Курирование данных для ИИ — это процесс отбора, очистки и организации данных, чтобы сделать их пригодными для использования в приложениях ИИ и машинного обучения. Целью обработки данных является предоставление высококачественных, точных и актуальных данных для обучения и улучшения моделей ИИ. Этот процесс включает в себя удаление нерелевантных или избыточных данных, исправление ошибок, заполнение отсутствующих значений и обеспечение согласованного формата данных. Предоставляя высококачественные данные системам ИИ, курирование данных помогает гарантировать, что модели ИИ могут делать точные прогнозы и давать значимые результаты.
Среди технических экспертов широко распространено мнение, что кормить ИИ любыми собранными данными достаточно, пока они не столкнутся с реальностью искаженных и необъективных данных на более поздних этапах разработки. Чтобы преодолеть эту проблему, необходимо повторно просмотреть исходные данные, внести необходимые коррективы, переобучить модель и наблюдать за результатами. Поэтому лучше включить курирование данных в жизненный цикл подготовки данных.
Важность контроля данных
Если вы начнете аннотировать данные без их очистки или курирования, существует риск того, что полученные данные могут быть некачественными или неподходящими для использования в приложениях ИИ. Это может привести к неверным или ненадежным результатам, что повлияет на производительность и точность моделей ИИ, построенных на основе данных. Если данные содержат ошибки, дубликаты или отсутствующие значения, эти проблемы не будут исправлены в процессе аннотирования. В результате аннотированные данные могут содержать неточности, что может привести к необъективным или вводящим в заблуждение моделям ИИ. Точно так же, если данные не имеют согласованного формата, может быть сложнее аннотировать и использовать данные в приложениях ИИ.
Например, рассмотрим сценарий, в котором вы обучаете модель компьютерного зрения обнаруживать пешеходов в городской среде. если обучающие данные содержат изображения, снятые в разных условиях освещения, с разными углами камеры или с разным разрешением, это также может повлиять на производительность модели. Модель может оказаться неспособной обобщить новые изображения, снятые в других условиях, что приведет к неправильным прогнозам и снижению точности.
Если обучающие данные содержат изображения, которые не были должным образом аннотированы или помечены, модель может быть не в состоянии точно идентифицировать пешеходов на этих изображениях. Это может привести к неправильным прогнозам, таким как классификация дерева или фонарного столба как пешехода. Поэтому важно очищать и обрабатывать данные перед их аннотированием, чтобы обеспечить высокое качество данных и их пригодность для использования в приложениях искусственного интеллекта и машинного обучения.
Курирование данных для ИИ и машинного обучения
Кураторы данных собирают данные из нескольких источников, интегрируют их в одну форму и аутентифицируют, управляют, архивируют, сохраняют, извлекают и представляют их.
Процесс курирования наборов данных для машинного обучения начинается задолго до их использования. Курирование данных для ИИ обычно включает несколько методов, в том числе:
- Сбор данных: сбор и получение данных из различных источников.
- Проверка данных: проверка точности, полноты и согласованности данных.
- Очистка данных: удаление повторяющихся, нерелевантных или неверных данных.
- Нормализация данных: преобразование данных в стандартный формат для упрощения обработки и анализа.
- Деидентификация: личная или защищенная информация удаляется или маскируется.
- Преобразование данных: преобразование данных в форму, подходящую для обучения моделей ИИ.
- Увеличение данных: увеличение размера и разнообразия данных для повышения точности моделей ИИ.
- Выборка данных. Выберите репрезентативное подмножество данных для использования в обучении модели ИИ.
- Разделение данных: разделение данных на наборы для обучения, проверки и тестирования для разработки и оценки модели ИИ.
Эти методы используются в различных комбинациях и многократно применяются для получения высококачественных данных для обучения и разработки моделей ИИ.
Различные аспекты обработки данных
Данные проходят этапы трансформации на протяжении всего жизненного цикла. Данные должны быть точными, включать в себя разнообразие и охватывать все крайние случаи для более точных прогнозов.
Высококачественные данные
Качество данных важно для моделей ИИ, поскольку оно напрямую влияет на точность прогнозов, которые они делают. Модели ИИ принимают решения на основе шаблонов, которые они извлекают из данных, на которых они обучаются, поэтому, если данные низкого качества или содержат ошибки, модель будет делать неверные прогнозы. Для получения высококачественных данных организациям необходимо убедиться, что их данные точны, полны, непротиворечивы и актуальны. Этого можно достичь за счет сочетания процессов проверки данных, очистки данных и интеграции данных.
Курирование данных — важный шаг в получении высококачественных данных для моделей ИИ. Он включает в себя организацию, преобразование и очистку данных, чтобы они были в правильном формате для обучения модели ИИ. Это может включать удаление дубликатов, заполнение отсутствующих значений, исправление ошибок и преобразование данных, чтобы они были непротиворечивыми и соответствовали стандартам данных.
Курируя свои данные, организации могут помочь убедиться, что их модели ИИ обучены на высококачественных данных, что приведет к более точным прогнозам и лучшим результатам от их систем ИИ. Курирование данных также важно, потому что оно помогает снизить риск предвзятости в моделях ИИ, что может негативно повлиять на решения, принимаемые системами ИИ.
Разнообразные данные
Разнообразные и непредвзятые данные важны для обучения модели ИИ, поскольку они помогают гарантировать, что модель точно отражает реальный сценарий, для которого она используется. Модель, обученная на необъективных или однородных данных, может давать искаженные или неверные результаты, что может привести к несправедливым или даже вредным результатам.
Например, если модель распознавания лиц обучается только на изображениях людей со светлой кожей, она не сможет точно идентифицировать людей с более темным оттенком кожи. Это может привести к дискриминации и отсутствию справедливости в результатах модели.
Очистка данных является важным шагом в подготовке данных для обучения модели ИИ, поскольку она помогает устранить систематические ошибки и неточности, которые могут существовать в данных. Очистка данных может включать в себя такие задачи, как удаление дубликатов, подстановка отсутствующих значений, преобразование данных в согласованный формат и удаление выбросов.
Очищая данные перед обучением модели ИИ, организации могут помочь убедиться, что модель является более точной, объективной и репрезентативной для реального сценария, для которого она используется. Это, в свою очередь, может помочь организациям добиться лучших результатов от своих моделей ИИ и улучшить процессы принятия решений.
Данные пограничного случая
Важно, чтобы данные, собранные для ИИ, охватывали все крайние случаи для лучшего прогнозирования, потому что модели ИИ принимают решения на основе шаблонов, которые они извлекают из данных, на которых они обучаются. Если данные ограничены и не охватывают все возможные крайние случаи, модель не будет иметь полного понимания проблемы, которую она пытается решить, и ее прогнозы могут быть неточными.
Например, если самоуправляемый автомобиль обучается только на данных, собранных в ясную погоду, он не сможет точно предсказать, как вести себя в снежную или дождливую погоду. Курирование данных важно для включения сценариев особых случаев, потому что это помогает гарантировать, что данные, используемые для обучения модели ИИ, являются исчерпывающими, репрезентативными и разнообразными. Курирование данных включает в себя очистку, преобразование и организацию данных, чтобы они были в правильном формате для обучения модели ИИ.
Включая сценарии особых случаев в данные, используемые для обучения, организации могут помочь сделать свои модели ИИ более надежными и способными делать точные прогнозы во всех ситуациях, включая крайние случаи. Это может помочь организациям принимать более обоснованные решения, улучшать свои продукты и услуги и добиваться лучших результатов от своих систем искусственного интеллекта.
Заключение
Один только набор данных может обеспечить успех или провал модели ML. Курирование данных — один из фундаментальных аспектов машинного обучения, и при правильном использовании он может раскрыть огромную мощь. Этот процесс может занять много времени, но он обеспечит калибровку вашего набора данных с целями вашей модели на каждом этапе. Присоединяйтесь к сотням лидеров рынка, которые используют TagX для создания высококачественных обучающих данных.
