Umetna inteligenca, osredotočena na podatke: pomen sistematičnega inženiringa podatkov o usposabljanju

V zadnjem desetletju, Umetna inteligenca (AI) je naredil pomemben napredek, kar je privedlo do transformativnih sprememb v različnih panogah, vključno z zdravstvom in financami. Tradicionalno se raziskave in razvoj umetne inteligence osredotočajo na izboljšanje modelov, izboljšanje algoritmov, optimizacijo arhitektur in povečanje računalniške moči za napredovanje meja strojnega učenja. Vendar pa se opazen premik dogaja v tem, kako strokovnjaki pristopijo k razvoju umetne inteligence, osredotočeni na Podatkovno osredotočena AI.

Umetna inteligenca, osredotočena na podatke, predstavlja pomemben premik od tradicionalnega pristopa, osredotočenega na modele. Namesto da bi se osredotočal izključno na izboljšanje algoritmov, Data-Centric AI močno poudarja kakovost in ustreznost podatkov, ki se uporabljajo za usposabljanje sistemov strojnega učenja. Načelo, ki stoji za tem, je preprosto: rezultat boljših podatkov so boljši modeli. Podobno kot je trdna podlaga bistvenega pomena za stabilnost strukture, je učinkovitost modela AI bistveno povezana s kakovostjo podatkov, na katerih temelji.

V zadnjih letih je postalo vse bolj očitno, da so tudi najnaprednejši modeli umetne inteligence dobri le toliko, kot so dobri podatki, na podlagi katerih se usposabljajo. Kakovost podatkov se je izkazalo kot ključni dejavnik pri doseganju napredka v AI. Obilni, skrbno urejeni in visokokakovostni podatki lahko bistveno izboljšajo delovanje modelov AI in jih naredijo natančnejše, zanesljivejše in prilagodljive scenarijem iz resničnega sveta.

Vloga in izzivi podatkov o usposabljanju v AI

Podatki o usposabljanju je jedro modelov AI. Tvori osnovo za te modele za učenje, prepoznavanje vzorcev, sprejemanje odločitev in napovedovanje rezultatov. Kakovost, količina in raznolikost teh podatkov so ključnega pomena. Neposredno vplivajo na delovanje modela, zlasti z novimi ali neznanimi podatki. Potrebe po visokokakovostnih podatkih o usposabljanju ne gre podcenjevati.

Eden glavnih izzivov pri umetni inteligenci je zagotoviti, da so podatki o usposabljanju reprezentativni in celoviti. Če je model šolan na nepopolni oz pristranski podatki, lahko deluje slabo. To še posebej velja v različnih situacijah v realnem svetu. Na primer, a prepoznavanje obraza sistem, usposobljen predvsem za eno demografsko skupino, ima lahko težave z drugimi, kar vodi do pristranskih rezultatov.

Pomanjkanje podatkov je še en pomemben problem. Zbiranje velikih količin označenih podatkov na številnih področjih je zapleteno, dolgotrajno in drago. To lahko omeji sposobnost modela za učinkovito učenje. Lahko vodi do prekomerno opremljanje, kjer je model odličen pri podatkih za usposabljanje, vendar ne uspe pri novih podatkih. Šum in nedoslednosti v podatkih lahko povzročijo tudi napake, ki poslabšajo delovanje modela.

Konceptni drift je še en izziv. Pojavi se, ko se statistične lastnosti ciljne spremenljivke skozi čas spremenijo. To lahko povzroči, da modeli postanejo zastareli, saj ne odražajo več trenutnega podatkovnega okolja. Zato je pomembno uravnotežiti znanje o domeni s pristopi, ki temeljijo na podatkih. Čeprav so metode, ki temeljijo na podatkih, zmogljive, lahko strokovno znanje na področju pomaga prepoznati in odpraviti pristranskosti, s čimer zagotovi, da podatki o usposabljanju ostanejo robustni in ustrezni.

Sistematično inženirstvo podatkov o usposabljanju

Sistematično načrtovanje podatkov o usposabljanju vključuje skrbno oblikovanje, zbiranje, kuriranje in izboljšanje nabore podatkov, da zagotovite najvišjo kakovost za modele AI. Sistematično načrtovanje podatkov o usposabljanju je več kot le zbiranje informacij. Gre za gradnjo robustne in zanesljive podlage, ki zagotavlja, da modeli AI dobro delujejo v resničnih situacijah. V primerjavi z ad hoc zbiranjem podatkov, ki pogosto potrebuje jasno strategijo in lahko vodi do nedoslednih rezultatov, sistematično podatkovno inženirstvo sledi strukturiranemu, proaktivnemu in ponavljajočemu se pristopu. To zagotavlja, da podatki ostanejo ustrezni in dragoceni v celotnem življenjskem ciklu modela AI.

Anotacija in označevanje podatkov so bistveni sestavni deli tega procesa. Natančno označevanje je potrebno za nadzorovano učenje, kjer modeli temeljijo na označenih primerih. Vendar je lahko ročno označevanje zamudno in nagnjeno k napakam. Za reševanje teh izzivov se vse pogosteje uporabljajo orodja, ki podpirajo označevanje podatkov, ki ga poganja umetna inteligenca, da se izboljša natančnost in učinkovitost.

Povečanje podatkov in razvoj sta bistvena tudi za sistematično podatkovno inženirstvo. Tehnike, kot so pretvorbe slik, sintetično ustvarjanje podatkov in domensko specifične razširitve, bistveno povečajo raznolikost podatkov o usposabljanju. Z uvedbo variacij elementov, kot so osvetlitev, rotacija ali okluzija, te tehnike pomagajo ustvariti obsežnejše nabore podatkov, ki bolje odražajo variabilnost, ki jo najdemo v realnih scenarijih. To pa naredi modele bolj robustne in prilagodljive.

Čiščenje in predobdelava podatkov so enako bistveni koraki. Neobdelani podatki pogosto vsebujejo šum, nedoslednosti ali manjkajoče vrednosti, kar negativno vpliva na delovanje modela. Tehnike, kot so odkrivanje odstopanj, normalizacija podatkov in obravnavanje manjkajočih vrednosti, so bistvenega pomena za pripravo čistih, zanesljivih podatkov, ki bodo vodili do natančnejših modelov AI.

Uravnoteženje in raznolikost podatkov sta potrebna, da zagotovimo, da nabor podatkov za usposabljanje predstavlja celoten obseg scenarijev, s katerimi se lahko sreča umetna inteligenca. Neuravnoteženi nabori podatkov, kjer so določeni razredi ali kategorije preveč zastopani, lahko povzročijo pristranske modele, ki slabo delujejo na premalo zastopane skupine. Sistematičen podatkovni inženiring pomaga ustvariti pravičnejše in učinkovitejše sisteme umetne inteligence z zagotavljanjem raznolikosti in ravnovesja.

Doseganje podatkovno osredotočenih ciljev v AI

Umetna inteligenca, osredotočena na podatke, se vrti okoli treh glavnih ciljev za gradnjo sistemov umetne inteligence, ki dobro delujejo v resničnih situacijah in ostanejo natančni skozi čas, vključno z:

• razvoj podatkov o usposabljanju
• upravljanje podatkov o sklepanju
• stalno izboljševanje kakovosti podatkov

Razvoj podatkov o usposabljanju vključuje zbiranje, organiziranje in izboljšanje podatkov, ki se uporabljajo za usposabljanje modelov AI. Ta postopek zahteva skrbno izbiro virov podatkov, da se zagotovi, da so reprezentativni in nepristranski. Tehnike, kot so zbiranje množic, prilagajanje domene in ustvarjanje sintetičnih podatkov, lahko pomagajo povečati raznolikost in količino podatkov o usposabljanju, zaradi česar so modeli AI bolj robustni.

Razvoj sklepnih podatkov se osredotoča na podatke, ki jih modeli AI uporabljajo med uvajanjem. Ti podatki se pogosto nekoliko razlikujejo od podatkov o usposabljanju, zaradi česar je treba vzdrževati visoko kakovost podatkov v celotnem življenjskem ciklu modela. Tehnike, kot so spremljanje podatkov v realnem času, prilagodljivo učenje in obravnavanje primerov izven distribucije, zagotavljajo, da model dobro deluje v raznolikih in spreminjajočih se okoljih.

Nenehno izboljševanje podatkov je stalen proces izpopolnjevanja in posodabljanja podatkov, ki jih uporabljajo sistemi AI. Ko so na voljo novi podatki, jih je nujno vključiti v proces usposabljanja, pri čemer mora biti model ustrezen in točen. Vzpostavitev povratnih zank, kjer se uspešnost modela nenehno ocenjuje, pomaga organizacijam prepoznati področja za izboljšave. Na primer, pri kibernetski varnosti je treba modele redno posodabljati z najnovejšimi podatki o grožnjah, da ostanejo učinkoviti. Podobno je aktivno učenje, kjer model zahteva več podatkov o zahtevnih primerih, še ena učinkovita strategija za nenehne izboljšave.

Orodja in tehnike za sistematično podatkovno inženirstvo

Učinkovitost umetne inteligence, osredotočene na podatke, je v veliki meri odvisna od orodij, tehnologij in tehnik, ki se uporabljajo v sistematičnem podatkovnem inženirstvu. Ti viri poenostavljajo zbiranje podatkov, označevanje, dopolnjevanje in upravljanje. To olajša razvoj visokokakovostnih naborov podatkov, ki vodijo do boljših modelov AI.

Za označevanje podatkov so na voljo različna orodja in platforme, kot npr škatla z etiketo, SuperAnonotatein Amazon SageMaker Ground Truth. Ta orodja ponujajo uporabniku prijazne vmesnike za ročno označevanje in pogosto vključujejo funkcije, ki jih poganja AI, ki pomagajo pri zapisovanju, zmanjšanju delovne obremenitve in izboljšanju natančnosti. Za čiščenje in predhodno obdelavo podatkov so orodja, kot je OpenRefine in Pande v Pythonu se običajno uporabljajo za upravljanje velikih naborov podatkov, odpravljanje napak in standardizacijo formatov podatkov.

Nove tehnologije pomembno prispevajo k umetni inteligenci, osredotočeni na podatke. Eden ključnih napredkov je avtomatizirano označevanje podatkov, kjer modeli AI, usposobljeni za podobne naloge, pomagajo pospešiti in zmanjšati stroške ročnega označevanja. Drug vznemirljiv razvoj je sintetično ustvarjanje podatkov, ki uporablja AI za ustvarjanje realističnih podatkov, ki jih je mogoče dodati naborom podatkov iz resničnega sveta. To je še posebej koristno, kadar je dejanske podatke težko najti ali jih je drago zbirati.

Podobno so tehnike prenosa učenja in natančnega prilagajanja postale bistvenega pomena pri umetni inteligenci, osredotočeni na podatke. Učenje prenosa omogoča modelom uporabo znanja iz vnaprej usposobljenih modelov pri podobnih nalogah, kar zmanjšuje potrebo po obsežnih označenih podatkih. Na primer, model, predhodno usposobljen za splošno prepoznavanje slik, je mogoče natančno nastaviti s posebnimi medicinskimi slikami, da se ustvari zelo natančno diagnostično orodje.

 Bottom Line

Za zaključek, podatkovno osredotočena umetna inteligenca preoblikuje področje umetne inteligence z močnim poudarjanjem kakovosti in celovitosti podatkov. Ta pristop presega preprosto zbiranje velikih količin podatkov; osredotoča se na skrbno kuriranje, upravljanje in nenehno izpopolnjevanje podatkov za izgradnjo sistemov AI, ki so robustni in prilagodljivi.

Organizacije, ki dajejo prednost tej metodi, bodo z našim napredkom bolje opremljene za spodbujanje pomembnih inovacij AI. Z zagotavljanjem, da njihovi modeli temeljijo na visokokakovostnih podatkih, bodo pripravljeni na soočanje z razvijajočimi se izzivi aplikacij v resničnem svetu z večjo natančnostjo, poštenostjo in učinkovitostjo.