Iedereen kent en begrijpt de enorme reikwijdte van de zich ontwikkelende AI-markt. Daarom staan bedrijven tegenwoordig te popelen om hun apps in AI te ontwikkelen en de voordelen ervan te plukken. De meeste mensen begrijpen de technologie achter AI-modellen echter niet. Het vereist de creatie van complexe algoritmen die duizenden getrainde datasets gebruiken om een succesvolle AI-app te bouwen.
De noodzaak om de juiste AI-trainingsgegevens te gebruiken om AI-apps te bouwen, wordt nog steeds onderschat. Ondernemers beschouwen het ontwikkelen van AI-trainingsgegevens vaak als een gemakkelijke taak. Helaas is het vinden van relevante AI-trainingsgegevens voor elk AI-model een uitdaging en kost het tijd. Over het algemeen zijn er 4 stappen betrokken bij het verkrijgen en evalueren van de juiste AI-trainingsgegevens:
Het definiëren van de gegevens
Het definieert meestal het type gegevens dat u in uw AI-toepassing of -model wilt invoeren.
De gegevens opschonen
Het is het proces van het verwijderen van onnodige gegevens en tot de conclusie komen of er meer gegevens nodig zijn?
Verzamelen van de gegevens
Dit zijn de daadwerkelijke gegevens die u handmatig of programmatisch verzamelt voor uw AI-toepassing.
Labelen van de gegevens
Ten slotte worden de verzamelde gegevens gelabeld om tijdens de trainingsfase nauwkeurig aan het AI-model te worden geleverd.
AI-trainingsgegevens zijn cruciaal voor het maken van een nauwkeurige en succesvolle AI-toepassing. Zonder trainingsgegevens van de juiste kwaliteit zal het ontwikkelde AI-programma leiden tot onjuiste en onnauwkeurige resultaten, wat uiteindelijk zal leiden tot het mislukken van het model. Daarom is het noodzakelijk om het gebruik van gegevens van slechte kwaliteit voor uw programma's te vermijden, aangezien dit kan leiden tot
- Hogere onderhoudsbehoeften en -kosten.
- Onnauwkeurige, trage of irrelevante resultaten van uw getrainde AI-model.
- Slechte geloofwaardigheid van uw product.
- Hogere verspilling van financiële middelen.
Factoren waarmee rekening moet worden gehouden bij het evalueren van trainingsgegevens
Je AI-model trainen met slechte data is zeker een slecht idee. Maar de vraag is hoe de slechte en juiste AI-trainingsgegevens moeten worden geëvalueerd. Verschillende factoren kunnen helpen bij het identificeren van de juiste en foute gegevens voor uw AI-toepassing. Hier zijn enkele van die factoren:
Gegevenskwaliteit en nauwkeurigheid
In de eerste plaats moet de kwaliteit van de gegevens die u zou gebruiken voor het trainen van het model, het grootste belang krijgen. Het gebruik van slechte data om het algoritme te trainen leidt tot datacascades (ondermaatse effecten in de ontwikkelingspijplijn) en onnauwkeurigheid in de resultaten. Gebruik daarom altijd hoogwaardige gegevens die kunnen worden geïdentificeerd als- Verzamelde, opgeslagen en verantwoord gebruikte gegevens.
- Gegevens die nauwkeurige resultaten opleveren.
- Herbruikbare gegevens voor vergelijkbare toepassingen.
- Empirische en voor zichzelf sprekende gegevens.
Vertegenwoordigers van de gegevens
Het is een bekend feit dat een dataset nooit absoluut kan zijn. We moeten ons echter richten op het ontwikkelen van diverse AI-gegevens die moeiteloos kunnen voorspellen en nauwkeurige resultaten kunnen opleveren. Als er bijvoorbeeld een AI-model wordt gemaakt om de gezichten van mensen te identificeren, moet het worden gevoed met een aanzienlijke hoeveelheid uiteenlopende gegevens die nauwkeurige resultaten kunnen opleveren. De gegevens moeten alle classificaties vertegenwoordigen die door de gebruikers zijn verstrekt.
Diversiteit en balans in de gegevens
Uw datasets moeten de juiste balans houden in de hoeveelheid ingevoerde data. De gegevens die aan het programma worden verstrekt, moeten divers zijn en uit verschillende geografische gebieden worden verzameld, van zowel mannen als vrouwen die verschillende talen en dialecten spreken, die tot verschillende gemeenschappen, inkomensniveaus, enz. behoren. Als u geen diverse gegevens toevoegt, leidt dit meestal tot over- of ondergeschiktheid van uw trainingsset .Het betekent dat het AI-model te specifiek wordt of niet goed kan presteren als het van nieuwe gegevens wordt voorzien. Zorg er daarom altijd voor dat u conceptuele discussies met voorbeelden over het programma met uw team voert om de gewenste resultaten te krijgen.
Relevantie voor de taak die voorhanden is
Ten slotte, om goede trainingsgegevens te verkrijgen, moet u ervoor zorgen dat de gegevens relevant zijn voor uw AI-programma. U hoeft alleen gegevens te verzamelen die direct of indirect verband houden met uw taak. Het verzamelen van onnodige gegevens met een lage toepassingsrelevantie kan leiden tot inefficiënties in uw toepassing.
In de eerste plaats moet de kwaliteit van de gegevens die u zou gebruiken voor het trainen van het model, het grootste belang krijgen. Het gebruik van slechte data om het algoritme te trainen leidt tot datacascades (ondermaatse effecten in de ontwikkelingspijplijn) en onnauwkeurigheid in de resultaten. Gebruik daarom altijd hoogwaardige gegevens die kunnen worden geïdentificeerd als
Uw datasets moeten de juiste balans houden in de hoeveelheid ingevoerde data. De gegevens die aan het programma worden verstrekt, moeten divers zijn en uit verschillende geografische gebieden worden verzameld, van zowel mannen als vrouwen die verschillende talen en dialecten spreken, die tot verschillende gemeenschappen, inkomensniveaus, enz. behoren. Als u geen diverse gegevens toevoegt, leidt dit meestal tot over- of ondergeschiktheid van uw trainingsset .
Ten slotte, om goede trainingsgegevens te verkrijgen, moet u ervoor zorgen dat de gegevens relevant zijn voor uw AI-programma. U hoeft alleen gegevens te verzamelen die direct of indirect verband houden met uw taak. Het verzamelen van onnodige gegevens met een lage toepassingsrelevantie kan leiden tot inefficiënties in uw toepassing.
[Lees ook: Wat zijn trainingsgegevens in machine learning]
Methoden voor het evalueren van trainingsgegevens
Om de juiste gegevensselectie voor uw AI-programma te maken, moet u de juiste AI-trainingsgegevens evalueren. Dit kan door
- Identificatie van hoogwaardige gegevens met verbeterde nauwkeurigheid:
Om gegevens van goede kwaliteit te identificeren, moet u ervoor zorgen dat de geleverde inhoud relevant is voor de toepassingscontext. Bovendien moet u uitzoeken of de verzamelde gegevens redundant en geldig zijn. Er zijn verschillende standaard kwaliteitstesten waaraan de gegevens kunnen worden onderworpen, zoals de alfatest van Cronbach, de gouden set-methode, enz., die u gegevens van goede kwaliteit kunnen opleveren. - Maak gebruik van tools voor het evalueren van gegevensvertegenwoordigers en diversiteit
Zoals hierboven vermeld, is diversiteit in uw gegevens de sleutel tot het bereiken van de benodigde nauwkeurigheid in uw gegevensmodel. Er zijn tools die gedetailleerde projecties kunnen genereren en gegevensresultaten op een multidimensionaal niveau kunnen volgen. Dit helpt u te bepalen of uw AI-model onderscheid kan maken tussen verschillende datasets en de juiste output kan leveren. - Evalueer de relevantie van trainingsgegevens
Trainingsgegevens mogen alleen attributen bevatten die zinvolle informatie aan uw AI-model geven. Om de juiste gegevensselectie te garanderen, maakt u een lijst met essentiële kenmerken die uw AI-model moet begrijpen. Maak het model vertrouwd met die datasets en voeg die specifieke datasets toe aan uw databibliotheek.
Hoe kiest u de juiste trainingsgegevens voor uw AI-model?
Het is duidelijk dat gegevens oppermachtig zijn bij het trainen van uw AI-modellen. We bespraken al vroeg in de blog hoe u de juiste AI-trainingsgegevens voor uw programma's kunt vinden. Laten we ze eens bekijken:
- Gegevens definiëren: De eerste stap is het definiëren van het type gegevens dat u nodig heeft voor uw programma. Het scheidt alle andere gegevensopties en stuurt u in één richting.
- Gegevensaccumulatie: Het volgende is om de gegevens te verzamelen waarnaar u op zoek bent en er meerdere datasets van te maken die relevant zijn voor uw behoeften.
- Gegevens opschonen: Vervolgens worden de gegevens grondig opgeschoond, wat praktijken omvat zoals het controleren op duplicaten, het verwijderen van uitschieters, het oplossen van structurele fouten en het controleren op ontbrekende gegevenslacunes.
- Gegevensetikettering: Tot slot worden de gegevens die nuttig zijn voor uw AI-model goed gelabeld. Labeling vermindert het risico op verkeerde interpretatie en zorgt voor een betere nauwkeurigheid van het AI-trainingsmodel.
Afgezien van deze praktijken, moet u een aantal overwegingen in overweging nemen bij het omgaan met beperkte of bevooroordeelde trainingsgegevens. Vooringenomen gegevens zijn door AI gegenereerde output op basis van onjuiste aannames die onjuist zijn. Er zijn manieren zoals gegevensvergroting en gegevensopmaak die ongelooflijk nuttig zijn bij het verminderen van vooringenomenheid. Deze technieken zijn gemaakt om de gegevens te regulariseren door licht gewijzigde kopieën van bestaande gegevens toe te voegen en de diversiteit van datasets te verbeteren.
[Lees ook: Hoeveel is het optimale volume aan trainingsgegevens dat u nodig heeft voor een AI-project?]
Conclusie
AI-trainingsgegevens zijn het belangrijkste aspect van een succesvolle AI-toepassing. Daarom moet er het grootste belang en de betekenis aan worden gehecht bij het ontwikkelen van uw AI-programma. Het hebben van de juiste AI-trainingsgegevens zorgt ervoor dat uw programma veel verschillende inputs kan verwerken en toch de juiste resultaten kan genereren. Neem contact op met ons Shaip-team voor meer informatie over AI-trainingsgegevens en creëer hoogwaardige AI-gegevens voor uw programma's.
