Data Pelatihan AI

Mengapa Memilih Data Pelatihan AI yang Tepat Penting untuk Model AI Anda?

Semua orang tahu dan memahami ruang lingkup luar biasa dari pasar AI yang berkembang. Itulah sebabnya bisnis saat ini sangat ingin mengembangkan aplikasi mereka dalam AI dan menuai manfaatnya. Namun, kebanyakan orang tidak memahami teknologi di balik model AI. Ini membutuhkan pembuatan algoritme kompleks yang menggunakan ribuan set data terlatih untuk membangun aplikasi AI yang sukses.

Kebutuhan untuk menggunakan data pelatihan AI yang tepat untuk membuat aplikasi AI masih diremehkan. Pemilik bisnis sering menganggap mengembangkan data pelatihan AI sebagai pekerjaan mudah. Sayangnya, menemukan data pelatihan AI yang relevan untuk model AI apa pun itu menantang dan membutuhkan waktu. Secara umum, ada 4 langkah yang terlibat dalam proses memperoleh dan mengevaluasi Data Pelatihan AI yang tepat:

Mendefinisikan Data

Ini biasanya menentukan jenis data yang ingin Anda masukkan ke dalam aplikasi atau model AI Anda.

Membersihkan Data

Ini adalah proses penghapusan data yang tidak perlu & sampai pada kesimpulan apakah diperlukan lebih banyak data?

Mengumpulkan Data

Ini adalah data aktual yang Anda kumpulkan secara manual atau terprogram untuk aplikasi AI Anda.

Memberi Label pada Data

Terakhir, data yang dikumpulkan diberi label untuk dipasok secara akurat ke model AI selama fase pelatihan.

Data pelatihan AI sangat penting untuk membuat aplikasi AI yang akurat dan sukses. Tanpa data pelatihan berkualitas yang tepat, program AI yang dikembangkan akan menghasilkan hasil yang salah dan tidak akurat, yang pada akhirnya menyebabkan kegagalan model. Oleh karena itu, menghindari penggunaan data berkualitas buruk untuk program Anda diperlukan karena dapat menyebabkan

  • Kebutuhan dan biaya perawatan yang lebih tinggi.
  • Hasil yang tidak akurat, lambat, atau tidak relevan dari model AI terlatih Anda.
  • Kredibilitas buruk untuk produk Anda.
  • Pemborosan sumber daya keuangan yang lebih tinggi.

Faktor-Faktor yang Perlu Dipertimbangkan Saat Mengevaluasi Data Pelatihan

Melatih model AI Anda dengan data yang buruk tentu saja merupakan ide yang buruk. Tapi, pertanyaannya adalah bagaimana mengevaluasi Data Pelatihan AI yang buruk dan benar. Berbagai faktor dapat membantu mengidentifikasi data yang benar dan salah untuk aplikasi AI Anda. Berikut adalah beberapa faktor tersebut:

  1. Kualitas dan Akurasi Data

    Kualitas Dan Akurasi Data Terutama, kualitas data yang akan Anda gunakan untuk melatih model harus diberi prioritas tertinggi. Menggunakan data yang buruk untuk melatih algoritme menyebabkan kaskade data (efek di bawah standar dalam alur pengembangan) & ketidakakuratan dalam hasilnya. Oleh karena itu, selalu gunakan data berkualitas tinggi yang dapat diidentifikasi sebagai

    • Mengumpulkan, menyimpan, dan menggunakan data secara bertanggung jawab.
    • Data yang menghasilkan hasil yang akurat.
    • Data yang dapat digunakan kembali untuk aplikasi serupa.
    • Data empiris dan cukup jelas.
  2. Perwakilan Data

    Ini adalah fakta yang diketahui bahwa kumpulan data tidak pernah bisa mutlak. Namun, kita harus bertujuan untuk mengembangkan beragam data AI yang dapat dengan mudah memprediksi dan memberikan hasil yang akurat. Misalnya, jika model AI dibuat untuk mengidentifikasi wajah orang, itu harus diisi dengan sejumlah besar data beragam yang dapat memberikan hasil yang akurat. Data harus mewakili semua klasifikasi yang disediakan oleh pengguna.

  3. Keanekaragaman dan Keseimbangan dalam Data

    Keanekaragaman Dan Keseimbangan Dalam Data Kumpulan data Anda harus menjaga keseimbangan yang tepat dalam jumlah data yang dimasukkan. Data yang disediakan untuk program harus beragam dan dikumpulkan dari geografi yang berbeda, dari laki-laki dan perempuan yang berbicara bahasa dan dialek yang berbeda, yang berasal dari komunitas yang berbeda, tingkat pendapatan, dll. Tidak menambahkan data yang beragam biasanya menyebabkan overfitting atau underfitting set pelatihan Anda .

    Ini berarti model AI akan menjadi terlalu spesifik atau tidak dapat bekerja dengan baik saat diberikan data baru. Oleh karena itu, selalu pastikan untuk melakukan diskusi konseptual dengan contoh-contoh tentang program dengan tim Anda untuk mendapatkan hasil yang dibutuhkan.

  4. Relevansi dengan Tugas di Tangan

    Relevansi Dengan Tugas Di Tangan Terakhir, untuk mendapatkan data pelatihan yang baik, pastikan data tersebut relevan dengan program AI Anda. Anda hanya perlu mengumpulkan data yang secara langsung atau tidak langsung terkait dengan tugas Anda. Mengumpulkan data yang tidak perlu dengan relevansi aplikasi yang rendah dapat menyebabkan inefisiensi dalam aplikasi Anda.

Pengumpulan Data Ai

[Baca juga: Apa itu Data Pelatihan dalam Pembelajaran Mesin]

Metode untuk Mengevaluasi Data Pelatihan

Untuk membuat pemilihan data yang tepat untuk program AI Anda, Anda harus mengevaluasi data pelatihan AI yang tepat. Hal ini dapat dilakukan oleh

  • Mengidentifikasi Data Berkualitas Tinggi dengan Akurasi yang Disempurnakan: 
    Untuk mengidentifikasi data berkualitas baik, Anda harus memastikan bahwa konten yang disediakan relevan dengan konteks aplikasi. Selain itu, Anda perlu mencari tahu apakah data yang dikumpulkan berlebihan dan valid. Ada berbagai uji kualitas standar yang dapat dilalui data, seperti uji alfa Cronbach, metode kumpulan emas, dll., yang dapat memberi Anda data berkualitas baik.
  • Alat Leverage untuk Mengevaluasi Perwakilan dan Keanekaragaman Data
    Seperti disebutkan di atas, keragaman dalam data Anda adalah kunci untuk mencapai akurasi yang dibutuhkan dalam model data Anda. Ada alat yang dapat menghasilkan proyeksi terperinci dan melacak hasil data pada tingkat multidimensi. Ini membantu Anda mengidentifikasi apakah model AI Anda dapat membedakan kumpulan data yang beragam dan memberikan keluaran yang tepat.
  • Mengevaluasi Relevansi Data Pelatihan
    Data pelatihan hanya boleh berisi atribut yang memberikan informasi bermakna bagi model AI Anda. Untuk memastikan pemilihan data yang tepat, buat daftar atribut penting yang harus dipahami oleh model AI Anda. Buat model akrab dengan kumpulan data tersebut dan tambahkan kumpulan data spesifik tersebut ke pustaka data Anda.

Bagaimana Cara Memilih Data Pelatihan yang Tepat untuk Model AI Anda?

Memilih Data Pelatihan yang Tepat

Jelas bahwa data adalah yang terbaik saat melatih model AI Anda. Kami membahas di awal blog bagaimana menemukan data pelatihan AI yang tepat untuk program Anda. Mari kita lihat mereka:

  • Definisi Data: Langkah pertama adalah menentukan jenis data yang Anda butuhkan untuk program Anda. Ini memisahkan semua opsi data lainnya dan mengarahkan Anda ke satu arah.
  • Akumulasi Data: Selanjutnya adalah mengumpulkan data yang Anda cari dan membuat beberapa kumpulan data yang relevan dengan kebutuhan Anda.
  • Pembersihan Data: Kemudian data dibersihkan secara menyeluruh, yang melibatkan praktik seperti memeriksa duplikat, menghilangkan outlier, memperbaiki kesalahan struktural, dan memeriksa celah data yang hilang.
  • Pelabelan Data: Terakhir, data yang berguna untuk model AI Anda diberi label dengan benar. Pelabelan mengurangi risiko salah tafsir dan memberikan akurasi yang lebih baik pada model pelatihan AI.

Terlepas dari praktik ini, Anda harus mempertimbangkan beberapa pertimbangan saat menangani data pelatihan yang terbatas atau bias. Data bias adalah keluaran yang dihasilkan AI berdasarkan asumsi keliru yang salah. Ada cara seperti augmentasi data dan markup data yang sangat membantu dalam mengurangi bias. Teknik-teknik ini dibuat untuk mengatur data dengan menambahkan salinan yang sedikit dimodifikasi dari data yang ada dan meningkatkan keragaman kumpulan data.

[Baca juga: Berapa volume optimal data pelatihan yang Anda perlukan untuk proyek AI?]

Kesimpulan

Data pelatihan AI adalah aspek terpenting dari aplikasi AI yang sukses. Itulah mengapa itu harus diberikan sangat penting dan signifikansi saat mengembangkan program AI Anda. Memiliki data pelatihan AI yang tepat memastikan bahwa program Anda dapat mengambil banyak input yang beragam dan tetap menghasilkan hasil yang tepat. Hubungi tim Shaip kami untuk mempelajari tentang data pelatihan AI dan membuat data AI berkualitas tinggi untuk program Anda.

sosial Share