Защо да обучавате AI модели с вашите данни

Обучението на модел с изкуствен интелект със собствени данни вече е по-достъпно от всякогаНе е необходимо да сте програмист, за да създадете персонализирана AI система, която разбира точно контекста на вашия бизнес, вашите клиенти или вашите специфични нужди.

Разликата между използването на общ модел и този, обучен с вашите данни, е огромна: докато ChatGPT познава публична информация, модел, обучен с вашите данни, познава вашите политики, вашия пазар, вашите вътрешни процеси и вашия език. компаниите печелят от 30% до 50% в оперативната ефективност чрез внедряване на AI, обучен със собствени данни.

Малките агенции, консултанти, фрийлансъри и малки предприятия вече могат да автоматизират повтарящи се задачи, да подобрят обслужването на клиентите, да генерират по-подходящо съдържание и да вземат по-бързи решения - всичко това без да наемат специалист по данни.

Безкодови платформи за обучение на AI

Платформите без код елиминираха нуждата от програмиранеТе предлагат визуални интерфейси и интуитивни потоци, при които зареждате данни, конфигурирате основни параметри и за минути имате функционален модел.

Google Teachable Machine

Учебната машина на Google е безплатна и идеална за начинаещиТренирате модели да разпознават изображения, звуци или пози Просто заредете 50 до 100 примера от всяка категория, която моделът научава самМного малки фирми използват това, за да класифицират продукти, да откриват дефекти в снимките или да разпознават поведения във видеоклипове След обучение получавате код, който можете да интегрирате във всеки уебсайт.

Microsoft AutoML

Microsoft Azure AutoML автоматизира целия процес на избор и настройка на моделиКачвате CSV файл с вашите данни, определяте коя колона искате да предвидите и системата тества десетки алгоритми автоматично, връщайки най-добрия резултат.

Прегръщащи се пространства за лице

The Hugging Face е демократизирал достъпа до усъвършенствани AI модели, Можете да прецизирате (фино настройвате) езикови и визуални модели, без да пишете код, Платформата предоставя готови шаблони; просто се адаптирате към вашите данни и се разгръщате за минутиМнозина използват това за чатботове, класификация на текст и анализ на настроенията.

Подготовка на вашите данни за обучение

Качеството на обучението зависи изцяло от качеството на данните Влизат лоши данни, излизат лоши прогнози Затова подготовката на данните е най-важната и често най-пренебрегваната стъпка.

Събиране и организация

Започнете със събиране на подходящи примери за проблема, който искате да решите, Ако тренирате модел за класифициране на имейли като спам или легитимни, съберете 500 до 1000 примера от всеки тип, Ако става въпрос за откриване на дефекти на продукта, снимайте поне 200 добри продукта и 200 дефектни от различни ъгли и илюминации.

Организирайте данните си в логически папки или в структуриран файл (CSV, Excel или JSON).За таблични данни всеки ред е пример и всяка колона е функция, За изображения ги поставете в подпапки, наречени от класа, който представляват.

Почистване и балансиране

Премахване на дублирани, непълни или явно грешни примери, Ако тренирате модел с 900 примера от един клас и 100 от друг, той ще се научи да предпочита класа на мнозинството В идеалния случай трябва да имате подобни суми: ако не можете, много платформи предлагат опции за претегляне или автоматично увеличаване (синтетично създаване на малцинствени примери).

Стандартизирайте форматите: всички изображения в еднакъв размер и формат, всички текстове с еднакво кодиране, дати в един и същ моделМалки детайли като тези правят разликата между модел, който работи и такъв, който се проваля.

Разделяне на комплекти

Винаги разделяйте данните си на три части: обучение (70%), валидиране (15%) и тестване (15%).Тренирането е мястото, където моделът се учи, валидирането коригира хипер-параметри (настройки), а тестването оценява действителната производителност. Платформите без код правят това автоматично, но разбирането на концепцията ви помага да прецените дали резултатът има смисъл.

Практически Стъпка по стъпка: Започвайки от днес

1. Изберете своя проблем

Това не е "подобряване на бизнеса"; това е "класифициране на отзивите на клиентите като положителни или отрицателни" или "откриване кога е много вероятно клиентът да се отпише".

2. Съберете примерни данни

Съберете между 100 и 1000 примера за това, което искате да предвидите, Ако имате история на данните (стари имейли, стари снимки, записи), използвайте я Ако нямате, създайте: снимайте продукти, питайте клиентите за примери, използвайте свързани публични данни Качеството има значение повече от количеството; 200 добре подбрани примера надхвърлят 2000 случайни примера.

3. Подредете в стандартен формат

За класификация на текст: файл с две колони (текст, категория).За изображения: папки, наречени от класа вътре, За цифрови данни: CSV с добре обозначени колони, Проверете за липсващи стойности и да реши дали да премахнете или да попълните със средно / медианно.

4. Изберете платформата

За начинаещи: Google Teachable Machine (изображения/звуци) или Hugging Face (текстове).За таблични данни: Azure AutoML или Google Cloud AutoML. Създаване на безплатен акаунт, прочетете бързата документация (15 минути) и да го изпробвате.

5. Зареждане на данни и конфигуриране

Качете файла или папките според метода на платформата Задайте коя колона е целта (какво искате да предвидите) и оставете системния процес Повечето платформи показват напредък в реално време.

6. Оценявайте резултатите

След тренировка получавате точност (процент на попадения).Ако е над 80%, е добре за повечето реални случаи, Под 70% прегледайте данните си: може да има дубликати, неправилно етикетирани данни или небалансирани класове.

7. Тествайте и внедрете

Използвайте шаблона в производството, Платформата предлага URL или код, който интегрирате във вашия уебсайт, приложение или система, Наблюдавайте производителността в първите дни: реалният свят е различен от данните за обучение, така че осъзнаването на проблемите помага да се направят бързи подобрения.

Често срещани грешки и как да ги избягвате

Обучението на модел, без да попада в общи капани, спестява седмици на преработкаНай-голямата грешка е използването на данни за тренировка, смесени с данни от тестове: ще измерите завишената точност, която не отразява действителното представяне.

Друга честа грешка: объркване на корелацията с причинно-следствената връзка, Ако вашият модел прогнозира, че клиентите с фамилни имена с определен произход се отменят повече, това не е защото фамилното име причинява отмяна; това е така, защото други фактори (местоположение, доход, език) са свързани. Избягвайте да обучавате модела с данни, които причиняват дискриминационни пристрастия.

Модел, обучен на данни от 2022 г, може да се провали през 2024 г, ако поведението на потребителите се е променило. Наблюдавайте непрекъснато точността и преквалифицирайте на всеки 3 до 6 месеца с актуализирани данни.

Следващи стъпки и непрекъснато развитие

След като първият ви модел работи, разширете, Добавете повече данни, експериментирайте с различни платформи, увеличете сложността Модел, който е започнал просто, може да се развие в цялостна система, която автоматизира 40% от оперативната ви работа.

Помислете за обучение на множество модели за различни задачи Маркетинговата агенция може да има един модел за класиране на потенциални клиенти, друг за генериране на заглавия, друг за по-добро прогнозиране на времето за публикуване.

Присъединете се към онлайн общности: прегръщане на форуми за лица, AI subreddits, курсове в YouTube, Ученето от опита на другите ускорява вашето майсторство Повечето ресурси са безплатни и практични.