Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Wengi hufikiria roboti kama zile za filamu za kisayansi zinazoiga au hata kupita akili ya binadamu wanaposikia maneno akili ya bandia, kujifunza kwa kina na kujifunza kwa mashine.
Wengine wanafikiri kwamba vifaa hivi huchukua tu habari na kujifunza kutoka kwayo peke yao. Vema… Ni udanganyifu kidogo. Uwekaji lebo ya data ni njia inayotumiwa kufunza kompyuta kuwa "smart," kwa kuwa zina uwezo mdogo bila maagizo ya kibinadamu.
Ili kuzoeza kompyuta kutenda "kiustadi," tunaingiza data kwa njia mbalimbali na kuifundisha mikakati mbalimbali kwa usaidizi wa kuweka lebo data.
Seti za data lazima zifafanuliwe au kuwekewa lebo na vibali vingi vya habari sawa na sehemu ya sayansi ya uwekaji lebo ya data.
Juhudi na kujitolea kuweka katika bidhaa ya mwisho ni ya kusifiwa, hata inaposhangaza na kurahisisha maisha yetu ya kila siku.
Pata maelezo kuhusu uwekaji lebo wa data katika makala haya ili upate maelezo kuhusu ni nini, jinsi inavyofanya kazi, aina tofauti za uwekaji lebo za data, vikwazo na mengine mengi.
Kwa hivyo, Kuweka Data ni nini?
In mashine kujifunza, kaliba na asili ya data ya ingizo huamuru kaliba na asili ya matokeo. Usahihi wa muundo wako wa AI unaimarishwa na kiwango cha data inayotumika kuifunza.
Kwa maneno mengine, uwekaji lebo ya data ni kitendo cha kuweka lebo au kubainisha seti tofauti za data zisizo na muundo au muundo ili kufundisha kompyuta kutambua tofauti na ruwaza kati yao.
Kielelezo kitakusaidia kuelewa hili. Ni muhimu kuweka alama kwenye kila taa nyekundu katika picha mbalimbali ili kompyuta ijifunze kuwa taa nyekundu ni ishara ya kusitisha.
Kwa msingi wa hii, AI inakuza algorithm ambayo, katika kila hali, itatafsiri taa nyekundu kama ishara ya kuacha. Kielelezo kingine ni uwezo wa kuainisha hifadhidata tofauti chini ya vichwa vya jazz, pop, rock, classical, na zaidi ili kutenganisha aina tofauti za muziki.
Ili kuiweka kwa urahisi, uwekaji lebo katika ujifunzaji wa mashine hurejelea mchakato wa kugundua data isiyo na lebo (kama vile picha, faili za maandishi, video, n.k.) na kuongeza lebo moja au zaidi zinazofaa ili kutoa muktadha ili muundo wa kujifunza mashine ujifunze kutoka. ni.
Lebo zinaweza kusema, kwa mfano, ikiwa x-ray inaonyesha uvimbe au la, ni maneno gani yalisemwa kwenye klipu ya sauti, au ikiwa ni picha ya ndege au gari.
Uwekaji lebo ya data ni muhimu kwa visa vingi vya utumiaji, pamoja na utambuzi wa usemi, maono ya kompyuta, na usindikaji wa lugha asilia.
Uwekaji lebo ya data: Kwa nini ni Muhimu?
Kwanza, mapinduzi ya nne ya viwanda yanajikita katika ujuzi wa mashine za mafunzo. Kama matokeo, ni kati ya maendeleo muhimu zaidi ya programu ya sasa.
Mfumo wako wa kujifunza wa mashine lazima uundwe, ambayo inahusisha kuweka lebo data. Inaweka uwezo wa mfumo. Hakuna mfumo ikiwa data haijawekewa lebo.
Uwezekano wa kuweka lebo kwenye data unadhibitiwa tu na ubunifu wako. Kitendo chochote unachoweza kuweka kwenye mfumo kitajirudia na taarifa mpya.
Kumaanisha kuwa aina, wingi, na anuwai ya data unayoweza kufundisha mfumo itaamua akili na uwezo wake.
Ya pili ni kwamba kazi ya kuweka lebo ya data inakuja kabla ya kazi ya sayansi ya data. Ipasavyo, kuweka lebo ya data ni muhimu kwa sayansi ya data. Hitilafu na makosa katika uwekaji lebo ya data huathiri sayansi ya data. Vinginevyo, kutumia msemo usiofaa, "tupa takataka, takataka."
Tatu, Sanaa ya Uwekaji lebo ya Data inaashiria mabadiliko katika jinsi watu wanavyochukulia maendeleo ya mifumo ya AI. Wakati huo huo tunaboresha muundo wa uwekaji lebo wa data ili kufikia malengo yetu vyema badala ya kujaribu tu kuboresha mbinu za hisabati.
Otomatiki ya kisasa inategemea hii, na ndio kitovu cha Ubadilishaji wa AI unaoendelea sasa. Sasa zaidi ya hapo awali, kazi ya ujuzi inafanywa kwa makini.
Je, uwekaji lebo wa data hufanya kazi vipi?
Mpangilio ufuatao wa mpangilio unafuatwa wakati wa utaratibu wa kuweka lebo data.
Mkusanyiko wa data
Data ndiyo msingi wa jitihada zozote za kujifunza mashine. Hatua ya awali katika uwekaji lebo ya data inajumuisha kukusanya kiasi kinachofaa cha data mbichi katika aina tofauti.
Ukusanyaji wa data unaweza kuchukua mojawapo ya aina mbili: ama unatoka vyanzo vya ndani ambavyo biashara imekuwa ikitumia, au unatoka kwa vyanzo vya nje vinavyoweza kufikiwa na umma.
Kwa kuwa iko katika umbo mbichi, data hii inahitaji kusafishwa na kuchakatwa kabla ya kutengeneza lebo za seti ya data. Mfano huo hufunzwa kwa kutumia data hii iliyosafishwa na iliyochakatwa mapema. Matokeo yatakuwa sahihi zaidi kadri seti ya data ikiwa kubwa na tofauti zaidi.
Data ya maelezo
Kufuatia kusafisha data, wataalamu wa kikoa huchunguza data na kutumia lebo kwa kutumia mbinu kadhaa za kuweka lebo data. Mfano huo una muktadha wa maana ambao unaweza kutumika kama ukweli wa msingi.
Hizi ndizo anuwai ambazo ungependa mtindo kutabiri, kama vile picha.
Uhakikisho wa ubora
Ubora wa data, ambao unapaswa kuaminika, sahihi, na thabiti, ni muhimu kwa mafanikio ya mafunzo ya kielelezo cha ML. Majaribio ya mara kwa mara ya QA lazima yatekelezwe ili kuhakikisha uwekaji lebo huu wa data halisi na sahihi.
Inawezekana kutathmini usahihi wa vidokezo hivi kwa kutumia mbinu za QA kama vile Makubaliano na jaribio la alfa la Cronbach. Usahihi wa matokeo huboreshwa kwa kiasi kikubwa na ukaguzi wa kawaida wa QA.
Mafunzo na mifano ya majaribio
Taratibu zilizotajwa hapo juu zina maana ikiwa data imeangaliwa kwa usahihi. Mbinu hiyo itajaribiwa kwa kujumuisha hifadhidata ambayo haijaundwa ili kuangalia ikiwa inatoa matokeo yanayohitajika.
Mikakati ya kuweka lebo data
Uwekaji lebo ya data ni mchakato mgumu unaohitaji umakini kwa undani. Mbinu inayotumika kufafanua data itatofautiana kulingana na taarifa ya suala, ni data ngapi inapaswa kutambulishwa, jinsi data ilivyo ngumu na mtindo.
Hebu tupitie baadhi ya chaguzi ambazo biashara yako ina, kulingana na rasilimali iliyo nayo na wakati unaopatikana.
Kuweka data ndani ya nyumba
Kama jina linamaanisha, uwekaji lebo wa data wa ndani hufanywa na wataalamu ndani ya kampuni. Unapokuwa na muda wa kutosha, wafanyakazi na rasilimali za kifedha, ndilo chaguo bora zaidi kwa kuwa huhakikisha uwekaji lebo sahihi zaidi. Hata hivyo, huenda polepole.
Utumiaji
Chaguo jingine la kufanya mambo ni kuajiri wafanyakazi huru kwa kazi za kuweka lebo data ambao wanaweza kugunduliwa kwenye soko mbalimbali za kutafuta kazi na kujitegemea kama vile Upwork.
Utoaji huduma nje ni chaguo la haraka la kupata huduma za kuweka lebo data, hata hivyo, ubora unaweza kuathirika, sawa na mbinu ya awali.
Misaada
Unaweza kuingia kama mwombaji na kusambaza kazi mbalimbali za kuweka lebo kwa wakandarasi wanaopatikana kwenye majukwaa maalum ya umati wa watu kama vile Amazon Mitambo Turk (MTurk).
Mbinu, ingawa ni ya haraka na ya bei nafuu, haiwezi kutoa data ya ubora mzuri yenye maelezo.
Kuweka lebo kwa data kiotomatiki.
Utaratibu unaweza kusaidiwa na programu pamoja na kufanywa kwa mikono. Kwa kutumia mbinu inayotumika ya kujifunza, vitambulisho vinaweza kupatikana kiotomatiki na kuongezwa kwenye mkusanyiko wa data wa mafunzo.
Kimsingi, wataalamu wa kibinadamu hutengeneza muundo wa lebo ya AI Auto ili kuashiria data ghafi isiyo na lebo. Kisha wanaamua ikiwa mtindo ulitumia lebo ipasavyo. Wanadamu hurekebisha makosa baada ya kutofaulu na fanya upya algorithm.
Maendeleo ya data ya syntetisk.
Badala ya data ya ulimwengu halisi, data ya syntetisk ni seti ya data iliyo na lebo ambayo ilitengenezwa kwa njia isiyo ya kweli. Inatolewa na algorithms au simuleringar za kompyuta na hutumiwa mara kwa mara treni mifano ya mashine ya kujifunza.
Data ya syntetisk ni jibu bora kwa maswala ya uhaba wa data na anuwai katika muktadha wa taratibu za uwekaji lebo. Uumbaji wa data ya syntetisk kutoka mwanzo hutoa suluhisho.
Uundaji wa mipangilio ya 3D yenye vipengee na inayozunguka muundo lazima uweze kutambuliwa na wasanidi wa seti ya data. Data ya syntetisk kama inavyohitajika kwa mradi inaweza kutolewa.
Changamoto za Uwekaji Data
Inahitaji muda na juhudi zaidi
Mbali na kuwa na changamoto ya kupata kiasi kikubwa cha data (hasa kwa sekta zilizobobea sana kama vile huduma ya afya), kuweka lebo kwa kila kipande cha data kwa mkono ni kazi kubwa na ngumu, na hivyo kuhitaji usaidizi wa waweka lebo za kibinadamu.
Takriban 80% ya muda unaotumika kwenye mradi katika mzunguko mzima wa utayarishaji wa ML hutumika katika utayarishaji wa data, ambayo inajumuisha kuweka lebo.
Uwezekano wa kutofautiana
Mara nyingi, uwekaji lebo mtambuka, ambayo hutokea wakati watu wengi huweka lebo sawa za data, husababisha usahihi zaidi.
Hata hivyo, kwa sababu watu binafsi wakati mwingine wana viwango tofauti vya umahiri, viwango vya uwekaji lebo na lebo zenyewe zinaweza kutofautiana, ambalo ni suala jingine, Inawezekana kwa wachambuzi wawili au zaidi kutokubaliana kwenye baadhi ya lebo.
Kwa mfano, mtaalamu mmoja anaweza kukadiria ukaguzi wa hoteli kuwa unaofaa huku mwingine akiuona kuwa wa kejeli na kuupa ukadiriaji wa chini.
Maarifa ya kikoa
Utahisi umuhimu wa kuajiri waweka lebo walio na maarifa maalum ya tasnia kwa baadhi ya sekta.
Wachambuzi bila ufahamu unaohitajika wa kikoa, kwa mfano, watakuwa na wakati mgumu sana kuweka alama kwenye vipengee wakati wa kuunda programu ya ML kwa sekta ya afya.
Kukabiliana na makosa
Kuweka lebo mwenyewe kunaweza kukabiliwa na makosa ya kibinadamu, bila kujali jinsi waweka lebo wako wanavyo ujuzi na uangalifu. Kwa sababu ya ukweli kwamba wachambuzi mara nyingi hufanya kazi na seti kubwa za data ghafi, hii haiwezi kuepukika.
Hebu wazia mtu akifafanua picha 100,000 zenye hadi vitu 10 tofauti.
Aina za kawaida za Uwekaji Data
Maono ya Kompyuta
Ili kuunda mkusanyiko wako wa data wa mafunzo, lazima kwanza uweke lebo picha, pikseli, au sehemu muhimu, au uweke mpaka unaoambatisha kabisa picha ya dijitali, inayojulikana kama kisanduku cha kufunga, unapounda mfumo wa kuona wa kompyuta.
Picha zinaweza kuainishwa kwa njia mbalimbali, ikijumuisha na maudhui (kile kilicho kwenye picha yenyewe) na ubora (kama vile picha za bidhaa dhidi ya mtindo wa maisha).
Picha pia zinaweza kugawanywa katika sehemu katika kiwango cha pikseli. Muundo wa maono ya kompyuta uliotengenezwa kwa kutumia data hizi za mafunzo unaweza kutumika baadaye kuainisha picha kiotomatiki, kubainisha eneo la vitu, kuangazia maeneo muhimu katika picha, na sehemu za picha.
Usindikaji wa lugha ya asili
Kabla ya kutoa seti yako ya mafunzo ya uchakataji wa lugha asilia, lazima uchague vipande vya maandishi vinavyofaa au uainishe nyenzo kwa lebo zilizobainishwa.
Kwa mfano, unaweza kutaka kutambua mifumo ya usemi, kuainisha nomino sahihi kama vile mahali na watu, na kutambua maandishi katika picha, PDF au midia nyingine. Unaweza pia kutaka kubainisha hisia au dhamira ya blur ya maandishi.
Unda visanduku vya kufunga kuzunguka maandishi katika hifadhidata yako ya mafunzo ili kukamilisha hili, na kisha uandike mwenyewe.
Utambuzi wa herufi macho, kitambulisho cha jina la huluki, na uchanganuzi wa hisia zote hufanywa kwa kutumia miundo ya kuchakata lugha asilia.
Vifaa vya shirikisho
Usindikaji wa sauti hubadilisha aina zote za sauti kuwa muundo uliopangwa ili ziweze kutumika katika kujifunza kwa mashine, ikiwa ni pamoja na matamshi, kelele za wanyama (milio ya milio, miluzi au milio), na sauti za majengo (kioo kilichovunjika, skanning au ving'ora).
Mara nyingi, kabla ya kushughulikia sauti, lazima uibadilishe kwa maandishi. Baada ya hapo, kwa kuainisha na kuongeza lebo kwenye sauti, unaweza kupata maelezo ya kina kuihusu. Wako seti ya data ya mafunzo hii ni sauti iliyoainishwa.
Hitimisho
Kwa kumalizia, kutambua data yako ni sehemu muhimu ya mafunzo ya mtindo wowote wa AI. Shirika linalofanya kazi kwa haraka, hata hivyo, haliwezi kumudu kutumia muda kufanya hivyo kwa mikono kwa sababu linatumia muda mwingi na linatumia nguvu nyingi.
Zaidi ya hayo, ni utaratibu ambao unakabiliwa na usahihi na hauahidi usahihi mkubwa. Sio lazima iwe ngumu sana, ambayo ni habari njema.
Teknolojia za kisasa za kuweka lebo data huwezesha ushirikiano kati ya binadamu na mashine kutoa data sahihi na muhimu kwa aina mbalimbali za programu za kujifunza mashine.
Acha Reply