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        建立人工智能學習訓練數據策略的有效技巧

            在過程人工智能(AI)系統是漸進的。與市場上的其他產品,服務或系統不同,人工智能模型無法提供即時的使用案例或即時的100%準確結果。隨著對相關數據和質量數據的更多處理,結果得到了發展。就像嬰兒如何學習說話,或者音樂家如何通過學習前五個大和弦并在其基礎上開始學習。成就不是一朝一夕就能釋放出來的,而是持續進行培訓以追求卓越。
        人工智能
         
            因此,如果您正在研究旨在解決現實世界中獨特問題或解決組織漏洞的AI模型,則需要確保該模型不斷地不斷學習,以最終使其達到最佳狀態。
         
            訓練您的機器學習(ML)模型是構建AI模型的必然任務,而這是大多數公司拒絕談論的,因為它不像破解TuringTest那樣花哨。但是,我們聲稱,沒有正確的訓練數據策略,就不可能破解圖靈測試。因此,對于那些希望在市場或企業中推出氣密性AI產品的人來說,這里有很多關于有效培訓數據策略的文章。
         
            這些都是從我們多年來建立和訓練ML模型的個人經驗中精選出來的。
         
            讓我們開始吧。
         
            制定數據培訓預算
         
            在估算構建模型所需的時間之前,您需要確定可以花多少錢來訓練模型。這將幫助您在以下兩個方面變得清晰:
         
            您的模型或愿景所需的數據類型
         
            您需要的培訓項目或數據接觸點的數量
         
            就像我們之前提到的,AI模型本質上是進化的,這就是為什么在構建ML模型之前要進行周密計劃是必須進行仔細計劃的原因。有了預算,您可以跟蹤愿景的合理性,并在您傾向于偏離原始想法時將其帶回。預算編制也至關重要,因為根據您的產品創意,您的數據集可能需要頻繁更新(每周,每季度或每月)以進行精確的處理和培訓。
         
            理想的數據源和質量
         
            ML模型的性能及其結果的質量取決于兩個重要的元素-數據源和數據源的質量。
         
            根據您的AI項目,您可以從公共領域,調查,社交媒體工具,綜合數據,獲取的數據庫等中獲取數據。如果這是您為內部或內部組織目的而構建的模型,則數據可能會跨部門和團隊孤立。數據工程師必須從團隊中獲取數據,對其進行排列或排序,將其編譯為可以饋送到機器的格式等等。必須將所有數據放在一起并轉換為機器可以讀取的格式。
         
            現在,讓我們談談數據質量。大多數情況下,您獲取的數據是原始的和非結構化的。這意味著,您的模型在提供數據時將無法理解數據。為了使它們易于理解,需要由專家進行注釋。
         
            同樣,注釋是一項需要標記和標記各種數據元素的任務。整個數據注釋過程需要始終保持一致和準確,以防止結果傾斜。
         
            例如,在計算機視覺中,訓練數據將是圖像或視頻。注釋者必須識別圖像中的每個元素,以了解不同對象和元素之間的差異。這對于確保將其部署在自動駕駛汽車中時的正常工作至關重要。而且,我們甚至還沒有開始消除訓練數據中的偏差的重要性。
         
            適當的加工技術
         
            僅僅擁有大規模的野心是不夠的。如果您的流程,工具和程序的生態系統能夠實現您的雄心壯志,那么這將有所幫助。當您需要超高精度的結果并且需要饋送大量數據進行處理時,您需要同樣強大的技術堆棧來簡化流程并交付結果。那時,您需要更快的機器,更好的技術基礎架構,專家數據注釋者(或團隊),以及更多想要通過ML模型來實現自己的抱負的人。
         
            更多關鍵數據培訓策略
         
            除了我們到目前為止討論的內容之外,在訓練數據時請考慮以下幾點:
         
            部署實踐和協議以維護數據的完整性以及數據的機密性。您的數據源通常來自用戶,政府或公共檔案館或用戶生成的數據。在這種情況下,您需要確保始終保持數據機密性。隨著法律和法律機構對公司如何出于各種目的處理個人數據的要求越來越具體,這一點變得越來越重要。
         
            格式化您手頭的數據以使其一致。如果您有多個數據源,請使用表示數據值的標準格式,并為所有數據集使用該格式。這為我們之前提到的數據一致性提供了條件。
         
            不要不知所措,并繼續在數據集之后添加數據集。請遵循記錄采樣之類的過程,在該過程中,您將刪除值不適當,丟失或丟失的數據。屬性采樣也是減少數據集的另一種方法。這里的重點是質量勝于數量。
         
            將數據分解或分解成碎片也可以幫助機器學習系統更好地執行。擁有一個簡單數據集的片段,而不是擁有一個復雜的數據集,以便進行更快的處理。
         
            包起來
         
            雖然所有的技術博客和愛好者都只談論為您的公司提供AI模型有多酷,但了解制作高效AI系統的背后是什么感覺呢?乏味吧?
         
            這就是為什么最好讓像我們這樣的數據培訓專家來做艱巨的工作,而您則專注于其他任務,例如產品的推廣或營銷等等。在配備專家的情況下,您還可以確保模型完全氣密,并能按照其最初的預期發揮作用。

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