誰もが、進化する AI 市場の途方もない範囲を知っており、理解しています。 そのため、今日の企業は AI でアプリを開発し、そのメリットを享受したいと考えています。 しかし、ほとんどの人は AI モデルの背後にあるテクノロジーを理解していません。 成功する AI アプリを構築するには、何千ものトレーニング済みデータ セットを使用する複雑なアルゴリズムを作成する必要があります。
AI アプリを構築するために適切な AI トレーニング データを使用する必要性は、まだ過小評価されています。 経営者は、AI トレーニング データの開発を簡単な仕事だと考えることがよくあります。 残念ながら、あらゆる AI モデルに関連する AI トレーニング データを見つけるのは困難であり、時間がかかります。 一般に、適切な AI トレーニング データを取得して評価するプロセスには 4 つのステップが含まれます。
データの定義
通常、AI アプリケーションまたはモデルに入力するデータのタイプを定義します。
データのクリーニング
不要なデータを削除し、さらにデータが必要かどうかを判断するプロセスです。
データの蓄積
これは、AI アプリケーション用に手動またはプログラムで収集した実際のデータです。
データのラベル付け
最後に、収集されたデータは、トレーニング フェーズ中に AI モデルに正確に提供されるようにラベル付けされます。
AI トレーニング データは、正確で成功する AI アプリケーションを作成するために不可欠です。 適切な品質のトレーニング データがなければ、開発された AI プログラムは誤った不正確な結果につながり、最終的にはモデルの失敗につながります。 したがって、プログラムに質の悪いデータを使用しないようにする必要があります。
- メンテナンスの必要性とコストが高くなります。
- トレーニング済みの AI モデルからの不正確、遅い、または無関係な結果。
- あなたの製品の信頼性が低い。
- 財源の浪費の増加。
トレーニング データを評価する際に考慮すべき要因
悪いデータで AI モデルをトレーニングすることは、確かに悪い考えです。 しかし、問題は AI トレーニング データの適切な評価と不適切な評価をどのように行うかです。 さまざまな要因が、AI アプリケーションの正しいデータと間違ったデータを識別するのに役立ちます。 これらの要因のいくつかを次に示します。
データの品質と精度
何よりも、モデルのトレーニングに使用するデータの品質を最も重要視する必要があります。 不正なデータを使用してアルゴリズムをトレーニングすると、データのカスケード (開発パイプラインでの標準以下の影響) と結果の不正確さにつながります。 したがって、次のように識別できる高品質のデータを常に使用してください。- 収集、保存、および責任を持って使用されるデータ。
- 正確な結果を生み出すデータ。
- 同様のアプリケーションで再利用可能なデータ。
- 経験的で自明なデータ。
データの代表者
データセットが決して絶対的なものではないことは既知の事実です。 しかし、簡単に予測して正確な結果を提供できる多様な AI データの開発を目指す必要があります。 たとえば、人の顔を識別するために AI モデルを作成する場合、正確な結果を提供できるように、大量の多様なデータを AI モデルに入力する必要があります。 データは、ユーザーによって提供されたすべての分類を表す必要があります。
データの多様性とバランス
データセットは、供給されるデータの量の適切なバランスを維持する必要があります。 プログラムに提供されるデータは多様であり、さまざまな地域、さまざまな言語や方言を話し、さまざまなコミュニティ、収入レベルなどに属する男性と女性の両方から収集する必要があります。多様なデータを追加しないと、通常、トレーニング セットのオーバーフィッティングまたはアンダーフィッティングにつながります。 .これは、AI モデルが具体的になりすぎるか、新しいデータが提供されたときにうまく機能しないことを意味します。 したがって、必要な結果を得るために、チームでプログラムに関する例を使用して概念的なディスカッションを行うようにしてください。
当面のタスクとの関連性
最後に、適切なトレーニング データを取得するには、データが AI プログラムに関連していることを確認してください。 目の前のタスクに直接的または間接的に関連するデータのみを収集する必要があります。 アプリケーションとの関連性が低い不要なデータを収集すると、アプリケーションの効率が低下する可能性があります。
何よりも、モデルのトレーニングに使用するデータの品質を最も重要視する必要があります。 不正なデータを使用してアルゴリズムをトレーニングすると、データのカスケード (開発パイプラインでの標準以下の影響) と結果の不正確さにつながります。 したがって、次のように識別できる高品質のデータを常に使用してください。
データセットは、供給されるデータの量の適切なバランスを維持する必要があります。 プログラムに提供されるデータは多様であり、さまざまな地域、さまざまな言語や方言を話し、さまざまなコミュニティ、収入レベルなどに属する男性と女性の両方から収集する必要があります。多様なデータを追加しないと、通常、トレーニング セットのオーバーフィッティングまたはアンダーフィッティングにつながります。 .
最後に、適切なトレーニング データを取得するには、データが AI プログラムに関連していることを確認してください。 目の前のタスクに直接的または間接的に関連するデータのみを収集する必要があります。 アプリケーションとの関連性が低い不要なデータを収集すると、アプリケーションの効率が低下する可能性があります。
[また読む： 機械学習におけるトレーニング データとは]
トレーニング データの評価方法
AI プログラムに適したデータを選択するには、適切な AI トレーニング データを評価する必要があります。 これは、
- 精度を高めた高品質データの識別:
高品質のデータを識別するには、提供されたコンテンツがアプリケーションのコンテキストに関連していることを確認する必要があります。 さらに、収集したデータが冗長で有効かどうかを判断する必要があります。 クロンバックのアルファテスト、ゴールドセット法など、データが通過できるさまざまな標準品質テストがあり、高品質のデータを提供できます。 - データの代表と多様性を評価するためのツールを活用する
前述のように、データの多様性は、データ モデルで必要な精度を達成するための鍵です。 詳細な予測を生成し、多次元レベルでデータ結果を追跡できるツールがあります。 これは、AI モデルが多様なデータ セットを区別して適切な出力を提供できるかどうかを識別するのに役立ちます。 - トレーニング データの関連性を評価する
トレーニング データには、AI モデルに意味のある情報を提供する属性のみを含める必要があります。 適切なデータ選択を確実にするために、AI モデルが理解する必要がある重要な属性のリストを作成します。 モデルをそれらのデータ セットに慣れさせ、それらの特定のデータ セットをデータ ライブラリに追加します。
AI モデルに適したトレーニング データを選択する方法
AI モデルをトレーニングする際にデータが最も重要であることは明らかです。 ブログの前半で、プログラムに適した AI トレーニング データを見つける方法について説明しました。 それらを見てみましょう：
- データの定義: 最初のステップは、プログラムに必要なデータのタイプを定義することです。 他のすべてのデータ オプションを分離し、単一の方向に誘導します。
- データ蓄積: 次に、探しているデータを収集し、そこからニーズに関連する複数のデータ セットを作成します。
- データクリーニング: 次に、重複のチェック、異常値の除去、構造エラーの修正、欠落データのギャップのチェックなどのプラクティスを含む、データの完全なクリーニングが行われます。
- データのラベル付け： 最後に、AI モデルに役立つデータが適切にラベル付けされます。 ラベル付けにより、誤解のリスクが軽減され、AI トレーニング モデルの精度が向上します。
これらのプラクティスとは別に、限られたまたは偏ったトレーニング データを扱う場合は、いくつかの考慮事項を考慮する必要があります。 偏ったデータは、誤った誤った仮定に基づいて AI が生成した出力です。 データ拡張やデータ マークアップなど、バイアスを減らすのに非常に役立つ方法があります。 これらの手法は、既存のデータのわずかに変更されたコピーを追加し、データ セットの多様性を向上させることによって、データを正規化するために作成されます。
[また読む： AIプロジェクトに必要なトレーニングデータの最適な量はどれくらいですか?]
結論
AI トレーニング データは、AI アプリケーションを成功させるために最も重要な要素です。 だからこそ、AI プログラムを開発する際には、これが最も重要で重要視される必要があります。 適切な AI トレーニング データがあれば、プログラムはさまざまな入力を確実に受け取りながら、適切な結果を生成できます。 AI トレーニング データについて学び、プログラム用の高品質の AI データを作成するには、Shaip チームにお問い合わせください。
