Tha a h-uile Einnseanair ML airson modal AI earbsach agus ceart a leasachadh. Dàta luchd-saidheans a 'caitheamh cha mhòr 80% den ùine aca a’ bileagan agus a’ cur ri dàta. Sin as coireach gu bheil coileanadh a 'mhodail an crochadh air càileachd an dàta a thathar a' cleachdadh airson a thrèanadh.
Leis gu bheil sinn air a bhith a’ frithealadh air feumalachdan pròiseact AI eadar-mheasgte ghnìomhachasan, tha sinn a’ tighinn tarsainn air beagan cheistean a bhios ar teachdaichean gnìomhachais a’ faighneachd dhuinn gu tric no a dh’ fheumas soilleireachd. Mar sin chuir sinn romhainn iomradh deiseil a thoirt seachad air mar a bhios an sgioba eòlach againn a’ leasachadh dàta trèanaidh aig ìre òir gus modalan ML a thrèanadh gu ceart.
Mus stiùir sinn na Ceistean Cumanta, leig dhuinn cuid a chuir sìos bunaitean labeling dàta agus cho cudromach sa tha e.
Dè a th’ ann an Labeling Data?
Is e bileagan dàta an ceum ro-ghiollachd airson bileagan no tagadh dàta, leithid ìomhaighean, claisneachd, no bhidio, gus na modalan ML a chuideachadh agus comas a thoirt dhaibh ro-innse ceart a dhèanamh.
Chan fheum bileagan dàta a bhith cuingealaichte ris a’ chiad ìre de leasachadh modail ionnsachadh inneal ach faodaidh e leantainn air adhart às deidh cleachdadh gus tuilleadh leasachaidh a dhèanamh air cruinneas nan ro-innse.
Cudromachd Labeling Dàta
Le bhith a’ comharrachadh an dàta stèidhichte air clas an nì, tha am modail ML air a thrèanadh gus clasaichean de nithean coltach ris a chomharrachadh - às aonais tagadh dàta - aig àm riochdachaidh.
Tha bileagan dàta na cheum ro-ghiollachd deatamach a chuidicheas le bhith a’ togail modal ceart a thuigeas àrainneachdan fìor san t-saoghal gu h-earbsach. Stòran-dàta air an ainmeachadh gu ceart dèanamh cinnteach à ro-innsean mionaideach agus algorithms àrd-inbhe.
Ceistean cumanta
An seo, mar a chaidh a ghealltainn, tha iomradh deiseil airson a h-uile ceist a dh’ fhaodadh a bhith agad agus an mearachdan as urrainn dhut a sheachnadh aig ìre sam bith den chuairt-beatha leasachaidh.
Ciamar a nì thu ciall den dàta?
Mar ghnìomhachas, is dòcha gu bheil thu air tòrr dàta a chruinneachadh, agus a-nis tha thu airson - an dòchas - prìomh sheallaidhean no fiosrachadh luachmhor a thoirt a-mach às an dàta.
Ach, às aonais tuigse shoilleir air na feumalachdan pròiseict no na h-amasan gnìomhachais agad, cha bhith e comasach dhut feum practaigeach a dhèanamh den dàta trèanaidh. Mar sin na tòisich a’ criathradh tron dàta agad gus pàtrain no brìgh a lorg. An àite sin, rachaibh a-steach le adhbhar cinnteach gus nach lorg thu fuasglaidhean air na duilgheadasan ceàrr.
A bheil an dàta trèanaidh na dheagh riochdachadh den dàta toraidh? Mura h-eil, ciamar a dh’ aithnicheas mi e?
Ged is dòcha nach do bheachdaich thu air, dh’ fhaodadh an dàta leubail air a bheil thu a’ trèanadh do mhodail a bhith gu math eadar-dhealaichte bhon àrainneachd riochdachaidh.
Ciamar a chomharrachadh? Coimhead airson soidhnichean sgeulach. Rinn am modail agad gu math ann an àrainneachd deuchainn agus gu math nas lugha aig àm cinneasachaidh.
Solution?
Cuir fios gu bunait leis na h-eòlaichean gnìomhachais no fearainn gus na dearbh riatanasan a thuigsinn gu ceart.
-
Ciamar a lughdaicheas tu bias?
Is e an aon fhuasgladh air claonadh lasachaidh a bhith for-ghnìomhach ann a bhith a’ cur às do chlaonadh mus tèid an toirt a-steach don mhodail agad.
Dh’ fhaodadh claonadh dàta a bhith ann an cruth sam bith – bho stòran-dàta neo-riochdachail gu cùisean leis na lùban fios-air-ais. Tha e deatamach gun cùm thu thu fhèin ris na leasachaidhean as ùire agus a bhith a’ stèidheachadh inbhean agus frèam pròiseas làidir gus cuir an aghaidh nan diofar chruthan de chlaonadh.
-
Ciamar a bheir mi prìomhachas don phròiseas mothachadh dàta trèanaidh agam?
Is e seo aon de na ceistean as cumanta a gheibh sinn - dè am pàirt den t-seata dàta air am bu chòir dhuinn prìomhachas a thoirt nuair a bhios sinn a’ comharrachadh? Is e ceist dhligheach a th’ ann, gu sònraichte nuair a tha dàta mòr agad. Chan fheum thu an seata gu lèir a chomharrachadh.
Faodaidh tu dòighean adhartach a chleachdadh a chuidicheas tu gus pàirt sònraichte den t-seata dàta agad a thaghadh agus a chruinneachadh gus nach cuir thu a-steach ach an fho-sheata de dhàta a tha a dhìth airson notaichean. San dòigh seo, faodaidh tu am fiosrachadh as cudromaiche a chuir a-steach mu shoirbheachas do mhodail.
-
Ciamar a dh’ obraicheas mi timcheall chùisean air leth?
Dh’ fhaodadh dèiligeadh ri cùisean sònraichte a bhith dùbhlanach dha gach modail ML. Eadhon ged a dh’ fhaodadh am modail obrachadh gu teicnigeach, is dòcha nach lughdaich e an aonta nuair a thig e gu bhith a’ frithealadh do fheumalachdan gnìomhachais.
Ged a dh’ aithnicheas modal lorg carbaid carbadan, is dòcha nach bi e comasach dha eadar-dhealachadh a dhèanamh gu earbsach eadar diofar sheòrsaichean de charbadan. Mar eisimpleir – ag aithneachadh carbadan-eiridinn bho sheòrsan bhanaichean eile. Is ann dìreach nuair as urrainnear a bhith an urra ris a’ mhodail gus modalan sònraichte a chomharrachadh as urrainn don algairim lorg carbaid na còdan sàbhailteachd òrdachadh.Gus cur an aghaidh an dùbhlain seo, le duine-san-lùb tha fios air ais agus ionnsachadh fo stiùir deatamach. Tha am fuasgladh na laighe ann a bhith a’ cleachdadh sgrùdadh coltachd agus sìoladh tron dàta gu lèir gus ìomhaighean coltach ris a chruinneachadh. Le seo, faodaidh tu fòcas a chuir air a bhith a’ comharrachadh a-mhàin an fho-sheata de dh’ ìomhaighean co-chosmhail agus ga leasachadh a’ cleachdadh an dòigh daonna-san-lùb.
-
A bheil bileagan sònraichte ann air am feum mi a bhith mothachail?
Ged is dòcha gu bheil thu air do mhealladh gus an leubail as mionaidiche a thoirt seachad airson na h-ìomhaighean agad, is dòcha nach bi e an-còmhnaidh riatanach no air leth freagarrach. Tha e duilich an ùine agus an cosgais a bheireadh e gus ìre granular de mhion-fhiosrachadh agus mionaideachd a thoirt do gach ìomhaigh.
Thathas a’ moladh a bhith ro-òrdaichte no a bhith ag iarraidh an ìre as àirde de chinnt ann an comharrachadh dàta nuair a tha soilleireachd agad mu na riatanasan modail.
-
Ciamar a bheir thu cunntas air cùisean iomallach?
Thoir cunntas air cùisean iomaill nuair a bhios tu ag ullachadh an ro-innleachd notaichean dàta agad. An toiseach, ge-tà, feumaidh tu tuigsinn gu bheil e do-dhèanta a bhith a 'sùileachadh a h-uile cùis iomaill a dh' fhaodadh tu tighinn tarsainn. An àite sin, faodaidh tu raon caochlaideachd agus ro-innleachd a thaghadh a lorgas cùisean iomaill mar a bhios iad a’ bàrr agus dèiligeadh riutha ann an àm.
-
Dè an dòigh anns an urrainn dhomh mì-chinnt dàta a riaghladh?
Tha mì-chinnt san stòr-dàta gu math cumanta, agus bu chòir fios a bhith agad mar a dhèiligeas tu ris airson notaichean ceart. Mar eisimpleir, dh’ fhaodadh ìomhaigh de ubhal leth-aibidh a bhith air ainmeachadh mar ubhal uaine no ubhal dearg.
Is e an iuchair airson fuasgladh fhaighinn air an leithid de dhìomhaireachd stiùireadh soilleir bhon toiseach. An toiseach, dèan cinnteach gu bheil conaltradh seasmhach eadar an luchd-notaichean agus na h-eòlaichean cuspair. Biodh riaghailt àbhaisteach na àite le bhith a’ dùileachadh a leithid de dh’ ath-thomhas agus a’ mìneachadh inbhean a ghabhas cur an gnìomh air feadh an luchd-obrach.
-
A bheil dòighean sam bith ann gus coileanadh modail àrdachadh ann an cinneasachadh?
Leis gu bheil an àrainneachd deuchainn agus an dàta toraidh eadar-dhealaichte, tha coltas ann gum bi gluasadan ann an coileanadh às deidh beagan ùine. Chan urrainn dhut a bhith an dùil gun ionnsaich modail rudan nach robh e fosgailte dha rè trèanadh.
Feuch ris an dàta deuchainn a chumail ann an co-chòrdadh ris an dàta toraidh caochlaideach. Mar eisimpleir, ath-thrèanadh do mhodail, cuir an sàs labelers daonna, àrdaich an dàta le suidheachaidhean nas cruinne agus nas riochdachail, agus ath-dhearbhadh agus cleachd e ann an cinneasachadh.
-
Cò dha a bhios mi a’ bruidhinn airson mo mhothachadh air feumalachdan dàta trèanaidh?
Tha rudeigin ri bhuannachd aig a h-uile gnìomhachas bho bhith a’ leasachadh mhodalan ML. Chan eil a h-uile buidheann gnìomhachais uidheamaichte le eòlas teignigeach no eòlaiche sgiobaidhean labeling dàta gus dàta amh a thionndadh gu lèirsinn luachmhor. Bu chòir dhut a bhith comasach air a chleachdadh gus buannachd farpaiseach fhaighinn.
Ged a dh’ aithnicheas modal lorg carbaid carbadan, is dòcha nach bi e comasach dha eadar-dhealachadh a dhèanamh gu earbsach eadar diofar sheòrsaichean de charbadan. Mar eisimpleir – ag aithneachadh carbadan-eiridinn bho sheòrsan bhanaichean eile. Is ann dìreach nuair as urrainnear a bhith an urra ris a’ mhodail gus modalan sònraichte a chomharrachadh as urrainn don algairim lorg carbaid na còdan sàbhailteachd òrdachadh.Ged a tha taobhan ann, is dòcha gu bheil thu a’ coimhead airson com-pàirtiche trèanaidh dàta, tha earbsachd, eòlas, agus eòlas cuspair cuid de na trì prìomh phuingean ri chuimhneachadh. Beachdaich orra seo mus tèid thu a-steach airson solaraiche seirbheis treas-phàrtaidh earbsach.
A 'stiùireadh a' chlàr de Is e Shaip solaraichean seirbheis labeling dàta ceart agus earbsach. Bidh sinn a’ cleachdadh mion-sgrùdaidhean adhartach, sgiobaidhean eòlas, agus eòlaichean cuspair airson do bhileag agus do bhileag mothachadh dàta feuman. A bharrachd air an sin, bidh sinn a’ leantainn modh àbhaisteach a chuidich sinn le bhith a’ leasachadh phròiseactan notaichean is bileagan aig àrd ìre airson prìomh ghnìomhachasan.
