Data ya Mafunzo ni nini katika Kujifunza kwa Mashine:
Ufafanuzi, Manufaa, Changamoto, Mfano & Seti za Data
Mwongozo wa Wanunuzi wa mwisho 2023
kuanzishwa
Katika ulimwengu wa ujasusi bandia na ujifunzaji wa mashine, mafunzo ya data hayaepukiki. Huu ndio mchakato ambao hufanya moduli za ujifunzaji wa mashine kuwa sahihi, bora na inayofanya kazi kikamilifu. Katika chapisho hili, tunachunguza kwa kina ni nini data ya mafunzo ya AI, ubora wa data ya mafunzo, ukusanyaji wa data & utoaji leseni na zaidi.
Inakadiriwa kuwa kwa wastani mtu mzima hufanya maamuzi juu ya maisha na mambo ya kila siku kulingana na ujifunzaji wa zamani. Hizi, kwa upande wake, zinatokana na uzoefu wa maisha ulioundwa na hali na watu. Kwa maana halisi, hali, matukio, na watu sio chochote isipokuwa data ambayo huingizwa kwenye akili zetu. Tunapojilimbikiza miaka ya data kwa njia ya uzoefu, akili ya mwanadamu huwa na maamuzi yasiyo na kifani.
Je! Hii inafikisha nini? Takwimu hizo haziepukiki katika ujifunzaji.
Sawa na jinsi mtoto anahitaji lebo inayoitwa alfabeti kuelewa herufi A, B, C, D mashine pia inahitaji kuelewa data inayopokea.
Hiyo ndio kabisa Intelligence ya bandia (AI) mafunzo ni yote. Mashine haina tofauti na mtoto ambaye bado hajajifunza vitu kutoka kwa kile anachotaka kufundishwa. Mashine haijui kutofautisha kati ya paka na mbwa au basi na gari kwa sababu bado hawajapata vitu hivyo au kufundishwa jinsi zinavyoonekana.
Kwa hivyo, kwa mtu anayeunda gari la kujiendesha, kazi ya msingi ambayo inahitaji kuongezwa ni uwezo wa mfumo kuelewa vitu vyote vya kila siku ambavyo gari inaweza kukutana, kwa hivyo gari inaweza kuwatambua na kufanya maamuzi sahihi ya kuendesha. Hapa ndipo Data ya mafunzo ya AI inakuja.
Leo, moduli za akili za bandia zinatupa urahisi mwingi kwa njia ya injini za mapendekezo, urambazaji, otomatiki, na zaidi. Yote hayo hufanyika kwa sababu ya mafunzo ya data ya AI ambayo ilitumika kufundisha algorithms wakati zinajengwa.
Takwimu za mafunzo ya AI ni mchakato wa kimsingi katika ujenzi mashine kujifunza na algorithms za AI. Ikiwa unatengeneza programu ambayo inategemea dhana hizi za teknolojia, unahitaji kufundisha mifumo yako kuelewa vitu vya data vya usindikaji ulioboreshwa. Bila mafunzo, mtindo wako wa AI hautakuwa na ufanisi, una kasoro na hauwezi kuwa na maana.
Inakadiriwa kuwa Wanasayansi wa Takwimu hutumia zaidi ya 80% ya wakati wao katika Maandalizi ya Takwimu na Utajiri ili kufundisha mifano ya ML.
Kwa hivyo, kwa wale ambao wanatafuta kupata ufadhili kutoka kwa mabepari wa mradi, solopreneurs huko nje ambao wanafanya kazi kwenye miradi kabambe, na wapenda teknolojia ambao wanaanza tu na AI ya hali ya juu, tumeandaa mwongozo huu kusaidia kujibu maswali muhimu zaidi kuhusu data yako ya mafunzo ya AI.
Hapa tutachunguza data ya mafunzo ya AI ni nini, kwa nini inaepukika katika mchakato wako, kiwango na ubora wa data unayohitaji, na zaidi.
Takwimu za Mafunzo ya AI ni nini?
Data ya mafunzo ya AI hutungwa kwa uangalifu na kusafishwa habari ambayo huingizwa kwenye mfumo kwa madhumuni ya mafunzo. Utaratibu huu hufanya au kuvunja mafanikio ya mfano wa AI. Inaweza kusaidia katika kukuza ufahamu kwamba sio wanyama wote wa miguu-minne kwenye picha ni mbwa au inaweza kusaidia mtindo kutofautisha kati ya kupiga kelele kwa hasira na kicheko cha furaha. Ni hatua ya kwanza ya kujenga moduli za kijasusi za bandia zinazohitaji data ya kulisha kijiko ili kufundisha mashine mambo ya msingi na kuziwezesha kujifunza kadri data inavyolishwa. Hii, tena, inatoa njia kwa moduli bora ambayo hutoa matokeo sahihi kwa watumiaji wa mwisho.
Zingatia mchakato wa data wa mafunzo ya AI kama kipindi cha mazoezi kwa mwanamuziki, ambapo kadiri wanavyofanya mazoezi zaidi, ndivyo wanavyopata ubora zaidi katika wimbo au mizani. Tofauti pekee hapa ni kwamba mashine lazima pia kwanza zifundishwe chombo cha muziki ni nini. Sawa na mwanamuziki anayetumia vyema saa nyingi anazotumia kwenye mazoezi jukwaani, kielelezo cha AI hutoa matumizi bora zaidi kwa watumiaji kinapotumwa.
Kwa nini Takwimu ya Mafunzo ya AI Inahitajika?
Jibu rahisi kwa nini data ya mafunzo ya AI inahitajika kwa ukuzaji wa modeli ni kwamba bila mashine hizo hazijui hata nini cha kuelewa hapo kwanza. Kama mtu aliyefundishwa kwa kazi yao fulani, mashine inahitaji habari ya habari ili kutumikia kusudi maalum na kutoa matokeo yanayofanana, vile vile.
Wacha tuchunguze mfano wa gari zinazojitegemea tena. Terabytes baada ya data ya terabytes kwenye gari inayojiendesha hutoka kwa sensorer nyingi, vifaa vya kuona kompyuta, RADAR, LIDAR na mengi zaidi. Sehemu zote kubwa za data hazitakuwa na maana ikiwa mfumo wa usindikaji wa gari haujui cha kufanya nayo.
Kwa mfano, maono ya kompyuta kitengo cha gari kinaweza kutoa data nyingi juu ya vitu vya barabarani kama vile watembea kwa miguu, wanyama, mashimo na zaidi. Ikiwa moduli ya kujifunza mashine haijafundishwa kuwatambua, gari lisingejua kuwa ni vizuizi ambavyo vinaweza kusababisha ajali ikiwa itakutana nayo. Ndio sababu moduli zinapaswa kufundishwa juu ya nini kila kitu katika barabara ni na jinsi maamuzi tofauti ya kuendesha yanahitajika kwa kila moja.
Ingawa hii ni ya vitu vya kuona tu, gari inapaswa pia kuelewa maagizo ya wanadamu kupitia Utunzaji wa lugha ya asili (NLP) na ukusanyaji wa sauti au hotuba na ujibu ipasavyo. Kwa mfano, ikiwa dereva anaamuru mfumo wa infotainment ndani ya gari kutafuta vituo vya gesi karibu, inapaswa kuwa na uwezo wa kuelewa mahitaji na kutupa matokeo yanayofaa. Kwa hiyo, hata hivyo, inapaswa kuwa na uwezo wa kuelewa kila neno moja katika kifungu, kuwaunganisha na kuweza kuelewa swali.
Wakati unaweza kushangaa ikiwa mchakato wa data ya mafunzo ya AI ni ngumu tu kwa sababu imesambazwa kwa kesi nzito ya matumizi kama gari ya uhuru, ukweli ni kwamba sinema inayofuata ambayo Netflix inapendekeza kupitia mchakato huo huo kukupa maoni ya kibinafsi. Programu yoyote, jukwaa au taasisi ambayo AI inahusishwa nayo ni chaguo-msingi inayotumiwa na data ya mafunzo ya AI.
Je! Ninahitaji data za aina gani?
Kuna aina 4 za msingi za data ambazo zingehitajika yaani, Picha, Video, Sauti / Hotuba au Maandishi ili kufundisha vizuri modeli za ujifunzaji wa mashine. Aina ya data inayohitajika itategemea mambo anuwai kama vile kesi ya utumiaji mikononi, ugumu wa mifano ya kufundishwa, njia ya mafunzo inayotumika, na utofauti wa data ya uingizaji inayohitajika.
Takwimu ni ya kutosha?
Wanasema hakuna mwisho wa kujifunza na kifungu hiki ni bora katika wigo wa data ya mafunzo ya AI. Kadiri data inavyokuwa, matokeo ni bora zaidi. Walakini, jibu lisilo wazi kama hii haitoshi kumshawishi mtu yeyote ambaye anatafuta kuzindua programu inayotumia AI. Lakini ukweli ni kwamba hakuna sheria ya jumla ya kidole gumba, fomula, faharisi au kipimo cha kiwango halisi cha data ambayo mtu anahitaji kufundisha seti zao za data za AI.
Mtaalam wa ujifunzaji wa mashine angefunua vizuri kwamba algorithm tofauti au moduli inapaswa kujengwa ili kupunguza idadi ya data inayohitajika kwa mradi. Hiyo inasikitisha ukweli pia.
Sasa, kuna sababu kwa nini ni ngumu sana kuweka kofia juu ya idadi ya data inayohitajika kwa mafunzo ya AI. Hii ni kwa sababu ya ugumu uliohusika katika mchakato wa mafunzo yenyewe. Moduli ya AI inajumuisha safu kadhaa za vipande vilivyounganishwa na kuingiliana ambavyo vinaathiri na kusaidia michakato ya kila mmoja.
Kwa mfano, hebu fikiria unabuni programu rahisi kutambua mti wa nazi. Kwa mtazamo, inaonekana ni rahisi, sivyo? Kutoka kwa mtazamo wa AI, hata hivyo, ni ngumu zaidi.
Mwanzoni kabisa, mashine haina kitu. Haijui mti ni nini mahali pa kwanza achilia mbali mti mrefu, maalum wa mkoa, wenye matunda ya kitropiki. Kwa hilo, mfano huo unahitaji kufundishwa juu ya mti ni nini, jinsi ya kutofautisha na vitu vingine virefu na vidogo ambavyo vinaweza kuonekana katika sura kama taa za barabarani au nguzo za umeme na kisha songa ili kuifundisha nuances ya mti wa nazi. Mara tu moduli ya kujifunza mashine imejifunza mti wa nazi ni nini, mtu anaweza kudhani salama kuwa anajua jinsi ya kuitambua.
Lakini ni wakati tu unapolisha picha ya mti wa banyan, ndipo utagundua kuwa mfumo huo haukutambulisha mti wa banyan kwa mti wa nazi. Kwa mfumo, chochote kilicho mrefu na majani yaliyoshonwa ni mti wa nazi. Ili kuondoa hii, mfumo unahitaji sasa kuelewa kila mti ambao sio mti wa nazi kutambua haswa. Ikiwa huu ndio mchakato wa programu rahisi isiyo na mwelekeo na matokeo moja tu, tunaweza kufikiria ugumu unaohusika katika programu ambazo zimetengenezwa kwa huduma ya afya, fedha na zaidi.
Mbali na hayo, ni nini pia kinachoathiri kiwango cha data zinazohitajika mafunzo ni pamoja na mambo yaliyoorodheshwa hapa chini:
- Njia ya mafunzo, ambapo tofauti katika aina za data (muundo na isiyo na muundo) huathiri hitaji la idadi ya data
- Kuweka data au mbinu za ufafanuzi
- Njia ya data inayolishwa kwa mfumo
- Kosa la uvumilivu wa makosa, ambayo inamaanisha tu asilimia ya makosa ambayo hayafai katika niche yako au kikoa
Mifano halisi ya ulimwengu ya Juzuu za Mafunzo
Ingawa idadi ya data unayohitaji kufundisha moduli zako inategemea kwenye mradi wako na mambo mengine tuliyojadili hapo awali, kidogo msukumo au rejeleo itasaidia kupata wazo pana juu ya data mahitaji.
Ifuatayo ni mifano halisi ya kiwango cha hifadhidata zilizotumiwa kwa madhumuni ya mafunzo ya AI na kampuni na biashara anuwai.
- kutambua usoni - saizi ya sampuli ya zaidi ya picha za uso 450,000
- Ufafanuzi wa picha - saizi ya sampuli ya picha zaidi ya 185,000 na karibu vitu 650,000 vilivyofafanuliwa
- Uchambuzi wa maoni ya Facebook - saizi ya sampuli ya zaidi ya 9,000 maoni na machapisho 62,000
- Mafunzo ya Chatbot - saizi ya sampuli ya maswali zaidi ya 200,000 na zaidi ya majibu milioni 2
- Programu ya tafsiri - saizi ya sampuli ya sauti au hotuba zaidi ya 300,000 ukusanyaji kutoka kwa wasemaji wasio wa asili
Je! Ikiwa sina data ya kutosha?
Katika ulimwengu wa AI & ML, mafunzo ya data hayaepukiki. Inasemekana ni kweli kwamba hakuna mwisho wa kujifunza vitu vipya na hii inakuwa kweli wakati tunazungumza juu ya wigo wa data ya mafunzo ya AI. Kadiri data inavyokuwa, matokeo ni bora zaidi. Walakini, kuna visa ambapo kesi ya utumiaji unayojaribu kusuluhisha inahusu kategoria ya niche, na kutafuta daftari sahihi yenyewe ni changamoto. Kwa hivyo katika hali hii, ikiwa hauna data ya kutosha, utabiri kutoka kwa mfano wa ML unaweza kuwa sio sahihi au unaweza kuwa na upendeleo. Kuna njia kama vile kuongeza data na uboreshaji wa data ambayo inaweza kukusaidia kushinda mapungufu hata hivyo matokeo bado hayawezi kuwa sahihi au ya kuaminika.
Je! Unaboreshaje Ubora wa Takwimu?
Ubora wa data ni sawa sawa na ubora wa pato. Ndio sababu mifano sahihi sana inahitaji data za hali ya juu za mafunzo. Walakini, kuna samaki. Kwa dhana ambayo inategemea usahihi na usahihi, dhana ya ubora mara nyingi haijulikani.
Takwimu zenye ubora wa hali ya juu zinaonekana kuwa za nguvu na za kuaminika lakini inamaanisha nini?
Je! Ubora ni nini kwanza?
Kweli, kama data tunayolisha kwenye mifumo yetu, ubora una sababu nyingi na vigezo vinavyohusiana nayo pia. Ukiwasiliana na wataalam wa AI au maveterani wa kujifunza mashine, wanaweza kushiriki idhini yoyote ya data ya hali ya juu ni kitu chochote ambacho ni -
- Sare - data ambayo inapatikana kutoka kwa chanzo fulani au usawa katika hifadhidata ambazo zimetokana na vyanzo vingi
- Ufafanuzi - data ambayo inashughulikia hali zote zinazowezekana mfumo wako unakusudiwa kufanyia kazi
- Thabiti - kila data moja ni sawa na asili
- Inafaa - data unayopata na kulisha ni sawa na mahitaji yako na matokeo yanayotarajiwa na
- Mbalimbali - una mchanganyiko wa kila aina ya data kama vile sauti, video, picha, maandishi na zaidi
Sasa kwa kuwa tunaelewa ni ubora gani una maana ya ubora wa data, hebu tuangalie haraka njia tofauti ambazo tunaweza kuhakikisha ubora ukusanyaji wa takwimu na kizazi.
1. Angalia data iliyopangwa na isiyo na muundo. Ya zamani inaeleweka kwa urahisi na mashine kwa sababu zina vitu na maelezo ya metabata. Mwisho, hata hivyo, bado ni mbichi bila habari muhimu ambayo mfumo unaweza kutumia. Hapa ndipo ufafanuzi wa data unapoingia.
2. Kuondoa upendeleo ni njia nyingine ya kuhakikisha data bora kwani mfumo huondoa ubaguzi wowote kutoka kwa mfumo na kutoa matokeo ya kusudi. Upendeleo hupunguza tu matokeo yako na kuifanya kuwa bure.
3. Safi data sana kwani hii itaongeza ubora wa matokeo yako. Mwanasayansi yeyote wa data angekuambia kuwa sehemu kubwa ya jukumu lao la kazi ni kusafisha data. Unaposafisha data yako, unaondoa nakala, kelele, maadili yanayokosekana, makosa ya muundo n.k.
Ni nini kinachoathiri ubora wa data ya mafunzo?
Kuna sababu kuu tatu ambazo zinaweza kukusaidia kutabiri kiwango cha ubora unaotamani kwa Mifano yako ya AI / ML. Sababu kuu 3 ni Watu, Mchakato na Jukwaa ambalo linaweza kutengeneza au kuvunja Mradi wako wa AI.
Jukwaa: Jukwaa kamili la umiliki wa kibinadamu linatakiwa kupata, kunukuu na kufafanua hifadhidata anuwai za kufanikiwa kupeleka mipango inayohitajika zaidi ya AI na ML. Jukwaa pia linawajibika kusimamia wafanyikazi, na kuongeza ubora na kupitisha
watu: Ili kuifanya AI ifikirie kuwa nadhifu inachukua watu ambao ni akili zaidi katika tasnia hiyo. Ili kuongeza kiwango unahitaji maelfu ya wataalamu hawa ulimwenguni ili kununulia, kuweka lebo, na kutoa maelezo kwa aina zote za data.
Mchakato: Kutoa data ya kiwango cha dhahabu ambayo ni sawa, kamili, na sahihi ni kazi ngumu. Lakini ndio utahitaji kutoa kila wakati, ili uzingatie viwango vya hali ya juu na vile vile udhibiti mkali na uthibitisho wa ubora na vituo vya ukaguzi.
Unapata wapi Takwimu za Mafunzo ya AI kutoka?
Tofauti na sehemu yetu ya awali, tuna ufahamu sahihi sana hapa. Kwa wale mnaotafuta chanzo cha data
au ikiwa uko kwenye mchakato wa ukusanyaji video, ukusanyaji wa picha, ukusanyaji wa maandishi na zaidi, kuna tatu
njia za msingi ambazo unaweza kupata data yako kutoka.
Wacha tuwachunguze kibinafsi.
Vyanzo vya Bure
Vyanzo vya bure ni njia ambazo ni hazina za hiari za idadi kubwa ya data. Ni data ambayo imelala tu juu ya uso bure. Baadhi ya rasilimali za bure ni pamoja na -
- Hifadhidata za Google, ambapo zaidi ya seti milioni 250 za data zilitolewa mnamo 2020
- Vikao kama vile Reddit, Quora na zaidi, ambazo ni vyanzo vyenye data. Kwa kuongezea, sayansi ya data na jamii za AI katika mabaraza haya pia zinaweza kukusaidia na seti fulani za data unapofikiwa.
- Kaggle ni chanzo kingine cha bure ambapo unaweza kupata rasilimali za ujifunzaji wa mashine mbali na seti za data za bure.
- Tumeorodhesha pia hifadhidata za wazi za bure ili uanze na kufundisha mifano yako ya AI
Ingawa njia hizi ni za bure, unachoweza kutumia ni wakati na juhudi. Takwimu kutoka vyanzo vya bure ziko mahali pote na lazima uweke masaa ya kufanya kazi katika kuipata, kusafisha na kuitengeneza ili kukidhi mahitaji yako.
Moja ya viashiria vingine muhimu kukumbuka ni kwamba data zingine kutoka kwa vyanzo vya bure haziwezi kutumiwa kwa sababu za kibiashara pia. Inahitaji leseni ya data.
Kukunja data
Kama vile jina linavyopendekeza, kufuta data ni mchakato wa data ya madini kutoka vyanzo anuwai kwa kutumia zana zinazofaa. Kutoka kwa wavuti, milango ya umma, maelezo mafupi, majarida, hati na zaidi, zana zinaweza kufuta data unayohitaji na kuzifikisha kwenye hifadhidata yako bila mshono.
Ingawa hii inasikika kama suluhisho bora, kufuta data ni halali tu linapokuja suala la matumizi ya kibinafsi. Ikiwa wewe ni kampuni inayotafuta kufuta data na matarajio ya kibiashara yanayohusika, inakuwa ngumu na hata haramu. Ndio sababu unahitaji timu ya kisheria kutazama wavuti, kufuata na masharti kabla ya kufuta data unayohitaji.
Wachuuzi wa nje
Kwa kadiri ya ukusanyaji wa data ya data ya mafunzo ya AI, kuuza nje au kufikia wauzaji wa nje kwa hifadhidata ni chaguo bora zaidi. Wanachukua jukumu la kupata hifadhidata za mahitaji yako wakati unaweza kuzingatia kujenga moduli zako. Hii ni kwa sababu ya sababu zifuatazo -
- sio lazima utumie masaa kutafuta njia za data
- hakuna juhudi katika suala la utakaso wa data na uainishaji unaohusika
- unapata seti za data za ubora wa mkono ambazo huangalia kabisa mambo yote tuliyojadiliana wakati fulani nyuma
- unaweza kupata hifadhidata ambazo zimekusudiwa mahitaji yako
- unaweza kudai kiasi cha data unayohitaji kwa mradi wako na zaidi
- na muhimu zaidi, zinahakikisha pia kuwa ukusanyaji wa data zao na data yenyewe inatii miongozo ya udhibiti wa eneo hilo.
Sababu pekee ambayo inaweza kudhibitisha kuwa upungufu kulingana na kiwango cha shughuli zako ni kwamba utaftaji huduma unajumuisha gharama. Tena, nini hakihusishi gharama.
Shaip tayari ni kiongozi katika huduma za ukusanyaji wa data na ina hazina yake ya data ya utunzaji wa afya na hifadhidata za matamshi / sauti ambazo zinaweza kupewa leseni kwa miradi yako ya kiburi ya AI.
Fungua Hifadhidata - Kutumia au kutotumia?
Hifadhidata wazi ni hifadhidata zinazopatikana hadharani ambazo zinaweza kutumika kwa miradi ya kujifunza mashine. Haijalishi ikiwa unahitaji sauti ya sauti, video, picha, au seti ya maandishi, kuna hifadhidata zilizo wazi zinazopatikana kwa aina zote na darasa za data.
Kwa mfano, kuna hifadhidata ya hakiki ya bidhaa ya Amazon ambayo ina zaidi ya hakiki za watumiaji milioni 142 kutoka 1996 hadi 2014. Kwa picha, una rasilimali bora kama Picha za Google Open, ambapo unaweza kupata hifadhidata kutoka picha zaidi ya milioni 9. Google pia ina bawa iitwayo Mashine ya Mtazamo ambayo inatoa karibu klipu za sauti milioni 2 ambazo ni za sekunde kumi.
Licha ya kupatikana kwa rasilimali hizi (na zingine), jambo muhimu ambalo mara nyingi hupuuzwa ni hali zinazokuja na matumizi yao. Wao ni wa umma kwa hakika lakini kuna mstari mwembamba kati ya uvunjaji na matumizi ya haki. Kila rasilimali huja na hali yake na ikiwa unatafuta chaguzi hizi, tunashauri tahadhari. Hii ni kwa sababu kwa kisingizio cha kupendelea njia za bure, unaweza kuishia kupata mashtaka na gharama za washirika.
Gharama za Kweli za Takwimu za Mafunzo ya AI
Pesa tu unazotumia kununua data au kutoa data ndani sio unapaswa kuzingatia. Ni lazima tuzingatie vipengele vya mstari kama vile muda na juhudi zinazotumika katika kutengeneza mifumo ya AI na gharama kutoka kwa mtazamo wa shughuli. inashindwa kumpongeza mwingine.
Muda Uliotumiwa kwenye Takwimu za Kutafuta na Kufafanua
Sababu kama jiografia, idadi ya soko, na ushindani ndani ya niche yako huzuia kupatikana kwa hifadhidata zinazofaa. Wakati unaotumiwa kutafuta data kwa mikono ni kupoteza wakati katika kufundisha mfumo wako wa AI. Mara tu unapoweza kupata data yako, utachelewesha mafunzo kwa kutumia wakati kufafanua data ili mashine yako iweze kuelewa inalishwa nini.
Bei ya Kukusanya na Kufafanua Takwimu
Gharama za juu (Wakusanyaji wa data wa ndani, Annotators, Vifaa vya kudumisha, Miundombinu ya Teknolojia, Usajili kwa zana za SaaS, Maendeleo ya maombi ya wamiliki) inahitajika kuhesabiwa wakati wa kutafuta data ya AI
Gharama ya Takwimu Mbaya
Takwimu mbaya zinaweza kugharimu morali ya timu yako ya kampuni, makali yako ya ushindani, na matokeo mengine yanayoonekana ambayo hayajulikani. Tunafafanua data mbaya kama hifadhidata yoyote ambayo si safi, mbichi, haina maana, imepitwa na wakati, si sahihi, au imejaa makosa ya tahajia. Takwimu mbaya zinaweza kuharibu mtindo wako wa AI kwa kuanzisha upendeleo na kuharibu algorithms yako na matokeo yaliyopinduliwa.
Gharama za Usimamizi
Gharama zote zinazohusu usimamizi wa shirika lako au biashara, zinazoonekana, na visivyoonekana hufanya gharama za usimamizi ambazo mara nyingi ni ghali zaidi.
Je! Ni nini baada ya Utaftaji wa Takwimu?
Mara tu unapokuwa na hifadhidata mkononi mwako, hatua inayofuata ni kuifafanua au kuipatia lebo. Baada ya kazi zote ngumu, unacho ni data safi ghafi. Mashine bado haiwezi kuelewa data uliyonayo kwa sababu haijabainishwa. Hapa ndipo sehemu iliyobaki ya changamoto halisi inapoanza.
Kama tulivyosema, mashine inahitaji data katika muundo ambayo inaweza kuelewa. Hii ndio hasa ufafanuzi wa data hufanya. Inachukua data ghafi na inaongeza tabaka za lebo na vitambulisho kusaidia moduli kuelewa kila kitu kimoja kwenye data kwa usahihi.
Kwa mfano, katika maandishi, uwekaji wa data utaelezea mfumo wa AI sintaksia ya kisarufi, sehemu za usemi, viambishi, uakifishaji, hisia, hisia na vigezo vingine vinavyohusika na ufahamu wa mashine. Hivi ndivyo mazungumzo yanayoweza kuelewa mazungumzo ya wanadamu vizuri zaidi na wakati tu wanapofanya hivyo wanaweza kuiga mwingiliano wa wanadamu vizuri kupitia majibu yao pia.
Haiwezekani kama inasikika, pia ni ya kuteketeza muda na ya kuchosha. Bila kujali kiwango cha biashara yako au matarajio yake, wakati uliochukuliwa kufafanua data ni kubwa.
Hii ni kwa sababu wafanyikazi wako waliopo wanahitaji kutenga muda nje ya ratiba yao ya kila siku ili kufafanua data ikiwa huna wataalam wa ufafanuzi wa data. Kwa hivyo, unahitaji kuita wanachama wa timu yako na kuipatia hii kama kazi ya ziada. Kadiri inavyocheleweshwa, inachukua muda mrefu kufundisha mifano yako ya AI.
Ingawa kuna zana za bure za ufafanuzi wa data, hiyo haiondoi ukweli kwamba mchakato huu unatumia muda.
Hapo ndipo wauzaji wa ufafanuzi wa data kama Shaip huja. Wanaleta timu ya kujitolea ya wataalam wa ufafanuzi wa data nao ili kuzingatia mradi wako tu. Wanakupa suluhisho kwa njia unayotaka kwa mahitaji na mahitaji yako. Mbali na hilo, unaweza kuweka muda na wao na kudai kazi ikamilike katika ratiba hiyo maalum.
Moja ya faida kubwa ni kwa ukweli kwamba washiriki wa timu yako ya ndani wanaweza kuendelea kuzingatia kile kinachojali zaidi kwa shughuli na mradi wako wakati wataalam wanafanya kazi yao ya kukuelezea na kukuwekea data.
Pamoja na utaftaji huduma, ubora bora, wakati mdogo na usahihi wa hali ya juu unaweza kuhakikisha.
Kumalizika kwa mpango Up
Hiyo ilikuwa kila kitu kwenye data ya mafunzo ya AI. Kutoka kuelewa data ya mafunzo ni kutafuta rasilimali za bure na faida za utaftaji wa maelezo ya data, tulijadili zote. Kwa mara nyingine, itifaki na sera bado hazina nguvu katika wigo huu na tunapendekeza kila wakati uwasiliane na wataalam wa data ya mafunzo ya AI kama sisi kwa mahitaji yako.
Kutoka kutafuta, kujitambulisha kwa ufafanuzi wa data, tunakusaidia kwa mahitaji yako yote ili uweze kufanya kazi tu kujenga jukwaa lako. Tunaelewa ugumu unaohusika katika kutafuta data na uwekaji lebo. Ndiyo sababu tunarudia ukweli kwamba unaweza kutuachia kazi ngumu na utumie suluhisho zetu.
Fikia kwetu kwa mahitaji yako yote ya ufafanuzi wa data leo.
Wacha tuongee
Maswali yanayoulizwa (FAQ)
Ikiwa unataka kuunda mifumo ya akili, unahitaji kulisha katika habari iliyosafishwa, iliyowekwa, na inayoweza kuchukua hatua kwa kuwezesha ujifunzaji unaosimamiwa. Habari iliyoandikwa inaitwa data ya mafunzo ya AI na inajumuisha metadata ya soko, algorithms za ML, na chochote kinachosaidia kufanya uamuzi.
Kila mashine inayotumia AI ina uwezo uliozuiliwa na nafasi yake ya kihistoria. Hii inamaanisha kuwa mashine inaweza kutabiri tu matokeo unayotaka ikiwa imefundishwa hapo awali na seti za data zinazofanana. Takwimu za mafunzo husaidia kwa mafunzo yanayosimamiwa na ujazo sawa sawa na ufanisi na usahihi wa mifano ya AI.
Tenga daftari za mafunzo ni muhimu kufundisha algorithms maalum ya Kujifunza Mashine, kwa kusaidia usanidi unaotumia AI kuchukua maamuzi muhimu ukizingatia mazingira. Kwa mfano, ikiwa una mpango wa kuongeza utendaji wa Maono ya Kompyuta kwenye mashine, mifano hiyo inahitaji kufundishwa na picha zilizochapishwa na hifadhidata zaidi za soko. Vivyo hivyo, kwa uhodari wa NLP, idadi kubwa ya mkusanyiko wa hotuba hufanya kama data ya mafunzo.
Hakuna kikomo cha juu kwa kiasi cha data ya mafunzo inayohitajika kufundisha mfano bora wa AI. Kubwa zaidi kiasi cha data kitakuwa uwezo wa mfano wa kutambua na kutenganisha vipengee, maandishi, na muktadha.
Wakati kuna data nyingi zinazopatikana, sio kila chunk inafaa kwa modeli za mafunzo. Ili algorithm ifanye kazi kwa kiwango bora, utahitaji seti za data kamili, thabiti, na zinazofaa, ambazo hutolewa kwa sare lakini bado zina anuwai ya kutosha kuangazia hali anuwai. Bila kujali data, unayopanga kutumia, ni bora kusafisha na kutoa maelezo sawa kwa ujifunzaji ulioboreshwa.
Ikiwa una mfano fulani wa AI akilini lakini data ya mafunzo haitoshi kabisa, lazima kwanza uondoe wauzaji wa nje, jozi katika uhamishaji na usanidi wa ujifunzaji wa iterative, uzuie utendaji, na ufanye usanidi-chanzo wazi kwa watumiaji kuendelea kuongeza data ya kufundisha mashine, hatua kwa hatua, kwa wakati. Unaweza hata kufuata njia zinazohusu kuongezeka kwa data na kuhamisha ujifunzaji ili kutumia zaidi seti za data zilizozuiliwa.
Hifadhidata wazi zinaweza kutumika kila wakati kukusanya data ya mafunzo. Walakini, ukitafuta upendeleo wa kufundisha mifano bora zaidi unaweza kutegemea wauzaji wa nje, vyanzo vya bure kama Reddit, Kaggle, na zaidi, na hata Kufuta Data kwa ufahamu wa madini kutoka kwa wasifu, milango, na hati. Bila kujali njia hiyo, ni muhimu kuunda, kupunguza, na kusafisha data iliyonunuliwa kabla ya kutumia.