Leanann AI, Big Data, agus Machine Learning ar aghaidh le tionchar a imirt ar lucht déanta beartas, gnólachtaí, eolaíocht, tithe meán, agus tionscail éagsúla ar fud an domhain. Tugann tuarascálacha le fios go bhfuil an ráta uchtála domhanda AI faoi láthair 35 2022% i – méadú ollmhór 4% ó 2021. Tuairiscítear go bhfuil 42% breise de chuideachtaí ag fiosrú na buntáistí iomadúla a bhaineann le AI dá ngnó.
Powering an iliomad tionscnamh AI agus Foghlaim Meaisín Is sonraí é réitigh. Ní féidir le AI a bheith ach chomh maith leis na sonraí a chothaíonn an algartam. D’fhéadfadh torthaí ar cháilíocht íseal agus tuar míchruinn a bheith mar thoradh ar shonraí ar cháilíocht íseal.
Cé go bhfuil go leor aird ar fhorbairt réitigh ML agus AI, tá an fheasacht ar cad a cháilíonn mar thacar sonraí cáilíochta in easnamh. San Airteagal seo, déanaimid nascleanúint ar an amlíne de sonraí oiliúna AI ardchaighdeáin agus todhchaí AI a shainaithint trí thuiscint ar bhailiú sonraí agus oiliúint.
Sainmhíniú ar shonraí oiliúna AI
Nuair a bhíonn réiteach ML á thógáil, tá tábhacht le cainníocht agus cáilíocht an tacair sonraí oiliúna. Ní hamháin go n-éilíonn an córas ML líon mór sonraí oiliúna dinimiciúla, neamhchlaonta agus luachmhara, ach tá go leor de dhíth air freisin.
Ach cad é sonraí oiliúna AI?
Is éard atá i sonraí oiliúna AI ná bailiúchán sonraí lipéadaithe a úsáidtear chun an algartam ML a oiliúint chun tuar cruinn a dhéanamh. Déanann an córas ML iarracht patrúin a aithint agus a aithint, caidreamh idir paraiméadair a thuiscint, cinntí riachtanacha a dhéanamh, agus meastóireacht a dhéanamh bunaithe ar na sonraí oiliúna.
Glac mar shampla na ngluaisteán féin-tiomána, mar shampla. Ba cheart go n-áireofaí íomhánna agus físeáin lipéadaithe de charranna, de choisithe, de chomharthaí sráide agus de fheithiclí eile sa tacar sonraí oiliúna do shamhail ML féin-tiomána.
I mbeagán focal, chun cáilíocht an algartam ML a fheabhsú, beidh gá agat le líon mór sonraí oiliúna dea-struchtúrtha, anótáilte agus lipéadaithe.
Tábhacht sonraí oiliúna cáilíochta agus a Éabhlóid
Is iad sonraí oiliúna ardchaighdeáin an príomh-ionchur i bhforbairt aipeanna AI agus ML. Bailítear sonraí ó fhoinsí éagsúla agus cuirtear i láthair iad i bhfoirm neamheagraithe nach bhfuil oiriúnach chun críocha meaisínfhoghlama. Bíonn sonraí oiliúna cáilíochta – lipéadaithe, anótáilte agus clibeáilte – i bhformáid eagraithe i gcónaí – atá oiriúnach d’oiliúint ML.
Déanann sonraí oiliúna cáilíochta níos éasca don chóras ML rudaí a aithint agus iad a rangú de réir gnéithe réamhshocraithe. D’fhéadfadh drochthorthaí samhla a bheith ar an tacar sonraí mura bhfuil an t-aicmiú cruinn.
Na Laethanta Luatha Sonraí Oiliúna AI
In ainneoin go bhfuil AI chun tosaigh sa ghnó agus sa saol taighde faoi láthair, ba é an chéad lá roimh ML a bhí chun tosaigh Faisnéise Saorga bhí an-difriúil.
Bhí na céimeanna tosaigh de shonraí oiliúna AI faoi thiomáint ag ríomhchláraitheoirí daonna a rinne meastóireacht ar aschur na samhla trí rialacha nua a cheapadh go comhsheasmhach a d’fhág go raibh an tsamhail níos éifeachtaí. Sa tréimhse 2000 – 2005, cruthaíodh an chéad mhór-thacar sonraí, agus ba phróiseas an-mhall, ag brath ar acmhainní agus costasach é. Mar thoradh air sin forbraíodh tacair shonraí oiliúna ar scála, agus bhí ról suntasach ag MTurk ó Amazon maidir le dearcadh daoine i leith bailiú sonraí a athrú. Ag an am céanna, tháinig deireadh le lipéadú daonna agus anótáil freisin.
Dhírigh na blianta atá le teacht ar dhaoine nach ríomhchláraitheoirí iad na samhlacha sonraí a chruthú agus a mheas. Faoi láthair, dírítear ar mhúnlaí réamhoilte a fhorbraítear ag úsáid modhanna bailithe sonraí ardoiliúint.
Cainníocht thar cháilíocht
Agus measúnú á dhéanamh ar shláine na dtacar sonraí oiliúna AI ar ais sa lá, dhírigh na heolaithe sonraí air Cainníocht sonraí oiliúna AI thar cháilíocht.
Mar shampla, bhí míthuiscint choitianta ann go dtugann bunachair shonraí mhóra torthaí cruinne. Creideadh gur tháscaire maith ar luach na sonraí é líon ollmhór na sonraí. Níl sa chainníocht ach ceann amháin de na príomhfhachtóirí a chinneann luach an tacair sonraí – aithníodh ról cháilíocht na sonraí.
An fheasacht go cáilíocht na sonraí ag brath ar iomláine sonraí, iontaofacht, bailíocht, infhaighteacht agus tráthúlacht méadaithe. Níos tábhachtaí fós, chinntigh oiriúnacht sonraí don tionscadal cáilíocht na sonraí a bailíodh.
Teorainneacha ar chórais luath-AI mar gheall ar dhrochshonraí oiliúna
Bhí drochshonraí oiliúna, mar aon le heaspa ardchórais ríomhaireachta, ar cheann de na cúiseanna le roinnt geallúintí nár comhlíonadh maidir le córais luath-AI.
Mar gheall ar an easpa sonraí oiliúna cáilíochta, níorbh fhéidir le réitigh ML patrúin amhairc a chuir stop le forbairt taighde néarach a aithint go cruinn. Cé gur aithin go leor taighdeoirí an gealltanas maidir le haithint teanga labhartha, ní fhéadfadh taighde ná forbairt uirlisí aitheantais cainte a theacht chun cinn mar gheall ar an easpa tacar sonraí cainte. Constaic mhór eile maidir le huirlisí AI ardleibhéil a fhorbairt ná easpa cumais ríomhaireachta agus stórála na ríomhairí.
An tAistriú go Sonraí Oiliúna Cáilíochta
Bhí athrú suntasach ar an bhfeasacht go bhfuil tábhacht le cáilíocht an tacair sonraí. Le go ndéanfaidh an córas ML aithris chruinn ar fhaisnéis dhaonna agus ar chumais cinnteoireachta, caithfidh sé a bheith rathúil ar shonraí oiliúna ard-toirte agus ardchaighdeáin.
Smaoinigh ar do shonraí ML mar shuirbhé - dá mó an sampla sonraí méid, is amhlaidh is fearr an tuar. Mura n-áirítear na hathróga go léir sna sonraí samplacha, b’fhéidir nach n-aithníonn sé patrúin nó nach dtabharfaidh sé tátail mhíchruinn.
Dul chun cinn i dteicneolaíocht AI agus an gá atá le sonraí oiliúna níos fearr
Tá an dul chun cinn sa teicneolaíocht AI ag méadú an gá atá le sonraí oiliúna cáilíochta.Mar gheall ar an tuiscint go méadaíonn sonraí oiliúna níos fearr an seans go mbeadh samhlacha iontaofa ML ann ba chúis le modheolaíochtaí bailithe sonraí, anótáil agus lipéadaithe níos fearr. Bhí tionchar díreach ag cáilíocht agus ábharthacht na sonraí ar cháilíocht na samhla AI.
Tá an dul chun cinn sa teicneolaíocht AI ag méadú an gá atá le sonraí oiliúna cáilíochta.Fócas méadaithe ar cháilíocht agus cruinneas sonraí
Le go dtosóidh an tsamhail ML ar thorthaí cruinne a sholáthar, cuirtear leis na tacair shonraí ardchaighdeáin a théann trí chéimeanna scagtha sonraí atriallacha.
Mar shampla, d'fhéadfadh go mbeadh an duine in ann cine madra ar leith a aithint laistigh de chúpla lá tar éis é a thabhairt isteach sa phór - trí phictiúir, físeáin, nó go pearsanta. Tarraingíonn daoine óna dtaithí agus faisnéis ghaolmhar chun an t-eolas seo a mheabhrú agus a tharraingt suas nuair is gá. Mar sin féin, ní oibríonn sé chomh héasca do Meaisín. Caithfear an meaisín a chothú le híomhánna atá anótáilte agus lipéadaithe go soiléir - na céadta nó na mílte - den phór áirithe sin agus de phórtha eile chun an nasc a dhéanamh.
Déanann samhail AI an toradh a thuar tríd an bhfaisnéis atá oilte a chomhghaolú leis an bhfaisnéis a chuirtear i láthair sa saol fíor. Tá an t-algartam gan úsáid mura bhfuil an fhaisnéis ábhartha san áireamh sna sonraí oiliúna.
Tábhacht sonraí oiliúna éagsúla agus ionadaíocha
Méadaíonn éagsúlacht sonraí méadaithe inniúlacht freisin, laghdaítear an laofacht, agus treisíonn sé ionadaíocht chothrom ar gach cás. Má tá an tsamhail AI oilte ag baint úsáide as tacar sonraí aonchineálach, is féidir leat a bheith cinnte nach n-oibreoidh an feidhmchlár nua ach chun críche ar leith agus go bhfreastalóidh sé ar dhaonra ar leith.D’fhéadfadh tacar sonraí a bheith claonta i dtreo daonra, cine, inscne, rogha agus tuairimí intleachtúla ar leith, rud a d’fhéadfadh múnla míchruinn a bheith mar thoradh air.
Tá sé tábhachtach a áirithiú go bhfuil sreabhadh an phróisis bailithe sonraí ina iomláine, lena n-áirítear roghnú an chomhthiomsaithe ábhar, coimeád, anótáil agus lipéadú, éagsúil go leor, cothrom agus ionadaíoch don daonra.
Méadaíonn éagsúlacht sonraí méadaithe inniúlacht freisin, laghdaítear an laofacht, agus treisíonn sé ionadaíocht chothrom ar gach cás. Má tá an tsamhail AI oilte ag baint úsáide as tacar sonraí aonchineálach, is féidir leat a bheith cinnte nach n-oibreoidh an feidhmchlár nua ach chun críche ar leith agus go bhfreastalóidh sé ar dhaonra ar leith.Todhchaí Sonraí Oiliúna AI
Tá rathúlacht na samhlacha AI sa todhchaí ag brath ar cháilíocht agus ar chainníocht na sonraí oiliúna a úsáidtear chun na halgartaim ML a oiliúint. Tá sé ríthábhachtach a aithint go bhfuil an gaol seo idir cáilíocht agus cainníocht sonraí tasc-shonrach agus nach bhfuil aon fhreagra cinnte aige.
I ndeireadh na dála, sainítear leordhóthanacht tacair sonraí oiliúna trína chumas feidhmiú go hiontaofa go maith chun na críche ar tógadh é.
Dul chun cinn i dteicnící bailithe sonraí agus nótaí
Ós rud é go bhfuil ML íogair do na sonraí cothaithe, tá sé ríthábhachtach polasaithe bailithe sonraí agus nótaí a chuíchóiriú. Cuireann earráidí i mbailiú sonraí, coimeád, mífhaisnéis, tomhais neamhiomlána, ábhar míchruinn, dúbailt sonraí, agus tomhais earráideacha le cáilíocht sonraí neamhleor.
Tá bailiú sonraí uathoibrithe trí mhianadóireacht sonraí, scríobadh gréasáin, agus eastóscadh sonraí ag réiteach an bhealaigh do ghiniúint sonraí níos tapúla. Ina theannta sin, feidhmíonn tacair shonraí réamhphacáistithe mar theicníc bailithe sonraí mear-shocrú.
Modh eile chun sonraí a bhailiú is ea an sluafhoinsiú. Cé nach féidir fírinneacht na sonraí a dhearbhú, is uirlis iontach é chun íomhá poiblí a bhailiú. Ar deireadh, speisialaithe bailiú sonraí soláthraíonn saineolaithe sonraí a fuarthas chun críocha sonracha freisin.
Béim níos mó ar chúinsí eiticiúla i sonraí oiliúna
Leis an dul chun cinn gasta in AI, tá roinnt saincheisteanna eiticiúla tagtha chun cinn, go háirithe maidir le bailiú sonraí oiliúna. I measc roinnt breithnithe eitice maidir le bailiú sonraí oiliúna tá toiliú feasach, trédhearcacht, claonadh agus príobháideacht sonraí.Ós rud é go n-áirítear sna sonraí anois gach rud ó íomhánna aghaidhe, méarloirg, taifeadtaí gutha, agus sonraí bithmhéadracha ríthábhachtacha eile, tá sé ag éirí ríthábhachtach cloí le cleachtais dhlíthiúla agus eiticiúla chun cásanna dlí costasacha agus damáiste don chlú a sheachaint.
An poitéinseal do shonraí oiliúna ar chaighdeán níos fearr fós sa todhchaí
Tá poitéinseal ollmhór ann do sonraí oiliúna ar ardchaighdeán agus éagsúil sa todhchaí. A bhuíochas leis an bhfeasacht ar cháilíocht sonraí agus infhaighteacht na soláthraithe sonraí a fhreastalaíonn ar éilimh cháilíochta réitigh AI.
Tá soláthraithe sonraí reatha inniúil ar theicneolaíochtaí ceannródaíocha a úsáid chun cainníochtaí ollmhóra tacair shonraí éagsúla a aimsiú go heiticiúil agus go dlíthiúil. Tá foirne intí acu freisin chun na sonraí atá saincheaptha do thionscadail ML éagsúla a lipéadú, a anótáil agus a chur i láthair.
Leis an dul chun cinn gasta in AI, tá roinnt saincheisteanna eiticiúla tagtha chun cinn, go háirithe maidir le bailiú sonraí oiliúna. I measc roinnt breithnithe eitice maidir le bailiú sonraí oiliúna tá toiliú feasach, trédhearcacht, claonadh agus príobháideacht sonraí.Conclúid
Tá sé tábhachtach dul i gcomhpháirtíocht le díoltóirí iontaofa a bhfuil tuiscint ghéar acu ar shonraí agus ar cháilíocht chun samhlacha AI ard-deireadh a fhorbairt. Is é Shaip an príomh-chuideachta nótaí atá inniúil ar réitigh sonraí saincheaptha a sholáthar a chomhlíonann riachtanais agus spriocanna do thionscadail AI. Comhpháirtíocht a dhéanamh linn agus iniúchadh a dhéanamh ar na hinniúlachtaí, an tiomantas agus an comhoibriú a chuirimid ar fáil.
