AI Training Daten

Firwat déi richteg AI Trainingsdaten auswielen ass wichteg fir Ären AI Modell?

Jidderee weess a versteet den enormen Ëmfang vum evoluéierende AI Maart. Dofir sinn d'Geschäfter haut gäeren hir Apps an AI z'entwéckelen an hir Virdeeler ze ernimmen. Wéi och ëmmer, déi meescht Leit verstinn net d'Technologie hannert AI Modeller. Et erfuerdert d'Schafung vu komplexe Algorithmen déi Dausende vun trainéierten Datesets benotzen fir eng erfollegräich AI App ze bauen.

De Besoin fir déi richteg AI Trainingsdaten ze benotzen fir AI Apps ze bauen ass nach ëmmer ënnersträicht. Geschäftsbesëtzer betruechten dacks d'Entwécklung vun AI Trainingsdaten als eng einfach Aarbecht. Leider, relevant AI Trainingsdaten fir all AI Modell ze fannen ass Erausfuerderung a brauch Zäit. Allgemeng sinn et 4 Schrëtt involvéiert am Prozess fir déi richteg AI Trainingsdaten ze kréien an ze evaluéieren:

Definitioun vun Daten

Et definéiert normalerweis d'Zort vun Daten déi Dir wëllt an Är AI Applikatioun oder Modell aginn.

D'Daten botzen

Et ass de Prozess vun der Entfernung vun onnéideg Donnéeën & zu engem Schluss kommen ob méi Donnéeën erfuerderlech sinn?

Akkumulation vun Daten

Dëst sinn déi tatsächlech Daten déi Dir manuell oder programmatesch fir Är AI Applikatioun sammelt.

Label d'Daten

Endlech sinn déi gesammelten Donnéeën markéiert fir präzis dem AI Modell während der Trainingsphase geliwwert ze ginn.

AI Trainingsdaten sinn entscheedend fir eng korrekt an erfollegräich AI Applikatioun ze maachen. Ouni déi richteg Qualitéit Trainingsdaten, wäert den entwéckelten AI Programm zu falschen an ongenaue Resultater féieren, wat schliisslech zum Echec vum Modell féiert. Dofir ass d'Benotzung vu schlecht Qualitéitsdaten fir Är Programmer néideg ze vermeiden well et dozou féieren kann

  • Méi héich Ënnerhalt Bedierfnesser a Käschten.
  • Ongenau, lues oder irrelevant Resultater vun Ärem trainéierten AI Modell.
  • Schlecht Kredibilitéit fir Äert Produkt.
  • Méi héich Verschwendung vu finanzielle Ressourcen.

Faktore fir ze berücksichtegen Wann Dir Trainingsdaten bewäerten

Training Ären AI Modell mat schlechten Donnéeën ass sécher eng schlecht Iddi. Awer d'Fro ass wéi déi schlecht a richteg AI Trainingsdaten evaluéiert ginn. Verschidde Faktore kënnen hëllefen déi richteg a falsch Donnéeën fir Är AI Applikatioun z'identifizéieren. Hei sinn e puer vun dëse Faktoren:

  1. Daten Qualitéit a Genauegkeet

    Datequalitéit a Genauegkeet Virun allem d'Qualitéit vun den Donnéeën, déi Dir benotzt fir de Modell ze trainéieren, sollt déi héchst Wichtegkeet ginn. D'Benotzung vu schlechten Donnéeën fir den Algorithmus ze trainéieren féiert zu Datekaskaden (substandard Effekter an der Entwécklungspipeline) & Ongenauegkeet an de Resultater. Dofir benotzt ëmmer qualitativ héichwäerteg Donnéeën déi identifizéiert kënne ginn als

    • Gesammelt, gespäichert a verantwortlech benotzt Daten.
    • Daten déi genee Resultater produzéieren.
    • Wiederverwendbar Daten fir ähnlech Uwendungen.
    • Empiresch an Self-Erklärungsdaten.
  2. Vertrieder vun der Donnéeën

    Et ass e bekannte Fakt datt en Dataset ni absolut ka sinn. Wéi och ëmmer, mir musse zielen fir divers AI Daten z'entwéckelen déi ouni Ustrengung viraussoen a präzis Resultater liwweren. Zum Beispill, wann en AI Modell gemaach gëtt fir d'Gesiichter vun de Leit z'identifizéieren, sollt et mat enger wesentlecher Quantitéit vu verschiddenen Donnéeën gefiddert ginn, déi genee Resultater liwwere kënnen. D'Donnéeën mussen all d'Klassifikatioune vertrieden, déi se vun de Benotzer geliwwert ginn.

  3. Diversitéit a Gläichgewiicht an den Donnéeën

    Diversitéit a Gläichgewiicht an den Daten Är Datesätz mussen de richtege Gläichgewiicht an der Quantitéit u gefidderte Donnéeën erhalen. D'Daten, déi dem Programm zur Verfügung gestallt ginn, mussen divers sinn a gesammelt aus verschiddene Geografien, vu béide Männercher a Weibercher, déi verschidde Sproochen an Dialekter schwätzen, déi zu verschiddene Communautéiten, Akommesniveauen gehéieren, asw. .

    Et heescht datt den AI Modell entweder ze spezifesch gëtt oder net fäeg ass gutt ze leeschten wann se mat neien Daten gëtt. Dofir, gitt ëmmer sécher datt Dir konzeptuell Diskussioune mat Beispiller iwwer de Programm mat Ärem Team hutt fir déi néideg Resultater ze kréien.

  4. Relevanz fir d'Aufgab op Hand

    Relevanz fir d'Aufgab op der Hand Schlussendlech, fir gutt Trainingsdaten z'erreechen, gitt sécher datt d'Donnéeën relevant sinn fir Ären AI Programm. Dir braucht nëmmen Daten ze sammelen déi direkt oder indirekt mat Ärer Aufgab verbonne sinn. Onnéideg Donnéeën sammelen mat gerénger Applikatiounsrelevanz kann zu Ineffizienz an Ärer Applikatioun féieren.

Ai Datensammlung

[Lies och: Wat ass Trainingsdaten am Machine Learning]

Methode fir Evaluéieren Training Data

Fir déi richteg Dateauswiel fir Ären AI Programm ze maachen, musst Dir déi richteg AI Trainingsdaten evaluéieren. Dëst kann gemaach ginn duerch

  • Héichqualitativ Donnéeën mat verstäerkter Genauegkeet z'identifizéieren: 
    Fir gutt Qualitéitsdaten z'identifizéieren, musst Dir suergen datt de geliwwert Inhalt relevant ass fir den Applikatiounskontext. Ausserdeem musst Dir erausfannen ob déi gesammelt Donnéeën iwwerflësseg a valabel sinn. Et gi verschidde Standardqualitéitstester, déi d'Donnéeën duerchgoe kënnen, wéi Cronbach's Alpha-Test, Goldset-Methode, etc., déi Iech mat gudder Qualitéitsdaten ubidden.
  • Leverage Tools fir Datenvertrieder a Diversitéit ze bewäerten
    Wéi uewen ernimmt, Diversitéit an Ären Donnéeën ass de Schlëssel fir déi néideg Genauegkeet an Ärem Datemodell z'erreechen. Et gi Tools déi detailléiert Projektioune generéiere kënnen an Datenresultater op engem multidimensionalen Niveau verfollegen. Dëst hëlleft Iech z'identifizéieren ob Ären AI Modell tëscht verschiddenen Datesets kann ënnerscheeden an déi richteg Ausgänge ubidden.
  • Evaluéieren Training Data Relevanz
    Trainingsdaten däerfen nëmmen Attributer enthalen déi sënnvoll Informatioun un Ären AI Modell ubidden. Fir déi richteg Dateauswiel ze garantéieren, erstellt eng Lëscht mat wesentlechen Attributer Ären AI Modell soll verstoen. Maacht de Modell vertraut mat dësen Datesets a füügt dës spezifesch Datesets an Är Datebibliothéik.

Wéi wielen ech déi richteg Trainingsdaten fir Ären AI Modell?

Déi richteg Trainingsdaten auswielen

Et ass evident datt d'Donnéeën héchst sinn wann Dir Är AI Modeller trainéiert. Mir hunn fréi am Blog diskutéiert wéi Dir déi richteg AI Trainingsdaten fir Är Programmer fannt. Loosst eis se kucken:

  • Daten Definitioun: Den éischte Schrëtt ass d'Zort vun Daten ze definéieren déi Dir fir Äre Programm braucht. Et segregéiert all déi aner Dateoptiounen a leet Iech an eng eenzeg Richtung.
  • Dateakkumulatioun: Als nächst ass d'Donnéeën ze sammelen déi Dir sicht a verschidde Datesets dovunner maachen déi relevant sinn fir Är Bedierfnesser.
  • Datenreinigung: Da ginn d'Daten grëndlech gebotzt, wat Praktiken involvéiert wéi d'Iwwerpréiwung vun Duplikaten, d'Ewechhuele vun Auslänner, d'Fixéiere vun strukturelle Feeler, a kontrolléiert op fehlend Datenlücken.
  • Daten Label: Schlussendlech sinn d'Donnéeën déi nëtzlech sinn fir Ären AI Modell richteg markéiert. Etikettéierung reduzéiert de Risiko vu falschen Interpretatioun a bitt besser Genauegkeet fir den AI Trainingsmodell.

Ausser dëse Praktiken, musst Dir e puer Iwwerleeungen berücksichtegen wann Dir mat limitéierten oder partizipativen Trainingsdaten handelt. Biased Daten sinn AI-generéiert Ausgang baséiert op falschen Viraussetzungen déi falsch sinn. Et gi Weeër wéi Datevergréisserung an Datemarkup déi onheemlech hëllefräich sinn fir Bias ze reduzéieren. Dës Technike gi gemaach fir d'Daten ze reguléieren andeems se liicht modifizéiert Kopien vun existéierenden Donnéeën derbäisetzen an d'Diversitéit vun Datesets verbesseren.

[Lies och: Wéi vill ass den optimale Volumen vun Trainingsdaten Dir braucht fir en AI Projet?]

Konklusioun

AI Trainingsdaten sinn de wichtegsten Aspekt vun enger erfollegräicher AI Applikatioun. Dofir muss et déi gréisste Wichtegkeet a Bedeitung ginn beim Entwécklung vun Ärem AI Programm. Déi richteg AI Trainingsdaten ze hunn garantéiert datt Äre Programm vill verschidden Inputen kann huelen an ëmmer nach déi richteg Resultater generéieren. Gitt eis Shaip Team un fir iwwer AI Trainingsdaten ze léieren a qualitativ héichwäerteg AI Daten fir Är Programmer ze kreéieren.

Sozial Share