データで AI モデルをトレーニングする理由

独自のデータで人工知能モデルをトレーニングすることがこれまで以上に利用しやすくなりました。ビジネス、顧客、または特定のニーズのコンテキストを正確に理解するカスタマイズされた AI システムを作成するためにプログラマーになる必要はありません。

ジェネリックモデルを使用することと、データでトレーニングを受けたモデルとの違いは非常に大きい: ChatGPTは公開情報を知っているが、データでトレーニングを受けたモデルは、ポリシー、市場、内部プロセス、言語、独自のデータでトレーニングされたAIを導入することで、業務効率を30% から50% 向上する。

小規模代理店、コンサルタント、フリーランサー、中小企業は、データ サイエンティストを雇うことなく、反復的なタスクを自動化し、顧客サービスを向上させ、より関連性の高いコンテンツを生成し、より迅速な意思決定を行えるようになりました。

AI をトレーニングするためのノーコード プラットフォーム

ノーコード プラットフォームによりプログラミングの必要がなくなりました。データをロードし、基本パラメータを構成し、数分で機能モデルを作成できるビジュアル インターフェイスと直感的なフローが提供されます。

Google Teachable Machine

GoogleのTeachable Machineは無料で、初心者に最適です.Youは、画像、サウンド、またはポーズを認識するためにモデルを訓練します.Just load 50 to 100 examples of each category that the model learns alone.多くの中小企業は、これを製品の分類、写真の欠陥の検出、またはビデオの動作の認識に使用します.トレーニング後、あなたはあなたが任意のウェブサイトに統合することができるコードを取得します。

マイクロソフト AutoML

Microsoft Azure AutoML は、モデルの選択と調整の全プロセスを自動化します。データを含む CSV ファイルをアップロードし、予測する列を定義し、システムは数十のアルゴリズムを自動的にテストし、最良の結果を返します。

ハギング フェイス スペース

The Hugging Faceは高度なAIモデルへのアクセスを民主化した コードを書かなくても言語モデルやビジョンモデルを微調整 (微調整) できる プラットフォームは既製のテンプレートを提供; データに適応して数分でデプロイするだけ 多くの人がチャットボット、テキスト分類、感情分析にこれを使用します。

トレーニングのためのデータの準備

トレーニングの質は データの質に全面的に依存します 悪いデータが入ってきます 悪い予測が出てきます したがって データの準備は 最も重要で しばしば最も無視されるステップです。

収集と整理

まず解決したい問題の関連例を集めることから始めますもしあなたがメールをスパムか正当なものに分類するモデルを訓練しているならそれぞれのタイプの例を500 から1,000 個集めてくださいもしそれが製品の欠陥検出であるなら少なくとも200 個の良い製品と200 個の欠陥のある製品を異なる角度や照明から撮影してください。

データを論理フォルダーまたは構造化ファイル (CSV、Excel、または JSON) に整理します。表形式のデータの場合は、各行が例で、各列が機能です。画像の場合は、それらが表すクラスによって名前が付けられたサブフォルダーに配置します。

クリーニングとバランス調整

重複した、不完全な、または明らかに間違った例を削除します あるクラスから900 の例でモデルを訓練し、別のクラスから100 の例でモデルを訓練すると、多数派クラスを支持することを学ぶことが理想的には、同様の量を持つべきです: あなたができないならば、多くのプラットフォームは重み付けオプションまたは自動増強 (少数派の例の合成的な作成) を提供します。

形式を標準化します: 同じサイズと形式のすべての画像、同じエンコーディングのすべてのテキスト、同じパターンの日付このような小さな詳細は、動作するモデルと失敗するモデルの違いを生み出します。

セットへの分割

データは常にトレーニング (70%) 、検証 (15%) 、テスト (15%) の3 つに分けてください トレーニングとは、モデルが学習し、検証がハイパーパラメータ (設定) を調整し、テストが実際のパフォーマンスを評価するためのコードなしプラットフォームですが、概念を理解することで、結果が意味をなすかどうかを評価するのに役立ちます。

実践的ステップバイステップ:今日から

1、Choose Your Problem

それは「ビジネスを改善する」ことではない; 「カスタマーレビューを肯定的または否定的として分類する」または「顧客が購読を解除する可能性が高い時期を検出する」ことです。

2.模範的なデータを収集する

予測したいものの例を100 から1,000 個集める データ履歴 (古いメール、古い写真、記録) がある場合はそれを使用する ない場合は、作成する: 製品の写真、顧客に例を求める、関連する公開データを使用する 量よりも質が重要; よく選ばれた200 個の例は、ランダムな例2,000 個を超えています。

3.標準フォーマットで配置する

テキスト分類の場合:2 列 (テキスト、カテゴリ) のファイル 画像の場合: 内部にクラスによって命名されたフォルダ 数値データの場合: 適切にラベル付けされた列を持つCSV 欠損値を確認し、平均/中央値を削除するか塗りつぶすかを決定します。

4 プラットフォームを選択します

初心者向け: Google Teachable Machine (画像/サウンド) または Hugging Face (テキスト) 表形式のデータ: Azure AutoML または Google Cloud AutoML 無料アカウントを作成するには、クイック ドキュメント (15 分) を読んで試してみてください。

5.データを読み込んで設定する

platform メソッドに従ってファイルまたはフォルダをアップロードする どの列がターゲット (予測したいもの) かを設定し、システム処理をさせる ほとんどのプラットフォームはリアルタイムで進行状況を表示します。

6.結果を評価する

トレーニング後、精度 (ヒットの割合) が得られます。 80% を超える場合は、ほとんどの実際のケースに適しています。 70% 未満の場合、データを確認してください。重複、データのラベルが間違っている、またはバランスの悪いクラスがある可能性があります。

7.テストし、実施する

テンプレートを運用に使用します プラットフォームは、Webサイト、アプリ、またはシステムに統合するURLまたはコードを提供します 初期のパフォーマンスを監視する: 現実の世界はトレーニングデータとは異なるため、問題を認識することで迅速な改善に役立ちます。

よくある間違いとそれを避ける方法

よくある落とし穴に陥ることなくモデルをトレーニングすると、数週間にわたる手直し作業が節約されます。最大の間違いは、テスト データと混合したワークアウト データを使用することです。実際のパフォーマンスを反映していない膨らんだ精度を測定することになります。

もう1 つの頻繁な間違い: 因果関係との相関関係を混乱させる あなたのモデルが特定の起源の姓を持つ顧客がより多くキャンセルすると予測するならば、それは姓がキャンセルを引き起こすからではありません; それは他の要因 (場所、収入、言語) が差別的なバイアスを引き起こすデータでモデルを訓練することを避けます。

2022 年のデータでトレーニングされたモデルは、ユーザーの行動が変化した場合、2024 年に失敗する可能性があります。精度を継続的に監視し、更新されたデータを使用して 3 ～ 6 か月ごとに再トレーニングします。

次のステップと継続的な開発

最初のモデルが動作したら、拡張します。より多くのデータを追加し、さまざまなプラットフォームを実験し、複雑さを増します。シンプルに始まったモデルは、運用作業の 40% を自動化する完全なシステムに進化できます。

さまざまなタスクに合わせて複数のモデルをトレーニングすることを検討してください。マーケティング代理店には、見込み客をランク付けするためのモデル、見出しを生成するためのモデル、投稿時間をより適切に予測するためのモデルがある場合があります。

オンラインコミュニティに参加: ハグ顔フォーラム、AIサブレディット、YouTubeのコース. mostリソースは無料で実用的です.