Kila mtu anajua na kuelewa wigo mkubwa wa soko la AI linaloendelea. Ndiyo maana wafanyabiashara leo wana hamu ya kuendeleza programu zao katika AI na kupata manufaa yake. Hata hivyo, watu wengi hawaelewi teknolojia nyuma ya mifano ya AI. Inahitaji kuundwa kwa algoriti changamano zinazotumia maelfu ya seti za data zilizofunzwa ili kuunda programu ya AI yenye mafanikio.
Haja ya kutumia data sahihi ya mafunzo ya AI ili kuunda programu za AI bado haijazingatiwa. Wamiliki wa biashara mara nyingi huzingatia kukuza data ya mafunzo ya AI kama kazi rahisi. Kwa bahati mbaya, kupata data inayofaa ya mafunzo ya AI kwa modeli yoyote ya AI ni changamoto na inahitaji muda. Kwa ujumla, kuna hatua 4 zinazohusika katika mchakato wa kupata na kutathmini Data sahihi ya Mafunzo ya AI:
Kufafanua Takwimu
Kawaida hufafanua aina ya data unayotaka kuingiza kwenye programu yako ya AI au modeli.
Kusafisha Data
Ni mchakato wa kuondoa data isiyo ya lazima & kufikia hitimisho ikiwa data zaidi inahitajika?
Kukusanya Data
Hii ndiyo data halisi unayokusanya wewe mwenyewe au kiprogramu kwa ajili ya programu yako ya AI.
Kuweka lebo kwenye Data
Hatimaye, data iliyokusanywa imewekwa lebo ili itolewe kwa usahihi kwa muundo wa AI wakati wa awamu ya mafunzo.
Data ya mafunzo ya AI ni muhimu kwa kutengeneza programu sahihi na yenye mafanikio ya AI. Bila data sahihi ya mafunzo ya ubora, programu ya AI iliyotengenezwa itasababisha matokeo ya uongo na yasiyo sahihi, hatimaye kusababisha kushindwa kwa mfano. Kwa hivyo, kuzuia kutumia data ya ubora mbaya kwa programu zako ni muhimu kwani inaweza kusababisha
- Mahitaji ya juu ya matengenezo na gharama.
- Matokeo yasiyo sahihi, ya polepole, au yasiyo na maana kutoka kwa mfano wako wa AI uliofunzwa.
- Uaminifu mbaya kwa bidhaa yako.
- Upotevu mkubwa wa rasilimali za kifedha.
Mambo ya Kuzingatia Wakati wa Kutathmini Data ya Mafunzo
Kufundisha mfano wako wa AI na data mbaya hakika ni wazo mbaya. Lakini, swali ni jinsi ya kutathmini data mbaya na sahihi ya Mafunzo ya AI. Sababu mbalimbali zinaweza kusaidia kutambua data sahihi na isiyo sahihi ya programu yako ya AI. Hapa kuna baadhi ya sababu hizo:
Ubora na Usahihi wa Data
Kwanza kabisa, ubora wa data ungetumia kufunza mfano unapaswa kupewa umuhimu wa juu zaidi. Kutumia data mbovu kufunza algoriti husababisha msururu wa data (athari duni katika utayarishaji wa bomba) na kutokuwa na usahihi katika matokeo. Kwa hiyo, daima tumia data ya ubora wa juu ambayo inaweza kutambuliwa kama- Data iliyokusanywa, kuhifadhiwa na kutumika kwa uwajibikaji.
- Data ambayo hutoa matokeo sahihi.
- Data inayoweza kutumika tena kwa programu zinazofanana.
- Data ya majaribio na ya kujieleza.
Wawakilishi wa Takwimu
Ni ukweli unaojulikana kuwa mkusanyiko wa data hauwezi kamwe kuwa kamilifu. Walakini, lazima tulenge kuunda data tofauti za AI ambazo zinaweza kutabiri na kutoa matokeo sahihi. Kwa mfano, ikiwa muundo wa AI umeundwa kutambua nyuso za watu, unapaswa kulishwa kwa kiasi kikubwa cha data mbalimbali ambazo zinaweza kutoa matokeo sahihi. Data lazima iwakilishe uainishaji wote uliotolewa kwake na watumiaji.
Tofauti na Mizani katika Takwimu
Seti zako za data lazima zidumishe usawa sahihi katika kiasi cha data iliyolishwa. Data iliyotolewa kwa mpango lazima iwe tofauti na ikusanywe kutoka kwa jiografia tofauti, kutoka kwa wanaume na wanawake wanaozungumza lugha tofauti na lahaja, ambao ni wa jamii tofauti, viwango vya mapato, n.k. Kutoongeza data mbalimbali kwa kawaida husababisha kutosheleza au kutofaa seti yako ya mafunzo. .Inamaanisha kuwa muundo wa AI utakuwa mahususi sana au hauwezi kufanya vizuri unapopewa data mpya. Kwa hivyo, kila wakati hakikisha kuwa na majadiliano ya dhana na mifano kuhusu programu na timu yako ili kupata matokeo yanayohitajika.
Umuhimu kwa Kazi Iliyopo
Hatimaye, ili kupata data nzuri ya mafunzo, hakikisha kwamba data ni muhimu kwa programu yako ya AI. Unahitaji tu kukusanya data ambayo inahusiana moja kwa moja au isivyo moja kwa moja na kazi yako unayofanya. Kukusanya data isiyo ya lazima yenye umuhimu mdogo wa programu kunaweza kusababisha utendakazi katika programu yako.
Kwanza kabisa, ubora wa data ungetumia kufunza mfano unapaswa kupewa umuhimu wa juu zaidi. Kutumia data mbovu kufunza algoriti husababisha msururu wa data (athari duni katika utayarishaji wa bomba) na kutokuwa na usahihi katika matokeo. Kwa hiyo, daima tumia data ya ubora wa juu ambayo inaweza kutambuliwa kama
Seti zako za data lazima zidumishe usawa sahihi katika kiasi cha data iliyolishwa. Data iliyotolewa kwa mpango lazima iwe tofauti na ikusanywe kutoka kwa jiografia tofauti, kutoka kwa wanaume na wanawake wanaozungumza lugha tofauti na lahaja, ambao ni wa jamii tofauti, viwango vya mapato, n.k. Kutoongeza data mbalimbali kwa kawaida husababisha kutosheleza au kutofaa seti yako ya mafunzo. .
Hatimaye, ili kupata data nzuri ya mafunzo, hakikisha kwamba data ni muhimu kwa programu yako ya AI. Unahitaji tu kukusanya data ambayo inahusiana moja kwa moja au isivyo moja kwa moja na kazi yako unayofanya. Kukusanya data isiyo ya lazima yenye umuhimu mdogo wa programu kunaweza kusababisha utendakazi katika programu yako.
[Soma pia: Data ya Mafunzo ni nini katika Kujifunza kwa Mashine]
Mbinu za Kutathmini Data ya Mafunzo
Ili kufanya uteuzi sahihi wa data kwa programu yako ya AI, lazima utathmini data sahihi ya mafunzo ya AI. Hii inaweza kufanywa na
- Kutambua Data ya Ubora na Usahihi Ulioimarishwa:
Ili kutambua data ya ubora mzuri, lazima uhakikishe kuwa maudhui yaliyotolewa yanafaa kwa muktadha wa programu. Kwa kuongeza, unahitaji kujua ikiwa data iliyokusanywa ni ya ziada na halali. Kuna majaribio mbalimbali ya ubora wa kawaida ambayo data inaweza kupitishwa, kama vile jaribio la alpha la Cronbach, mbinu ya kuweka dhahabu, n.k., ambayo inaweza kukupa data ya ubora mzuri. - Tumia Zana za Kutathmini Wawakilishi wa Data na Uanuwai
Kama ilivyotajwa hapo juu, utofauti katika data yako ndio ufunguo wa kufikia usahihi unaohitajika katika muundo wako wa data. Kuna zana ambazo zinaweza kutoa makadirio ya kina na kufuatilia matokeo ya data katika kiwango cha pande nyingi. Hii hukusaidia kutambua ikiwa muundo wako wa AI unaweza kutofautisha kati ya seti mbalimbali za data na kutoa matokeo sahihi. - Tathmini Umuhimu wa Data ya Mafunzo
Data ya mafunzo lazima iwe na sifa zinazotoa maelezo ya maana kwa muundo wako wa AI. Ili kuhakikisha uteuzi sahihi wa data, tengeneza orodha ya sifa muhimu ambazo muundo wako wa AI unapaswa kuelewa. Fanya kielelezo kifahamike kwa seti hizo za data na uongeze seti hizo mahususi za data kwenye maktaba yako ya data.
Jinsi ya Kuchagua Data Sahihi ya Mafunzo kwa Mfano wako wa AI?
Ni dhahiri kuwa data ni bora wakati wa kufunza mifano yako ya AI. Tulijadili mapema kwenye blogi jinsi ya kupata data sahihi ya mafunzo ya AI kwa programu zako. Wacha tuwaangalie:
- Ufafanuzi wa Data: Hatua ya kwanza ni kufafanua aina ya data unayohitaji kwa programu yako. Inatenga chaguzi zingine zote za data na kukuelekeza katika mwelekeo mmoja.
- Mkusanyiko wa Data: Inayofuata ni kukusanya data ambayo unatafuta na kutengeneza seti nyingi za data kutoka kwayo ambazo zinafaa kwa mahitaji yako.
- Kusafisha Data: Kisha data inasafishwa kikamilifu, ambayo inahusisha mazoea kama kuangalia nakala, kuondolewa kwa wauzaji wa nje, kurekebisha hitilafu za kimuundo, na kuangalia kwa mapungufu ya data yanayokosekana.
- Uwekaji Lebo ya Data: Hatimaye, data ambayo ni muhimu kwa mfano wako wa AI imewekwa lebo ipasavyo. Uwekaji lebo hupunguza hatari ya kufasiriwa vibaya na hutoa usahihi bora kwa muundo wa mafunzo wa AI.
Kando na mazoea haya, lazima uzingatie mambo machache unaposhughulikia data ya mafunzo yenye ukomo au yenye upendeleo. Data yenye upendeleo ni matokeo yanayotokana na AI kulingana na mawazo yenye makosa ambayo ni ya uwongo. Kuna njia kama vile uongezaji data na uwekaji alama wa data ambazo zinafaa sana katika kupunguza upendeleo. Mbinu hizi zimeundwa ili kuhalalisha data kwa kuongeza nakala zilizobadilishwa kidogo za data zilizopo na kuboresha anuwai ya seti za data.
[Soma pia: Kiasi gani cha data bora zaidi ya mafunzo unayohitaji kwa mradi wa AI?]
Hitimisho
Data ya mafunzo ya AI ndio kipengele muhimu zaidi cha programu iliyofanikiwa ya AI. Ndio maana lazima ipewe umuhimu na umuhimu mkubwa wakati wa kuunda programu yako ya AI. Kuwa na data sahihi ya mafunzo ya AI huhakikisha kuwa programu yako inaweza kuchukua pembejeo nyingi tofauti na bado kutoa matokeo sahihi. Wasiliana na timu yetu ya Shaip ili kujifunza kuhusu data ya mafunzo ya AI na kuunda data ya ubora wa juu ya AI kwa ajili ya programu zako.
