Kita semua memahami bahwa kinerja modul kecerdasan buatan (AI) bergantung sepenuhnya pada kualitas kumpulan data yang disediakan dalam fase pelatihan. Namun, mereka biasanya dibahas pada tingkat yang dangkal. Sebagian besar sumber daya online menentukan mengapa akuisisi data berkualitas penting untuk tahap data pelatihan AI Anda, tetapi ada kesenjangan dalam hal pengetahuan yang membedakan kualitas dari data yang tidak mencukupi.
Saat Anda mempelajari lebih dalam kumpulan data, Anda akan melihat banyak seluk-beluk dan seluk-beluk yang sering diabaikan. Kami telah memutuskan untuk menjelaskan topik yang jarang dibicarakan ini. Setelah membaca artikel ini, Anda akan memiliki gagasan yang jelas tentang beberapa kesalahan yang Anda buat selama pengumpulan data dan beberapa cara untuk mengoptimalkan kualitas data pelatihan AI Anda.
Mari kita mulai.
Anatomi Proyek AI
Untuk yang belum tahu, proyek AI atau ML (pembelajaran mesin) sangat sistematis. Ini linier dan memiliki alur kerja yang solid.
Untuk memberi Anda contoh, inilah tampilannya secara umum:
- Bukti dari konsep
- Validasi model dan penilaian model
- Pengembangan algoritma
- Persiapan data pelatihan AI
- Penerapan model
- Pelatihan algoritma
- Pengoptimalan pasca penerapan
Statistik mengungkapkan bahwa hampir 78% dari semua proyek AI terhenti pada satu titik atau yang lain sebelum sampai ke tahap penerapan. Meskipun ada celah besar, kesalahan logis, atau masalah manajerial proyek di satu sisi, ada juga kesalahan halus dan kesalahan yang menyebabkan kerusakan besar dalam proyek. Dalam posting ini, kita akan menjelajahi beberapa seluk-beluk yang paling umum.
bias data
Bias data adalah pengenalan faktor atau elemen secara sukarela atau tidak sukarela yang secara tidak menguntungkan mencondongkan hasil ke arah atau terhadap hasil tertentu. Sayangnya, bias adalah masalah yang mengganggu di ruang pelatihan AI.
Jika ini terasa rumit, pahami bahwa sistem AI tidak memiliki pikirannya sendiri. Jadi, konsep abstrak seperti etika, moral, dan lainnya tidak ada. Mereka hanya secerdas atau fungsional seperti konsep logis, matematika, dan statistik yang digunakan dalam desain mereka. Jadi, ketika manusia mengembangkan ketiganya, jelas akan ada beberapa prasangka dan favoritisme yang tertanam.
Bias adalah konsep yang tidak terkait langsung dengan AI tetapi dengan segala hal lain di sekitarnya. Artinya itu lebih berasal dari intervensi manusia dan dapat diperkenalkan pada titik waktu tertentu. Bisa jadi saat masalah sedang ditangani untuk kemungkinan solusi, saat pengumpulan data terjadi, atau saat data disiapkan dan dimasukkan ke dalam modul AI.
Bisakah Kita Menghilangkan Bias Sepenuhnya?
Menghilangkan bias itu rumit. Preferensi pribadi tidak sepenuhnya hitam dan putih. Itu tumbuh subur di area abu-abu, dan itulah mengapa itu subjektif juga. Dengan bias, sulit untuk menunjukkan keadilan holistik dalam bentuk apa pun. Selain itu, bias juga sulit dikenali atau diidentifikasi, tepatnya ketika pikiran secara tidak sadar cenderung pada keyakinan, stereotip, atau praktik tertentu.
Itulah sebabnya para pakar AI menyiapkan modul mereka dengan mempertimbangkan potensi bias dan menghilangkannya melalui kondisi dan konteks. Jika dilakukan dengan benar, kemiringan hasil dapat dijaga seminimal mungkin.
Kualitas Data
Kualitas data sangat umum, tetapi ketika Anda melihat lebih dalam, Anda akan menemukan beberapa lapisan bernuansa. Kualitas data dapat terdiri dari:
- Kurangnya ketersediaan perkiraan volume data
- Tidak adanya data yang relevan dan kontekstual
- Tidak adanya data terbaru atau yang diperbarui
- Banyaknya data yang tidak dapat digunakan
- Kurangnya tipe data yang diperlukan – misalnya, teks sebagai ganti gambar dan audio sebagai ganti video dan banyak lagi
- Prasangka
- Klausa yang membatasi interoperabilitas data
- Data beranotasi buruk
- Klasifikasi data yang tidak tepat
Hampir 96% spesialis AI berjuang dengan masalah kualitas data yang mengakibatkan jam tambahan untuk mengoptimalkan kualitas sehingga mesin dapat secara efektif memberikan hasil yang optimal.
Data Tidak Terstruktur
Ilmuwan data dan pakar AI bekerja lebih banyak pada data tidak terstruktur daripada rekan mereka yang lengkap. Akibatnya, sebagian besar waktu mereka dihabiskan untuk memahami data yang tidak terstruktur dan menyusunnya ke dalam format yang dapat dipahami oleh mesin.
Data tidak terstruktur adalah informasi apa pun yang tidak sesuai dengan format, model, atau struktur tertentu. Ini tidak teratur dan acak. Data tidak terstruktur dapat berupa video, audio, gambar, gambar dengan teks, survei, laporan, presentasi, memo, atau bentuk informasi lainnya. Wawasan yang paling relevan dari kumpulan data tidak terstruktur harus diidentifikasi dan dijelaskan secara manual oleh seorang spesialis. Saat Anda bekerja dengan data tidak terstruktur, Anda memiliki dua opsi:
- Anda menghabiskan lebih banyak waktu untuk membersihkan data
- Terima hasil miring
Kurangnya UKM untuk Anotasi Data yang Kredibel
Dari semua faktor yang kita bahas hari ini, anotasi data yang kredibel adalah satu-satunya kehalusan yang kita kendalikan secara signifikan. Anotasi data adalah fase penting dalam pengembangan AI yang menentukan apa dan bagaimana mereka harus belajar. Data yang dianotasi dengan buruk atau salah dapat sepenuhnya mengubah hasil Anda. Pada saat yang sama, data dengan anotasi yang tepat dapat membuat sistem Anda kredibel dan berfungsi.
Itu sebabnya anotasi data harus dilakukan oleh UKM dan veteran yang memiliki pengetahuan domain. Misalnya, data perawatan kesehatan harus dianotasi oleh para profesional yang memiliki pengalaman bekerja dengan data dari sektor tersebut. Jadi, ketika model dikerahkan dalam situasi yang menyelamatkan jiwa, kinerjanya sesuai dengan harapan. Hal yang sama berlaku untuk produk di real estate, fintech eCommerce, dan ruang khusus lainnya.
Wrapping Up
Semua faktor ini mengarah ke satu arah – tidak disarankan untuk melakukan pengembangan AI sebagai unit yang berdiri sendiri. Sebaliknya, ini adalah proses kolaboratif, di mana Anda membutuhkan para ahli dari semua bidang untuk bersama-sama meluncurkan satu solusi sempurna itu.
Itu sebabnya kami sarankan untuk menghubungi data koleksi dan anotasi pakar seperti Shaip untuk membuat produk dan solusi Anda lebih fungsional. Kami menyadari seluk-beluk yang terlibat dalam pengembangan AI dan memiliki protokol sadar dan pemeriksaan kualitas untuk menghilangkannya secara instan.
Dapatkan in menyentuh bersama kami untuk mengetahui bagaimana keahlian kami dapat membantu pengembangan produk AI Anda.
