Suluhisho thabiti la msingi wa AI hujengwa kwenye data - sio tu data yoyote lakini data ya hali ya juu, iliyofafanuliwa kwa usahihi. Data bora na iliyosasishwa pekee ndiyo inayoweza kuwezesha mradi wako wa AI, na usafi huu wa data utakuwa na athari kubwa kwa matokeo ya mradi.
Mara nyingi tumeita data mafuta ya miradi ya AI, lakini sio tu data yoyote itafanya. Ikiwa unahitaji mafuta ya roketi ili kusaidia mradi wako kufikia kuinua, huwezi kuweka mafuta ghafi kwenye tanki. Badala yake, data (kama mafuta) inahitaji kusafishwa kwa uangalifu ili kuhakikisha kuwa ni taarifa za ubora wa juu pekee ndizo zinazosimamia mradi wako. Mchakato huo wa uboreshaji unaitwa maelezo ya data, na kuna maoni potofu machache yanayoendelea kuihusu.
Bainisha Ubora wa Data ya Mafunzo katika Ufafanuzi
Tunajua kwamba ubora wa data hufanya tofauti kubwa kwa matokeo ya mradi wa AI. Baadhi ya miundo bora na yenye utendaji wa juu zaidi ya ML imetokana na seti za data zenye maelezo ya kina na yenye lebo kwa usahihi.
Lakini je, tunafafanua vipi ubora katika ufafanuzi?
Tunapozungumzia ufafanuzi wa data ubora, usahihi, kuegemea, na jambo la uthabiti. Seti ya data inasemekana kuwa sahihi ikiwa inalingana na ukweli wa msingi na taarifa za ulimwengu halisi.
Uwiano wa data unarejelea kiwango cha usahihi kinachodumishwa katika mkusanyiko wote wa data. Hata hivyo, ubora wa mkusanyiko wa data unabainishwa kwa usahihi zaidi na aina ya mradi, mahitaji yake ya kipekee na matokeo yanayotarajiwa. Kwa hivyo, hiki kinapaswa kuwa kigezo cha kubainisha uwekaji lebo ya data na ubora wa maelezo.
Kwa nini ni Muhimu Kufafanua Ubora wa Data?
Ni muhimu kufafanua ubora wa data kwani hufanya kazi kama kipengele cha kina ambacho huamua ubora wa mradi na matokeo.
- Data ya ubora duni inaweza kuathiri bidhaa na mikakati ya biashara.
- Mfumo wa kujifunza kwa mashine ni mzuri sawa na ubora wa data unaofunzwa.
- Data ya ubora huondoa urekebishaji na gharama zinazohusiana nayo.
- Husaidia biashara kufanya maamuzi sahihi ya mradi na kuzingatia utiifu wa udhibiti.
Je, tunapimaje ubora wa data ya Mafunzo tunapoweka lebo?
Kuna mbinu kadhaa za kupima ubora wa data ya mafunzo, na nyingi zinaanza na kwanza kuunda mwongozo madhubuti wa maelezo ya data. Baadhi ya mbinu ni pamoja na:
Vigezo vilivyowekwa na wataalamu
Vigezo vya ubora au maelezo ya kiwango cha dhahabu mbinu ni chaguo rahisi na nafuu zaidi za uhakikisho wa ubora ambazo hutumika kama sehemu ya marejeleo ambayo hupima ubora wa matokeo ya mradi. Hupima maelezo ya data dhidi ya kigezo kilichowekwa na wataalamu.
Jaribio la Alpha la Cronbach
Jaribio la alpha la Cronbach huamua uwiano au uthabiti kati ya vipengee vya seti ya data. Kuegemea kwa lebo na usahihi zaidi inaweza kupimwa kulingana na utafiti.
Kipimo cha Makubaliano
Kipimo cha makubaliano huamua kiwango cha makubaliano kati ya mashine au wachambuzi wa kibinadamu. Makubaliano yanapaswa kufikiwa kwa kila kipengele na yanapaswa kusuluhishwa iwapo kutatokea kutokubaliana.
Uhakiki wa Jopo
Jopo la wataalamu kwa kawaida huamua usahihi wa lebo kwa kukagua lebo za data. Wakati mwingine, sehemu iliyobainishwa ya lebo za data kawaida huchukuliwa kama sampuli ili kubaini usahihi.
Kupitia upya Takwimu za mafunzo Quality
Kampuni zinazochukua miradi ya AI zimenunuliwa kikamilifu kwa nguvu ya kiotomatiki, ndiyo sababu wengi wanaendelea kufikiria kwamba ufafanuzi wa kiotomatiki unaotokana na AI utakuwa haraka na sahihi zaidi kuliko kufafanua mwenyewe. Kwa sasa, ukweli ni kwamba inachukua wanadamu kutambua na kuainisha data kwa sababu usahihi ni muhimu sana. Makosa ya ziada yaliyoundwa kupitia uwekaji wa moja kwa moja itahitaji matembezi ya ziada ili kuboresha usahihi wa algorithm, ukipuuza akiba ya wakati wowote.
Dhana nyingine potofu - na ambayo inaweza kuchangia kupitishwa kwa ufafanuzi wa kiotomatiki - ni kwamba makosa madogo hayana athari kubwa kwa matokeo. Hata makosa madogo zaidi yanaweza kutoa kutofautisha kwa sababu ya jambo linaloitwa AI drift, ambapo kutofautiana kwa data ya pembejeo husababisha algorithm kwa mwelekeo ambao waandaaji hawakukusudia kamwe.
Ubora wa data ya mafunzo - vipengele vya usahihi na uthabiti - hupitiwa mara kwa mara ili kukidhi mahitaji ya kipekee ya miradi. Uhakiki wa data ya mafunzo kwa kawaida hufanywa kwa kutumia mbinu mbili tofauti -
Mbinu za maelezo ya kiotomatiki
Mchakato wa kukagua ufafanuzi wa kiotomatiki huhakikisha kuwa maoni yanarudishwa kwenye mfumo na kuzuia hitilafu ili wafafanuzi waweze kuboresha michakato yao.
Ufafanuzi wa kiotomatiki unaoendeshwa na akili bandia ni sahihi na haraka zaidi. Ufafanuzi wa kiotomatiki hupunguza mwongozo wa muda wa QAs zinazotumia kukagua, na kuziruhusu kutumia muda mwingi kwenye hitilafu tata na muhimu katika mkusanyiko wa data. Ufafanuzi wa kiotomatiki pia unaweza kusaidia kugundua majibu batili, marudio na ufafanuzi usio sahihi.
Wewe mwenyewe kupitia wataalamu wa sayansi ya data
Wanasayansi wa data pia hukagua ufafanuzi wa data ili kuhakikisha usahihi na kutegemewa katika mkusanyiko wa data.
Makosa madogo na usahihi wa maelezo yanaweza kuathiri kwa kiasi kikubwa matokeo ya mradi. Na hitilafu hizi haziwezi kutambuliwa na zana za ukaguzi wa ufafanuzi otomatiki. Wanasayansi wa data hufanya sampuli ya upimaji wa ubora kutoka kwa ukubwa tofauti wa bechi ili kugundua utofauti wa data na hitilafu zisizotarajiwa katika mkusanyiko wa data.
Nyuma ya Kichwa cha kichwa cha AI ni Mchakato wa Ufafanuzi, na Shaip Inaweza Kusaidia Kuifanya Isiwe na Maana
Kuepuka Mitego ya Mradi wa AI
Mashirika mengi yanasumbuliwa na ukosefu wa rasilimali za maelezo ya ndani. Wanasayansi na wahandisi wa data wanahitajika sana, na kuajiri wataalamu hawa wa kutosha kuchukua mradi wa AI kunamaanisha kuandika hundi ambayo kampuni nyingi hazipatikani. Badala ya kuchagua chaguo la bajeti (kama vile kidokezo cha wingi wa watu) ambacho hatimaye kitakusumbua, zingatia kutoa mahitaji ya dokezo lako kwa mshirika wa nje mwenye uzoefu. Utoaji huduma nje huhakikisha kiwango cha juu cha usahihi huku ukipunguza vikwazo vya kuajiri, mafunzo na usimamizi vinavyotokea unapojaribu kukusanya timu ya ndani.
Unapotoa mahitaji yako ya ufafanuzi na Shaip haswa, unagonga nguvu inayoweza kuharakisha mpango wako wa AI bila njia za mkato ambazo zitaathiri matokeo muhimu. Tunatoa nguvukazi inayosimamiwa kikamilifu, ambayo inamaanisha unaweza kupata usahihi mkubwa zaidi kuliko unavyoweza kufikia kupitia juhudi za ufafanuzi wa umati wa watu. Uwekezaji wa mbele unaweza kuwa mkubwa zaidi, lakini utalipa wakati wa mchakato wa maendeleo wakati maagizo machache ni muhimu kufikia matokeo unayotaka.
Huduma zetu za data pia hushughulikia mchakato mzima, pamoja na kutafuta, ambayo ni uwezo ambao watoa huduma wengine wa uwekaji lebo hawawezi kutoa. Pamoja na uzoefu wetu, unaweza kupata haraka na kwa urahisi idadi kubwa ya data ya hali ya juu, anuwai ya kijiografia ambayo imetambuliwa na inatii kanuni zote husika. Unapoweka data hii kwenye jukwaa letu linalotegemea wingu, pia unapata ufikiaji wa zana zilizothibitishwa na mtiririko wa kazi ambao unakuza ufanisi wa jumla wa mradi wako na kukusaidia kuendelea haraka kuliko vile ulifikiri iwezekanavyo.
Na mwishowe, yetu wataalam wa tasnia ya ndani kuelewa mahitaji yako ya kipekee. Iwe unaunda chatbot au unafanya kazi kutumia teknolojia ya utambuzi wa uso ili kuboresha huduma za afya, tumekuwepo na tunaweza kukusaidia kuandaa miongozo ambayo itahakikisha kwamba mchakato wa ufafanuzi unatimiza malengo yaliyoainishwa kwa mradi wako.
Katika Shaip, hatufurahii tu juu ya enzi mpya ya AI. Tunasaidia kwa njia nzuri, na uzoefu wetu umetusaidia kupata miradi mingi isiyofanikiwa kutoka ardhini. Kuona ni nini tunaweza kufanya kwa utekelezaji wako mwenyewe, tufikie sisi ombi demo leo.
