Štai apie ką niekas nekalba: įmantriausias AI modelis pasaulyje yra nenaudingas be tinkamo kuro. Šis kuras yra duomenys – ir ne bet kokie duomenys, bet aukštos kokybės, specialiai sukurti ir kruopščiai kuruojami duomenų rinkiniai. Į duomenis orientuotas AI apverčia tradicinį scenarijų.
Užuot apsėstas dėl laipsniško modelių architektūros pranašumų išgavimo, reikia stengtis, kad duomenys atliktų sunkų darbą. Čia našumas ne tik pagerinamas; tai iš naujo apibrėžta. Tai nėra pasirinkimas tarp geresnių duomenų ar geresnių modelių. Dirbtinio intelekto ateičiai reikia abiejų, bet viskas prasideda nuo duomenų.
Kodėl duomenų kokybė svarbiau nei bet kada
Pagal vieną apklausą, 48% įmonių naudoja didelius duomenistačiau daug mažesniam skaičiui pavyksta sėkmingai juo pasinaudoti. Kodėl taip yra?
Taip yra todėl, kad pagrindinis į duomenis orientuoto AI principas yra nesudėtingas: modelis yra tiek geras, kiek ir duomenys, iš kurių jis mokosi. Kad ir koks pažangus būtų algoritmas, triukšmingas, šališkas, arba duomenų trūkumas gali sumažinti jos potencialą. Pavyzdžiui, generatyvios AI sistemos, kurios sukuria klaidingus rezultatus, dažnai nustato savo apribojimus dėl netinkamų mokymo duomenų rinkinių, o ne dėl pagrindinės architektūros.
Aukštos kokybės duomenų rinkiniai sustiprina signalo ir triukšmo santykį, užtikrindami, kad modeliai geriau atitiktų realaus pasaulio scenarijus. Jie sumažina tokias problemas kaip perteklinis pritaikymas ir pagerina įžvalgų perkėlimą į nematomus duomenis, o tai galiausiai duoda rezultatus, kurie tiksliai atitinka vartotojų lūkesčius.
Šis duomenų kokybės akcentavimas turi didelę reikšmę. Pavyzdžiui, prastai sutvarkyti duomenų rinkiniai sukelia neatitikimų, kurie eina per kiekvieną mašininio mokymosi dujotiekio sluoksnį. Jie iškreipia savybių svarbą, užgožia reikšmingas koreliacijas ir lemia nepatikimas modelio prognozes. Kita vertus, gerai struktūrizuoti duomenys leidžia dirbtinio intelekto sistemas patikimai veikti net esant kraštutiniams atvejamspabrėžiant jo, kaip šiuolaikinio AI kūrimo kertinio akmens, vaidmenį.
Į duomenis orientuoto AI iššūkiai
Reikalas tas, kad gauti aukštos kokybės duomenis darosi vis sunkiau ir sunkiau, nes daugėja sintetinių duomenų, o dirbtinio intelekto kūrėjai vis labiau jais pasitiki.
Vėlgi, norint gauti aukštos kokybės duomenis, kyla iššūkių. Viena iš aktualiausių problemų yra šališkumo mažinimas. Duomenų rinkiniai dažnai atspindi sisteminį šališkumą, esantį jų rinkimo proceseįamžinantys nesąžiningus padarinius AI sistemose, nebent į juos būtų imtasi iniciatyvos. Tam reikalingos apgalvotos pastangos nustatyti ir ištaisyti disbalansą, užtikrinant AI pagrįstų sprendimų įtraukimą ir teisingumą.
Kitas svarbus iššūkis yra duomenų įvairovės užtikrinimas. Duomenų rinkinys, fiksuojantis įvairius scenarijus, yra būtinas patikimiems AI modeliams. Tačiau tokių duomenų rinkinių kuravimas reikalauja didelių srities žinių ir išteklių. Pavyzdžiui, surinkti duomenų rinkinį už žvalgymą naudojant AI yra procesas, kuris turi atsižvelgti į daugybę kintamųjų. Tai apima demografinius duomenis, veiklą, reagavimo laiką, veiklą socialinėje žiniasklaidoje ir įmonių profilius. Jūs turite taip
Etikečių tikslumas kelia dar vieną kliūtį. Neteisingas arba nenuoseklus ženklinimas kenkia modelio veikimui, ypač prižiūrimo mokymosi kontekste. Tokios strategijos kaip aktyvus mokymasis, kai pirmenybė teikiama dviprasmiškiems ar didelio poveikio pavyzdžiams ženklinant, gali pagerinti duomenų rinkinio kokybę ir sumažinti rankinio darbo pastangas.
Galiausiai, subalansuoti duomenų kiekį ir kokybę yra nuolatinė kova. Nors didžiuliai, pernelyg įtakingi duomenų rinkiniai gali pagerinti modelio našumąjie dažnai apima perteklinę arba triukšmingą informaciją, kuri mažina efektyvumą. Mažesni, kruopščiai kuruojami duomenų rinkiniai dažnai pranoksta didesnius, neapdorotus, o tai pabrėžia strateginio duomenų atrankos svarbą.
Duomenų rinkinio kokybės gerinimas: daugialypis metodas
Duomenų rinkinio kokybės gerinimas apima pažangių išankstinio apdorojimo metodų derinįnaujoviški duomenų generavimo metodai ir kartotiniai tobulinimo procesai. Viena iš veiksmingų strategijų yra tvirtų išankstinio apdorojimo vamzdynų diegimas. Metodai, tokie kaip nukrypimų aptikimas, funkcijų normalizavimas ir dubliavimo panaikinimas, užtikrina duomenų vientisumą pašalinant anomalijas ir standartizuojant įvestis. Pavyzdžiui, pagrindinių komponentų analizė (PCA) gali padėti sumažinti matmenis ir pagerinti modelio aiškinamumą neprarandant našumo.
Sintetinių duomenų generavimas taip pat pasirodė kaip galingas įrankis į duomenis orientuotame AI aplinkoje. Kai realaus pasaulio duomenų yra mažai arba jie nesubalansuoti, sintetiniai duomenys gali užpildyti atotrūkį. Technologijos kaip generatyvūs priešingi tinklai (GAN) leidžia kurti realistiškus duomenų rinkinius, papildančius esamus, leidžiančius modeliams mokytis iš įvairių ir reprezentatyvių scenarijų.
Aktyvus mokymasis yra dar vienas vertingas požiūris. Pasirinkus tik informatyviausius ženklinimo duomenų taškus, aktyvus mokymasis sumažina išteklių sąnaudas maksimaliai padidinant duomenų rinkinio tinkamumą. Šis metodas ne tik padidina etikečių tikslumą, bet ir pagreitina aukštos kokybės duomenų rinkinių kūrimą sudėtingoms programoms.
Duomenų patvirtinimo sistemos atlieka lemiamą vaidmenį išlaikant duomenų rinkinio vientisumą laikui bėgant. Automatiniai įrankiai, pvz „TensorFlow“ duomenų patvirtinimas (TFDV) ir Dideli lūkesčiai padėti užtikrinti schemos nuoseklumą, aptikti anomalijas ir stebėti duomenų poslinkį. Šios sistemos supaprastina galimų problemų nustatymo ir sprendimo procesą, užtikrindamos, kad duomenų rinkiniai išliktų patikimi per visą jų gyvavimo ciklą.
Specializuoti įrankiai ir technologijos
Aplinkinė ekosistema į duomenis orientuotas AI sparčiai plečiasisu specializuotais įrankiais, skirtais įvairiems duomenų gyvavimo ciklo aspektams. Pavyzdžiui, duomenų ženklinimo platformos supaprastina komentarų darbo eigą naudodamos tokias funkcijas kaip programinis ženklinimas ir integruoti kokybės patikrinimai. Įrankiai, tokie kaip „Labelbox“ ir „Snorkel“, palengvina efektyvų duomenų tvarkymą, todėl komandos gali sutelkti dėmesį į duomenų rinkinių tobulinimą, o ne rankinių užduočių valdymą.
Duomenų versijų nustatymas įrankiai, tokie kaip DVC, užtikrina atkuriamumą, stebėdami duomenų rinkinių pakeitimus kartu su modelio kodu. Ši galimybė ypač svarbi bendradarbiavimo projektams, kur svarbiausia yra skaidrumas ir nuoseklumas. Nišinėse pramonės šakose, tokiose kaip sveikatos priežiūra ir teisinės technologijos, specializuoti AI įrankiai optimizuoja duomenų srautus, kad būtų galima išspręsti konkrečios srities problemas. Šie pritaikyti sprendimai užtikrina, kad duomenų rinkiniai atitiktų unikalius atitinkamų sričių poreikius ir padidintų bendrą AI programų poveikį.
Tačiau viena didelė problema vykdant visa tai yra pernelyg brangus AI aparatūros pobūdis. Laimei, auga nuomojamų GPU prieglobos paslaugų prieinamumas dar labiau paspartina į duomenis orientuoto AI pažangą. Tai yra esminė pasaulinės AI ekosistemos dalis, nes ji suteikia galimybę net mažesniems startuoliams pasiekti kokybiškus, patobulintus duomenų rinkinius.
Į duomenis orientuoto AI ateitis
Kai dirbtinio intelekto modeliai tampa vis sudėtingesni, dėmesys duomenų kokybei tik stiprės. Viena iš ryškėjančių tendencijų yra jungtinis duomenų tvarkymas, kuris pasitelkia jungtines mokymosi sistemas, kad būtų galima kaupti paskirstytų duomenų rinkinių įžvalgas, kartu išsaugant privatumą. Šis bendradarbiavimo metodas leidžia organizacijoms dalytis žiniomis nepažeidžiant slaptos informacijos.
Kitas daug žadantis pokytis yra paaiškinamų duomenų srautų atsiradimas. Lygiai taip pat, kaip paaiškinamas AI suteikia skaidrumo priimant modelio sprendimus, paaiškinamų duomenų srautų įrankiai parodys, kaip duomenų transformacijos daro įtaką rezultatams. Šis skaidrumas skatina pasitikėjimą dirbtinio intelekto sistemomis, paaiškindamas jų pagrindus.
AI padedamas duomenų rinkinio optimizavimas yra dar viena riba. Ateities AI pažanga greičiausiai automatizuos dalis duomenų tvarkymo procesonustatant spragas, ištaisant paklaidas ir generuojant aukštos kokybės sintetinius pavyzdžius realiuoju laiku. Šios naujovės leis organizacijoms efektyviau patikslinti duomenų rinkinius, paspartindamos didelio našumo AI sistemų diegimą.
Išvada
Varžybose kuriant išmanesnes AI sistemas, dėmesys turi būti nukreiptas nuo vien tik architektūrų tobulinimo prie duomenų, kuriais jos remiasi, tobulinimo. Į duomenis orientuotas AI ne tik pagerina modelio veikimą, bet ir užtikrina etiškus, skaidrius ir keičiamo dydžio AI sprendimus.
Tobulėjant įrankiams ir praktikai, organizacijos, pasirengusios teikti pirmenybę duomenų kokybei, vadovaus kitai DI naujovių bangai. Atsižvelgdama į duomenų pirmenybę, pramonė gali atskleisti precedento neturintį potencialą, paskatindama pažangą, kuri atsiliepia visuose šiuolaikinio gyvenimo aspektuose.
