KI-Trainingsdaten

Feinheiten von KI-Trainingsdaten und warum sie Ihr Projekt erfolgreich machen oder brechen

Wir alle wissen, dass die Leistung eines Moduls für künstliche Intelligenz (KI) vollständig von der Qualität der in der Trainingsphase bereitgestellten Datensätze abhängt. Sie werden jedoch meist auf einer oberflächlichen Ebene diskutiert. Die meisten Online-Ressourcen geben an, warum eine qualitativ hochwertige Datenerfassung für Ihre KI-Trainingsdatenphasen unerlässlich ist, aber es gibt eine Wissenslücke, die Qualität von unzureichenden Daten unterscheidet.

Wenn Sie tiefer in Datensätze eintauchen, werden Sie Unmengen von Feinheiten und Feinheiten bemerken, die oft übersehen werden. Wir haben uns entschieden, diese weniger gesprochenen Themen zu beleuchten. Nachdem Sie diesen Artikel gelesen haben, haben Sie eine klare Vorstellung davon, welche Fehler Sie bei der Datenerfassung machen und wie Sie die Qualität Ihrer KI-Trainingsdaten optimieren können.

Lass uns anfangen.

Die Anatomie eines KI-Projekts

Für Uneingeweihte ist ein KI- oder ML-Projekt (Machine Learning) sehr systematisch. Es ist linear und hat einen soliden Workflow.

Die Anatomie eines KI-Projekts Um Ihnen ein Beispiel zu geben, sieht es im Allgemeinen so aus:

  • Konzeptioneller Beweiß
  • Modellvalidierung und Modellbewertung
  • Algorithmenentwicklung
  • Vorbereitung der KI-Trainingsdaten
  • Modellbereitstellung
  • Algorithmenschulung
  • Optimierung nach der Bereitstellung

Statistiken zeigen, dass fast 78 % aller KI-Projekte irgendwann ins Stocken geraten sind, bevor sie die Bereitstellungsphase erreicht haben. Auf der einen Seite gibt es große Schlupflöcher, logische Fehler oder Probleme im Projektmanagement, aber es gibt auch subtile Fehler und Fehler, die zu massiven Ausfällen in Projekten führen. In diesem Beitrag sind wir dabei, einige der gängigsten Feinheiten zu erkunden.

Datenbias

Data Bias ist die freiwillige oder unfreiwillige Einführung von Faktoren oder Elementen, die die Ergebnisse nachteilig auf oder gegen bestimmte Ergebnisse verzerren. Leider ist die Voreingenommenheit im KI-Trainingsbereich ein großes Problem.

Wenn sich dies kompliziert anfühlt, sollten Sie verstehen, dass KI-Systeme keinen eigenen Kopf haben. Abstrakte Konzepte wie Ethik, Moral und mehr existieren also nicht. Sie sind nur so intelligent oder funktional wie die logischen, mathematischen und statistischen Konzepte, die in ihrem Design verwendet werden. Wenn also Menschen diese drei entwickeln, werden offensichtlich einige Vorurteile und Bevorzugung eingebettet sein.

Bias ist ein Konzept, das nicht direkt mit KI verbunden ist, sondern mit allem anderen, was sie umgibt. Das heißt, es stammt mehr von menschlichen Eingriffen und könnte zu jedem Zeitpunkt eingeführt werden. Dies kann sein, wenn ein Problem für wahrscheinliche Lösungen angegangen wird, wenn eine Datensammlung stattfindet oder wenn die Daten aufbereitet und in ein KI-Modul eingeführt werden.

Können wir Vorurteile vollständig eliminieren?

Die Beseitigung von Verzerrungen ist kompliziert. Eine persönliche Präferenz ist nicht ganz schwarz-weiß. Es lebt von der Grauzone und ist deshalb auch subjektiv. Bei Voreingenommenheit ist es schwer, auf ganzheitliche Fairness jeglicher Art hinzuweisen. Außerdem ist eine Voreingenommenheit auch schwer zu erkennen oder zu identifizieren, gerade wenn der Geist unwillkürlich zu bestimmten Überzeugungen, Stereotypen oder Praktiken neigt.

Deshalb bereiten KI-Experten ihre Module unter Berücksichtigung potenzieller Verzerrungen vor und eliminieren sie durch Bedingungen und Kontexte. Bei richtiger Ausführung kann eine Verzerrung der Ergebnisse auf ein Minimum reduziert werden.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Datenqualität

Die Datenqualität ist sehr allgemein gehalten, aber wenn Sie genauer hinschauen, werden Sie mehrere nuancierte Ebenen finden. Die Datenqualität kann Folgendes umfassen:

Datenqualität

  • Fehlende Verfügbarkeit des geschätzten Datenvolumens
  • Fehlen relevanter und kontextbezogener Daten
  • Fehlen aktueller oder aktualisierter Daten
  • Die Fülle an unbrauchbaren Daten
  • Fehlender erforderlicher Datentyp – zum Beispiel Text statt Bilder und Audio statt Videos und mehr
  • Befangenheit
  • Klauseln, die die Dateninteroperabilität einschränken
  • Schlecht kommentierte Daten
  • Unsachgemäße Datenklassifizierung

Fast 96 % der KI-Spezialisten haben mit Problemen mit der Datenqualität zu kämpfen, was zu zusätzlichen Stunden der Optimierung der Qualität führt, damit Maschinen effektiv optimale Ergebnisse liefern können.

Unstrukturierte Daten

Data Scientists und KI-Experten arbeiten mehr mit unstrukturierten Daten als ihre vollständigen Kollegen. Infolgedessen verbringen sie einen erheblichen Teil ihrer Zeit damit, unstrukturierte Daten zu verstehen und in ein für Maschinen verständliches Format zu kompilieren.

Unstrukturierte Daten sind alle Informationen, die nicht einem bestimmten Format, Modell oder Struktur entsprechen. Es ist unorganisiert und zufällig. Unstrukturierte Daten können Video, Audio, Bilder, Bilder mit Text, Umfragen, Berichte, Präsentationen, Memos oder andere Formen von Informationen sein. Die relevantesten Erkenntnisse aus unstrukturierten Datensätzen müssen von einem Spezialisten identifiziert und manuell annotiert werden. Wenn Sie mit unstrukturierten Daten arbeiten, haben Sie zwei Möglichkeiten:

  • Sie verbringen mehr Zeit damit, die Daten zu bereinigen
  • Akzeptieren Sie verzerrte Ergebnisse

Mangel an KMU für glaubwürdige Datenanmerkungen

Von allen Faktoren, die wir heute besprochen haben, ist die glaubwürdige Datenannotation die einzige Feinheit, über die wir maßgebliche Kontrolle haben. Die Datenannotation ist eine entscheidende Phase in der KI-Entwicklung, die vorschreibt, was und wie sie lernen sollen. Schlecht oder falsch kommentierte Daten können Ihre Ergebnisse komplett verzerren. Gleichzeitig können präzise kommentierte Daten Ihre Systeme glaubwürdig und funktionsfähig machen.

Aus diesem Grund sollte die Datenannotation von KMU und Veteranen mit Domänenkenntnissen durchgeführt werden. Beispielsweise sollten Gesundheitsdaten von Fachleuten kommentiert werden, die Erfahrung im Umgang mit Daten aus diesem Sektor haben. Wenn das Modell also in einer lebensrettenden Situation eingesetzt wird, erfüllt es die Erwartungen. Gleiches gilt für Produkte in den Bereichen Immobilien, Fintech eCommerce und anderen Nischenbereichen.

Fazit

All diese Faktoren weisen in eine Richtung – es ist nicht ratsam, sich als eigenständige Einheit in die KI-Entwicklung zu wagen. Stattdessen ist es ein kollaborativer Prozess, bei dem Experten aus allen Bereichen zusammenkommen, um die eine perfekte Lösung einzuführen.

Deshalb empfehlen wir, sich mit in Verbindung zu setzen Datum Sammlung und Anmerkung Experten wie Shaip, um Ihre Produkte und Lösungen funktionaler zu machen. Wir sind uns der Feinheiten der KI-Entwicklung bewusst und verfügen über bewusste Protokolle und Qualitätsprüfungen, um diese sofort zu beseitigen.

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