เหตุใดการเลือกข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เหมาะสมจึงสำคัญสำหรับโมเดล AI ของคุณ

[อ่านเพิ่มเติม: ข้อมูลการฝึกอบรมในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร]

วิธีการประเมินข้อมูลการฝึกอบรม

เพื่อทำการเลือกข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับโปรแกรม AI ของคุณ คุณต้องประเมินข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เหมาะสม สามารถทำได้โดย

• การระบุข้อมูลคุณภาพสูงด้วยความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น: 
  ในการระบุข้อมูลที่มีคุณภาพดี คุณต้องแน่ใจว่าเนื้อหาที่ให้นั้นเกี่ยวข้องกับบริบทของแอปพลิเคชัน นอกจากนี้ คุณต้องทราบว่าข้อมูลที่รวบรวมนั้นซ้ำซ้อนและถูกต้องหรือไม่ มีการทดสอบคุณภาพมาตรฐานต่างๆ ที่สามารถส่งผ่านข้อมูลได้ เช่น การทดสอบอัลฟ่าของครอนบาค วิธีชุดทองคำ เป็นต้น ซึ่งสามารถให้ข้อมูลที่มีคุณภาพดีแก่คุณได้
• ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือสำหรับการประเมินตัวแทนข้อมูลและความหลากหลาย
  ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น ความหลากหลายในข้อมูลของคุณเป็นกุญแจสำคัญในการบรรลุความถูกต้องที่จำเป็นในแบบจำลองข้อมูลของคุณ มีเครื่องมือที่สามารถสร้างการฉายภาพโดยละเอียดและติดตามผลลัพธ์ของข้อมูลในระดับหลายมิติได้ ซึ่งจะช่วยให้คุณระบุได้ว่าโมเดล AI ของคุณสามารถแยกความแตกต่างระหว่างชุดข้อมูลที่หลากหลายและให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องได้หรือไม่
• ประเมินความเกี่ยวข้องของข้อมูลการฝึกอบรม
  ข้อมูลการฝึกอบรมต้องมีแอตทริบิวต์ที่ให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์กับโมเดล AI ของคุณเท่านั้น เพื่อให้แน่ใจว่ามีการเลือกข้อมูลที่ถูกต้อง ให้สร้างรายการคุณลักษณะที่สำคัญที่แบบจำลอง AI ของคุณควรเข้าใจ ทำให้โมเดลคุ้นเคยกับชุดข้อมูลเหล่านั้น และเพิ่มชุดข้อมูลเฉพาะเหล่านั้นลงในไลบรารีข้อมูลของคุณ

จะเลือกข้อมูลการฝึกอบรมที่เหมาะสมสำหรับโมเดล AI ของคุณได้อย่างไร

เห็นได้ชัดว่าข้อมูลมีความสำคัญสูงสุดเมื่อฝึกฝนโมเดล AI ของคุณ เราได้พูดคุยกันในช่วงต้นของบล็อกถึงวิธีการค้นหาข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เหมาะสมสำหรับโปรแกรมของคุณ ให้เราดูที่พวกเขา:

• การกำหนดข้อมูล: ขั้นตอนแรกคือการกำหนดประเภทของข้อมูลที่คุณต้องการสำหรับโปรแกรมของคุณ โดยจะแยกตัวเลือกข้อมูลอื่นๆ ทั้งหมดและนำคุณไปในทิศทางเดียว
• การสะสมข้อมูล: ถัดไปคือการรวบรวมข้อมูลที่คุณกำลังมองหาและสร้างชุดข้อมูลหลายชุดที่เกี่ยวข้องกับความต้องการของคุณ
• การทำความสะอาดข้อมูล: จากนั้นข้อมูลจะถูกล้างอย่างละเอียด ซึ่งรวมถึงแนวทางปฏิบัติต่างๆ เช่น การตรวจสอบรายการที่ซ้ำกัน การลบค่าที่ผิดปกติ การแก้ไขข้อผิดพลาดทางโครงสร้าง และการตรวจสอบช่องว่างของข้อมูลที่ขาดหายไป
• การติดฉลากข้อมูล: สุดท้าย ข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับโมเดล AI ของคุณจะถูกระบุอย่างถูกต้อง การติดฉลากช่วยลดความเสี่ยงของการตีความผิดและให้ความแม่นยำที่ดีขึ้นแก่โมเดลการฝึกอบรม AI

นอกเหนือจากแนวทางปฏิบัติเหล่านี้แล้ว คุณต้องพิจารณาข้อควรพิจารณาบางประการเมื่อต้องรับมือกับข้อมูลการฝึกอบรมที่จำกัดหรือมีอคติ ข้อมูลที่เอนเอียงเป็นผลลัพธ์ที่ AI สร้างขึ้นจากสมมติฐานที่ผิดพลาดซึ่งเป็นเท็จ มีวิธีต่างๆ เช่น การเสริมข้อมูลและมาร์กอัปข้อมูลที่เป็นประโยชน์อย่างเหลือเชื่อในการลดอคติ เทคนิคเหล่านี้ทำขึ้นเพื่อทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐานโดยการเพิ่มสำเนาของข้อมูลที่มีอยู่และปรับปรุงความหลากหลายของชุดข้อมูล

[อ่านเพิ่มเติม: ปริมาณข้อมูลการฝึกอบรมที่เหมาะสมที่สุดที่คุณต้องการสำหรับโครงการ AI คือเท่าใด?]

สรุป

ข้อมูลการฝึกอบรม AI เป็นส่วนสำคัญที่สุดของแอปพลิเคชัน AI ที่ประสบความสำเร็จ นั่นคือเหตุผลที่ต้องให้ความสำคัญและความสำคัญสูงสุดในขณะที่พัฒนาโปรแกรม AI ของคุณ การมีข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่ถูกต้องช่วยให้โปรแกรมของคุณสามารถใช้อินพุตที่หลากหลายและยังคงสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้องได้ ติดต่อทีม Shaip ของเราเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรม AI และสร้างข้อมูล AI คุณภาพสูงสำหรับโปรแกรมของคุณ