จากปริมาณสู่คุณภาพ – วิวัฒนาการของข้อมูลการฝึกอบรม AI

ปัญญาประดิษฐ์ (AI), บิ๊กดาต้า และการเรียนรู้ของเครื่องจักร ยังคงมีอิทธิพลต่อผู้กำหนดนโยบาย ธุรกิจ วิทยาศาสตร์ สื่อ และอุตสาหกรรมต่างๆ ทั่วโลก รายงานระบุว่าอัตราการนำ AI มาใช้ทั่วโลกอยู่ที่35% ในปี 2022ซึ่งเพิ่มขึ้นถึง 4% จากปี 2021 นอกจากนี้ บริษัทอีก 42% กำลังสำรวจประโยชน์มากมายของ AI สำหรับธุรกิจของตน

ข้อมูลคือ หัวใจสำคัญของโครงการ AI และ โซลูชัน การเรียนรู้ของเครื่อง มากมาย AI จะดีได้ก็ต่อเมื่อข้อมูลที่ป้อนให้กับอัลกอริทึมมีคุณภาพดี ข้อมูลคุณภาพต่ำอาจส่งผลให้ผลลัพธ์มีคุณภาพต่ำและการคาดการณ์ไม่แม่นยำ

แม้ว่าการพัฒนาโซลูชันด้านแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์จะได้รับความสนใจอย่างมาก แต่ความเข้าใจเกี่ยวกับคุณสมบัติของชุดข้อมูลที่มีคุณภาพนั้นยังขาดอยู่ ในบทความนี้ เราจะสำรวจลำดับเวลาของข้อมูลฝึกฝน AI ที่มีคุณภาพและระบุอนาคตของ AI ผ่านความเข้าใจเกี่ยวกับการรวบรวมและการฝึกฝนข้อมูล

คำจำกัดความของข้อมูลการฝึกอบรม AI

เมื่อสร้างโซลูชัน ML ปริมาณและคุณภาพของชุดข้อมูลการฝึกอบรมมีความสำคัญ ระบบ ML ไม่เพียงต้องการข้อมูลการฝึกอบรมแบบไดนามิก ไม่เป็นกลาง และมีค่าในปริมาณมากเท่านั้น แต่ยังต้องการข้อมูลจำนวนมากอีกด้วย

แต่ข้อมูลการฝึกอบรม AI คืออะไร?

ข้อมูลการฝึกอบรม AI คือชุดของข้อมูลที่มีป้ายกำกับซึ่งใช้ในการฝึกอัลกอริทึม ML เพื่อให้คาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ ระบบ ML พยายามจดจำและระบุรูปแบบ ทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์ ตัดสินใจที่จำเป็น และประเมินตามข้อมูลการฝึกอบรม

ยกตัวอย่างรถยนต์ไร้คนขับ เป็นต้น ชุดข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับโมเดล ML ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองควรมีรูปภาพและวิดีโอที่มีป้ายกำกับของรถยนต์ คนเดินถนน ป้ายถนน และยานพาหนะอื่นๆ

กล่าวโดยย่อ เพื่อปรับปรุงคุณภาพของอัลกอริทึม ML คุณต้องใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีโครงสร้างดี มีคำอธิบายประกอบ และมีป้ายกำกับในปริมาณมาก

• ความสำคัญของข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพและวิวัฒนาการ

  ข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงเป็นข้อมูลสำคัญในการพัฒนาแอป AI และ ML ข้อมูลถูกรวบรวมจากแหล่งต่าง ๆ และนำเสนอในรูปแบบที่ไม่เป็นระเบียบซึ่งไม่เหมาะสมสำหรับจุดประสงค์ของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพ – มีป้ายกำกับ คำอธิบายประกอบ และแท็ก – อยู่ในรูปแบบที่เป็นระเบียบเสมอ – เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการฝึกอบรม ML

  ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพช่วยให้ระบบ ML สามารถจดจำวัตถุและจำแนกวัตถุตามคุณลักษณะที่กำหนดไว้ล่วงหน้าได้ง่ายขึ้น ชุดข้อมูลอาจให้ผลลัพธ์ของแบบจำลองที่ไม่ดีหากการจำแนกประเภทไม่ถูกต้อง

วันแรก ๆ ของข้อมูลการฝึกอบรม AI

แม้ว่า AI จะครองโลกธุรกิจและการวิจัยในปัจจุบัน แต่ยุคแรกๆ ก่อนที่ Machine Learning จะเข้ามามีบทบาทในปัญญาประดิษฐ์นั้นแตกต่างออกไปมาก

ขั้นตอนเริ่มต้นของข้อมูลการฝึกอบรม AI นั้นขับเคลื่อนโดยโปรแกรมเมอร์ของมนุษย์ที่ประเมินผลลัพธ์ของโมเดลโดยกำหนดกฎใหม่อย่างต่อเนื่องที่ทำให้โมเดลมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในช่วงปี 2000 – 2005 ชุดข้อมูลหลักชุดแรกถูกสร้างขึ้น และเป็นกระบวนการที่ช้ามาก ต้องอาศัยทรัพยากร และมีราคาแพง ซึ่งนำไปสู่ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่ได้รับการพัฒนาตามขนาด และ MTurk ของ Amazon มีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนการรับรู้ของผู้คนต่อการรวบรวมข้อมูล ในขณะเดียวกัน การติดฉลากและคำอธิบายประกอบโดยมนุษย์ก็หายไปเช่นกัน

ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้ามุ่งเน้นไปที่การสร้างและประเมินโมเดลข้อมูลที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ ปัจจุบัน มุ่งเน้นที่รูปแบบการฝึกอบรมล่วงหน้าที่พัฒนาขึ้นโดยใช้วิธีการรวบรวมข้อมูลการฝึกอบรมขั้นสูง

• ปริมาณมากกว่าคุณภาพ

  ในอดีต เมื่อประเมินความถูกต้องของชุดข้อมูลฝึกฝน AI นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะให้ความสำคัญกับปริมาณข้อมูลฝึกฝน AIมากกว่าคุณภาพ

  ตัวอย่างเช่น มีความเข้าใจผิดกันทั่วไปว่าฐานข้อมูลขนาดใหญ่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ เชื่อว่าปริมาณข้อมูลที่แท้จริงเป็นตัวบ่งชี้ที่ดีของมูลค่าของข้อมูล ปริมาณเป็นเพียงหนึ่งในปัจจัยหลักที่กำหนดมูลค่าของชุดข้อมูล - บทบาทของคุณภาพของข้อมูลได้รับการยอมรับ

  ความตระหนักที่ว่าคุณภาพของข้อมูลขึ้นอยู่กับความครบถ้วน ความน่าเชื่อถือ ความถูกต้อง ความพร้อมใช้งาน และความทันเวลาของข้อมูลนั้นเพิ่มมากขึ้น ที่สำคัญที่สุดคือ ความเหมาะสมของข้อมูลสำหรับโครงการเป็นตัวกำหนดคุณภาพของข้อมูลที่รวบรวมได้

• ข้อ จำกัด ของระบบ AI ในยุคแรก ๆ เนื่องจากข้อมูลการฝึกอบรมที่ไม่ดี

  ข้อมูลการฝึกอบรมที่ไม่ดี ประกอบกับการขาดระบบคอมพิวเตอร์ขั้นสูง เป็นสาเหตุหนึ่งที่ทำให้สัญญาของระบบ AI ในยุคแรกๆ ไม่บรรลุผล

  เนื่องจากขาดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพ โซลูชัน ML จึงไม่สามารถระบุรูปแบบภาพที่ขัดขวางการพัฒนาการวิจัยทางประสาทได้อย่างแม่นยำ แม้ว่านักวิจัยหลายคนระบุคำมั่นสัญญาของการรู้จำภาษาพูด แต่การวิจัยและพัฒนาเครื่องมือรู้จำเสียงไม่สามารถบรรลุผลได้เนื่องจากขาดชุดข้อมูลเสียงพูด อุปสรรคสำคัญอีกประการหนึ่งในการพัฒนาเครื่องมือ AI ระดับไฮเอนด์คือการที่คอมพิวเตอร์ขาดความสามารถในการคำนวณและการจัดเก็บ

การเปลี่ยนแปลงไปสู่ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพ

มีการเปลี่ยนแปลงอย่างเห็นได้ชัดในความตระหนักว่าคุณภาพของชุดข้อมูลมีความสำคัญ เพื่อให้ระบบ ML สามารถเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์และความสามารถในการตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ ระบบจะต้องเติบโตด้วยข้อมูลการฝึกอบรมที่มีปริมาณมากและมีคุณภาพสูง

ลองนึกถึงข้อมูล ML ของคุณเหมือนกับการสำรวจ – ยิ่ง ขนาด ตัวอย่างข้อมูล ใหญ่เท่าไหร่ การคาดการณ์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น หากตัวอย่างข้อมูลไม่ครอบคลุมตัวแปรทั้งหมด อาจทำให้ไม่สามารถระบุรูปแบบหรือนำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้องได้

• ความก้าวหน้าในเทคโนโลยี AI และความต้องการข้อมูลการฝึกอบรมที่ดีขึ้น

  ความก้าวหน้าในเทคโนโลยี AI กำลังเพิ่มความต้องการข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพ

  ความเข้าใจที่ว่าข้อมูลการฝึกอบรมที่ดีขึ้นจะเพิ่มโอกาสของโมเดล ML ที่เชื่อถือได้ ก่อให้เกิดวิธีการรวบรวมข้อมูล คำอธิบายประกอบ และการติดฉลากที่ดีขึ้น คุณภาพและความเกี่ยวข้องของข้อมูลส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพของแบบจำลอง AI