Hepimiz bir yapay zeka (AI) modülünün performansının tamamen eğitim aşamasında sağlanan veri kümelerinin kalitesine bağlı olduğunu anlıyoruz. Ancak, genellikle yüzeysel bir düzeyde tartışılırlar. Çevrimiçi kaynakların çoğu, AI eğitim veri aşamalarınız için kaliteli veri toplamanın neden gerekli olduğunu belirtir, ancak kaliteyi yetersiz veriden ayıran bilgi açısından bir boşluk vardır.
Veri kümelerini daha derinlemesine incelediğinizde, genellikle gözden kaçan tonlarca karmaşıklık ve incelik fark edeceksiniz. Bu az konuşulan konulara ışık tutmaya karar verdik. Bu makaleyi okuduktan sonra, veri toplama sırasında yaptığınız bazı hatalar ve AI eğitim veri kalitenizi optimize etmenin bazı yolları hakkında net bir fikre sahip olacaksınız.
Başlayalım.
Bir Yapay Zeka Projesinin Anatomisi
Yeni başlayanlar için, bir AI veya bir ML (makine öğrenimi) projesi çok sistematiktir. Doğrusaldır ve sağlam bir iş akışına sahiptir.
Size bir örnek vermek gerekirse, genel anlamda şöyle görünüyor:
- Kavramın ispatı
- Model doğrulama ve model puanlama
- algoritma geliştirme
- AI eğitim verilerinin hazırlanması
- Model dağıtımı
- algoritma eğitimi
- Dağıtım sonrası optimizasyon
İstatistikler, tüm AI projelerinin yaklaşık %78'inin dağıtım aşamasına geçmeden önce bir noktada durduğunu gösteriyor. Bir tarafta büyük boşluklar, mantıksal hatalar veya proje yönetimi sorunları olsa da, projelerde büyük kesintilere neden olan ince hatalar ve hatalar da vardır. Bu yazıda, en yaygın inceliklerden bazılarını keşfetmek üzereyiz.
Veri Sapması
Veri yanlılığı, sonuçları belirli sonuçlara doğru veya aleyhte olumsuz şekilde çarpıtan faktörlerin veya unsurların gönüllü veya gönülsüz olarak eklenmesidir. Ne yazık ki, önyargı, AI eğitim alanında rahatsız edici bir endişe kaynağıdır.
Bu size karmaşık geliyorsa, yapay zeka sistemlerinin kendilerine ait bir fikirleri olmadığını anlayın. Dolayısıyla, etik, ahlak ve daha fazlası gibi soyut kavramlar mevcut değildir. Yalnızca tasarımlarında kullanılan mantıksal, matematiksel ve istatistiksel kavramlar kadar akıllı veya işlevseldirler. Dolayısıyla, insanlar bu üçünü geliştirdiğinde, bariz bir şekilde gömülü bazı önyargılar ve kayırmacılık olacaktır.
Önyargı, doğrudan AI ile değil, onu çevreleyen diğer her şeyle ilişkili bir kavramdır. Yani daha çok insan müdahalesinden kaynaklanır ve herhangi bir zamanda uygulamaya konulabilir. Olası çözümler için bir sorun ele alındığında, veri toplama gerçekleştiğinde veya veriler hazırlanıp bir AI modülüne sunulduğunda olabilir.
Önyargıları Tamamen Ortadan Kaldırabilir miyiz?
Önyargıları ortadan kaldırmak karmaşıktır. Kişisel bir tercih tamamen siyah ve beyaz değildir. Gri alanda gelişir ve bu yüzden de özneldir. Önyargı ile, herhangi bir türden bütünsel adaleti belirtmek zordur. Ayrıca, zihin istemeden belirli inançlara, klişelere veya uygulamalara meyilli olduğunda, önyargıyı tespit etmek veya tespit etmek de zordur.
Bu nedenle AI uzmanları, modüllerini potansiyel önyargıları göz önünde bulundurarak ve koşullar ve bağlamlar yoluyla bunları ortadan kaldırarak hazırlar. Doğru yapılırsa, sonuçların çarpıklığı minimumda tutulabilir.
Veri kalitesi
Veri kalitesi çok geneldir, ancak daha derine indiğinizde birkaç nüanslı katman bulacaksınız. Veri kalitesi aşağıdakilerden oluşabilir:
- Tahmini veri hacminin mevcut olmaması
- İlgili ve bağlamsal verilerin yokluğu
- Son veya güncellenmiş verilerin olmaması
- Kullanılamayan veri bolluğu
- Gerekli veri türü eksikliği – örneğin, resimler yerine metin ve videolar yerine ses ve daha fazlası
- Önyargı
- Verilerin birlikte çalışabilirliğini sınırlayan maddeler
- Kötü açıklamalı veriler
- Yanlış veri sınıflandırması
Yapay zeka uzmanlarının yaklaşık %96'sı, makinelerin etkin bir şekilde optimum sonuçları sunabilmesi için kaliteyi optimize etmek için ek saatler gerektiren veri kalitesi sorunlarıyla mücadele ediyor.
Yapılandırılmamış Veriler
Veri bilimcileri ve yapay zeka uzmanları, tam meslektaşlarına göre yapılandırılmamış veriler üzerinde daha fazla çalışır. Sonuç olarak, zamanlarının önemli bir kısmı yapılandırılmamış verileri anlamlandırmak ve makinelerin anlayabileceği bir formatta derlemek için harcanır.
Yapılandırılmamış veriler, belirli bir biçime, modele veya yapıya uymayan herhangi bir bilgidir. Düzensiz ve rastgele. Yapılandırılmamış veriler video, ses, resimler, metin içeren resimler, anketler, raporlar, sunumlar, notlar veya diğer bilgi biçimleri olabilir. Yapılandırılmamış veri kümelerinden en alakalı içgörüler tanımlanmalı ve bir uzman tarafından manuel olarak açıklanmalıdır. Yapılandırılmamış verilerle çalışırken iki seçeneğiniz vardır:
- Verileri temizlemek için daha fazla zaman harcarsınız
- Çarpık sonuçları kabul et
Güvenilir Veri Açıklaması için KOBİ'lerin Eksikliği
Bugün tartıştığımız tüm faktörler arasında, üzerinde önemli bir kontrole sahip olduğumuz tek incelik, güvenilir veri açıklamasıdır. Veri açıklaması, AI geliştirmede neyi ve nasıl öğrenmeleri gerektiğini belirleyen çok önemli bir aşamadır. Kötü veya yanlış açıklamalı veriler, sonuçlarınızı tamamen çarpıtabilir. Aynı zamanda, tam olarak açıklamalı veriler, sistemlerinizi güvenilir ve işlevsel hale getirebilir.
Bu nedenle veri annotasyonu KOBİ'ler ve alan bilgisine sahip gaziler tarafından yapılmalıdır. Örneğin, sağlık verileri, o sektörden verilerle çalışma deneyimine sahip profesyoneller tarafından açıklanmalıdır. Bu nedenle, model hayat kurtaran bir durumda devreye alındığında beklentileri karşılar. Aynısı gayrimenkul, fintech e-Ticaret ve diğer niş alanlardaki ürünler için de geçerlidir.
Yukarı tamamlayan
Tüm bu faktörler tek bir yöne işaret ediyor - bağımsız bir birim olarak AI geliştirmeye girişmeniz tavsiye edilmez. Bunun yerine, tüm alanlardan uzmanların tek bir mükemmel çözümü ortaya çıkarmak için bir araya gelmesine ihtiyaç duyduğunuz işbirlikçi bir süreçtir.
Bu yüzden iletişime geçmenizi öneririz. veri Toplamak ve not Ürünlerinizi ve çözümlerinizi daha işlevsel hale getirmek için Shaip gibi uzmanlar. Yapay zeka geliştirmenin içerdiği inceliklerin farkındayız ve bunları anında ortadan kaldırmak için bilinçli protokollere ve kalite kontrollerine sahibiz.
Ön Onay in dokunma uzmanlığımızın AI ürün geliştirmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğrenmek için bizimle iletişime geçin.
