Sağlam bir yapay zeka tabanlı çözüm, yalnızca herhangi bir veri değil, aynı zamanda yüksek kaliteli, doğru şekilde açıklamalı veriler üzerine kuruludur. Yapay zeka projenize yalnızca en iyi ve en rafine veriler güç verebilir ve bu veri saflığının projenin sonucu üzerinde büyük bir etkisi olacaktır.
Verileri genellikle yapay zeka projelerinin yakıtı olarak adlandırırız, ancak herhangi bir veri bunu yapmaz. Projenizin kalkış yapmasına yardımcı olmak için roket yakıtına ihtiyacınız varsa, depoya ham petrol koyamazsınız. Bunun yerine, yalnızca en yüksek kaliteli bilgilerin projenize güç vermesini sağlamak için verilerin (yakıt gibi) dikkatli bir şekilde rafine edilmesi gerekir. Bu iyileştirme sürecine veri açıklaması denir ve bu konuda epeyce kalıcı yanlış anlamalar vardır.
Açıklamada Eğitim Veri Kalitesini Tanımlayın
Veri kalitesinin yapay zeka projesinin sonucu üzerinde büyük bir fark yarattığını biliyoruz. En iyi ve en yüksek performanslı ML modellerinden bazıları, ayrıntılı ve doğru şekilde etiketlenmiş veri kümelerine dayanmaktadır.
Ancak bir ek açıklamada kaliteyi tam olarak nasıl tanımlarız?
Hakkında konuştuğumuzda veri açıklaması kalite, doğruluk, güvenilirlik ve tutarlılık önemlidir. Bir veri kümesinin, temel gerçekle ve gerçek dünya bilgisiyle eşleşmesi durumunda doğru olduğu söylenir.
Verilerin tutarlılığı, veri kümesi boyunca korunan doğruluk düzeyini ifade eder. Bununla birlikte, bir veri setinin kalitesi, projenin türü, benzersiz gereksinimleri ve istenen sonuca göre daha doğru bir şekilde belirlenir. Bu nedenle, veri etiketleme ve açıklama kalitesini belirleme kriteri bu olmalıdır.
Veri Kalitesini Tanımlamak Neden Önemli?
Projenin kalitesini ve sonucunu belirleyen kapsamlı bir faktör olarak hareket ettiği için veri kalitesini tanımlamak önemlidir.
- Düşük kaliteli veriler, ürün ve iş stratejilerini etkileyebilir.
- Bir makine öğrenimi sistemi, eğitim aldığı verinin kalitesi kadar iyidir.
- Kaliteli veriler, yeniden çalışmayı ve bununla ilişkili maliyetleri ortadan kaldırır.
- İşletmelerin bilinçli proje kararları vermelerine yardımcı olur ve mevzuat uyumluluğuna bağlı kalır.
Etiketleme sırasında Eğitim veri kalitesini nasıl ölçeriz?
Eğitim verilerinin kalitesini ölçmek için çeşitli yöntemler vardır ve bunların çoğu önce somut bir veri açıklama kılavuzu oluşturmakla başlar. Yöntemlerden bazıları şunlardır:
Uzmanlar tarafından oluşturulan karşılaştırmalar
Kalite kriterleri veya altın standart açıklama yöntemleri, proje çıktı kalitesini ölçen bir referans noktası görevi gören en kolay ve en uygun kalite güvence seçenekleridir. Uzmanlar tarafından oluşturulan kıyaslama ile veri açıklamalarını ölçer.
Cronbach Alfa testi
Cronbach's alpha testi, veri seti öğeleri arasındaki korelasyonu veya tutarlılığı belirler. Etiketin güvenilirliği ve daha fazla doğruluk Araştırmaya dayalı olarak ölçülebilir.
Konsensüs Ölçümü
Konsensüs ölçümü, makine veya insan açıklayıcılar arasındaki anlaşma düzeyini belirler. Genellikle her bir madde için fikir birliğine varılmalı ve anlaşmazlık durumunda tahkime gidilmelidir.
Panel İncelemesi
Bir uzman paneli genellikle veri etiketlerini gözden geçirerek etiketin doğruluğunu belirler. Bazen, veri etiketlerinin tanımlanmış bir kısmı genellikle doğruluğu belirlemek için örnek olarak alınır.
İnceleme Eğitim verileri Kalite
Yapay zeka projelerini üstlenen şirketler, otomasyonun gücüne tamamen kapıldılar, bu yüzden çoğu kişi, yapay zeka tarafından yönlendirilen otomatik açıklama eklemenin manuel açıklama eklemekten daha hızlı ve daha doğru olacağını düşünmeye devam ediyor. Şimdilik gerçek şu ki, doğruluk çok önemli olduğu için verileri tanımlaması ve sınıflandırması insanları gerektiriyor. Otomatik etiketleme yoluyla oluşturulan ek hatalar, algoritmanın doğruluğunu artırmak için ek yinelemeler gerektirecek ve zaman tasarrufunu ortadan kaldıracaktır.
Başka bir yanlış anlama - ve otomatik açıklamanın benimsenmesine katkıda bulunması muhtemel olan - küçük hataların sonuçlar üzerinde fazla bir etkisi olmadığıdır. Girdi verilerindeki tutarsızlıkların bir algoritmayı programcıların asla amaçlamadığı bir yöne yönlendirdiği AI kayması adı verilen bir olgu nedeniyle en küçük hatalar bile önemli yanlışlıklar üretebilir.
Eğitim verilerinin kalitesi - doğruluk ve tutarlılık yönleri - projelerin benzersiz taleplerini karşılamak için sürekli olarak gözden geçirilir. Eğitim verilerinin gözden geçirilmesi tipik olarak iki farklı yöntem kullanılarak gerçekleştirilir –
Otomatik açıklamalı teknikler
Otomatik açıklama gözden geçirme süreci, geri bildirimin sisteme geri döndürülmesini sağlar ve açıklama yapanların süreçlerini iyileştirebilmeleri için yanlışları önler.
Yapay zeka tarafından yönlendirilen otomatik açıklama, doğru ve daha hızlıdır. Otomatik açıklama, manuel QA'ların gözden geçirmek için harcadıkları zamanı azaltarak, veri kümesindeki karmaşık ve kritik hatalara daha fazla zaman harcamalarına olanak tanır. Otomatik açıklama, geçersiz yanıtları, tekrarları ve yanlış açıklamaları algılamaya da yardımcı olabilir.
Veri bilimi uzmanları aracılığıyla manuel olarak
Veri bilimcileri, veri kümesinde doğruluk ve güvenilirlik sağlamak için veri açıklamalarını da gözden geçirir.
Küçük hatalar ve açıklama hataları, projenin sonucunu önemli ölçüde etkileyebilir. Ve bu hatalar, otomatik açıklama inceleme araçları tarafından algılanmayabilir. Veri bilimcileri, veri kümesindeki veri tutarsızlıklarını ve istenmeyen hataları saptamak için farklı toplu iş boyutlarından numune kalitesi testleri yapar.
Her AI Başlığının Arkasında Bir Açıklama İşlemi Vardır ve Shaip Bunu Acısız Hale Getirmeye Yardımcı Olabilir
AI Projesi Tuzaklarından Kaçınmak
Birçok kuruluş, şirket içi açıklama kaynaklarının eksikliğinden muzdariptir. Veri bilimcileri ve mühendisleri yüksek talep görüyor ve bir AI projesini üstlenmek için bu profesyonellerden yeterince işe almak, çoğu şirketin erişemeyeceği bir çek yazmak anlamına geliyor. Sonunda sizi rahatsız edecek bir bütçe seçeneği (kitle kaynaklı ek açıklama gibi) seçmek yerine, ek açıklama ihtiyaçlarınızı deneyimli bir dış ortağa dış kaynak sağlamayı düşünün. Dış kaynak kullanımı, kurum içi bir ekip oluşturmaya çalıştığınızda ortaya çıkan işe alma, eğitim ve yönetim darboğazlarını azaltırken yüksek derecede doğruluk sağlar.
Ek açıklama ihtiyaçlarınızı özel olarak Shaip ile dışarıdan temin ettiğinizde, tüm önemli sonuçları tehlikeye atacak kısayollar olmadan AI girişiminizi hızlandırabilecek güçlü bir güçten yararlanırsınız. Tam olarak yönetilen bir iş gücü sunuyoruz; bu, kitle kaynak kullanımı açıklama çabalarıyla elde edebileceğinizden çok daha fazla doğruluk elde edebileceğiniz anlamına gelir. Ön yatırım daha yüksek olabilir, ancak istenen sonucu elde etmek için daha az yineleme gerektiğinde geliştirme sürecinde karşılığını verecektir.
Veri hizmetlerimiz, diğer etiketleme sağlayıcılarının sunamadığı bir yetenek olan kaynak bulma dahil tüm süreci de kapsar. Deneyimimizle, kimliği gizlenmiş ve ilgili tüm düzenlemelere uygun büyük hacimli yüksek kaliteli, coğrafi olarak çeşitli verileri hızlı ve kolay bir şekilde elde edebilirsiniz. Bu verileri bulut tabanlı platformumuzda barındırdığınızda, projenizin genel verimliliğini artıran ve mümkün olduğunu düşündüğünüzden daha hızlı ilerlemenize yardımcı olan kanıtlanmış araçlara ve iş akışlarına da erişebilirsiniz.
Ve son olarak, bizim şirket içi endüstri uzmanları benzersiz ihtiyaçlarınızı anlayın. İster bir sohbet robotu oluşturuyor olun ister sağlık hizmetlerini iyileştirmek için yüz tanıma teknolojisini uygulamaya çalışıyor olun, biz oradaydık ve açıklama sürecinin projeniz için ana hatlarıyla belirtilen hedeflere ulaşmasını sağlayacak yönergeler geliştirmeye yardımcı olabiliriz.
Shaip'te sadece yeni yapay zeka çağı için heyecanlanmıyoruz. Buna inanılmaz şekillerde yardımcı oluyoruz ve deneyimimiz sayısız başarılı projeyi hayata geçirmemize yardımcı oldu. Kendi uygulamanız için neler yapabileceğimizi görmek için bize ulaşın. demo istemek bugün.