เราทุกคนเข้าใจดีว่าประสิทธิภาพของโมดูลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ขึ้นอยู่กับคุณภาพของชุดข้อมูลที่มีให้ในขั้นตอนการฝึกอบรม อย่างไรก็ตาม มักมีการพูดคุยกันในระดับผิวเผิน แหล่งข้อมูลออนไลน์ส่วนใหญ่ระบุว่าเหตุใดการได้มาซึ่งข้อมูลที่มีคุณภาพจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับขั้นตอนข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณ แต่มีช่องว่างในแง่ของความรู้ที่ทำให้คุณภาพแตกต่างจากข้อมูลที่ไม่เพียงพอ
เมื่อคุณเจาะลึกลงไปในชุดข้อมูล คุณจะสังเกตเห็นความซับซ้อนและรายละเอียดปลีกย่อยมากมายที่มักถูกมองข้าม เราได้ตัดสินใจที่จะให้ความกระจ่างในหัวข้อที่พูดน้อยเหล่านี้ หลังจากอ่านบทความนี้ คุณจะมีความคิดที่ชัดเจนเกี่ยวกับข้อผิดพลาดบางอย่างที่คุณทำระหว่างการรวบรวมข้อมูล และวิธีบางอย่างที่คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพคุณภาพข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณ
มาเริ่มกันเลย
กายวิภาคของโครงการ AI
สำหรับผู้ที่ไม่ได้ฝึกหัด โครงการ AI หรือ ML (แมชชีนเลิร์นนิง) เป็นระบบมาก เป็นเส้นตรงและมีขั้นตอนการทำงานที่มั่นคง
เพื่อยกตัวอย่าง นี่คือลักษณะทั่วไป:
- พิสูจน์แนวคิด
- การตรวจสอบแบบจำลองและการให้คะแนนแบบจำลอง
- การพัฒนาอัลกอริทึม
- การเตรียมข้อมูลการฝึกอบรม AI
- การปรับใช้โมเดล
- การฝึกอบรมอัลกอริทึม
- การเพิ่มประสิทธิภาพหลังการปรับใช้
สถิติเปิดเผยว่าเกือบ 78% ของโครงการ AI ทั้งหมดหยุดชะงัก ณ จุดใดจุดหนึ่งก่อนที่จะเข้าสู่ขั้นตอนการปรับใช้ แม้ว่าจะมีช่องโหว่ที่สำคัญ ข้อผิดพลาดเชิงตรรกะ หรือปัญหาการจัดการโครงการในด้านหนึ่ง แต่ก็มีข้อผิดพลาดและข้อผิดพลาดที่ละเอียดอ่อนซึ่งทำให้เกิดความล้มเหลวอย่างมากในโครงการ ในโพสต์นี้ เรากำลังจะสำรวจรายละเอียดปลีกย่อยที่พบบ่อยที่สุดบางส่วน
ข้อมูลอคติ
ความลำเอียงของข้อมูลคือการแนะนำปัจจัยหรือองค์ประกอบโดยสมัครใจหรือไม่สมัครใจที่บิดเบือนผลลัพธ์อย่างไม่เอื้ออำนวยต่อหรือต่อต้านผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจง น่าเสียดายที่อคติเป็นปัญหาหนักใจในพื้นที่ฝึกอบรม AI
หากรู้สึกซับซ้อน ให้เข้าใจว่าระบบ AI ไม่มีความคิดเป็นของตัวเอง ดังนั้น แนวคิดที่เป็นนามธรรม เช่น จริยธรรม คุณธรรม และอื่นๆ จึงไม่มีอยู่จริง พวกมันฉลาดหรือใช้งานได้จริงตามแนวคิดเชิงตรรกะ คณิตศาสตร์ และสถิติที่ใช้ในการออกแบบเท่านั้น ดังนั้น เมื่อมนุษย์พัฒนาสามสิ่งนี้ ย่อมจะมีอคติและการเล่นพรรคเล่นพวกฝังอยู่
อคติเป็นแนวคิดที่ไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับ AI แต่เกี่ยวข้องกับทุกสิ่งที่อยู่รอบๆ ความหมายเกิดจากการแทรกแซงของมนุษย์มากกว่าและสามารถนำไปใช้ได้ทุกเวลา อาจเป็นได้เมื่อมีการแก้ไขปัญหาเพื่อหาแนวทางแก้ไขที่เป็นไปได้ เมื่อเกิดการรวบรวมข้อมูล หรือเมื่อข้อมูลถูกจัดเตรียมและนำเข้าสู่โมดูล AI
เราสามารถขจัดอคติโดยสิ้นเชิงได้หรือไม่?
การกำจัดอคตินั้นซับซ้อน ความชอบส่วนบุคคลไม่ใช่ขาวดำทั้งหมด มันเติบโตบนพื้นที่สีเทา และนั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมมันถึงเป็นอัตนัยเช่นกัน ด้วยอคติ เป็นการยากที่จะชี้ให้เห็นถึงความเป็นธรรมแบบองค์รวมในทุกรูปแบบ นอกจากนี้ อคติยังยากที่จะระบุหรือระบุได้อย่างแม่นยำเมื่อจิตใจโน้มเอียงไปสู่ความเชื่อ แบบแผน หรือการปฏิบัติบางอย่างโดยไม่ได้ตั้งใจ
นั่นเป็นเหตุผลที่ผู้เชี่ยวชาญ AI เตรียมโมดูลของพวกเขาโดยพิจารณาถึงอคติที่อาจเกิดขึ้นและกำจัดอคติผ่านเงื่อนไขและบริบท หากทำอย่างถูกต้อง ผลลัพธ์สามารถบิดเบือนได้น้อยที่สุด
คุณภาพของข้อมูล
คุณภาพของข้อมูลนั้นธรรมดามาก แต่เมื่อคุณมองลึกลงไป คุณจะพบเลเยอร์ที่หลากหลาย คุณภาพของข้อมูลสามารถประกอบด้วยสิ่งต่อไปนี้:
- ขาดความพร้อมของปริมาณข้อมูลโดยประมาณ
- ไม่มีข้อมูลที่เกี่ยวข้องและตามบริบท
- ไม่มีข้อมูลล่าสุดหรืออัปเดต
- ข้อมูลปริมาณมากที่ใช้ไม่ได้
- ไม่มีประเภทข้อมูลที่ต้องการ เช่น ข้อความแทนรูปภาพและเสียงแทนวิดีโอและอื่นๆ
- อคติ
- ข้อที่จำกัดการทำงานร่วมกันของข้อมูล
- ข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบไม่ดี
- การจัดประเภทข้อมูลที่ไม่เหมาะสม
ผู้เชี่ยวชาญ AI เกือบ 96% ประสบปัญหาด้านคุณภาพข้อมูล ส่งผลให้ต้องใช้เวลาเพิ่มชั่วโมงในการเพิ่มประสิทธิภาพคุณภาพ เพื่อให้เครื่องจักรสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ทำงานเกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมากกว่าข้อมูลแบบคู่ขนานทั้งหมด ด้วยเหตุนี้ เวลาจำนวนมากจึงถูกใช้ไปกับการค้นหาข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและรวบรวมให้อยู่ในรูปแบบที่เครื่องสามารถเข้าใจได้
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือข้อมูลใดๆ ที่ไม่สอดคล้องกับรูปแบบ โมเดล หรือโครงสร้างเฉพาะ มันไม่เป็นระเบียบและสุ่ม ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอาจเป็นวิดีโอ เสียง รูปภาพ รูปภาพที่มีข้อความ แบบสำรวจ รายงาน การนำเสนอ บันทึกช่วยจำ หรือข้อมูลรูปแบบอื่นๆ ข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต้องได้รับการระบุและใส่คำอธิบายประกอบด้วยตนเองโดยผู้เชี่ยวชาญ เมื่อคุณทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง คุณมีสองตัวเลือก:
- คุณใช้เวลาทำความสะอาดข้อมูลมากขึ้น
- ยอมรับผลลัพธ์ที่บิดเบือน
ขาด SMEs สำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูลที่น่าเชื่อถือ
จากปัจจัยทั้งหมดที่เราพูดคุยกันในวันนี้ การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่น่าเชื่อถือคือความละเอียดอ่อนอย่างหนึ่งที่เราควบคุมได้ การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนา AI ที่กำหนดสิ่งที่พวกเขาควรเรียนรู้และอย่างไร ข้อมูลที่ใส่คำอธิบายประกอบไม่ดีหรือไม่ถูกต้องอาจทำให้ผลลัพธ์ของคุณบิดเบือนไปโดยสิ้นเชิง ในขณะเดียวกัน ข้อมูลที่ใส่คำอธิบายประกอบอย่างแม่นยำอาจทำให้ระบบของคุณมีความน่าเชื่อถือและทำงานได้
นั่นเป็นเหตุผลที่การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลควรทำโดย SMEs และทหารผ่านศึกที่มีความรู้ด้านโดเมน ตัวอย่างเช่น ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพควรมีคำอธิบายประกอบโดยผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ในการทำงานกับข้อมูลจากภาคส่วนนั้น ดังนั้น เมื่อนำแบบจำลองไปใช้ในสถานการณ์ช่วยชีวิต แบบจำลองจะทำงานตามความคาดหวัง เช่นเดียวกับผลิตภัณฑ์ในอสังหาริมทรัพย์ อีคอมเมิร์ซ fintech และพื้นที่เฉพาะอื่นๆ
ห่อขึ้น
ปัจจัยทั้งหมดเหล่านี้ชี้ไปในทิศทางเดียว ไม่แนะนำให้ร่วมลงทุนกับการพัฒนา AI เป็นหน่วยแบบสแตนด์อโลน แต่เป็นกระบวนการทำงานร่วมกัน ซึ่งคุณต้องการผู้เชี่ยวชาญจากทุกสาขามารวมตัวกันเพื่อเปิดตัวโซลูชันที่สมบูรณ์แบบเพียงหนึ่งเดียว
นั่นเป็นเหตุผลที่เราแนะนำให้ติดต่อกับ ข้อมูล ชุด และ คำอธิบายประกอบ ผู้เชี่ยวชาญอย่าง Shaip เพื่อทำให้ผลิตภัณฑ์และโซลูชันของคุณทำงานได้มากขึ้น เราตระหนักถึงรายละเอียดปลีกย่อยที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา AI และมีโปรโตคอลที่ใส่ใจและการตรวจสอบคุณภาพเพื่อกำจัดสิ่งเหล่านี้ในทันที
เข้ามา in แตะ กับเราเพื่อค้นหาว่าความเชี่ยวชาญของเราสามารถช่วยพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI ของคุณได้อย่างไร
