人工智能训练数据的微妙之处以及它们为何会成就或破坏您的项目
我们都知道,人工智能 (AI) 模块的性能完全取决于训练阶段提供的数据集的质量。然而,它们通常是在表面层面上讨论的。大多数在线资源都详细说明了为什么高质量数据采集对于您的 AI 训练数据阶段至关重要,但有一个 […]
来源:Shaip 博客我们都知道,人工智能 (AI) 模块的性能完全取决于训练阶段提供的数据集的质量。然而,它们通常是在表面层面上讨论的。大多数在线资源都详细说明了为什么高质量数据采集对于您的 AI 训练数据阶段至关重要,但在区分质量和数据不足的知识方面存在差距。
当您深入研究数据集时,您会注意到大量经常被忽视的复杂性和微妙之处。我们决定阐明这些较少提及的话题。阅读本文后,您将清楚地了解在数据收集过程中犯的一些错误以及一些可以优化 AI 训练数据质量的方法。
让我们开始吧。
AI 项目的剖析
对于初学者来说,AI 或 ML(机器学习)项目非常系统化。它是线性的,并且具有可靠的工作流程。
举个例子,从一般意义上讲,它看起来是这样的:
- 概念验证模型验证和模型评分算法开发AI训练数据准备模型部署算法训练部署后优化
统计数据显示,近 78% 的 AI 项目在进入部署阶段之前都曾一度停滞不前。一方面存在重大漏洞、逻辑错误或项目管理问题,另一方面也存在导致项目大规模崩溃的细微错误和失误。在这篇文章中,我们将探讨一些最常见的细微之处。
数据偏差
数据偏差是指自愿或非自愿地引入不利于结果的因素或元素。不幸的是,偏差是人工智能训练领域一个令人困扰的问题。