แนวคิดของ AI Training Data Shortage นั้นซับซ้อนและกำลังพัฒนา ข้อกังวลใหญ่คือโลกดิจิทัลสมัยใหม่อาจต้องการข้อมูลที่ดี เชื่อถือได้ และมีประสิทธิภาพ แม้ว่าจำนวนข้อมูลที่สร้างขึ้นทั่วโลกจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่ก็มีบางโดเมนหรือประเภทของข้อมูลที่อาจขาดแคลนหรือมีข้อจำกัด แม้ว่าการทำนายอนาคตจะเป็นเรื่องยาก แต่แนวโน้มและสถิติระบุว่าเราอาจประสบปัญหาการขาดแคลนข้อมูลในบางพื้นที่
ข้อมูลการฝึกอบรม AI มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ข้อมูลการฝึกอบรมถูกนำมาใช้ในการฝึกอัลกอริทึม AI ทำให้สามารถเรียนรู้รูปแบบ คาดการณ์ และดำเนินการต่างๆ ในอุตสาหกรรมสมัยใหม่ที่หลากหลาย
[อ่านเพิ่มเติม: วิธีเลือกผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เหมาะสม?]
เทรนด์แนะนำอะไรเกี่ยวกับการขาดแคลนข้อมูล?
ไม่ต้องสงสัยเลยว่าข้อมูลมีความสำคัญยิ่งในโลกปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ว่าข้อมูลทั้งหมดจะสามารถเข้าถึงได้ง่าย ใช้งานได้ หรือติดป้ายสำหรับวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม AI โดยเฉพาะ
ยุค แนะนำว่าแนวโน้มของการพัฒนาโมเดล ML อย่างรวดเร็วซึ่งอาศัยชุดข้อมูลขนาดมหึมาอาจลดลงหากไม่มีแหล่งข้อมูลใหม่ หรือประสิทธิภาพของข้อมูลไม่ได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ
DeepMind เชื่อว่าชุดข้อมูลคุณภาพสูงมากกว่าพารามิเตอร์ควรขับเคลื่อนนวัตกรรมการเรียนรู้ของเครื่อง โดยทั่วไปจะใช้โทเค็นประมาณ 4.6 ถึง 17.2 ล้านล้านเพื่อฝึกโมเดลตามการประมาณการของยุค
จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับบริษัทที่ต้องการใช้โมเดล AI ในธุรกิจของตนที่จะต้องเข้าใจว่าพวกเขาจำเป็นต้องใช้ประโยชน์จากผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เชื่อถือได้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ ผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI สามารถมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับที่มีอยู่ในอุตสาหกรรมของคุณและใช้เพื่อฝึกอบรมโมเดล AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
จะเอาชนะการขาดแคลนข้อมูลได้อย่างไร
องค์กรต่างๆ สามารถเอาชนะความท้าทายเรื่องการขาดแคลนข้อมูลการฝึกอบรม AI ได้โดยการใช้ประโยชน์จาก AI เชิงกำเนิดและข้อมูลสังเคราะห์ การทำเช่นนี้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและการวางรูปแบบทั่วไปของโมเดล AI ได้ ต่อไปนี้คือวิธีที่เทคนิคเหล่านี้สามารถช่วยได้:
กำเนิด AI
Generative AI หลายรุ่น เช่น GAN (Generative Adversarial Networks) สามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่ใกล้เคียงกับข้อมูลจริง GAN ประกอบด้วยเครือข่ายตัวสร้างที่เรียนรู้การสร้างตัวอย่างใหม่และเครือข่ายตัวจำแนกที่แยกความแตกต่างระหว่างตัวอย่างจริงและตัวอย่างสังเคราะห์
การสร้างข้อมูลสังเคราะห์
ข้อมูลสังเคราะห์สามารถสร้างขึ้นได้โดยใช้อัลกอริทึมตามกฎ การจำลอง หรือแบบจำลองที่เลียนแบบสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง วิธีการนี้มีประโยชน์เมื่อข้อมูลที่ต้องการมีราคาแพงมาก ตัวอย่างเช่น ข้อมูลสังเคราะห์สามารถสร้างขึ้นในการพัฒนายานยนต์อัตโนมัติเพื่อจำลองสถานการณ์การขับขี่ต่างๆ ทำให้สามารถฝึกโมเดล AI ในสถานการณ์ต่างๆ ได้
แนวทางแบบผสมผสานเพื่อพัฒนาข้อมูล
วิธีการแบบผสมผสานผสมผสานข้อมูลจริงและข้อมูลสังเคราะห์เพื่อเอาชนะการขาดแคลนข้อมูลการฝึกอบรม AI ข้อมูลจริงสามารถเสริมด้วยข้อมูลสังเคราะห์เพื่อเพิ่มความหลากหลายและขนาดของชุดข้อมูลการฝึกอบรม การรวมกันนี้ทำให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงและรูปแบบสังเคราะห์ ทำให้เข้าใจงานได้ครอบคลุมยิ่งขึ้น
การประกันคุณภาพข้อมูล
เมื่อใช้ข้อมูลสังเคราะห์ การตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่สร้างขึ้นมีคุณภาพเพียงพอและแสดงถึงการกระจายในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญ เทคนิคการประกันคุณภาพข้อมูล เช่น การตรวจสอบความถูกต้องอย่างละเอียดและการทดสอบ สามารถรับประกันได้ว่าข้อมูลสังเคราะห์นั้นสอดคล้องกับลักษณะที่ต้องการและเหมาะสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI
กำลังมองหาข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบคุณภาพสูงสำหรับแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงของคุณอยู่ใช่ไหม
เปิดเผยประโยชน์ของข้อมูลสังเคราะห์
ข้อมูลสังเคราะห์มอบความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขยายและเพิ่มการปกป้องความเป็นส่วนตัวในขณะที่ให้ทรัพยากรการฝึกอบรม การทดสอบ และการพัฒนาอัลกอริทึมอันมีค่า นี่คือข้อดีบางประการ:
ประสิทธิภาพต้นทุนที่สูงขึ้น
การรวบรวมและใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงในปริมาณมากเป็นกระบวนการที่มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับโมเดล AI เฉพาะโดเมนสามารถสร้างขึ้นได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่ามากโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลสังเคราะห์ และบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการได้
ความพร้อมของข้อมูล
ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยแก้ปัญหาความขาดแคลนข้อมูลโดยให้ตัวอย่างการฝึกอบรมเพิ่มเติม ช่วยให้องค์กรสามารถสร้างข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและช่วยเอาชนะความท้าทายในการรวบรวมข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง
การรักษาความเป็นส่วนตัว
ข้อมูลสังเคราะห์สามารถใช้เพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของบุคคลและองค์กร การใช้ข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างขึ้นโดยการรักษาคุณสมบัติทางสถิติและรูปแบบของข้อมูลต้นฉบับแทนข้อมูลจริง ทำให้สามารถถ่ายโอนข้อมูลได้อย่างราบรื่นโดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของแต่ละคน
ความหลากหลายของข้อมูล
ข้อมูลสังเคราะห์สามารถสร้างขึ้นด้วยรูปแบบเฉพาะ ทำให้ชุดข้อมูลการฝึกอบรม AI มีความหลากหลายเพิ่มขึ้น ความหลากหลายนี้ช่วยให้โมเดล AI เรียนรู้จากสถานการณ์ที่หลากหลายขึ้น ปรับปรุงลักษณะทั่วไปและประสิทธิภาพเมื่อนำไปใช้กับสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง
การจำลองสถานการณ์
ข้อมูลสังเคราะห์มีค่าเมื่อจำลองสถานการณ์หรือสภาพแวดล้อมเฉพาะ ตัวอย่างเช่น สามารถใช้ข้อมูลสังเคราะห์ในการขับขี่อัตโนมัติเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนจริงและจำลองสภาพการขับขี่ รูปแบบถนน และสภาพอากาศแบบต่างๆ สิ่งนี้ทำให้สามารถฝึกอบรมโมเดล AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพก่อนการใช้งานจริง
สรุป
ข้อมูลการฝึกอบรม AI มีความสำคัญอย่างยิ่งในการขจัดปัญหาการขาดแคลนข้อมูลการฝึกอบรม AI ข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายช่วยให้สามารถพัฒนาโมเดล AI ที่แม่นยำ แข็งแกร่ง และปรับเปลี่ยนได้ ซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของเวิร์กโฟลว์ที่ต้องการได้อย่างมาก ดังนั้น อนาคตของการขาดแคลนข้อมูลการฝึกอบรมของ AI จะขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ รวมถึงความก้าวหน้าของเทคนิคการรวบรวมข้อมูล การสังเคราะห์ข้อมูล แนวปฏิบัติในการแบ่งปันข้อมูล และกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรม AI ติดต่อทีมงานของเรา.
