Maswali 10 bora ya kuweka lebo ya data

Haya ndiyo MASWALI 10 BORA (Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara) kuhusu Uwekaji lebo ya Data

Kila Mhandisi wa ML anataka kukuza muundo wa kuaminika na sahihi wa AI. Data wanasayansi kutumia karibu 80% ya wakati wao wa kuweka lebo na kuongeza data. Ndio maana utendaji wa modeli unategemea ubora wa data inayotumika kuifunza.

Kwa kuwa tumekuwa tukitosheleza mahitaji mbalimbali ya mradi wa AI ya biashara, tunakutana na maswali machache ambayo wateja wetu wa biashara mara kwa mara hutuuliza au huhitaji ufafanuzi. Kwa hivyo tuliamua kutoa rejeleo tayari la jinsi timu yetu ya wataalam inavyotengeneza data ya mafunzo ya kiwango cha dhahabu ili kutoa mafunzo kwa miundo ya ML kwa usahihi.

Kabla ya kuabiri Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara, hebu tuweke baadhi misingi ya kuweka lebo data na umuhimu wake.

Uwekaji alama wa Data ni nini?

Uwekaji lebo ya data ni hatua ya kuchakata kabla ya kuweka lebo au kuweka lebo data, kama vile picha, sauti, au video, ili kusaidia miundo ya ML na kuwawezesha kufanya utabiri sahihi.

Uwekaji lebo wa data hauhitaji kuzuiliwa katika hatua ya awali ya uundaji wa muundo wa kujifunza kwa mashine lakini inaweza kuendelea baada ya kutumwa ili kuboresha zaidi usahihi wa ubashiri.

Umuhimu wa Uwekaji Data

Maelezo ya Takwimu Kuweka lebo data kulingana na darasa la kitu, mfano wa ML umefunzwa kutambua aina zinazofanana za vitu - bila kuweka data - wakati wa uzalishaji.

Uwekaji lebo ya data ni hatua muhimu ya kuchakata kabla ambayo husaidia kujenga muundo sahihi ambao unaweza kuelewa kwa uhakika mazingira ya ulimwengu halisi. Seti za data zilizo na lebo kwa usahihi hakikisha utabiri sahihi na kanuni za ubora wa juu.

Maswali yanayoulizwa kawaida

Hapa, kama ilivyoahidiwa, ni rejeleo tayari kwa maswali yote unayoweza kuwa nayo na makosa unaweza kuepuka katika hatua yoyote ya mzunguko wa maisha.

  1. Je, unaelewaje data?

    Kama mfanyabiashara, huenda umekusanya kiasi kikubwa cha data, na sasa ungependa - tunatumai - kutoa maarifa muhimu au taarifa muhimu kutoka kwa data.

    Lakini, bila kuelewa wazi mahitaji ya mradi wako au malengo ya biashara, hutaweza kutumia data ya mafunzo kwa vitendo. Kwa hivyo usianze kuchuja data yako ili kupata ruwaza au maana. Badala yake, nenda kwa kusudi dhahiri ili usipate suluhisho la shida zisizo sahihi.

  2. Je, data ya mafunzo ni mwakilishi mzuri wa data ya uzalishaji? Ikiwa sivyo, nitaitambuaje?

    Ingawa huenda hukuizingatia, data iliyo na lebo ambayo unafunza muundo wako inaweza kuwa tofauti sana na mazingira ya uzalishaji.

    Jinsi ya kutambua? Tafuta ishara za hadithi. Muundo wako ulifanya vyema katika mazingira ya majaribio na kidogo sana wakati wa uzalishaji.

    Solution?

    Gusa msingi na wataalamu wa biashara au kikoa ili kuelewa mahitaji kamili kwa usahihi.

Hebu tujadili hitaji lako la ufafanuzi wa data leo.

  1. Jinsi ya kupunguza upendeleo?

    Suluhisho la pekee la kupunguza upendeleo ni kuwa makini katika kuondoa upendeleo kabla ya kuletwa kwenye mfano wako.

    Upendeleo wa data unaweza kuwa wa aina yoyote - kutoka kwa seti za data zisizo na uwakilishi hadi masuala ya misururu ya maoni. Kujifahamisha kuhusu maendeleo ya hivi punde na kuanzisha viwango na mfumo thabiti wa mchakato ni muhimu ili kukabiliana na aina tofauti za upendeleo.

  2. Je, ninatanguliza vipi mchakato wangu wa maelezo ya data ya mafunzo?

    Ni mojawapo ya maswali ya kawaida tunayoulizwa - ni sehemu gani ya mkusanyiko wa data tunapaswa kuipa kipaumbele tunapofafanua? Ni swali halali, haswa wakati una seti kubwa za data. Sio lazima kufafanua seti nzima.

    Unaweza kutumia mbinu za kina zinazokusaidia kuchagua sehemu mahususi ya seti yako ya data na kuikusanya ili utume kikundi kidogo kinachohitajika cha data kwa ufafanuzi. Kwa njia hii, unaweza kutuma habari muhimu zaidi kuhusu mafanikio ya mtindo wako.

  3. Ninawezaje kufanya kazi karibu na kesi za kipekee?

    Kushughulika na kesi za kipekee kunaweza kuwa changamoto kwa kila muundo wa ML. Ijapokuwa muundo huo unaweza kufanya kazi kiufundi, hauwezi kukata mpango linapokuja suala la kuhudumia mahitaji yako ya biashara.

    Kuandika Data Ingawa muundo wa kutambua gari unaweza kutambua magari, huenda usiweze kutofautisha aina mbalimbali za magari kwa uhakika. Kwa mfano - kutambua ambulensi kutoka kwa aina nyingine za vans. Ni wakati ambapo muundo unaweza kutegemewa kutambua miundo mahususi ndipo kanuni ya utambuzi wa gari inaweza kuamuru misimbo ya usalama.

    Ili kukabiliana na changamoto hii, kuwa na binadamu-katika-kitanzi maoni na ujifunzaji unaosimamiwa ni muhimu. Suluhisho liko katika kutumia utafutaji wa kufanana na kuchuja kupitia mkusanyiko mzima wa data kukusanya picha zinazofanana. Kwa hili, unaweza kuzingatia kubainisha tu sehemu ndogo ya picha zinazofanana na kuiboresha kwa kutumia mbinu ya binadamu-katika-kitanzi.

  4. Je, kuna lebo zozote maalum ambazo ninahitaji kufahamu?

    Ingawa unaweza kujaribiwa kutoa uwekaji lebo unaozingatia maelezo zaidi kwa picha zako, huenda isiwe muhimu au bora kila wakati. Kiasi kikubwa cha muda na gharama ambayo ingechukua ili kuipa kila picha kiwango cha punjepunje cha maelezo na usahihi ni vigumu kufikia.

    Kuweka maagizo kupita kiasi au kuuliza usahihi wa juu zaidi katika ufafanuzi wa data kunapendekezwa unapokuwa na uwazi kuhusu mahitaji ya muundo.

  5. Je, unahesabuje kesi za makali?

    Akaunti kwa matukio makali wakati wa kuandaa mkakati wako wa maelezo ya data. Kwanza, hata hivyo, lazima uelewe kwamba haiwezekani kutarajia kila kesi ya makali ambayo unaweza kukutana nayo. Badala yake, unaweza kuchagua masafa ya ubadilikaji na mkakati unaoweza kugundua matukio makali kila yanapotokea na kuyashughulikia kwa wakati.

  6. Je, ninaweza kudhibiti utata wa data kwa njia gani?

    Utata katika mkusanyiko wa data ni wa kawaida sana, na unapaswa kujua jinsi ya kushughulikia kwa ufafanuzi sahihi. Kwa mfano, picha ya tufaha iliyoiva nusu inaweza kuandikwa kama tufaha la kijani kibichi au tofaa jekundu.

    Ufunguo wa kutatua utata kama huo una maagizo ya wazi tangu mwanzo. Kwanza, hakikisha mawasiliano ya mara kwa mara kati ya wachambuzi na wataalam wa mada. Kuwa na kanuni ya kawaida kwa kutazamia utata kama huo na kubainisha viwango vinavyoweza kutekelezwa kwa nguvu kazi yote.

  7. Je, kuna njia zozote za kuboresha utendaji wa mfano katika uzalishaji?

    Kwa kuwa mazingira ya majaribio na data ya uzalishaji hutofautiana, kutakuwa na hitilafu katika utendaji baada ya muda fulani. Huwezi kutarajia mwanamitindo kujifunza mambo ambayo haikuonyeshwa wakati wa mafunzo.

    Jaribu kuweka data ya majaribio kulingana na data ya uzalishaji inayobadilika. Kwa mfano, fanya upya mfano wako, husisha vibandiko vya binadamu, boresha data kwa hali sahihi zaidi na wakilishi, na ijaribu tena na uitumie katika uzalishaji.

  8. Je, ninamkaribia nani kwa ufafanuzi wangu wa mahitaji ya data ya mafunzo?

    Kila biashara ina kitu cha kupata kutokana na kuendeleza miundo ya ML. Si kila taasisi ya biashara iliyo na ujuzi wa kiufundi au mtaalamu timu za kuweka lebo data kubadilisha data mbichi kuwa maarifa muhimu. Unapaswa kuwa na uwezo wa kuitumia kupata faida ya ushindani.

Ingawa kuna vipengele, unaweza kuwa unatafuta katika mshirika wa mafunzo ya data, kuegemea, uzoefu, na maarifa ya somo ni baadhi ya mambo matatu muhimu ya kukumbuka. Zingatia haya kabla ya kutafuta mtoa huduma anayeaminika wa wahusika wengine.

Kuongoza orodha ya watoa huduma sahihi na wa kuaminika wa kuweka lebo data ni Shaip. Tunatumia uchanganuzi wa hali ya juu, timu za uzoefu, na wataalam wa mada kwa uwekaji lebo wako wote na ufafanuzi wa data mahitaji. Zaidi ya hayo, tunafuata utaratibu wa kawaida ambao umetusaidia kukuza miradi ya hali ya juu na uwekaji lebo kwa biashara zinazoongoza.

Kushiriki kwa Jamii