我们都知道，人工智能 (AI) 模块的性能完全取决于训练阶段提供的数据集的质量。 然而，它们通常是在肤浅的层面上讨论的。 大多数在线资源都说明了为什么高质量数据采集对于您的 AI 训练数据阶段至关重要，但在区分质量与数据不足的知识方面存在差距。
当您深入研究数据集时，您会注意到大量经常被忽视的错综复杂和微妙之处。 我们决定阐明这些鲜为人知的话题。 阅读本文后，您将清楚了解自己在数据收集过程中所犯的一些错误以及优化 AI 训练数据质量的一些方法。
让我们开始吧。
人工智能项目剖析
对于初学者来说，AI 或 ML（机器学习）项目是非常系统的。 它是线性的，并且具有可靠的工作流程。
举个例子，下面是它在一般意义上的样子：
- 概念证明
- 模型验证和模型评分
- 算法开发
- AI训练数据准备
- 模型部署
- 算法训练
- 部署后优化
统计数据显示，近 78% 的 AI 项目在进入部署阶段之前曾一度停滞不前。 一方面存在重大漏洞、逻辑错误或项目管理问题，但也存在导致项目大规模崩溃的细微错误和错误。 在这篇文章中，我们将探讨一些最常见的微妙之处。
数据偏差
数据偏差是自愿或非自愿引入的因素或要素，这些因素或要素会使结果偏向或反对特定结果。 不幸的是，偏见是 AI 培训领域的一个令人担忧的问题。
如果这感觉很复杂，请理解 AI 系统没有自己的想法。 因此，伦理、道德等抽象概念并不存在。 它们的智能或功能与其设计中使用的逻辑、数学和统计概念一样。 因此，当人类发展这三者时，显然会嵌入一些偏见和偏袒。
偏见是一个与人工智能没有直接联系的概念，而是与围绕它的所有其他事物相关联。 这意味着它更多地源于人为干预，并且可以在任何给定时间点引入。 可能是在解决问题以寻求可能的解决方案时，在进行数据收集时，或者在准备好数据并将其引入 AI 模块时。
我们能完全消除偏见吗？
消除偏见很复杂。 个人喜好并不完全是非黑即白。 它在灰色地带茁壮成长，这就是为什么它也是主观的。 有偏见，很难指出任何形式的整体公平。 此外，偏见也很难被发现或识别，恰恰是当大脑不由自主地倾向于特定的信念、刻板印象或做法时。
这就是为什么人工智能专家准备他们的模块时会考虑潜在的偏见并通过条件和上下文来消除它们。 如果操作正确，结果的偏差可以保持在最低限度。
数据质量
数据质量非常普遍，但是当您深入观察时，您会发现几个细微差别的层。 数据质量可以包括以下内容：
- 缺乏估计数据量
- 缺乏相关和上下文数据
- 缺少最近或更新的数据
- 大量无法使用的数据
- 缺乏所需的数据类型——例如，文本而不是图像和音频而不是视频等等
- 偏见
- 限制数据互操作性的条款
- 注释不佳的数据
- 数据分类不当
近 96% 的 AI 专家都在努力解决数据质量问题，导致优化质量的时间增加，因此机器可以有效地提供最佳结果。
非结构化数据
与完整的同行相比，数据科学家和人工智能专家更多地处理非结构化数据。 结果，他们花费了大量时间来理解非结构化数据并将其编译成机器可以理解的格式。
非结构化数据是不符合特定格式、模型或结构的任何信息。 它是杂乱无章的和随机的。 非结构化数据可以是视频、音频、图像、带有文本的图像、调查、报告、演示、备忘录或其他形式的信息。 来自非结构化数据集的最相关见解必须由专家识别和手动注释。 处理非结构化数据时，您有两种选择：
- 您花更多时间清理数据
- 接受有偏差的结果
缺乏可信数据标注的中小企业
在我们今天讨论的所有因素中，可信的数据注释是我们可以重要控制的一个微妙之处。 数据注释是 AI 开发中的一个关键阶段，它决定了他们应该学习什么以及如何学习。 注释不佳或不正确的数据可能会完全扭曲您的结果。 同时，精确注释的数据可以使您的系统可信且功能强大。
这就是为什么数据标注应该由具有领域知识的中小企业和退伍军人来完成。 例如，医疗保健数据应由具有处理该行业数据经验的专业人员进行注释。 因此，当该模型部署在挽救生命的情况下时，它的表现达到了预期。 房地产、金融科技电子商务和其他利基领域的产品也是如此。
总结
所有这些因素都指向一个方向——将 AI 开发作为一个独立的单元进行冒险是不可取的。 相反，这是一个协作过程，您需要来自各个领域的专家齐心协力推出一个完美的解决方案。
这就是为什么我们建议与 data 采集 和 注解 像 Shaip 这样的专家可以让您的产品和解决方案更实用。 我们了解 AI 开发中涉及的微妙之处，并制定有意识的协议和质量检查以立即消除它们。
