Data ya Mafunzo ni nini katika Kujifunza kwa Mashine:
Ufafanuzi, Manufaa, Changamoto, Mfano & Seti za Data
Mwongozo wa Wanunuzi wa mwisho 2024
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?
Ni rahisi - data ambayo hutumiwa kufunza modeli ya kujifunza kwa mashine inaitwa data ya mafunzo. Anatomia ya mkusanyiko wa data wa mafunzo inahusisha sifa zilizo na lebo au maelezo, ambazo huruhusu miundo kutambua na kujifunza kutokana na ruwaza. Data iliyofafanuliwa ni muhimu katika mafunzo ya data kwani huwezesha miundo kutofautisha, kulinganisha, na kuunganisha uwezekano katika awamu ya kujifunza. Data ya mafunzo ya ubora inahusisha seti za data zilizoidhinishwa na binadamu, ambapo data imepitia ukaguzi mkali wa ubora ili kuhakikisha kuwa vidokezo ni sahihi na sahihi. Kadiri ufafanuzi unavyoonekana, ndivyo ubora wa data unavyoongezeka.
Je, Data ya Mafunzo Inatumikaje Katika Kujifunza kwa Mashine?
Mfano wa AI/ML ni kama mtoto mchanga. Inahitaji kufundishwa kila kitu kutoka mwanzo. Sawa na jinsi tunavyomfundisha mtoto wa shule ya msingi sehemu za mwili wa binadamu, tunapaswa kuweka kila kipengele cha mkusanyiko wa data kupitia vidokezo. Ni kupitia habari hii pekee ambapo mwanamitindo huchukua dhana, majina, uamilifu, na sifa nyinginezo kama inavyofafanuliwa na mwanadamu. Hii ni muhimu kwa miundo ya kujifunza inayosimamiwa na isiyosimamiwa. Umuhimu huongezeka kadiri kesi ya utumiaji inavyokuwa niche zaidi.
Kwa nini Data ya Mafunzo ya AI ni muhimu?
Ubora wa data ya mafunzo ya AI hutafsiri moja kwa moja kwa ubora wa matokeo ya miundo ya kujifunza ya mashine. Uwiano huu unakuwa muhimu zaidi katika sekta kama vile huduma ya afya na magari, ambapo maisha ya binadamu yako hatarini moja kwa moja. Kando na hilo, data ya mafunzo ya AI pia inaathiri mgawo wa upendeleo wa matokeo.
Kwa mfano, mfano ambao umefunzwa na darasa moja tu la seti ya sampuli, sema, kutoka kwa idadi sawa ya watu au utu wa kibinadamu, mara nyingi inaweza kusababisha mashine kudhani hakuna aina tofauti za uwezekano. Hii inasababisha ukosefu wa haki katika pato, ambayo hatimaye inaweza kuleta makampuni matokeo ya kisheria na sifa. Ili kupunguza hili, kutafuta data bora na mifano ya mafunzo juu ya hili kunapendekezwa sana.
Mfano: Jinsi Magari Yanayojiendesha Yanavyotumia Data ya Mafunzo ya AI Ili Kusonga kwa Usalama
Magari yanayojiendesha hutumia kiasi kikubwa cha data kutoka kwa vitambuzi kama vile kamera, RADAR na LIDAR. Data hii haina maana ikiwa mfumo wa gari hauwezi kuichakata. Kwa mfano, gari linahitaji kutambua watembea kwa miguu, wanyama, na mashimo ili kuepuka ajali. Ni lazima ifunzwe kuelewa vipengele hivi na kufanya maamuzi salama ya kuendesha gari.
Zaidi ya hayo, gari linapaswa kuelewa amri zinazozungumzwa kwa kutumia Uchakataji wa Lugha Asilia (NLP). Kwa mfano, ikiombwa kutafuta vituo vya mafuta vilivyo karibu, inapaswa kutafsiri na kujibu kwa usahihi.
Mafunzo ya AI ni muhimu si kwa magari tu bali kwa mfumo wowote wa AI, kama vile mapendekezo ya Netflix, ambayo pia yanategemea usindikaji sawa wa data ili kutoa mapendekezo ya kibinafsi.
Manufaa ya Miundo ya Mafunzo yenye Seti za Data za Ubora
Miundo ya mafunzo yenye hifadhidata za ubora wa juu hutoa faida nyingi, kama vile:
- Utendaji ulioboreshwa wa muundo kuhusiana na umuhimu, usahihi na uharaka
- Kupunguza muda wa mafunzo
- Imepunguzwa juu ya kufaa na uboreshaji wa jumla
- Kupunguza upendeleo
- Fursa kwa chapa kuanzisha uwepo wao na hisia chanya za soko na mengine mengi
Changamoto za Data ya Mafunzo ya AI
Mafunzo ya AI ni kazi ya kisasa na kubwa, ambayo inahusisha seti yake ya changamoto na vikwazo. Kwa wanaoanza, hebu tuangalie baadhi ya vikwazo vya kawaida:
Ukosefu wa upatikanaji wa data sahihi
Miundo ya AI haiwezi kufunzwa kwenye data yoyote inayopatikana. Data iliyowekwa katika modeli inapaswa kupatana na matokeo ya biashara, maono, umuhimu wa maongozi, kikoa, utaalam wa mada na zaidi.
Kwa kuzingatia kiwango kinachohitajika kwa mafunzo ya AI, kupata data bora inaweza kuwa gumu. Utata huongezeka katika sekta kama vile afya na fedha, ambapo unyeti wa data ni muhimu.
Upendeleo
Wanadamu wana upendeleo wa asili na kile tunacholisha kuwa kielelezo ndicho ambacho kielelezo huchakata na kutoa pia. Kuchanganya hii na ukosefu wa data ya ubora, mifano inaweza kuendeleza
upendeleo, na kusababisha matokeo yasiyo ya haki na chuki.
Juu ya kufaa
Hii inaweza kulinganishwa na ugonjwa wa modeli wa kinga-otomatiki, ambapo ukamilifu wake hufanya kama kizuizi cha kukabiliana na mshangao na utofauti katika maongozi. Kesi kama hizo zinaweza kusababisha maono ya AI,
ambapo haijui jinsi ya kujibu mawaidha au maswali hailingani na hifadhidata zake za mafunzo.
Maadili na Ufafanuzi
Mojawapo ya shida zingine na mafunzo ya AI ni kuelezeka. Tunaweza pia kuirejelea kama uwajibikaji, ambapo hatuna uhakika wa jinsi mwanamitindo alivyofikia jibu fulani katika suala la busara. Mazungumzo juu ya kufanya maamuzi ya AI kwa uwazi zaidi yanafanyika kwa sasa na kwenda mbele, tutashuhudia itifaki zaidi kwenye XAI (Inayoweza Kufafanuliwa).
Kuelewa Tofauti kati ya Mafunzo na Data ya Kujaribu
Tofauti kati ya data ya mafunzo na majaribio ni sawa na tofauti kati ya maandalizi na uchunguzi.
| Mtazamo | Takwimu za Mafunzo | Data ya Kujaribu |
|---|---|---|
| Kusudi | Hufundisha mfano kujifunza dhana zilizokusudiwa | Inathibitisha jinsi mtindo umejifunza vizuri |
| Wajibu | Maandalizi | mitihani |
| Tathmini ya | Haitumiki kwa tathmini ya utendaji | Muhimu kwa kutathmini utendakazi (uharaka, umuhimu, usahihi, upendeleo) |
| Biashara | Inasaidia katika mafunzo ya mfano | Huhakikisha uboreshaji wa muundo na kufahamisha ikiwa data zaidi ya mafunzo inahitajika |
| Kufanya Maamuzi ya Wadau | Inatumika kujenga mfano | Inatumika kuamua juu ya mafunzo zaidi au marekebisho kulingana na alama za mfano |
Tumia Nyakati
Maombi ya Smartphone
Imekuwa kawaida kwa programu za simu kuendeshwa na AI. Muundo unapofunzwa kwa kutumia data thabiti ya mafunzo ya AI, programu zinaweza kuelewa vyema mapendeleo na tabia ya mtumiaji, kutabiri vitendo, kufungua simu, kujibu vyema amri za sauti na mengine mengi.
Rejareja
Uzoefu wa ununuzi wa wateja na ushirikiano na uongozi umeboreshwa sana kupitia AI. Kutoka kwa punguzo la wakati halisi kwa kutelekezwa kwa mikokoteni hadi uuzaji wa kutabiri, uwezekano hauna kikomo.
Afya
Huduma ya afya labda inafaidika zaidi kutoka kwa AI na ML. Kuanzia kuandamana na utafiti katika uwanja wa oncology na kusaidia katika ugunduzi wa dawa na majaribio ya kimatibabu hadi kugundua hitilafu katika upigaji picha wa kimatibabu, miundo ya AI inaweza kufunzwa kufanya kazi za niche.
Usalama
Kwa kuongezeka kwa mashambulizi ya mtandaoni, AI inaweza kutumika kupunguza mashambulizi ya hali ya juu kupitia ulinzi wa mtandao ulioboreshwa, ugunduzi wa hitilafu, usalama wa programu, kurekebisha misimbo yenye hitilafu na mianya ya usalama, kuboresha uundaji wa viraka na zaidi.
Fedha
AI husaidia ulimwengu wa fedha kupitia mbinu za hali ya juu za kugundua ulaghai, utatuzi wa madai kiotomatiki, matumizi ya gumzo kutekeleza taratibu za KYC na mengine mengi. Kampuni za BFSI pia zinatumia AI kuimarisha mitandao na mifumo yao kupitia hatua bora za usalama wa mtandao.
Uuzaji na Uuzaji
Kuelewa tabia ya mtumiaji, ugawaji wa hali ya juu wa hadhira, udhibiti wa sifa mtandaoni, na uundaji wa nakala za mitandao ya kijamii, uigaji wa kampeni za mitandao ya kijamii na manufaa mengine yameenea kwa wataalamu wa mauzo na uuzaji.
Ni Data Ngapi Inahitajika Kufunza Miundo ya ML?
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?
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.
Jinsi ya Kuchagua Kampuni Sahihi ya Data ya Mafunzo ya AI na Jinsi Shaip Inaweza Kukusaidia?
Kuchagua mtoaji sahihi wa data ya mafunzo ya AI ni kipengele muhimu katika kuhakikisha mtindo wako wa AI unafanya kazi vizuri sokoni. Jukumu lao, uelewa wa mradi wako na mchango vinaweza kubadilisha mchezo kwa biashara yako. Baadhi ya mambo ya kuzingatia katika mchakato huu ni pamoja na:
- uelewa wa kikoa mfano wako wa AI unapaswa kujengwa
- miradi yoyote kama hiyo ambayo wamefanya kazi hapo awali
- watatoa sampuli ya data ya mafunzo au kukubaliana na ushirikiano wa majaribio
- wanashughulikia vipi mahitaji ya data kwa kiwango
- itifaki zao za uhakikisho wa ubora ni zipi
- wako wazi kuwa wepesi katika shughuli
- wanapataje hifadhidata za mafunzo ya maadili na zaidi
Au, unaweza kuruka haya yote na uwasiliane nasi moja kwa moja kwa Shaip. Sisi ni mmoja wa watoa huduma wakuu wa data ya mafunzo ya AI ya ubora wa juu inayotolewa. Kwa kuwa tumekuwa kwenye tasnia kwa miaka, tunaelewa nuances inayohusika katika kupata hifadhidata. Wasimamizi wetu wa kujitolea wa miradi, timu ya wataalamu wa uhakikisho wa ubora, na wataalam wa AI watahakikisha ushirikiano usio na mshono na wa uwazi kwa maono yako ya biashara. Wasiliana nasi ili kujadili zaidi wigo leo.
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.