyor. Veri ek açıklamaları, bağlam sağlayabildikleri, amacı anlayabildikleri ve verilerdeki temel gerçekler için temel oluşturabildikleri için verilerin doğru, tutarlı ve güvenilir bir şekilde açıklanmasını sağlar.
Bazı veriler, oldukça güvenilir bir şekilde otomasyon çözümlerinin yardımıyla yapay veya otomatik olarak açıklanmaktadır. Örneğin, Google'dan yüzbinlerce ev görseli indirebilir ve bunları bir veri seti haline getirebilirsiniz. Ancak, veri setinin doğruluğu ancak model performansına başladıktan sonra güvenilir bir şekilde belirlenebilir.
Otomatik otomasyon, işleri daha kolay ve hızlı hale getirebilir, ancak inkar edilemez bir şekilde daha az doğru olabilir. Öte yandan, bir insan annotator daha yavaş ve daha maliyetli olabilir, ancak daha doğrudur.
İnsan verilerini ekleyenler, konuya ilişkin uzmanlıklarına, doğuştan gelen bilgilerine ve özel eğitimlerine göre verileri açıklayabilir ve sınıflandırabilir. Veri açıklayıcıları doğruluk, kesinlik ve tutarlılık sağlar.
[Ayrıca Okuyun: Veri Ek Açıklamalarına Yeni Başlayanlar İçin Kılavuz: İpuçları ve En İyi Uygulamalar ]
Sonuç
Yüksek performanslı bir yapay zeka projesi oluşturmak için yüksek kaliteli açıklamalı eğitim verilerine ihtiyacınız vardır. İyi açıklamalı verileri sürekli olarak elde etmek, büyük şirketler için bile zaman ve kaynak tüketebilirken, çözüm, Shaip gibi yerleşik veri açıklama hizmeti sağlayıcılarının hizmetlerini aramakta yatar. Shaip'te, pazar ve müşteri talebini karşılayarak veri açıklama uzmanı hizmetlerimiz aracılığıyla yapay zeka yeteneklerinizi ölçeklendirmenize yardımcı oluyoruz.
