Het concept van AI Training Data Shortage is complex en evolueert. Een grote zorg is dat de moderne digitale wereld misschien behoefte heeft aan goede, betrouwbare en efficiënte gegevens. Terwijl de hoeveelheid data die wereldwijd wordt gegenereerd snel toeneemt, zijn er bepaalde domeinen of soorten data waar tekorten of beperkingen kunnen bestaan. Hoewel het moeilijk is om de toekomst te voorspellen, geven trends en statistieken aan dat we op bepaalde gebieden te maken kunnen krijgen met gegevensgerelateerde tekorten.
AI-trainingsgegevens spelen een cruciale rol bij de ontwikkeling en effectiviteit van machine learning-modellen. Trainingsgegevens worden gebruikt om AI-algoritmen te trainen, waardoor ze patronen kunnen leren, voorspellingen kunnen doen en verschillende taken kunnen uitvoeren in diverse moderne industrieën.
[Lees ook: Hoe u de juiste kant-en-klare AI-trainingsgegevensprovider kiest?]
Wat suggereren de trends over gegevenstekorten?
Het lijdt geen twijfel dat data van het allergrootste belang is in de wereld van vandaag. Niet alle gegevens zijn echter direct toegankelijk, bruikbaar of gelabeld voor specifieke AI-trainingsdoeleinden.
Tijdperk suggereert dat de trend van snel ontwikkelende ML-modellen die afhankelijk zijn van kolossale datasets, zou kunnen afnemen als er geen nieuwe databronnen beschikbaar worden gesteld, of als de data-efficiëntie niet significant wordt verbeterd.
DeepMind is van mening dat datasets van hoge kwaliteit in plaats van parameters de innovatie op het gebied van machine learning zouden moeten stimuleren. Ongeveer 4.6 tot 17.2 biljoen tokens worden over het algemeen gebruikt om modellen te trainen volgens de schatting van Epoch.
Het is van cruciaal belang voor bedrijven die AI-modellen in hun bedrijf willen gebruiken om te begrijpen dat ze gebruik moeten maken van betrouwbare leveranciers van AI-trainingsgegevens om de gewenste resultaten te bereiken. Aanbieders van AI-trainingsgegevens kunnen zich richten op niet-gelabelde gegevens die in uw branche beschikbaar zijn en deze gebruiken om AI-modellen effectiever te trainen.
Hoe een gegevenstekort op te lossen?
Organisaties kunnen uitdagingen op het gebied van AI Training Data Tekort overwinnen door gebruik te maken van generatieve AI en synthetische data. Dit kan de prestaties en generalisatie van AI-modellen verbeteren. Hier is hoe deze technieken kunnen helpen:
generatieve AI
Verschillende generatieve AI-modellen, zoals GAN's (Generative Adversarial Networks), kunnen synthetische gegevens genereren die sterk lijken op werkelijke gegevens. GAN's bestaan uit een generatornetwerk dat nieuwe samples leert maken en een discriminatornetwerk dat onderscheid maakt tussen echte en synthetische samples.
Synthetische gegevensgeneratie
Synthetische gegevens kunnen worden gemaakt met behulp van op regels gebaseerde algoritmen, simulaties of modellen die scenario's uit de echte wereld nabootsen. Deze aanpak is gunstig wanneer de vereiste gegevens erg duur zijn. Zo kunnen synthetische data worden gegenereerd bij de ontwikkeling van autonome voertuigen om verschillende rijscenario's te simuleren, waardoor AI-modellen in verschillende situaties kunnen worden getraind.
Hybride benadering van gegevensontwikkeling
Hybride benaderingen combineren echte en synthetische gegevens om tekorten aan AI-trainingsgegevens te overwinnen. Echte gegevens kunnen worden aangevuld met synthetische gegevens om de diversiteit en omvang van de trainingsdataset te vergroten. Door deze combinatie kunnen modellen leren van praktijkvoorbeelden en synthetische variaties, waardoor een beter begrip van de taak ontstaat.
Gegevenskwaliteitsborging
Bij het gebruik van synthetische gegevens is het van vitaal belang dat de gegenereerde gegevens van voldoende kwaliteit zijn en een nauwkeurige weergave zijn van de distributie in de echte wereld. Datakwaliteitsborgingstechnieken, zoals grondige validatie en testen, kunnen ervoor zorgen dat de synthetische data overeenkomen met de gewenste kenmerken en geschikt zijn voor het trainen van AI-modellen.
Op zoek naar geannoteerde gegevens van hoge kwaliteit voor uw machine learning-toepassingen?
De voordelen van synthetische gegevens blootleggen
Synthetische gegevens bieden flexibiliteit en schaalbaarheid en verbeteren de privacybescherming terwijl ze waardevolle bronnen voor training, testen en ontwikkeling van algoritmen bieden. Hier zijn nog enkele van de voordelen:
Hogere kostenefficiëntie
Het verzamelen en annoteren van gegevens uit de echte wereld in grote hoeveelheden is een kostbaarder en tijdrovender proces. De gegevens die nodig zijn voor domeinspecifieke AI-modellen kunnen echter tegen veel lagere kosten worden gegenereerd door gebruik te maken van synthetische gegevens, en de gewenste resultaten kunnen worden bereikt.
Beschikbaarheid van data
Synthetische gegevens pakken het probleem van gegevensschaarste aan door aanvullende trainingsvoorbeelden te geven. Het stelt organisaties in staat om snel grote hoeveelheden gegevens te genereren en de uitdaging van het verzamelen van gegevens uit de echte wereld te overwinnen.
Privacybehoud
Synthetische gegevens kunnen worden gebruikt om gevoelige informatie van individuen en organisaties te beschermen. Door synthetische gegevens te gebruiken die zijn gegenereerd door de statistische eigenschappen en patronen van de oorspronkelijke gegevens te behouden in plaats van echte gegevens, kan informatie naadloos worden overgedragen zonder de individuele privacy in gevaar te brengen.
Data diversiteit
Synthetische gegevens kunnen worden gegenereerd met specifieke variaties, waardoor een grotere diversiteit in de AI-trainingsdataset mogelijk wordt. Deze diversiteit helpt AI-modellen te leren van een breder scala aan scenario's, waardoor generalisatie en prestaties worden verbeterd wanneer ze worden toegepast op situaties in de echte wereld.
Scenariosimulatie
Synthetische gegevens zijn waardevol bij het simuleren van specifieke scenario's of omgevingen. Synthetische gegevens kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt bij autonoom rijden om virtuele omgevingen te creëren en verschillende rijomstandigheden, weglay-outs en weersomstandigheden te simuleren. Dit maakt robuuste training van AI-modellen mogelijk voordat ze in de praktijk worden geïmplementeerd.
Conclusie
AI-trainingsgegevens zijn van cruciaal belang bij het elimineren van uitdagingen op het gebied van AI-trainingsgegevenstekorten. Diverse trainingsgegevens maken de ontwikkeling mogelijk van nauwkeurige, robuuste en aanpasbare AI-modellen die de prestaties van gewenste workflows aanzienlijk kunnen verbeteren. Daarom zal de toekomst van AI Training Data Shortage afhangen van verschillende factoren, waaronder vooruitgang in technieken voor gegevensverzameling, gegevenssynthese, praktijken voor het delen van gegevens en privacyregelgeving. Voor meer informatie over AI-trainingsgegevens, neem contact op met ons team.
