Jeder kennt und versteht den enormen Umfang des sich entwickelnden KI-Marktes. Aus diesem Grund sind Unternehmen heute bestrebt, ihre Apps in KI zu entwickeln und die Vorteile zu nutzen. Die meisten Menschen verstehen jedoch die Technologie hinter KI-Modellen nicht. Es erfordert die Erstellung komplexer Algorithmen, die Tausende von trainierten Datensätzen verwenden, um eine erfolgreiche KI-App zu erstellen.
Die Notwendigkeit, die richtigen KI-Trainingsdaten zum Erstellen von KI-Apps zu verwenden, wird immer noch unterschätzt. Unternehmer halten die Entwicklung von KI-Trainingsdaten oft für eine leichte Aufgabe. Leider ist es schwierig und zeitaufwändig, relevante KI-Trainingsdaten für jedes KI-Modell zu finden. Im Allgemeinen umfasst der Prozess der Erfassung und Auswertung der richtigen KI-Trainingsdaten vier Schritte:
Definieren der Daten
Es definiert normalerweise die Art der Daten, die Sie in Ihre KI-Anwendung oder Ihr Modell eingeben möchten.
Bereinigen der Daten
Es ist der Prozess, unnötige Daten zu entfernen und zu dem Schluss zu kommen, ob mehr Daten erforderlich sind?
Sammeln der Daten
Dies sind die tatsächlichen Daten, die Sie manuell oder programmgesteuert für Ihre KI-Anwendung sammeln.
Beschriften der Daten
Schließlich werden die gesammelten Daten gekennzeichnet, um sie dem KI-Modell während der Trainingsphase genau zuzuführen.
KI-Trainingsdaten sind entscheidend für eine genaue und erfolgreiche KI-Anwendung. Ohne die richtigen Qualitätstrainingsdaten führt das entwickelte KI-Programm zu falschen und ungenauen Ergebnissen, was schließlich zum Versagen des Modells führt. Daher ist es notwendig, die Verwendung von Daten schlechter Qualität für Ihre Programme zu vermeiden, da dies dazu führen kann
- Höherer Wartungsbedarf und höhere Kosten.
- Ungenaue, langsame oder irrelevante Ergebnisse Ihres trainierten KI-Modells.
- Schlechte Glaubwürdigkeit für Ihr Produkt.
- Höhere Verschwendung von finanziellen Ressourcen.
Zu berücksichtigende Faktoren bei der Auswertung von Trainingsdaten
Das Training Ihres KI-Modells mit schlechten Daten ist sicherlich eine schlechte Idee. Die Frage ist jedoch, wie man die schlechten und richtigen KI-Trainingsdaten bewertet. Verschiedene Faktoren können dabei helfen, die richtigen und falschen Daten für Ihre KI-Anwendung zu identifizieren. Hier sind einige dieser Faktoren:
Datenqualität und Genauigkeit
In erster Linie sollte der Qualität der Daten, die Sie zum Trainieren des Modells verwenden würden, höchste Bedeutung beigemessen werden. Die Verwendung schlechter Daten zum Trainieren des Algorithmus führt zu Datenkaskaden (minderwertige Effekte in der Entwicklungspipeline) und zu Ungenauigkeiten in den Ergebnissen. Verwenden Sie daher immer qualitativ hochwertige Daten, die identifiziert werden können- Erhobene, gespeicherte und verantwortungsvoll genutzte Daten.
- Daten, die genaue Ergebnisse liefern.
- Wiederverwendbare Daten für ähnliche Anwendungen.
- Empirische und selbsterklärende Daten.
Vertreter der Daten
Es ist eine bekannte Tatsache, dass ein Datensatz niemals absolut sein kann. Wir müssen jedoch darauf abzielen, vielfältige KI-Daten zu entwickeln, die mühelos präzise Ergebnisse vorhersagen und liefern können. Wenn beispielsweise ein KI-Modell erstellt wird, um die Gesichter von Menschen zu identifizieren, sollte es mit einer beträchtlichen Menge unterschiedlicher Daten gefüttert werden, die genaue Ergebnisse liefern können. Die Daten müssen alle von den Benutzern bereitgestellten Klassifikationen darstellen.
Vielfalt und Ausgewogenheit in den Daten
Ihre Datensätze müssen die richtige Balance in der Menge der eingespeisten Daten halten. Die für das Programm bereitgestellten Daten müssen vielfältig sein und aus verschiedenen Regionen stammen, von Männern und Frauen, die unterschiedliche Sprachen und Dialekte sprechen, die verschiedenen Gemeinschaften, Einkommensniveaus usw. angehören. Das Nicht-Hinzufügen unterschiedlicher Daten führt normalerweise zu einer Überanpassung oder Unteranpassung Ihres Trainingssets .Das bedeutet, dass das KI-Modell entweder zu spezifisch wird oder keine gute Leistung erbringen kann, wenn es mit neuen Daten versorgt wird. Stellen Sie daher immer sicher, dass Sie mit Ihrem Team konzeptionelle Diskussionen mit Beispielen zum Programm führen, um die erforderlichen Ergebnisse zu erzielen.
Bezug zur anstehenden Aufgabe
Stellen Sie schließlich sicher, dass die Daten für Ihr KI-Programm relevant sind, um gute Trainingsdaten zu erhalten. Sie müssen nur Daten sammeln, die direkt oder indirekt mit Ihrer aktuellen Aufgabe zusammenhängen. Das Sammeln unnötiger Daten mit geringer Anwendungsrelevanz kann zu Ineffizienzen in Ihrer Anwendung führen.
In erster Linie sollte der Qualität der Daten, die Sie zum Trainieren des Modells verwenden würden, höchste Bedeutung beigemessen werden. Die Verwendung schlechter Daten zum Trainieren des Algorithmus führt zu Datenkaskaden (minderwertige Effekte in der Entwicklungspipeline) und zu Ungenauigkeiten in den Ergebnissen. Verwenden Sie daher immer qualitativ hochwertige Daten, die identifiziert werden können
Ihre Datensätze müssen die richtige Balance in der Menge der eingespeisten Daten halten. Die für das Programm bereitgestellten Daten müssen vielfältig sein und aus verschiedenen Regionen stammen, von Männern und Frauen, die unterschiedliche Sprachen und Dialekte sprechen, die verschiedenen Gemeinschaften, Einkommensniveaus usw. angehören. Das Nicht-Hinzufügen unterschiedlicher Daten führt normalerweise zu einer Überanpassung oder Unteranpassung Ihres Trainingssets .
Stellen Sie schließlich sicher, dass die Daten für Ihr KI-Programm relevant sind, um gute Trainingsdaten zu erhalten. Sie müssen nur Daten sammeln, die direkt oder indirekt mit Ihrer aktuellen Aufgabe zusammenhängen. Das Sammeln unnötiger Daten mit geringer Anwendungsrelevanz kann zu Ineffizienzen in Ihrer Anwendung führen.
[Lesen Sie auch: Was sind Trainingsdaten beim maschinellen Lernen?]
Methoden zur Auswertung von Trainingsdaten
Um die richtige Datenauswahl für Ihr KI-Programm zu treffen, müssen Sie die richtigen KI-Trainingsdaten auswerten. Dies kann durch erfolgen
- Identifizieren hochwertiger Daten mit erhöhter Genauigkeit:
Um qualitativ hochwertige Daten zu identifizieren, müssen Sie sicherstellen, dass die bereitgestellten Inhalte für den Anwendungskontext relevant sind. Darüber hinaus müssen Sie herausfinden, ob die gesammelten Daten redundant und gültig sind. Es gibt verschiedene Standard-Qualitätstests, denen die Daten unterzogen werden können, wie z. B. Cronbachs Alpha-Test, Gold-Set-Methode usw., die Ihnen Daten von guter Qualität liefern können. - Nutzen Sie Tools zur Bewertung von Datenrepräsentanten und Diversität
Wie oben erwähnt, ist die Vielfalt Ihrer Daten der Schlüssel zum Erreichen der erforderlichen Genauigkeit in Ihrem Datenmodell. Es gibt Tools, die detaillierte Projektionen erstellen und Datenergebnisse auf mehrdimensionaler Ebene verfolgen können. Auf diese Weise können Sie feststellen, ob Ihr KI-Modell zwischen verschiedenen Datensätzen unterscheiden und die richtigen Ergebnisse liefern kann. - Bewerten Sie die Relevanz von Trainingsdaten
Trainingsdaten dürfen nur Attribute enthalten, die Ihrem KI-Modell aussagekräftige Informationen liefern. Um die richtige Datenauswahl sicherzustellen, erstellen Sie eine Liste mit wesentlichen Attributen, die Ihr KI-Modell verstehen sollte. Machen Sie das Modell mit diesen Datensätzen vertraut und fügen Sie diese spezifischen Datensätze Ihrer Datenbibliothek hinzu.
Wie wählen Sie die richtigen Trainingsdaten für Ihr KI-Modell aus?
Es ist offensichtlich, dass Daten beim Training Ihrer KI-Modelle an erster Stelle stehen. Wir haben zu Beginn des Blogs darüber gesprochen, wie Sie die richtigen KI-Trainingsdaten für Ihre Programme finden. Werfen wir einen Blick auf sie:
- Datendefinition: Der erste Schritt besteht darin, die Art der Daten zu definieren, die Sie für Ihr Programm benötigen. Es trennt alle anderen Datenoptionen und leitet Sie in eine einzige Richtung.
- Datenerfassung: Als nächstes sammeln Sie die Daten, nach denen Sie suchen, und erstellen daraus mehrere Datensätze, die für Ihre Anforderungen relevant sind.
- Datenreinigung: Dann werden die Daten gründlich bereinigt, was Verfahren wie das Prüfen auf Duplikate, das Entfernen von Ausreißern, das Beheben struktureller Fehler und das Prüfen auf fehlende Datenlücken umfasst.
- Datenbeschriftung: Schließlich werden die für Ihr KI-Modell nützlichen Daten richtig gekennzeichnet. Die Kennzeichnung reduziert das Risiko von Fehlinterpretationen und sorgt für eine bessere Genauigkeit des KI-Trainingsmodells.
Abgesehen von diesen Praktiken müssen Sie beim Umgang mit begrenzten oder voreingenommenen Trainingsdaten einige Überlegungen anstellen. Voreingenommene Daten sind KI-generierte Ergebnisse, die auf fehlerhaften Annahmen basieren, die falsch sind. Es gibt Möglichkeiten wie Datenerweiterung und Datenauszeichnung, die unglaublich hilfreich sind, um Verzerrungen zu reduzieren. Diese Techniken dienen der Regularisierung der Daten, indem leicht modifizierte Kopien vorhandener Daten hinzugefügt und die Vielfalt der Datensätze verbessert werden.
[Lesen Sie auch: Wie groß ist die optimale Menge an Trainingsdaten, die Sie für ein KI-Projekt benötigen??]
Zusammenfassung
KI-Trainingsdaten sind der wichtigste Aspekt einer erfolgreichen KI-Anwendung. Aus diesem Grund muss ihm bei der Entwicklung Ihres KI-Programms höchste Bedeutung beigemessen werden. Mit den richtigen KI-Trainingsdaten stellen Sie sicher, dass Ihr Programm viele unterschiedliche Eingaben verarbeiten und dennoch die richtigen Ergebnisse erzielen kann. Wenden Sie sich an unser Shaip-Team, um mehr über KI-Trainingsdaten zu erfahren und hochwertige KI-Daten für Ihre Programme zu erstellen.
