AI のゴールデン データセットとは、AI システムをトレーニングするために取得できる最も純粋で最高品質のデータセットを指します。データセットの最高水準であるゴールデン データセットは、「グラウンド トゥルース データセット」と呼ばれることが多く、AI システムのベンチマークを提供します。
「ゴールデン データセット」という用語が人気になった理由は、AI ブームです。ご存知のとおり、AI モデルの精度はデータの品質に大きく依存します。確かに、大量のデータがありますが、そのほとんどは使用できず、クリーニングせずに AI モデルのトレーニングに使用することはできません。
ここから、組織は、非常に正確でクリーンで、モデルのトレーニングのベンチマークと見なすことができるデータセットの作成に取り組み始めました。ここから、ゴールデン データセットが生まれました。
AI と機械学習にとってゴールデン データセットが不可欠なのはなぜですか?
AI と ML でゴールデン データセットを使用すると、多くの利点があります。その中でも最も大きな利点は、正確性と信頼性です。優れたデータがあれば、高品質のモデルをトレーニングできるため、予測を正しく行うことができ、より正確な決定を下すことができます。
これは、ゴールデンデータセットがエラーとバイアスを最小限に抑え、結果の信頼性を高めることができるためです。ゴールデンデータセットは、モデルのパフォーマンスをベンチマークするために使用されます。これにより、さまざまなアルゴリズムやアプローチを評価および比較しながら、異なるモデルを比較して客観性を高めることができます。
ゴールデン データセットは、エラー分析中に参照として使用できます。モデルが発生させるエラーの種類を理解するのに役立ち、対象を絞った改善の方向性を示します。
AI と ML の発展に伴い、それらに関連する規則や規制も政府やその他の関連当局によって見直されています。ゴールデン データセットは、AI と ML のモデルやその他の成果物が規制に準拠していることを保証するための義務となる可能性が非常に高いです。
AIの精度を高めるゴールデンデータセットの主な特徴
- 位置精度： データは常に正確で、エラーがないものである必要があります。データセット内のすべてのデータ エントリは、信頼できるソースから取得または検証されている必要があります。
- 一貫性： データは、不一致によってモデルが混乱する可能性がないように整理する必要があります。したがって、データの構造と形式は統一されている必要があります。
- 完全： データセットは、徹底的なモデルトレーニングの側面をカバーするために、問題ドメインのすべての領域を記述する必要があります。
- 適時性： 情報は最新のもので、それが表すドメインの現在の状態を反映している必要があります。古い情報は、主題によっては部分的にまたは誤っている可能性があります。
- バイアスフリー: ゴールデン データセットを生成する際には、モデルの予測を歪める可能性のあるバイアスを排除するか、少なくとも軽減するように努める必要があります。
AI 向けゴールデン データセットを作成するためのステップバイステップ ガイド
ゴールデン データセットを作成するのは簡単な作業ではありません。ほとんどの場合、これには主題専門家 (SME) のサポートと入力が必要です。
ゴールデン データセットの作成は難しいため、一部の AI チームは、正確で自動化された評価のためにゴールデン データセットを作成できる自動化ツールのサポートを使用する傾向があります。
場合によっては、自動生成されたシルバー データセットを使用して、LLM の開発と初期取得をガイドできます。
生成ツールを使用せずにゴールド データセットを作成する主な手順を次に示します。
データ収集
多様性、正確性、包括的な表現を確保するために、さまざまな地域、民族、人口統計グループからの信頼性の高いソースからデータを収集します。したがって、収集されたデータは、有益で偏りのないデータセットの作成に役立ちます。
データのクリーニング
すべてのエラー、重複レコード、無関係な情報を消去します。形式を正規化し、結果が均一になるようにします。
注釈とラベル付け
注釈とラベル付けは慎重に行う必要があります。情報が正確であることを確認するために、ドメインの専門家に相談する必要があります。
検証
正確性と信頼性については、複数のソースから相互チェックする必要があります。
メンテナンス
関連性を保つために定期的に更新する必要があります。品質を維持するには、継続的な検証とクリーニングが必要です。
AI システム向けゴールデン データセットの構築における主な課題
ゴールデン データセットを開発する場合、そのプロセスには複数の課題が伴います。ゴールデン データセットを開発するために乗り越えなければならない最も重要な課題のいくつかを以下に示します。
リソース集約型
ゴールデン データセットの作成は時間のかかるプロセスであり、ドメインの専門知識や計算能力など、大量のリソースが必要です。
進化するドメイン
急速に進化するドメインでは、データセットの維持が問題になる可能性があります。
バイアス
データセットは偏りのないものでなければならず、そのためには慎重な選択と継続的な監視が必要です。たとえば、皮膚がんを検出するヘルスケア モデルは、先進国の病院のデータに大きく依存している可能性があり、白人患者の過剰代表につながります。その結果、過少代表と地理的偏りが生じ、白人以外の個人に対するモデルの精度が低下します。
データプライバシー
個人データの使用には、プライバシーを尊重し、GDPR や CCPA などの規制を遵守するための強力な対策が必要です。これらの規制を遵守することで、組織/作成者のデータ主体に対する信頼が高まり、法的および倫理的な問題が排除されます。さらに、強力なデータ プライバシー対策により、個人や組織に深刻な悪影響を及ぼす可能性のある違反や誤用の可能性が軽減されます。
Shaip はどのようにしてゴールデン データセットの開発を支援できるのでしょうか?
問題がある場合、その分野の専門家に相談するのが最も効率的な決定であり、データに関しては、Shaip 氏がその分野の専門家です。
Shaipはあなたに提供できる さまざまなドメインのデータセットこれには、ヘルスケア、音声、コンピューター ビジョンなど、ゴールデン データセットの作成に不可欠なものが含まれます。これらのデータセットは倫理的に収集され、注釈が付けられているため、プライバシーや法的な問題に巻き込まれることはありません。
先ほども述べたように、構築するには専門家が必要です。私たちはあなたにそれを提供することができます 専門家の指導 これにより、ゴールデン データセットを開発するプロセス全体を支援し、これらのデータセットが業界の標準と規制に準拠していることが保証されます。
