4 шага и рекомендации по эффективному обучению ИИ

В настоящее время каждая компания либо использует ИИ, либо инвестирует в его реализацию различными способами для улучшения своего бизнеса. Однако исследования показывают, что значительное количество проектов ИИ не увенчались успехом.

Разработка и внедрение ИИ в вашем бизнесе сопряжены с различными проблемами, которые могут привести к вышеупомянутым результатам.

Обучение — один из самых важных и сложных этапов процесса разработки ИИ, который может определить успех или неудачу проекта. Бизнес-лидеры и разработчики могут следовать определенным практикам, которые помогут оптимизировать процесс обучения.

В этой статье рассматриваются 4 шага и рекомендации, которым разработчики могут следовать при обучении модели AI/ML, чтобы избежать препятствий и обеспечить ее успех.

1. Подготовка данных

Сбор и подготовка данных являются необходимым условием для обучения модели AI/ML. Однако они имеют огромное значение. Следующие рекомендации могут помочь успешно выполнить этот процесс:

1.1 Соберите правильные данные

Первым этапом подготовки данных является сбор фактических данных. Существуют различные методы сбора данных, которые можно использовать в зависимости от масштаба проекта.

Но при сборе данных также возникают различные проблемы, которые необходимо учитывать. Нажмите здесь, чтобы узнать больше о проблемах сбора данных и их решениях.

Лучшие практики сбора данных

Передовой опыт сбора данных включает:

Раннее понимание проблемы и целей проекта AI/ML
Создание конвейеров данных и использование DataOps
Создание механизмов хранения
Определение метода сбора, который лучше всего подходит для вашего проекта
Оценка собранных данных для обеспечения качества
Сбор точных данных для обеспечения релевантности

Статья в тему: Какой университет лучше всего подходит для искусственного интеллекта

Спонсор:

Clickworker является экспертом по сбору данных и может удовлетворить ваши потребности в данных с помощью своей модели краудсорсинга. Он работает с 3,6 миллионами сборщиков данных, которые владеют 45 языками, зарегистрированы и оцениваются на основе их навыков и опыта и работают более чем на 70 целевых рынках.

Вы также можете просмотреть управляемые данными списки служб сбора/сбора данных, чтобы найти вариант, который лучше всего подходит для вашего проекта.

Чтобы получить более глубокие знания о сборе данных, загрузите наш подробный технический документ:

1.2 Точная аннотация данных

После того, как данные собраны, следующим шагом является их аннотирование. Это включает в себя маркировку данных для подготовки их к обучению. Обеспечение качества аннотации имеет первостепенное значение для обеспечения общего качества обучающих данных.

Лучшие методы аннотирования данных зависят от типа аннотируемых данных. Щелкните здесь, чтобы узнать больше об аннотации данных и о том, почему это важно.

2. Начальная подготовка

После сбора данных и аннотирования процесс обучения можно начать с ввода подготовленных данных в модель для выявления любых ошибок, которые могут возникнуть. На начальном этапе обучения рекомендуется избегать переобучения. Переобучение происходит, когда модель становится предвзятой и ограничивается обучающими данными.

Другими словами, вместо того, чтобы учиться на данных, модель запоминает их и не может функционировать, когда в данных есть расхождения. Избежать переобучения можно следующими способами:

Расширение набора обучающих данных
Увеличение данных
Упрощение модели также может помочь избежать переобучения. Иногда сложность модели делает ее переобученной, даже если набор данных большой.

Статья в тему: Как интуиция и эмоции будут представлены в искусственном интеллекте

3. Проверка обучения

После завершения начальной фазы обучения модель может перейти к следующему этапу: проверке. На этапе проверки вы подтвердите свои предположения о производительности ИИ с помощью нового набора данных, называемого набором данных проверки.

Результаты, полученные из нового набора данных, должны быть тщательно проанализированы для выявления любых недостатков. На этом этапе всплывут любые неучтенные переменные или пробелы. Если проблема переобучения присутствует, она также будет видна на этом этапе.

Для проверки модели ИИ можно использовать следующие фреймворки:

3.1 Минимальная структура проверки

Когда набор данных большой, лучше всего работает минимальная структура проверки, поскольку она включает только один проверочный тест.

Рисунок 1. Минимальная структура проверки

3.2 Структура перекрестной проверки

Структура перекрестной проверки аналогична структуре минимальной проверки с той лишь разницей, что модель проверяется несколько раз со случайным набором данных. Эта структура лучше всего подходит для проектов с небольшими наборами данных.

4. Тестирование модели

Это заключительный этап обучения ИИ, когда модель впервые тестируется на реальных данных. Набор тестовых данных, используемый на этом этапе, состоит из неструктурированных данных без меток или тегов.

Если модель хорошо работает с тестовым набором данных и дает точные результаты, она готова к запуску. В противном случае необходимо вернуться к этапу обучения.

Этот цикл повторяется до тех пор, пока из модели AI/ML не будут получены желаемые результаты.

Статья в тему: Как глобальное потепление влияет на динго

дальнейшее чтение

Анализ настроений: как это работает и лучшие практики
5 лучших инструментов анализа настроений с открытым исходным кодом
3 способа применения дата-центрического подхода к разработке ИИ

Если вам нужна помощь в поиске поставщика или у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь нажимать кнопку ниже:

Шехмир Джавид — отраслевой аналитик AIMultiple. Он имеет опыт исследований в области логистики и управления цепочками поставок и любит узнавать об инновационных технологиях и принципах устойчивого развития. Он получил степень магистра в области логистики и управления операциями в Университете Кардиффа в Великобритании и степень бакалавра в области международного делового администрирования в Университете Кардифф Метрополитан в Великобритании.

СВЯЗАННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

4 лучших варианта использования и 2 тематических исследования генерации текста с помощью ИИ

Четыре лучших варианта использования генеративного ИИ в банковской сфере

Интеллектуальная автоматизация , Роботизированная автоматизация процессов (RPA) , НЛП

5 способов, с помощью которых NLP и RPA обеспечивают интеллектуальную автоматизацию

оставьте ответ
ВАШ ЭЛЕКТРОННЫЙ АДРЕС НЕ БУДЕТ ОПУБЛИКОВАН. ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ ПОЛЯ ПОМЕЧЕНЫ *

Комментарий *

ОСТАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ

0 комментариев

Подпишитесь на последние новости и
обновления от наших экспертов

Установив этот флажок, вы подтверждаете, что прочитали и согласны с нашими условиями.

Решения RPA Аннотации данных Process Mining Engine Рекомендации Голосовые боты Все
Для технических пользователей Избранные решения Получить консультацию
Продавцы заявляют о своем продукте Ознакомьтесь с рекомендациями
Инвесторы определяют технологические компании, которые кажутся скрытыми сокровищами, по странам Технологические компании по городам
AIMultiple Mission О карьере Контакты LinkedIn Twitter

Статья в тему: Какое свойство углекислого газа вызывает парниковый эффект?

Предприятия сталкиваются с самым сложным технологическим ландшафтом. Для решения одной проблемы фирмы могут использовать сотни категорий решений с сотнями поставщиков в каждой категории. Мы привносим прозрачность и принятие решений на основе данных в новые технологические закупки предприятий. Используйте наши списки поставщиков или исследовательские статьи, чтобы определить, как такие технологии, как искусственный интеллект, машинное обучение, наука о данных, Интернет вещей, интеллектуальный анализ процессов, RPA и синтетические данные, могут преобразовать ваш бизнес.
Управляемый данными, прозрачный, практический анализ индустрии новых технологий

голоса

Рейтинг статьи