Sote tunaelewa kuwa utendaji wa moduli ya ujasusi wa bandia (AI) inategemea kabisa ubora wa hifadhidata zilizotolewa katika awamu ya mafunzo. Walakini, kawaida hujadiliwa kwa kiwango cha juu. Rasilimali nyingi mkondoni zinabainisha kwanini upatikanaji wa data bora ni muhimu kwa hatua zako za data za mafunzo ya AI, lakini kuna pengo kwa suala la maarifa ambayo hutofautisha ubora na data haitoshi.
Unapoingia zaidi kwenye hifadhidata, utaona tani za ugumu na ujanja ambazo mara nyingi hupuuzwa. Tumeamua kutoa mwangaza juu ya mada hizi ambazo haziongezeki sana. Baada ya kusoma nakala hii, utakuwa na wazo wazi la makosa unayofanya wakati wa ukusanyaji wa data na njia kadhaa unazoweza kuboresha ubora wa data ya mafunzo ya AI.
Wacha tuanze.
Anatomy ya Mradi wa AI
Kwa wasiojua, mradi wa AI au ML (ujifunzaji wa mashine) ni wa kimfumo sana. Ni laini na ina mtiririko thabiti wa kazi.
Kukupa mfano, hii ndio jinsi inavyoonekana katika hali ya kawaida:
- Uthibitisho wa dhana
- Uthibitishaji wa mfano na bao la mfano
- Ukuzaji wa algorithm
- Uandaaji wa data ya mafunzo ya AI
- Mfano wa kupelekwa
- Mafunzo ya algorithm
- Utaftaji wa baada ya kupelekwa
Takwimu zinaonyesha kuwa karibu 78% ya miradi yote ya AI imekwama wakati mmoja au nyingine kabla ya kufikia hatua ya kupelekwa. Wakati kuna mianya kubwa, makosa ya kimantiki, au maswala ya usimamizi wa miradi kwa upande mmoja, pia kuna makosa na hila mbaya ambazo husababisha kuvunjika kwa miradi. Katika chapisho hili, tunakaribia kuchunguza baadhi ya hila za kawaida.
Upendeleo wa Takwimu
Upendeleo wa data ni kuanzishwa kwa hiari au kwa hiari kwa sababu au vitu ambavyo hupotosha matokeo kuelekea au dhidi ya matokeo maalum. Kwa bahati mbaya, upendeleo ni wasiwasi unaosumbua katika nafasi ya mafunzo ya AI.
Ikiwa hii inahisi kuwa ngumu, elewa kuwa mifumo ya AI haina akili yao wenyewe. Kwa hivyo, dhana za kufikirika kama maadili, maadili, na zaidi haipo. Wao ni wajanja tu au wanaofanya kazi kama dhana za kimantiki, za hisabati, na takwimu zinazotumiwa katika muundo wao. Kwa hivyo, wakati wanadamu wanapokuza haya matatu, ni wazi kutakuwa na ubaguzi na upendeleo uliowekwa ndani.
Upendeleo ni dhana ambayo haihusiani moja kwa moja na AI lakini na kila kitu kingine kinachoizunguka. Maana yake inatokana zaidi na uingiliaji wa mwanadamu na inaweza kuletwa wakati wowote kwa wakati. Inaweza kuwa wakati shida inashughulikiwa kwa suluhisho linalowezekana, wakati ukusanyaji wa data unatokea, au wakati data imeandaliwa na kuletwa kwenye moduli ya AI.
Je! Tunaweza Kuondoa Kabisa Upendeleo?
Kuondoa upendeleo ni ngumu. Upendeleo wa kibinafsi sio mweusi na mweupe kabisa. Inastawi kwenye eneo la kijivu, na ndio sababu pia ni ya busara. Kwa upendeleo, ni ngumu kuonyesha usawa kamili wa aina yoyote. Kwa kuongezea, upendeleo pia ni ngumu kugundua au kutambua, haswa wakati akili imeelekezwa kwa hiari kuelekea imani fulani, maoni potofu, au mazoea.
Ndio sababu wataalam wa AI huandaa moduli zao kwa kuzingatia upendeleo unaowezekana na kuziondoa kupitia hali na mazingira. Ikiwa imefanywa kwa usahihi, kutafuna matokeo kunaweza kuwekwa kwa kiwango cha chini kabisa.
Ubora wa Data
Ubora wa data ni generic sana, lakini unapoangalia zaidi, utapata tabaka kadhaa zenye uboreshaji. Ubora wa data unaweza kuwa na yafuatayo:
- Ukosefu wa upatikanaji wa kiasi cha data kinachokadiriwa
- Kutokuwepo kwa data inayofaa na ya muktadha
- Kutokuwepo kwa data ya hivi karibuni au iliyosasishwa
- Wingi wa data ambayo haiwezi kutumika
- Ukosefu wa aina ya data inayohitajika - kwa mfano, maandishi badala ya picha na sauti badala ya video na zaidi
- Upendeleo
- Vifungu vinavyopunguza mwingiliano wa data
- Takwimu duni za maelezo
- Uainishaji wa data usiofaa
Karibu 96% ya wataalam wa AI wanapambana na maswala ya ubora wa data na kusababisha masaa ya ziada ya kuboresha ubora ili mashine iweze kutoa matokeo bora.
Takwimu ambazo hazijaundwa
Wanasayansi wa data na wataalam wa AI hufanya kazi zaidi kwenye data isiyo na muundo kuliko wenzao kamili. Kama matokeo, idadi kubwa ya wakati wao hutumika kwa maana ya data isiyo na muundo na kuiunda katika muundo ambao mashine zinaweza kuelewa.
Takwimu ambazo hazijaundwa ni habari yoyote ambayo hailingani na muundo maalum, mfano, au muundo. Haijajipanga na ni ya kubahatisha. Data isiyo na muundo inaweza kuwa video, sauti, picha, picha zilizo na maandishi, tafiti, ripoti, mawasilisho, memos, au aina zingine za habari. Maarifa muhimu zaidi kutoka kwa hifadhidata ambazo hazijaundwa lazima zigunduliwe na kufafanuliwa kwa mikono na mtaalam. Unapofanya kazi na data isiyo na muundo, una chaguzi mbili:
- Unatumia muda zaidi kusafisha data
- Kubali matokeo yaliyopindishwa
Ukosefu wa SMEs kwa Ufafanuzi wa Takwimu za Kuaminika
Kati ya mambo yote tuliyojadili leo, ufafanuzi wa data ya kuaminika ni ujanja mmoja ambao tuna udhibiti mkubwa juu yake. Maelezo ya data ni awamu muhimu katika ukuzaji wa AI ambayo inaamuru ni nini na jinsi wanapaswa kujifunza. Takwimu ambazo hazijafahamika vibaya au zisizo sahihi zinaweza kupotosha matokeo yako. Wakati huo huo, data iliyofafanuliwa kwa usahihi inaweza kufanya mifumo yako iwe ya kuaminika na inayofanya kazi.
Ndio sababu ufafanuzi wa data unapaswa kufanywa na SMEs na maveterani ambao wana ujuzi wa kikoa. Kwa mfano, data ya huduma ya afya inapaswa kuelezewa na wataalamu ambao wana uzoefu wa kufanya kazi na data kutoka kwa sekta hiyo. Kwa hivyo, wakati mtindo unapelekwa katika hali ya kuokoa maisha, hufanya hadi matarajio. Vivyo hivyo kwa bidhaa katika mali isiyohamishika, fintech eCommerce, na nafasi zingine za niche.
Kumalizika kwa mpango Up
Sababu hizi zote zinaelekezwa kwa mwelekeo mmoja - haishauri kujitosa katika ukuzaji wa AI kama kitengo cha pekee. Badala yake, ni mchakato wa kushirikiana, ambapo unahitaji wataalam kutoka nyanja zote kuja pamoja kutoa suluhisho moja kamili.
Ndio sababu tunapendekeza kuwasiliana na data ukusanyaji na ufafanuzi wataalam kama Shaip kufanya bidhaa na suluhisho zako zifanye kazi zaidi. Tunafahamu ujanja uliohusika katika ukuzaji wa AI na tuna itifaki fahamu na ukaguzi wa ubora wa kuziondoa mara moja.
Kupata in kugusa na sisi kujua jinsi utaalam wetu unaweza kusaidia maendeleo yako ya bidhaa za AI.
