Gelişen AI pazarının muazzam kapsamını herkes biliyor ve anlıyor. Bu nedenle günümüzde işletmeler, uygulamalarını yapay zekada geliştirmeye ve bunun avantajlarından yararlanmaya hevesli. Ancak çoğu insan yapay zeka modellerinin arkasındaki teknolojiyi anlamıyor. Başarılı bir AI uygulaması oluşturmak için binlerce eğitilmiş veri setini kullanan karmaşık algoritmaların oluşturulmasını gerektirir.
Yapay zeka uygulamaları oluşturmak için doğru yapay zeka eğitim verilerini kullanma ihtiyacı hâlâ hafife alınıyor. İşletme sahipleri genellikle AI eğitim verilerini geliştirmeyi kolay bir iş olarak görür. Ne yazık ki, herhangi bir AI modeli için ilgili AI eğitim verilerini bulmak zordur ve zaman gerektirir. Genel olarak, doğru AI Eğitim Verilerini edinme ve değerlendirme sürecinde yer alan 4 adım vardır:
Verileri Tanımlama
Genellikle AI uygulamanıza veya modelinize girmek istediğiniz veri türünü tanımlar.
Verileri Temizleme
Gereksiz verilerin çıkarılması ve daha fazla verinin gerekli olup olmadığı sonucuna varılması sürecidir.
Verileri Biriktirme
Bu, AI uygulamanız için manuel veya programlı olarak topladığınız gerçek verilerdir.
Verileri Etiketleme
Sonunda, toplanan veriler, eğitim aşamasında yapay zeka modeline doğru bir şekilde sağlanacak şekilde etiketlenir.
AI eğitim verileri, doğru ve başarılı bir AI uygulaması yapmak için çok önemlidir. Doğru kalitede eğitim verileri olmadan, geliştirilen AI programı yanlış ve yanlış sonuçlara yol açacak ve sonunda modelin başarısız olmasına yol açacaktır. Bu nedenle, programlarınız için düşük kaliteli veri kullanmaktan kaçınmak gereklidir, çünkü bu
- Daha yüksek bakım ihtiyaçları ve maliyetleri.
- Eğitilmiş AI modelinizden yanlış, yavaş veya alakasız sonuçlar.
- Ürününüz için kötü güvenilirlik.
- Finansal kaynakların daha fazla israf edilmesi.
Eğitim Verilerini Değerlendirirken Dikkate Alınması Gereken Faktörler
AI modelinizi kötü verilerle eğitmek kesinlikle kötü bir fikirdir. Ancak soru, kötü ve doğru AI Eğitim Verilerinin nasıl değerlendirileceğidir. Yapay zeka uygulamanız için doğru ve yanlış verileri belirlemeye çeşitli faktörler yardımcı olabilir. İşte o faktörlerden bazıları:
Veri Kalitesi ve Doğruluğu
Her şeyden önce, modeli eğitmek için kullanacağınız verilerin kalitesine en yüksek önem verilmelidir. Algoritmayı eğitmek için kötü verilerin kullanılması, veri basamaklarına (geliştirme boru hattında standart altı etkiler) ve sonuçlarda yanlışlığa yol açar. Bu nedenle, her zaman şu şekilde tanımlanabilecek yüksek kaliteli veriler kullanın:- Toplanan, saklanan ve sorumlu bir şekilde kullanılan veriler.
- Doğru sonuçlar üreten veriler.
- Benzer uygulamalar için yeniden kullanılabilir veriler.
- Ampirik ve kendini açıklayan veriler.
Veri Temsilcileri
Bir veri setinin asla mutlak olamayacağı bilinen bir gerçektir. Bununla birlikte, zahmetsizce tahmin edebilen ve kesin sonuçlar sağlayabilen çeşitli AI verileri geliştirmeyi hedeflemeliyiz. Örneğin, insanların yüzlerini tanımlamak için bir AI modeli yapılırsa, doğru sonuçlar verebilecek önemli miktarda çeşitli verilerle beslenmelidir. Veriler, kullanıcılar tarafından sağlanan tüm sınıflandırmaları temsil etmelidir.
Verilerde Çeşitlilik ve Denge
Veri kümeleriniz, beslenen veri miktarında doğru dengeyi korumalıdır. Programa sağlanan veriler çeşitli olmalı ve farklı coğrafyalardan, farklı dil ve lehçeleri konuşan, farklı topluluklara, gelir seviyelerine vb. .Bu, AI modelinin ya çok spesifik olacağı ya da yeni veriler sağlandığında iyi performans gösteremeyeceği anlamına gelir. Bu nedenle, gerekli sonuçları elde etmek için daima ekibinizle program hakkında örneklerle kavramsal tartışmalar yaptığınızdan emin olun.
Eldeki Görevle Uygunluk
Son olarak, iyi eğitim verileri elde etmek için verilerin AI programınızla alakalı olduğundan emin olun. Yalnızca elinizdeki görevle doğrudan veya dolaylı olarak ilgili verileri toplamanız gerekir. Uygulamayla ilgisi düşük olan gereksiz verilerin toplanması, uygulamanızda verimsizliklere yol açabilir.
Her şeyden önce, modeli eğitmek için kullanacağınız verilerin kalitesine en yüksek önem verilmelidir. Algoritmayı eğitmek için kötü verilerin kullanılması, veri basamaklarına (geliştirme boru hattında standart altı etkiler) ve sonuçlarda yanlışlığa yol açar. Bu nedenle, her zaman şu şekilde tanımlanabilecek yüksek kaliteli veriler kullanın:
Veri kümeleriniz, beslenen veri miktarında doğru dengeyi korumalıdır. Programa sağlanan veriler çeşitli olmalı ve farklı coğrafyalardan, farklı dil ve lehçeleri konuşan, farklı topluluklara, gelir seviyelerine vb. .
Son olarak, iyi eğitim verileri elde etmek için verilerin AI programınızla alakalı olduğundan emin olun. Yalnızca elinizdeki görevle doğrudan veya dolaylı olarak ilgili verileri toplamanız gerekir. Uygulamayla ilgisi düşük olan gereksiz verilerin toplanması, uygulamanızda verimsizliklere yol açabilir.
[Ayrıca Okuyun: Makine Öğreniminde Eğitim Verisi Nedir?]
Eğitim Verilerini Değerlendirme Yöntemleri
AI programınız için doğru veri seçimini yapmak için doğru AI eğitim verilerini değerlendirmelisiniz. Bu tarafından yapılabilir
- Gelişmiş Doğrulukla Yüksek Kaliteli Verileri Tanımlama:
Kaliteli verileri belirlemek için sağlanan içeriğin uygulama içeriğiyle alakalı olduğundan emin olmalısınız. Ek olarak, toplanan verilerin gereksiz ve geçerli olup olmadığını anlamanız gerekir. Size kaliteli veriler sağlayabilen Cronbach alfa testi, altın set yöntemi vb. Gibi verilerin geçirilebileceği çeşitli standart kalite testleri vardır. - Veri Temsilcilerini ve Çeşitliliği Değerlendirmek İçin Araçlardan Yararlanın
Yukarıda bahsedildiği gibi, verilerinizdeki çeşitlilik, veri modelinizde gerekli doğruluğu elde etmenin anahtarıdır. Ayrıntılı projeksiyonlar oluşturabilen ve veri sonuçlarını çok boyutlu bir düzeyde takip edebilen araçlar vardır. Bu, yapay zeka modelinizin çeşitli veri kümelerini ayırt edip edemediğini ve doğru çıktıları sağlayıp sağlamadığını belirlemenize yardımcı olur. - Eğitim Verilerinin Uygunluğunu Değerlendirin
Eğitim verileri yalnızca yapay zeka modelinize anlamlı bilgiler sağlayan öznitelikler içermelidir. Doğru veri seçimini sağlamak için yapay zeka modelinizin anlaması gereken temel özelliklerin bir listesini oluşturun. Modeli bu veri kümelerine aşina hale getirin ve bu belirli veri kümelerini veri kitaplığınıza ekleyin.
Yapay Zeka Modeliniz için Doğru Eğitim Verilerini Nasıl Seçersiniz?
Yapay zeka modellerinizi eğitirken verilerin üstün olduğu açıktır. Blogun başlarında, programlarınız için doğru AI eğitim verilerini nasıl bulacağınızı tartıştık. Onlara bir göz atalım:
- Veri Tanımlama: İlk adım, programınız için ihtiyaç duyduğunuz veri türünü tanımlamaktır. Diğer tüm veri seçeneklerini ayırır ve sizi tek bir yöne yönlendirir.
- Veri Toplama: Ardından, aradığınız verileri toplamak ve bu verilerden ihtiyaçlarınıza uygun birden çok veri seti oluşturmak gelir.
- Veri temizleme: Ardından, tekrarların kontrol edilmesi, aykırı değerlerin kaldırılması, yapısal hataların düzeltilmesi ve eksik veri boşluklarının kontrol edilmesi gibi uygulamaları içeren veriler tamamen temizlenir.
- Veri Etiketleme: Son olarak, AI modeliniz için yararlı olan veriler uygun şekilde etiketlenir. Etiketleme, yanlış yorumlama riskini azaltır ve AI eğitim modelinde daha iyi doğruluk sağlar.
Bu uygulamaların dışında, sınırlı veya yanlı eğitim verileriyle uğraşırken birkaç hususu göz önünde bulundurmalısınız. Taraflı veriler, yanlış olan hatalı varsayımlara dayanan yapay zeka tarafından üretilen çıktılardır. Önyargıyı azaltmada inanılmaz derecede yardımcı olan veri artırma ve veri işaretleme gibi yollar vardır. Bu teknikler, mevcut verilerin biraz değiştirilmiş kopyalarını ekleyerek ve veri setlerinin çeşitliliğini artırarak verileri düzenli hale getirmek için yapılır.
[Ayrıca Okuyun: Bir yapay zeka projesi için ihtiyaç duyduğunuz optimum eğitim verisi hacmi ne kadardır??]
Sonuç
AI eğitim verileri, başarılı bir AI uygulamasının en önemli yönüdür. Bu nedenle, AI programınızı geliştirirken buna azami önem ve önem verilmelidir. Doğru AI eğitim verilerine sahip olmak, programınızın birçok farklı girdiyi alabilmesini ve yine de doğru sonuçları üretebilmesini sağlar. AI eğitim verileri hakkında bilgi edinmek ve programlarınız için yüksek kaliteli AI verileri oluşturmak için Shaip ekibimize ulaşın.
