Yapay Zeka, Büyük Veri ve Makine Öğrenimi, dünya çapında politika yapıcıları, işletmeleri, bilimi, medya evlerini ve çeşitli endüstrileri etkilemeye devam ediyor. Raporlar, AI'nın küresel benimseme oranının şu anda 35 yılında 2022% – 4'e göre %2021'lük muazzam bir artış. Şirketlerin %42'sinin de yapay zekanın işletmeleri için birçok faydasını araştırdığı bildiriliyor.
Birçok AI girişimini güçlendirmek ve Makine öğrenme çözüm veridir. AI, yalnızca algoritmayı besleyen veriler kadar iyi olabilir. Düşük kaliteli veriler, düşük kaliteli sonuçlara ve yanlış tahminlere neden olabilir.
Makine öğrenimi ve yapay zeka çözümü geliştirmeye çok dikkat edilmiş olsa da, neyin kaliteli bir veri kümesi olarak nitelendirildiğine dair farkındalık eksik. Bu yazıda, zaman çizelgesinde geziniyoruz kaliteli AI eğitim verileri ve veri toplama ve eğitim anlayışıyla yapay zekanın geleceğini tanımlayın.
AI eğitim verilerinin tanımı
Bir makine öğrenimi çözümü oluştururken, eğitim veri kümesinin niceliği ve kalitesi önemlidir. Makine öğrenimi sistemi yalnızca büyük hacimlerde dinamik, tarafsız ve değerli eğitim verisi gerektirmez, aynı zamanda çok fazla veriye ihtiyaç duyar.
Ancak AI eğitim verileri nedir?
AI eğitim verileri, doğru tahminler yapmak üzere makine öğrenimi algoritmasını eğitmek için kullanılan bir etiketli veriler koleksiyonudur. ML sistemi, kalıpları tanımaya ve tanımlamaya, parametreler arasındaki ilişkileri anlamaya, gerekli kararları vermeye ve eğitim verilerine dayanarak değerlendirmeye çalışır.
Örneğin sürücüsüz araba örneğini ele alalım. Kendi kendini süren bir makine öğrenimi modeli için eğitim veri kümesi, arabaların, yayaların, sokak işaretlerinin ve diğer araçların etiketli görüntülerini ve videolarını içermelidir.
Kısacası, makine öğrenimi algoritmasının kalitesini artırmak için büyük miktarlarda iyi yapılandırılmış, açıklamalı ve etiketlenmiş eğitim verilerine ihtiyacınız vardır.
Kaliteli eğitim verilerinin önemi ve Evrimi
Yüksek kaliteli eğitim verileri, yapay zeka ve makine öğrenimi uygulama geliştirmede temel girdidir. Veriler çeşitli kaynaklardan toplanır ve makine öğrenimi amaçlarına uygun olmayan düzensiz bir biçimde sunulur. Etiketli, açıklamalı ve etiketli kaliteli eğitim verileri her zaman düzenli bir formattadır ve makine öğrenimi eğitimi için idealdir.
Kaliteli eğitim verileri, ML sisteminin nesneleri tanımasını ve önceden belirlenmiş özelliklere göre sınıflandırmasını kolaylaştırır. Sınıflandırma doğru değilse, veri kümesi kötü model sonuçları verebilir.
AI Eğitim Verilerinin İlk Günleri
Yapay zekanın mevcut iş ve araştırma dünyasına hakim olmasına rağmen, makine öğreniminin hakim olduğu ilk günler Yapay Zeka oldukça farklıydı.
Yapay zeka eğitim verilerinin ilk aşamaları, modeli daha verimli hale getiren sürekli olarak yeni kurallar tasarlayarak model çıktısını değerlendiren insan programcılar tarafından desteklendi. 2000 – 2005 döneminde ilk büyük veri seti oluşturuldu ve bu son derece yavaş, kaynak bağımlı ve pahalı bir süreçti. Eğitim veri setlerinin geniş ölçekte geliştirilmesine yol açtı ve Amazon'un MTurk'ü, insanların veri toplamaya yönelik algılarını değiştirmede önemli bir rol oynadı. Eşzamanlı olarak, insan etiketleme ve ek açıklama da yükseldi.
Sonraki birkaç yıl, veri modellerini oluşturan ve değerlendiren programcı olmayanlara odaklandı. Şu anda, gelişmiş eğitim veri toplama yöntemleri kullanılarak geliştirilen önceden eğitilmiş modellere odaklanılmaktadır.
Kaliteye göre miktar
Eskiden yapay zeka eğitim veri setlerinin bütünlüğünü değerlendirirken, veri bilimcileri şunlara odaklanıyordu: AI eğitim verisi miktarı kalitenin üzerinde.
Örneğin, büyük veritabanlarının doğru sonuçlar verdiğine dair yaygın bir yanılgı vardı. Verilerin büyük hacminin, verilerin değerinin iyi bir göstergesi olduğuna inanılıyordu. Nicelik, veri kümesinin değerini belirleyen birincil faktörlerden yalnızca biridir - veri kalitesinin rolü kabul edilmiştir.
Farkındalık ki veri kalitesi verilerin eksiksizliğine, güvenilirliğine, geçerliliğine, kullanılabilirliğine ve güncelliğine bağlıdır. En önemlisi, proje için verilerin uygunluğu, toplanan verilerin kalitesini belirledi.
Yetersiz eğitim verileri nedeniyle erken AI sistemlerinin sınırlamaları
Zayıf eğitim verileri, gelişmiş bilgi işlem sistemlerinin eksikliğiyle birleştiğinde, ilk yapay zeka sistemlerinin yerine getirilmeyen vaatlerinin nedenlerinden biriydi.
Kaliteli eğitim verilerinin olmaması nedeniyle makine öğrenimi çözümleri, nöral araştırmaların gelişimini engelleyen görsel kalıpları doğru bir şekilde tanımlayamadı. Pek çok araştırmacı konuşma dili tanıma vaadini tanımlasa da, konuşma veri setlerinin eksikliği nedeniyle konuşma tanıma araçlarının araştırılması veya geliştirilmesi meyve veremedi. Üst düzey AI araçları geliştirmenin önündeki bir diğer büyük engel, bilgisayarların hesaplama ve depolama yeteneklerinin olmamasıydı.
Kaliteli Eğitim Verilerine Geçiş
Veri kümesinin kalitesinin önemli olduğu konusundaki farkındalıkta belirgin bir değişiklik oldu. Makine öğrenimi sisteminin insan zekasını ve karar verme yeteneklerini doğru bir şekilde taklit etmesi için yüksek hacimli, yüksek kaliteli eğitim verileriyle gelişmesi gerekir.
Makine öğrenimi verilerinizi bir anket olarak düşünün; ne kadar büyükse veri örneği boyut, tahmin daha iyi. Örnek veriler tüm değişkenleri içermiyorsa, kalıpları tanımayabilir veya yanlış sonuçlara yol açabilir.
AI teknolojisindeki gelişmeler ve daha iyi eğitim verilerine duyulan ihtiyaç
AI teknolojisindeki gelişmeler, kaliteli eğitim verilerine olan ihtiyacı artırıyor.Daha iyi eğitim verilerinin güvenilir makine öğrenimi modellerinin şansını artırdığı anlayışı, daha iyi veri toplama, açıklama ve etiketleme metodolojilerinin ortaya çıkmasına neden oldu. Verilerin kalitesi ve alaka düzeyi, yapay zeka modelinin kalitesini doğrudan etkiledi.
AI teknolojisindeki gelişmeler, kaliteli eğitim verilerine olan ihtiyacı artırıyor.Veri kalitesi ve doğruluğuna artan odaklanma
Makine öğrenimi modelinin doğru sonuçlar sağlamaya başlaması için, yinelemeli veri iyileştirme adımlarından geçen kaliteli veri kümelerinden beslenir.
Örneğin, bir insan, belirli bir köpek cinsini, cinsle tanıştıktan sonraki birkaç gün içinde - resimler, videolar aracılığıyla veya şahsen tanıyabilir. İnsanlar, gerektiğinde bu bilgiyi hatırlamak ve çekmek için deneyimlerinden ve ilgili bilgilerden yararlanır. Yine de, bir Makine için o kadar kolay çalışmıyor. Makinenin, bağlantıyı kurabilmesi için o belirli cins ve diğer türlerin net bir şekilde açıklamalı ve etiketli yüzlerce veya binlerce görüntüsüyle beslenmesi gerekir.
Bir yapay zeka modeli, eğitilen bilgileri bilgisayarda sunulan bilgilerle ilişkilendirerek sonucu tahmin eder. Gerçek dünya. Eğitim verileri ilgili bilgileri içermiyorsa, algoritma işe yaramaz hale gelir.
Çeşitli ve temsili eğitim verilerinin önemi
Artan veri çeşitliliği ayrıca yetkinliği artırır, önyargıyı azaltır ve tüm senaryoların adil bir şekilde temsil edilmesini sağlar. AI modeli homojen bir veri kümesi kullanılarak eğitilirse, yeni uygulamanın yalnızca belirli bir amaç için çalışacağından ve belirli bir popülasyona hizmet edeceğinden emin olabilirsiniz.Bir veri kümesi belirli bir popülasyona, ırka, cinsiyete, tercihe ve entelektüel görüşlere yönelik önyargılı olabilir ve bu da yanlış bir modele yol açabilir.
Konu havuzunun seçilmesi, düzenleme, açıklama ve etiketleme dahil olmak üzere tüm veri toplama süreci akışının yeterince çeşitli, dengeli ve popülasyonu temsil etmesini sağlamak önemlidir.
Artan veri çeşitliliği ayrıca yetkinliği artırır, önyargıyı azaltır ve tüm senaryoların adil bir şekilde temsil edilmesini sağlar. AI modeli homojen bir veri kümesi kullanılarak eğitilirse, yeni uygulamanın yalnızca belirli bir amaç için çalışacağından ve belirli bir popülasyona hizmet edeceğinden emin olabilirsiniz.AI Eğitim Verilerinin Geleceği
AI modellerinin gelecekteki başarısı, makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılan eğitim verilerinin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Veri kalitesi ve miktarı arasındaki bu ilişkinin göreve özgü olduğunu ve kesin bir yanıtı olmadığını kabul etmek çok önemlidir.
Sonuç olarak, bir eğitim veri setinin yeterliliği, oluşturulduğu amaç için güvenilir bir şekilde iyi performans gösterme yeteneği ile tanımlanır.
Veri toplama ve açıklama tekniklerindeki gelişmeler
Makine öğrenimi, beslenen verilere duyarlı olduğundan, veri toplama ve ek açıklama ilkelerini düzene koymak çok önemlidir. Veri toplama, iyileştirme, yanlış beyan, eksik ölçümler, yanlış içerik, veri tekrarı ve hatalı ölçümlerdeki hatalar, yetersiz veri kalitesine katkıda bulunur.
Veri madenciliği, web kazıma ve veri çıkarma yoluyla otomatik veri toplama, daha hızlı veri üretiminin yolunu açıyor. Ek olarak, önceden paketlenmiş veri kümeleri, hızlı bir şekilde düzeltilebilen bir veri toplama tekniği görevi görür.
Kitle kaynak kullanımı, başka bir çığır açan veri toplama yöntemidir. Verilerin doğruluğu garanti edilemese de, kamu imajını toplamak için mükemmel bir araçtır. Son olarak, uzmanlaşmış bilgi toplama uzmanlar ayrıca belirli amaçlar için veri sağlar.
Eğitim verilerinde etik hususlara artan vurgu
Yapay zekadaki hızlı gelişmelerle birlikte, özellikle eğitim verilerinin toplanmasında birçok etik sorun ortaya çıktı. Eğitim verilerinin toplanmasındaki bazı etik hususlar, bilgilendirilmiş onay, şeffaflık, önyargı ve veri gizliliğini içerir.Veriler artık yüz görüntülerinden parmak izlerine, ses kayıtlarına ve diğer kritik biyometrik verilere kadar her şeyi içerdiğinden, pahalı davalardan ve itibarın zarar görmesinden kaçınmak için yasal ve etik uygulamalara uyulmasını sağlamak kritik önem kazanıyor.
Gelecekte daha da kaliteli ve çeşitli eğitim verileri potansiyeli
için büyük bir potansiyel var. yüksek kaliteli ve çeşitli eğitim verileri gelecekte. Veri kalitesinin farkındalığı ve yapay zeka çözümlerinin kalite taleplerini karşılayan veri sağlayıcıların mevcudiyeti sayesinde.
Mevcut veri sağlayıcıları, çok büyük miktarlarda çeşitli veri kümelerini etik ve yasal olarak kaynaklamak için çığır açan teknolojileri kullanma konusunda ustadır. Ayrıca, farklı makine öğrenimi projeleri için özelleştirilmiş verileri etiketlemek, açıklama eklemek ve sunmak için şirket içi ekipleri vardır.
Yapay zekadaki hızlı gelişmelerle birlikte, özellikle eğitim verilerinin toplanmasında birçok etik sorun ortaya çıktı. Eğitim verilerinin toplanmasındaki bazı etik hususlar, bilgilendirilmiş onay, şeffaflık, önyargı ve veri gizliliğini içerir.Sonuç
Veri ve kalite konusunda keskin bir anlayışa sahip güvenilir tedarikçilerle ortaklık kurmak önemlidir. üst düzey yapay zeka modelleri geliştirin. Shaip, AI proje ihtiyaçlarınızı ve hedeflerinizi karşılayan özelleştirilmiş veri çözümleri sağlama konusunda uzman olan önde gelen açıklama şirketidir. Bizimle ortak olun ve masaya getirdiğimiz yetkinlikleri, bağlılığı ve işbirliğini keşfedin.
