Muundo wa AI unaofanya kazi umejengwa juu ya seti thabiti, za kuaminika na zinazobadilika. Bila tajiri na ya kina Data ya mafunzo ya AI kwa mkono, hakika haiwezekani kujenga suluhisho la thamani na la mafanikio la AI. Tunajua kwamba utata wa mradi huamuru, na huamua ubora unaohitajika wa data. Lakini hatuna hakika ni kiasi gani cha data ya mafunzo tunayohitaji ili kuunda muundo maalum.
Hakuna jibu la moja kwa moja kwa kiasi gani sahihi data ya mafunzo ya kujifunza mashine inahitajika. Badala ya kufanya kazi na takwimu ya uwanja wa mpira, tunaamini kuwa mbinu kadhaa zinaweza kukupa wazo sahihi la saizi ya data ambayo unaweza kuhitaji. Lakini kabla ya hapo, hebu tuelewe ni kwa nini data ya mafunzo ni muhimu kwa mafanikio ya mradi wako wa AI.
Umuhimu wa Data ya Mafunzo
Akiongea katika Tamasha la Mustakabali wa Kila kitu la The Wall Street Journal, Arvind Krishna, Mkurugenzi Mtendaji wa IBM, alisema kuwa karibu. 80% ya kazi katika Mradi wa AI inahusu kukusanya, kusafisha, na kuandaa data.' Na pia alikuwa na maoni kwamba wafanyabiashara huacha ubia wao wa AI kwa sababu hawawezi kuendana na gharama, kazi, na wakati unaohitajika kukusanya data muhimu ya mafunzo.
Kuamua data ukubwa wa sampuli husaidia katika kubuni suluhisho. Pia husaidia kukadiria kwa usahihi gharama, muda, na ujuzi unaohitajika kwa mradi.
Ikiwa seti za data zisizo sahihi au zisizotegemewa zitatumika kufunza miundo ya ML, matokeo ya programu hayatatoa ubashiri mzuri.
Je! ni Data Ngapi Inatosha?
Inategemea.
Kiasi cha data kinachohitajika inategemea mambo kadhaa, ambayo baadhi yake ni:
- Utata wa Mradi wa kujifunza mashine unajitolea
- utata wa mradi na bajeti pia amua njia ya mafunzo unayotumia.
- Mahitaji ya kuweka lebo na maelezo ya mradi mahususi.
- Mienendo na anuwai ya seti za data zinazohitajika ili kutoa mafunzo kwa mradi unaotegemea AI kwa usahihi.
- Mahitaji ya ubora wa data ya mradi.
Kufanya Mawazo yenye Elimu
Hakuna nambari ya uchawi kuhusu kiwango cha chini cha data kinachohitajika, lakini kuna sheria chache ambazo unaweza kutumia kufikia nambari ya busara.
Kanuni ya 10
Kama utawala wa kidole, ili kukuza kielelezo bora cha AI, idadi ya hifadhidata za mafunzo zinazohitajika inapaswa kuwa mara kumi zaidi ya kila kigezo cha mfano, pia huitwa digrii za uhuru. Sheria za nyakati za '10' zinalenga kupunguza utofauti na kuongeza utofauti wa data. Kwa hivyo, kanuni hii ya kidole gumba inaweza kukusaidia kuanzisha mradi wako kwa kukupa wazo la msingi kuhusu idadi inayohitajika ya hifadhidata.
Kujifunza kwa kina
Mbinu za kujifunza kwa kina husaidia kuunda miundo ya ubora wa juu ikiwa data zaidi itatolewa kwa mfumo. Inakubalika kwa ujumla kuwa kuwa na picha 5000 zilizo na lebo kwa kila kategoria kunafaa kutosha kwa kuunda kanuni ya kujifunza kwa kina ambayo inaweza kufanya kazi sawia na wanadamu. Ili kuunda miundo changamano ya kipekee, angalau vitu vyenye lebo milioni 10 vinahitajika.
Maono ya Kompyuta
Ikiwa unatumia mafunzo ya kina kwa uainishaji wa picha, kuna makubaliano kwamba mkusanyiko wa picha 1000 zilizo na lebo kwa kila darasa ni nambari inayofaa.
Curves za Kujifunza
Mikondo ya kujifunzia hutumiwa kuonyesha utendaji wa algoriti ya kujifunza kwa mashine dhidi ya wingi wa data. Kwa kuwa na ustadi wa kielelezo kwenye mhimili wa Y na mkusanyiko wa data wa mafunzo kwenye mhimili wa X, inawezekana kuelewa jinsi ukubwa wa data unavyoathiri matokeo ya mradi.
Hasara za Kuwa na Data Ndogo
Unaweza kufikiria ni dhahiri kuwa mradi unahitaji idadi kubwa ya data, lakini wakati mwingine, hata biashara kubwa zilizo na ufikiaji wa data iliyopangwa hushindwa kuinunua. Mafunzo juu ya idadi ndogo au finyu ya data inaweza kukomesha mifano ya kujifunza mashine kutoka kufikia uwezo wao kamili na kuongeza hatari ya kutoa utabiri usio sahihi.
Ingawa hakuna kanuni ya dhahabu na ujanibishaji mbaya kawaida hufanywa ili kuona mahitaji ya data ya mafunzo, ni bora kila wakati kuwa na hifadhidata kubwa kuliko kuteseka na mapungufu. Kizuizi cha data ambacho mtindo wako unateseka kinaweza kuwa mapungufu ya mradi wako.
Nini cha kufanya ikiwa Unahitaji Hifadhidata zaidi
Ingawa kila mtu anataka kupata hifadhidata kubwa, ni rahisi kusema kuliko kufanya. Kupata ufikiaji wa idadi kubwa ya seti za data za ubora na anuwai ni muhimu kwa mafanikio ya mradi. Hapa tunakupa hatua za kimkakati ili kurahisisha ukusanyaji wa data.
Fungua Seti ya Data
Seti za data zilizofunguliwa kwa kawaida huchukuliwa kuwa 'chanzo kizuri' cha data isiyolipishwa. Ingawa hii inaweza kuwa kweli, hifadhidata huria sio kile mradi unahitaji katika hali nyingi. Kuna maeneo mengi ambapo data inaweza kununuliwa, kama vile vyanzo vya serikali, lango la data la EU Open, vichunguzi vya data vya Umma vya Google, na zaidi. Walakini, kuna shida nyingi za kutumia hifadhidata wazi kwa miradi ngumu.
Unapotumia hifadhidata kama hizi, una hatari mafunzo na upimaji mfano wako kwenye data isiyo sahihi au inayokosekana. Mbinu za kukusanya data kwa ujumla hazijulikani, jambo ambalo linaweza kuathiri matokeo ya mradi. Faragha, idhini na wizi wa utambulisho ni mapungufu makubwa ya kutumia vyanzo vya data vilivyo wazi.
Seti ya data iliyoongezwa
Wakati unayo kiasi cha data ya mafunzo lakini haitoshi kukidhi mahitaji yako yote ya mradi, unahitaji kutumia mbinu za kuongeza data. Seti ya data inayopatikana imeundwa upya ili kukidhi mahitaji ya muundo.
Sampuli za data zitapitia mabadiliko mbalimbali ambayo yanafanya mkusanyiko wa data kuwa tajiri, tofauti na unaobadilika. Mfano rahisi wa kuongeza data unaweza kuonekana wakati wa kushughulika na picha. Picha inaweza kuongezwa kwa njia nyingi - inaweza kukatwa, kurekebisha ukubwa, kioo, kugeuka kwenye pembe mbalimbali, na mipangilio ya rangi inaweza kubadilishwa.
Takwimu za Utengenezaji
Wakati hakuna data ya kutosha, tunaweza kurejea jenereta za data sintetiki. Data ya syntetisk huja kwa njia inayofaa katika suala la ujifunzaji wa uhamishaji, kwani modeli inaweza kwanza kufunzwa juu ya data ya sanisi na baadaye kwenye mkusanyiko wa data wa ulimwengu halisi. Kwa mfano, gari la AI linalojiendesha linaweza kwanza kufunzwa kutambua na kuchambua vitu ndani maono ya kompyuta michezo ya video.
Data ya syntetisk ni ya manufaa wakati kuna ukosefu wa maisha halisi data ya kutoa mafunzo na jaribu yako mifano iliyofunzwa. Zaidi ya hayo, hutumiwa pia wakati wa kushughulikia faragha na unyeti wa data.
Ukusanyaji wa Data Maalum
Mkusanyiko wa data maalum labda ni bora kwa kutengeneza hifadhidata wakati fomu zingine hazileti matokeo yanayohitajika. Seti za data za ubora wa juu zinaweza kuzalishwa kwa kutumia zana za kukwaruza kwenye wavuti, vitambuzi, kamera na zana zingine. Unapohitaji seti za data zilizoundwa mahususi zinazoboresha utendakazi wa miundo yako, kupata hifadhidata maalum kunaweza kuwa hatua sahihi. Watoa huduma kadhaa wa wahusika wengine hutoa utaalamu wao.
Ili kuunda masuluhisho ya AI yenye utendakazi wa hali ya juu, modeli zinahitaji kufundishwa juu ya seti bora za data zinazotegemeka. Hata hivyo, si rahisi kupata hifadhidata tajiri na za kina ambazo huathiri matokeo vyema. Lakini unaposhirikiana na watoa huduma wa data wanaoaminika, unaweza kujenga mfano wa AI wenye nguvu na msingi wa data wenye nguvu.
Je, una mradi mzuri akilini lakini unangojea hifadhidata iliyoundwa kukufaa ili kufunza miundo yako au unatatizika kupata matokeo sahihi kutoka kwa mradi wako? Tunatoa seti za kina za mafunzo kwa aina mbalimbali za mahitaji ya mradi. Tumia uwezo wa Shaip kwa kuongea na mmoja wetu wanasayansi wa data leo na kuelewa jinsi tumewasilisha seti za data zenye utendakazi wa hali ya juu kwa wateja hapo awali.
