AI, Big Data, a Machine Learning beaflosse weider Politiker, Geschäfter, Wëssenschaften, Medienhaiser a verschidde Industrien op der ganzer Welt. Berichter suggeréieren datt de globalen Adoptiounsquote vun AI am Moment ass 35% am 2022 - eng grouss 4% Erhéijung vun 2021. Eng zousätzlech 42% vun de Firmen ginn gemellt déi vill Virdeeler vun AI fir hire Betrib ze exploréieren.
Powering déi vill AI Initiativen an Machine Learning Léisungen ass daten. AI kann nëmme sou gutt sinn wéi d'Donnéeën déi den Algorithmus fidderen. Niddereg Qualitéitsdaten kéinten zu niddereg-Qualitéit Resultater an ongenau Prognosen Resultat.
Wärend et vill Opmierksamkeet op ML an AI Léisungentwécklung gouf, fehlt d'Bewosstsinn vu wat als Qualitéitsdates qualifizéiert ass. An dësem Artikel navigéiere mir d'Timeline vun Qualitéit AI Trainingsdaten an z'identifizéieren d'Zukunft vun AI duerch e Verständnis vun Datensammlung an Training.
Definitioun vun AI Trainingsdaten
Wann Dir eng ML-Léisung baut, ass d'Quantitéit an d'Qualitéit vum Trainingsdaten wichteg. De ML System erfuerdert net nëmme grouss Volumen vun dynameschen, onparteiesche a wäertvollen Trainingsdaten, awer et brauch och vill dovun.
Awer wat sinn AI Trainingsdaten?
AI Trainingsdaten sinn eng Sammlung vu markéierten Donnéeën déi benotzt gi fir den ML Algorithmus ze trainéieren fir korrekt Prognosen ze maachen. De ML System probéiert Mustere z'erkennen an z'identifizéieren, Bezéiungen tëscht Parameteren ze verstoen, néideg Entscheedungen ze treffen an op Basis vun den Trainingsdaten ze evaluéieren.
Huelt zum Beispill d'Beispill vu selbstfueren Autoen. D'Formatiounsdates fir e selbstfahrenden ML Modell soll markéiert Biller a Videoe vun Autoen, Foussgänger, Stroosseschëlder an aner Gefierer enthalen.
Kuerz gesot, fir d'Qualitéit vum ML Algorithmus ze verbesseren, braucht Dir grouss Quantitéite vu gutt strukturéierten, annotéierten a markéierten Trainingsdaten.
Wichtegkeet vun Qualitéit Training Daten a seng Evolutioun
Héichqualitativ Trainingsdaten sinn de Schlësselinput an der AI an der ML App Entwécklung. Daten ginn aus verschiddene Quelle gesammelt a presentéiert an enger onorganiséierter Form, déi net gëeegent ass fir Maschinnléierenzwecker. Qualitéit Trainingsdaten - markéiert, annotéiert a markéiert - sinn ëmmer an engem organiséierte Format - ideal fir ML Training.
Qualitéit Trainingsdaten maachen et méi einfach fir den ML System Objekter z'erkennen an ze klassifizéieren no virbestëmmten Features. D'Datetaz kéint schlecht Modellresultater erreechen wann d'Klassifikatioun net korrekt ass.
Déi fréi Deeg vun AI Trainingsdaten
Trotz AI dominéiert déi haiteg Geschäfts- a Fuerschungswelt, déi fréi Deeg virum ML dominéiert Kënschtlech Intelligenz war ganz anescht.
Déi nächst Jore konzentréiert sech op Net-Programméierer déi d'Datemodeller kreéieren an evaluéieren. De Moment ass de Fokus op pre-trainéiert Modeller entwéckelt mat fortgeschratt Trainingsdatensammlungsmethoden.
Quantitéit iwwer Qualitéit
Wann Dir d'Integritéit vun den AI Trainingsdatesets zréck an den Dag beurteelt, hunn d'Datewëssenschaftler sech fokusséiert op AI Training Daten Quantitéit iwwer Qualitéit.
Zum Beispill gouf et e gemeinsame Mëssverständnis datt grouss Datenbanken korrekt Resultater liwweren. De pure Volumen vun den Donnéeën gouf gegleeft e gudden Indikator fir de Wäert vun den Donnéeën ze sinn. Quantitéit ass nëmmen ee vun de primäre Faktoren, déi de Wäert vun der Datesaz bestëmmen - d'Roll vun der Datequalitéit gouf unerkannt.
D'Bewosstsinn datt daten Qualitéit Ofhängeg vun der Vollständegkeet vun den Donnéeën, Zouverlässegkeet, Validitéit, Disponibilitéit, an der Zäitlechkeet erhéicht. Virun allem ass d'Datepassendheet fir de Projet bestëmmt d'Qualitéit vun den gesammelten Donnéeën.
Aschränkungen vu fréie AI Systemer wéinst schlechten Trainingsdaten
Schlecht Trainingsdaten, gekoppelt mam Mangel u fortgeschratt Rechensystemer, war ee vun de Grënn fir e puer net erfëllt Versprieche vu fréie AI Systemer.
Wéinst dem Mangel u Qualitéitstrainingsdaten, konnten ML-Léisungen net visuell Mustere präzis identifizéieren, déi d'Entwécklung vun der neuraler Fuerschung stéieren. Och wa vill Fuerscher d'Versprieche vun der geschwate Sproocherkennung identifizéiert hunn, konnt d'Fuerschung oder d'Entwécklung vu Riederkennungsinstrumenter net duerch d'Feele vu Riedsdatensetze kommen. En anere groussen Hindernis fir High-End AI Tools z'entwéckelen war de Mangel u Computer- a Späicherfäegkeeten vum Computer.
D'Verréckelung op Qualitéit Trainingsdaten
Et war e markéierte Verréckelung an der Bewosstsinn datt d'Qualitéit vum Dataset wichteg ass. Fir datt de ML System d'mënschlech Intelligenz an d'Entscheedungsfäegkeeten präzis miméiert, muss et op héije Volumen, héichqualitativ Trainingsdaten opbléien.
Denkt un Är ML Daten als Ëmfro - wat méi grouss ass Daten Echantillon Gréisst, wat besser d'Prognose. Wann d'Probedaten net all Variabelen enthalen, kënnen se Muster net erkennen oder ongenau Conclusiounen bréngen.
Fortschrëtter an der AI Technologie an de Besoin fir besser Trainingsdaten
D'Versteesdemech datt besser Trainingsdaten d'Chance vun zouverlässeg ML Modeller erhéijen huet zu enger besserer Datesammlung, Annotatioun an Etikettéierungsmethodologien gefouert. D'Qualitéit an d'Relevanz vun den Donnéeën hunn direkt d'Qualitéit vum AI Modell beaflosst.
Erhéije Fokus op Datenqualitéit a Genauegkeet
Fir den ML Modell fir präzis Resultater ze liwweren, gëtt et op Qualitéitsdatesätz gefiddert, déi duerch iterativ Dateraffinéierungsschrëtt goen.
Zum Beispill, e Mënsch kéint fäeg sinn eng spezifesch Rasse vum Hond bannent e puer Deeg no der Rasse agefouert ze ginn - duerch Biller, Videoen oder perséinlech. D'Mënschen zéien aus hirer Erfarung a verbonnen Informatioun fir dëst Wëssen ze erënneren an opzezéien wann néideg. Wéi och ëmmer, et funktionnéiert net sou einfach fir eng Maschinn. D'Maschinn muss mat kloer annotéiert a markéiert Biller gefüttert ginn - Honnerte oder Dausende - vun där bestëmmter Rasse an aner Rassen fir datt se d'Verbindung maachen.
En AI Modell virausgesot d'Resultat andeems Dir d'Informatioun korreléiert mat der Informatioun presentéiert an der richteg Welt. Den Algorithmus gëtt nëtzlos gemaach wann d'Trainingsdaten keng relevant Informatioun enthalen.
Wichtegkeet vu verschiddenen a representativen Trainingsdaten
En Dataset kéint op eng bestëmmte Bevëlkerung, Rass, Geschlecht, Wiel an intellektuell Meenungen biaséiert ginn, wat zu engem ongenaue Modell kéint féieren.
Et ass wichteg ze garantéieren datt de ganzen Datesammlungsprozess Flow, inklusiv d'Auswiel vum Thema Pool, Curation, Annotatioun a Label, adäquat divers, equilibréiert a representativ vun der Bevëlkerung ass.
D'Zukunft vun AI Trainingsdaten
Den zukünftege Succès vun AI Modeller hänkt vun der Qualitéit an der Quantitéit vun Trainingsdaten, déi benotzt gi fir d'ML Algorithmen ze trainéieren. Et ass kritesch ze erkennen datt dës Relatioun tëscht Datenqualitéit a Quantitéit Aufgabspezifesch ass an keng definitiv Äntwert huet.
Schlussendlech ass d'Adequatitéit vun engem Trainingsdatenset definéiert duerch seng Fäegkeet fir zouverlässeg gutt ze maachen fir den Zweck deen et gebaut ass.
Fortschrëtter an der Datesammlung an Annotatiounstechniken
Zënter ML ass sensibel op déi gefiddert Donnéeën, ass et vital Datesammlung an Annotatiounspolitik ze streamlinéieren. Feeler bei der Datesammlung, Curation, falsch Representatioun, onkomplett Miessunge, ongenau Inhalt, Dateduplikatioun, a falsch Miessunge droen zu net genuch Datequalitéit bäi.
Automatiséiert Datesammlung duerch Datemining, Web Scraping, an Dateextraktioun mécht de Wee fir méi séier Datengeneratioun. Zousätzlech, pre-packaged Datesätz handelen als Quick-Fix Datesammlungstechnik.
Crowdsourcing ass eng aner pathbreaking Method fir Datensammlung. Wärend d'Wahrheet vun den Donnéeën net ka verséchert ginn, ass et en exzellent Tool fir ëffentlech Bild ze sammelen. Endlech, spezialiséiert Daten Sammlung Experten liwweren och Daten fir spezifesch Zwecker.
Erhéije Schwéierpunkt op ethesch Considératiounen an Trainingsdaten
Zënter Daten elo alles vu Gesiichtsbilder, Fangerofdréck, Stëmmopnamen, an aner kritesch biometresch Donnéeën enthalen, gëtt et kritesch wichteg fir d'Anhale vu legalen an ethesche Praktiken ze garantéieren fir deier Prozesser a Schued um Ruff ze vermeiden.
D'Potenzial fir nach besser Qualitéit an divers Trainingsdaten an Zukunft
Et gëtt e grousst Potenzial fir qualitativ héichwäerteg an divers Trainingsdaten an der Zukunft. Dank der Sensibiliséierung vun der Datequalitéit an der Disponibilitéit vun Dateprovider, déi un d'Qualitéitsfuerderunge vun AI-Léisungen entspriechen.
Aktuell Dateprovider sinn adept fir banebriechend Technologien ze benotzen fir ethesch a legal massiv Quantitéite vu verschiddenen Datesätz ze Quellen. Si hunn och intern Teams fir d'Donnéeën ze markéieren, annotéieren a presentéieren fir verschidde ML Projeten personaliséiert.
Conclusioun
Et ass wichteg mat zouverléissege Verkeefer mat engem akuten Verständnis vun Daten a Qualitéit ze partneréieren entwéckelen High-End AI Modeller. Shaip ass déi Premier Annotatiounsfirma adept fir personaliséiert Dateléisungen ze liwweren déi Ären AI Projet Bedierfnesser an Ziler entspriechen. Partner mat eis an entdeckt d'Kompetenzen, Engagement an Zesummenaarbecht déi mir op den Dësch bréngen.
