我們都知道，人工智能 (AI) 模塊的性能完全取決於訓練階段提供的數據集的質量。 然而，它們通常是在膚淺的層面上討論的。 大多數在線資源都說明了為什麼高質量數據採集對於您的 AI 訓練數據階段至關重要，但在區分質量與數據不足的知識方面存在差距。
當您深入研究數據集時，您會注意到大量經常被忽視的錯綜複雜和微妙之處。 我們決定闡明這些鮮為人知的話題。 閱讀本文後，您將對您在數據收集過程中所犯的一些錯誤以及優化 AI 訓練數據質量的一些方法有一個清晰的認識。
讓我們開始吧。
人工智能項目剖析
對於初學者來說，AI 或 ML（機器學習）項目是非常系統的。 它是線性的，並且具有可靠的工作流程。
舉個例子，下面是它在一般意義上的樣子：
- 概念證明
- 模型驗證和模型評分
- 算法開發
- AI訓練數據準備
- 模型部署
- 算法訓練
- 部署後優化
統計數據顯示，近 78% 的 AI 項目在進入部署階段之前曾一度停滯不前。 一方面存在重大漏洞、邏輯錯誤或項目管理問題，但也存在導致項目大規模崩潰的細微錯誤和錯誤。 在這篇文章中，我們將探討一些最常見的微妙之處。
數據偏差
數據偏差是自願或非自願引入的因素或要素，這些因素或要素會使結果偏向或反對特定結果。 不幸的是，偏見是 AI 培訓領域的一個令人擔憂的問題。
如果這感覺很複雜，請理解 AI 系統沒有自己的想法。 因此，倫理、道德等抽象概念並不存在。 它們的智能或功能與其設計中使用的邏輯、數學和統計概念一樣。 因此，當人類發展這三者時，顯然會嵌入一些偏見和偏袒。
偏見是一個與人工智能沒有直接聯繫的概念，而是與圍繞它的所有其他事物相關聯。 這意味著它更多地源於人為乾預，並且可以在任何給定時間點引入。 可能是在解決問題以尋求可能的解決方案時，在進行數據收集時，或者在準備好數據並將其引入 AI 模塊時。
我們能完全消除偏見嗎？
消除偏見很複雜。 個人喜好並不完全是非黑即白。 它在灰色地帶茁壯成長，這就是為什麼它也是主觀的。 有偏見，很難指出任何形式的整體公平。 此外，偏見也很難被發現或識別，恰恰是當大腦不由自主地傾向於特定的信念、刻板印像或做法時。
這就是為什麼人工智能專家準備他們的模塊時會考慮潛在的偏見並通過條件和上下文來消除它們。 如果操作正確，結果的偏差可以保持在最低限度。
數據質量
數據質量非常普遍，但是當您深入觀察時，您會發現幾個細微差別的層。 數據質量可以包括以下內容：
- 缺乏估計數據量
- 缺乏相關和上下文數據
- 缺少最近或更新的數據
- 大量無法使用的數據
- 缺乏所需的數據類型——例如，文本而不是圖像和音頻而不是視頻等等
- 偏見
- 限制數據互操作性的條款
- 註釋不佳的數據
- 數據分類不當
近 96% 的 AI 專家都在努力解決數據質量問題，導致優化質量的時間增加，因此機器可以有效地提供最佳結果。
非結構化數據
與完整的同行相比，數據科學家和人工智能專家更多地處理非結構化數據。 結果，他們花費了大量時間來理解非結構化數據並將其編譯為機器可以理解的格式。
非結構化數據是不符合特定格式、模型或結構的任何信息。 它是雜亂無章的和隨機的。 非結構化數據可以是視頻、音頻、圖像、帶有文本的圖像、調查、報告、演示、備忘錄或其他形式的信息。 來自非結構化數據集的最相關見解必須由專家識別和手動註釋。 當您處理非結構化數據時，您有兩個選擇：
- 您花更多時間清理數據
- 接受有偏差的結果
缺乏可信數據標註的中小企業
在我們今天討論的所有因素中，可信的數據註釋是我們可以重要控制的一個微妙之處。 數據註釋是 AI 開發中的一個關鍵階段，它決定了他們應該學習什麼以及如何學習。 註釋不佳或不正確的數據可能會完全扭曲您的結果。 同時，精確註釋的數據可以使您的系統可信且功能強大。
這就是為什麼數據標註應該由具有領域知識的中小企業和退伍軍人來完成。 例如，醫療保健數據應由具有處理該行業數據經驗的專業人員進行註釋。 因此，當該模型部署在挽救生命的情況下時，它的表現達到了預期。 房地產、金融科技電子商務和其他利基領域的產品也是如此。
結束語
所有這些因素都指向一個方向——將 AI 開發作為一個獨立的單元進行冒險是不可取的。 相反，這是一個協作過程，您需要來自各個領域的專家齊心協力推出一個完美的解決方案。
這就是為什麼我們建議與 數據 彙集 和 註解 像 Shaip 這樣的專家可以讓您的產品和解決方案更實用。 我們了解 AI 開發中涉及的微妙之處，並製定有意識的協議和質量檢查以立即消除它們。
