Data Pelatihan AI Berkualitas

Dari Kuantitas ke Kualitas – Evolusi Data Pelatihan AI

AI, Big Data, dan Pembelajaran Mesin terus memengaruhi pembuat kebijakan, bisnis, sains, rumah media, dan berbagai industri di seluruh dunia. Laporan menunjukkan bahwa tingkat adopsi global AI saat ini 35% di 2022 – peningkatan sebesar 4% dari tahun 2021. Tambahan 42% perusahaan dilaporkan mengeksplorasi banyak manfaat AI untuk bisnis mereka.

Mendukung banyak inisiatif AI dan Pembelajaran mesin solusinya adalah data. AI hanya bisa sebagus data yang memberi makan algoritme. Data berkualitas rendah dapat menghasilkan hasil berkualitas rendah dan prediksi yang tidak akurat.

Meskipun ada banyak perhatian pada pengembangan solusi ML dan AI, kesadaran tentang apa yang memenuhi syarat sebagai kumpulan data berkualitas masih belum ada. Pada artikel ini, kami menavigasi garis waktu data pelatihan AI berkualitas dan mengidentifikasi masa depan AI melalui pemahaman tentang pengumpulan dan pelatihan data.

Definisi data pelatihan AI

Saat membuat solusi ML, kuantitas dan kualitas set data pelatihan penting. Sistem ML tidak hanya membutuhkan data pelatihan yang dinamis, tidak bias, dan berharga dalam jumlah besar, tetapi juga membutuhkan banyak.

Tapi apa itu data pelatihan AI?

Data pelatihan AI adalah kumpulan data berlabel yang digunakan untuk melatih algoritme ML agar membuat prediksi yang akurat. Sistem ML mencoba mengenali dan mengidentifikasi pola, memahami hubungan antar parameter, mengambil keputusan yang diperlukan, dan mengevaluasi berdasarkan data pelatihan.

Ambil contoh mobil self-driving, misalnya. Set data pelatihan untuk model ML tanpa pengemudi harus menyertakan gambar dan video berlabel mobil, pejalan kaki, rambu jalan, dan kendaraan lainnya.

Singkatnya, untuk meningkatkan kualitas algoritme ML, Anda memerlukan sejumlah besar data pelatihan yang terstruktur, dianotasi, dan diberi label dengan baik.

  • Pentingnya data pelatihan yang berkualitas dan Evolusinya

    Data pelatihan berkualitas tinggi adalah masukan utama dalam pengembangan aplikasi AI dan ML. Data dikumpulkan dari berbagai sumber dan disajikan dalam bentuk tidak terorganisir yang tidak sesuai untuk tujuan pembelajaran mesin. Data pelatihan berkualitas – diberi label, dianotasi, dan diberi tag – selalu dalam format yang teratur – ideal untuk pelatihan ML.

    Data pelatihan yang berkualitas memudahkan sistem ML untuk mengenali objek dan mengklasifikasikannya sesuai dengan fitur yang telah ditentukan. Dataset dapat menghasilkan hasil model yang buruk jika klasifikasi tidak akurat.

Hari-hari Awal Data Pelatihan AI

Meskipun AI mendominasi dunia bisnis dan penelitian saat ini, hari-hari awal sebelum ML mendominasi Kecerdasan Buatan sangat berbeda.

Hari-hari Awal Data Pelatihan Ai

sumber

Tahap awal data pelatihan AI didukung oleh pemrogram manusia yang mengevaluasi output model dengan secara konsisten menyusun aturan baru yang membuat model lebih efisien. Pada periode 2000 – 2005, kumpulan data besar pertama dibuat, dan prosesnya sangat lambat, bergantung pada sumber daya, dan mahal. Ini menyebabkan kumpulan data pelatihan dikembangkan dalam skala besar, dan MTurk Amazon memainkan peran penting dalam mengubah persepsi orang terhadap pengumpulan data. Secara bersamaan, pelabelan dan anotasi manusia juga lepas landas.

Beberapa tahun berikutnya berfokus pada non-programmer yang membuat dan mengevaluasi model data. Saat ini, fokusnya adalah pada model pra-pelatihan yang dikembangkan menggunakan metode pengumpulan data pelatihan lanjutan.

  • Kuantitas melebihi kualitas

    Saat menilai integritas kumpulan data pelatihan AI di masa lalu, para ilmuwan data menjadi fokus Kuantitas data pelatihan AI atas kualitas.

    Misalnya, ada kesalahpahaman umum bahwa database besar memberikan hasil yang akurat. Volume data yang tipis diyakini sebagai indikator yang baik dari nilai data. Kuantitas hanyalah salah satu faktor utama yang menentukan nilai kumpulan data – peran kualitas data diakui.

    Kesadaran bahwa kualitas data tergantung pada kelengkapan data, reliabilitas, validitas, ketersediaan, dan ketepatan waktu meningkat. Yang terpenting, kesesuaian data untuk proyek menentukan kualitas data yang dikumpulkan.

  • Keterbatasan sistem AI awal karena data pelatihan yang buruk

    Data pelatihan yang buruk, ditambah dengan kurangnya sistem komputasi canggih, adalah salah satu alasan dari beberapa janji sistem AI awal yang tidak terpenuhi.

    Karena kurangnya data pelatihan yang berkualitas, solusi ML tidak dapat secara akurat mengidentifikasi pola visual yang menghambat pengembangan penelitian saraf. Meskipun banyak peneliti mengidentifikasi janji pengenalan bahasa lisan, penelitian atau pengembangan alat pengenalan ucapan tidak dapat membuahkan hasil karena kurangnya kumpulan data ucapan. Kendala utama lainnya untuk mengembangkan alat AI kelas atas adalah kurangnya kemampuan komputasi dan penyimpanan komputer.

Pergeseran ke Data Pelatihan Berkualitas

Ada perubahan nyata dalam kesadaran bahwa kualitas dataset itu penting. Agar sistem ML dapat meniru kecerdasan manusia dan kemampuan pengambilan keputusan secara akurat, ia harus berkembang dengan data pelatihan bervolume tinggi dan berkualitas tinggi.

Pikirkan data ML Anda sebagai survei – semakin besar sampel data ukuran, semakin baik prediksi. Jika data sampel tidak menyertakan semua variabel, data tersebut mungkin tidak mengenali pola atau memberikan kesimpulan yang tidak akurat.

  • Kemajuan dalam teknologi AI dan kebutuhan akan data pelatihan yang lebih baik

    Kemajuan Dalam Teknologi Ai Dan Kebutuhan Akan Data Pelatihan Yang Lebih Baik Kemajuan teknologi AI meningkatkan kebutuhan akan data pelatihan yang berkualitas.

    Pemahaman bahwa data pelatihan yang lebih baik meningkatkan peluang model ML yang andal memunculkan metodologi pengumpulan data, anotasi, dan pelabelan yang lebih baik. Kualitas dan relevansi data berdampak langsung pada kualitas model AI.

Mari diskusikan kebutuhan Data Pelatihan AI Anda hari ini.

  • Peningkatan fokus pada kualitas dan akurasi data

    Agar model ML mulai memberikan hasil yang akurat, model ini menggunakan kumpulan data berkualitas yang melalui langkah pemurnian data berulang.

    Misalnya, manusia mungkin dapat mengenali jenis anjing tertentu dalam beberapa hari setelah diperkenalkan ke jenis tersebut – melalui gambar, video, atau secara langsung. Manusia menarik dari pengalaman mereka dan informasi terkait untuk mengingat dan menarik pengetahuan ini bila diperlukan. Namun, itu tidak bekerja dengan mudah untuk Mesin. Mesin harus diisi dengan gambar yang dianotasi dan diberi label dengan jelas – ratusan atau ribuan – dari breed tertentu dan breed lain agar dapat membuat koneksi.

    Model AI memprediksi hasil dengan menghubungkan informasi yang dilatih dengan informasi yang disajikan dalam dunia nyata. Algoritme dianggap tidak berguna jika data pelatihan tidak menyertakan informasi yang relevan.

  • Pentingnya data pelatihan yang beragam dan representatif

    Keanekaragaman Dalam Pengumpulan Data Pelatihan Ai Peningkatan keragaman data juga meningkatkan kompetensi, mengurangi bias, dan meningkatkan representasi yang adil dari semua skenario. Jika model AI dilatih menggunakan kumpulan data homogen, Anda dapat yakin bahwa aplikasi baru hanya akan berfungsi untuk tujuan tertentu dan melayani populasi tertentu.

    Kumpulan data dapat menjadi bias terhadap populasi, ras, jenis kelamin, pilihan, dan pendapat intelektual tertentu, yang dapat menyebabkan model yang tidak akurat.

    Penting untuk memastikan seluruh aliran proses pengumpulan data, termasuk pemilihan kumpulan subjek, kurasi, anotasi, dan pelabelan, cukup beragam, seimbang, dan mewakili populasi.

Masa Depan Data Pelatihan AI

Keberhasilan model AI di masa mendatang bergantung pada kualitas dan kuantitas data pelatihan yang digunakan untuk melatih algoritme ML. Sangat penting untuk menyadari bahwa hubungan antara kualitas dan kuantitas data ini spesifik untuk tugas dan tidak memiliki jawaban yang pasti.

Pada akhirnya, kecukupan kumpulan data pelatihan ditentukan oleh kemampuannya untuk bekerja dengan andal dengan baik untuk tujuan pembuatannya.

  • Kemajuan dalam pengumpulan data dan teknik anotasi

    Karena ML peka terhadap data umpan, sangat penting untuk merampingkan pengumpulan data dan kebijakan anotasi. Kesalahan dalam pengumpulan data, kurasi, misrepresentasi, pengukuran yang tidak lengkap, konten yang tidak akurat, duplikasi data, dan pengukuran yang salah berkontribusi pada kualitas data yang tidak memadai.

    Pengumpulan data otomatis melalui penambangan data, pengikisan web, dan ekstraksi data membuka jalan untuk pembuatan data yang lebih cepat. Selain itu, kumpulan data pra-paket berfungsi sebagai teknik pengumpulan data perbaikan cepat.

    Crowdsourcing adalah metode pengumpulan data terobosan lainnya. Sementara kebenaran data tidak dapat dijamin, itu adalah alat yang sangat baik untuk mengumpulkan citra publik. Terakhir, terspesialisasi pengumpulan data para ahli juga menyediakan data yang bersumber untuk tujuan tertentu.

  • Peningkatan penekanan pada pertimbangan etis dalam data pelatihan

    Etika bisnis Dengan kemajuan pesat dalam AI, beberapa masalah etika muncul, terutama dalam pengumpulan data pelatihan. Beberapa pertimbangan etis dalam pengumpulan data pelatihan meliputi informed consent, transparansi, bias, dan privasi data.

    Karena data sekarang mencakup semuanya mulai dari gambar wajah, sidik jari, rekaman suara, dan data biometrik penting lainnya, menjadi sangat penting untuk memastikan kepatuhan terhadap praktik hukum dan etika untuk menghindari tuntutan hukum yang mahal dan merusak reputasi.

  • Potensi data pelatihan yang lebih berkualitas dan beragam di masa mendatang

    Ada potensi besar untuk data pelatihan berkualitas tinggi dan beragam di masa depan. Berkat kesadaran akan kualitas data dan ketersediaan penyedia data yang memenuhi tuntutan kualitas solusi AI.

    Penyedia data saat ini mahir dalam menggunakan teknologi inovatif untuk secara etis dan legal mendapatkan sejumlah besar kumpulan data yang beragam. Mereka juga memiliki tim internal untuk memberi label, menganotasi, dan menyajikan data yang disesuaikan untuk berbagai proyek ML.

Kesimpulan

Penting untuk bermitra dengan vendor yang andal dengan pemahaman mendalam tentang data dan kualitas mengembangkan model AI kelas atas. Shaip adalah perusahaan anotasi utama yang mahir dalam menyediakan solusi data khusus yang memenuhi kebutuhan dan sasaran proyek AI Anda. Bermitralah dengan kami dan jelajahi kompetensi, komitmen, dan kolaborasi yang kami hadirkan.

sosial Share