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建立人工智能学习训练数据策略的有效技巧

    在过程人工智能(AI)系统是渐进的。与市场上的其他产品,服务或系统不同,人工智能模型无法提供即时的使用案例或即时的100%准确结果。随着对相关数据和质量数据的更多处理,结果得到了发展。就像婴儿如何学习说话,或者音乐家如何通过学习前五个大和弦并在其基础上开始学习。成就不是一朝一夕就能释放出来的,而是持续进行培训以追求卓越。
人工智能
 
    因此,如果您正在研究旨在解决现实世界中独特问题或解决组织漏洞的AI模型,则需要确保该模型不断地不断学习,以最终使其达到最佳状态。
 
    训练您的机器学习(ML)模型是构建AI模型的必然任务,而这是大多数公司拒绝谈论的,因为它不像破解TuringTest那样花哨。但是,我们声称,没有正确的训练数据策略,就不可能破解图灵测试。因此,对于那些希望在市场或企业中推出气密性AI产品的人来说,这里有很多关于有效培训数据策略的文章。
 
    这些都是从我们多年来建立和训练ML模型的个人经验中精选出来的。
 
    让我们开始吧。
 
    制定数据培训预算
 
    在估算构建模型所需的时间之前,您需要确定可以花多少钱来训练模型。这将帮助您在以下两个方面变得清晰:
 
    您的模型或愿景所需的数据类型
 
    您需要的培训项目或数据接触点的数量
 
    就像我们之前提到的,AI模型本质上是进化的,这就是为什么在构建ML模型之前要进行周密计划是必须进行仔细计划的原因。有了预算,您可以跟踪愿景的合理性,并在您倾向于偏离原始想法时将其带回。预算编制也至关重要,因为根据您的产品创意,您的数据集可能需要频繁更新(每周,每季度或每月)以进行精确的处理和培训。
 
    理想的数据源和质量
 
    ML模型的性能及其结果的质量取决于两个重要的元素-数据源和数据源的质量。
 
    根据您的AI项目,您可以从公共领域,调查,社交媒体工具,综合数据,获取的数据库等中获取数据。如果这是您为内部或内部组织目的而构建的模型,则数据可能会跨部门和团队孤立。数据工程师必须从团队中获取数据,对其进行排列或排序,将其编译为可以馈送到机器的格式等等。必须将所有数据放在一起并转换为机器可以读取的格式。
 
    现在,让我们谈谈数据质量。大多数情况下,您获取的数据是原始的和非结构化的。这意味着,您的模型在提供数据时将无法理解数据。为了使它们易于理解,需要由专家进行注释。
 
    同样,注释是一项需要标记和标记各种数据元素的任务。整个数据注释过程需要始终保持一致和准确,以防止结果倾斜。
 
    例如,在计算机视觉中,训练数据将是图像或视频。注释者必须识别图像中的每个元素,以了解不同对象和元素之间的差异。这对于确保将其部署在自动驾驶汽车中时的正常工作至关重要。而且,我们甚至还没有开始消除训练数据中的偏差的重要性。
 
    适当的加工技术
 
    仅仅拥有大规模的野心是不够的。如果您的流程,工具和程序的生态系统能够实现您的雄心壮志,那么这将有所帮助。当您需要超高精度的结果并且需要馈送大量数据进行处理时,您需要同样强大的技术堆栈来简化流程并交付结果。那时,您需要更快的机器,更好的技术基础架构,专家数据注释者(或团队),以及更多想要通过ML模型来实现自己的抱负的人。
 
    更多关键数据培训策略
 
    除了我们到目前为止讨论的内容之外,在训练数据时请考虑以下几点:
 
    部署实践和协议以维护数据的完整性以及数据的机密性。您的数据源通常来自用户,政府或公共档案馆或用户生成的数据。在这种情况下,您需要确保始终保持数据机密性。随着法律和法律机构对公司如何出于各种目的处理个人数据的要求越来越具体,这一点变得越来越重要。
 
    格式化您手头的数据以使其一致。如果您有多个数据源,请使用表示数据值的标准格式,并为所有数据集使用该格式。这为我们之前提到的数据一致性提供了条件。
 
    不要不知所措,并继续在数据集之后添加数据集。请遵循记录采样之类的过程,在该过程中,您将删除值不适当,丢失或丢失的数据。属性采样也是减少数据集的另一种方法。这里的重点是质量胜于数量。
 
    将数据分解或分解成碎片也可以帮助机器学习系统更好地执行。拥有一个简单数据集的片段,而不是拥有一个复杂的数据集,以便进行更快的处理。
 
    包起来
 
    虽然所有的技术博客和爱好者都只谈论为您的公司提供AI模型有多酷,但了解制作高效AI系统的背后是什么感觉呢?乏味吧?
 
    这就是为什么最好让像我们这样的数据培训专家来做艰巨的工作,而您则专注于其他任务,例如产品的推广或营销等等。在配备专家的情况下,您还可以确保模型完全气密,并能按照其最初的预期发挥作用。

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