Kodėl mokykite AI modelius naudodami savo duomenis

Dirbtinio intelekto modelio mokymas su savo duomenimis dabar yra labiau prieinamas nei bet kada anksčiau. jums nereikia būti programuotoju, kad sukurtumėte pritaikytą AI sistemą, kuri tiksliai suprastų jūsų verslo kontekstą, jūsų klientus ar konkrečius poreikius.

Skirtumas tarp bendro modelio naudojimo ir vieno, apmokyto su jūsų duomenimis, yra didžiulis: nors ChatGPT žino viešą informaciją, modelis, apmokytas su jūsų duomenimis, žino jūsų politiką, rinką, vidinius procesus ir kalbą. įmonės įgyja nuo 30% iki 50% veiklos efektyvumo, įdiegdamos AI, apmokytą su savo duomenimis.

Mažos agentūros, konsultantai, laisvai samdomi darbuotojai ir mažos įmonės dabar gali automatizuoti pasikartojančias užduotis, pagerinti klientų aptarnavimą, generuoti aktualesnį turinį ir priimti greitesnius sprendimus - visa tai nesamdydami duomenų mokslininko.

Nekodinės AI mokymo platformos

Nekodinės platformos pašalino programavimo poreikį.Jos siūlo vaizdines sąsajas ir intuityvius srautus, kuriuose įkeliate duomenis, konfigūruojate pagrindinius parametrus ir per kelias minutes turite funkcinį modelį.

Google Mokoma mašina

Google Mokoma mašina yra nemokama ir idealiai tinka pradedantiesiemsJūs mokyti modelius atpažinti vaizdus, garsus ar pozasTiesiog įkelti nuo 50 iki 100 pavyzdžių kiekvienos kategorijos, kad modelis mokosi vienasDaugelis mažų įmonių tai naudoti klasifikuoti produktus, aptikti defektus nuotraukose arba atpažinti elgesį vaizdo įrašuose. po mokymo, jūs gaunate kodą, kurį galite integruoti į bet kurią svetainę.

Microsoft AutoML

Microsoft Azure AutoML automatizuoja visą modelių pasirinkimo ir koregavimo procesą Jūs įkeliate CSV failą su savo duomenimis, apibrėžiate, kurį stulpelį norite numatyti, o sistema automatiškai išbando dešimtis algoritmų, grąžindama geriausią rezultatą.

Apkabinimo Veido Erdvės

Apkabinimo veidas demokratizavo prieigą prie pažangių AI modelių Galite tiksliai sureguliuoti (tiksliai suderinti) kalbos ir vizijos modelius be kodo rašymo Platforma pateikia paruoštus šablonus; jūs tiesiog prisitaikote prie savo duomenų ir įdiegiate per kelias minutes. Daugelis tai naudoja pokalbių robotams, teksto klasifikavimui ir sentimentų analizei.

Duomenų paruošimas mokymams

Mokymų kokybė visiškai priklauso nuo duomenų kokybės Įeina blogi duomenys, išeina blogos prognozės Todėl duomenų paruošimas yra svarbiausias ir dažnai labiausiai apleistas žingsnis.

Rinkimas ir organizavimas

Pradėkite rinkdami atitinkamus norimos išspręsti problemos pavyzdžius Jei mokote modelį, kad el. laiškus priskirtumėte prie šlamšto ar teisėtų, surinkite nuo 500 iki 1000 kiekvieno tipo pavyzdžių Jei tai yra produkto defektų aptikimas, nufotografuokite bent 200 gerų produktų ir 200 defektų iš skirtingų kampų ir apšvietimo.

Tvarkykite savo duomenis loginiuose aplankuose arba struktūriniame faile (CSV, Excel arba JSON). lentelės duomenims kiekviena eilutė yra pavyzdys, o kiekvienas stulpelis yra funkcija. Vaizdams įdėkite juos į poaplankius, pavadintus pagal jų atstovaujamą klasę.

Valymas ir balansavimas

Pašalinti pasikartojančius, neišsamius ar aiškiai klaidingus pavyzdžius Jei treniruosite modelį su 900 pavyzdžių iš vienos klasės ir 100 iš kitos, jis išmoks teikti pirmenybę daugumos klasei Idealiu atveju turėtumėte turėti panašias sumas: jei negalite, daugelis platformų siūlo svorio parinktis arba automatinį padidinimą (sintetinis mažumos pavyzdžių kūrimas).

Standartizuoti formatus: visi vaizdai vienodo dydžio ir formato, visi tekstai su ta pačia koduote, datos tame pačiame šablone Mažos detalės, tokios kaip šios, daro skirtumą tarp modelio, kuris veikia, ir tokio, kuris nepavyksta.

Padalijimas į rinkinius

Visada padalinkite savo duomenis į tris dalis: mokymas (70%), patvirtinimas (15%) ir testavimas (15%). mokymas yra tai, kur modelis mokosi, patvirtinimas koreguoja hiperparametrus (nustatymus), o testavimas įvertina faktinį našumą. be kodo platformos tai daro automatiškai, tačiau koncepcijos supratimas padeda įvertinti, ar rezultatas yra prasmingas.

Praktinis žingsnis po žingsnio: pradedant šiandien

1. Pasirinkite savo problemą

Tai nėra „gerinti verslą“; tai „klientų atsiliepimų klasifikavimas kaip teigiamas ar neigiamas“ arba „aptikimas, kai klientas labai linkęs atsisakyti prenumeratos“.

2. Rinkti pavyzdinius duomenis

Surinkite nuo 100 iki 1000 pavyzdžių, ką norite numatyti Jei turite duomenų istoriją (senus el. Laiškus, senas nuotraukas, įrašus), naudokite Jei neturite, sukurkite: fotografuokite produktus, paprašykite klientų pavyzdžių, naudokite susijusius viešuosius duomenis Kokybė yra svarbi daugiau nei kiekis; 200 gerai pasirinktų pavyzdžių viršija 2000 atsitiktinių pavyzdžių.

3. Išdėstyti standartiniu formatu

Teksto klasifikavimui: failas su dviem stulpeliais (tekstas, kategorija) Vaizdams: aplankai, pavadinti pagal klasę viduje. skaitiniams duomenims: CSV su gerai pažymėtais stulpeliais Patikrinkite, ar nėra trūkstamų reikšmių, ir nuspręskite, ar pašalinti, ar užpildyti vidutiniu / mediana.

4. Pasirinkite platformą

Pradedantiesiems: Google Teachable Machine (vaizdai / garsai) arba Hugging Face (tekstai) Lentelės duomenims: Azure AutoML arba Google Cloud AutoML. Sukurti nemokamą paskyrą, perskaityti greitą dokumentaciją (15 minučių) ir išbandyti.

5. Įkelti duomenis ir konfigūruoti

Įkelti failą ar aplankus pagal platformos metodą Nustatykite, kuris stulpelis yra tikslas (ką norite numatyti) ir leiskite sistemos procesui Dauguma platformų rodo pažangą realiuoju laiku.

6. Įvertinti rezultatus

Po treniruotės, jūs gaunate tikslumą (procentais smūgių). jei jis yra virš 80%, tai yra gerai dauguma realių atvejų. žemiau 70%, peržiūrėti savo duomenis: gali būti dublikatai, klaidingai paženklinti duomenys arba nesubalansuotos klasės.

7. Išbandyti ir įgyvendinti

Naudokite šabloną gamyboje Platforma siūlo URL arba kodą, kurį integruojate į savo svetainę, programą ar sistemą Stebėkite našumą pirmosiomis dienomis: realus pasaulis skiriasi nuo mokymo duomenų, todėl problemų suvokimas padeda greitai patobulinti.

Dažnos klaidos ir kaip jų išvengti

Modelio mokymas nepakliuvus į įprastas pinkles leidžia sutaupyti kelias savaites trukusio perdirbimo Didžiausia klaida yra treniruočių duomenų naudojimas, sumaišytas su bandymų duomenimis: išmatuosite išpūstą tikslumą, kuris neatspindi tikrojo našumo.

Dar viena dažna klaida: koreliacijos su priežastingumu painiojimas Jei jūsų modelis numato, kad klientai, turintys tam tikros kilmės pavardes, atšaukia daugiau, tai ne todėl, kad pavardė sukelia atšaukimą; taip yra todėl, kad koreliuoja kiti veiksniai (vieta, pajamos, kalba) Venkite modelio mokymo duomenimis, kurie sukelia diskriminacinį šališkumą.

Jei pasikeitė vartotojo elgesys, modelis, apmokytas pagal 2022 m. Tikslumą stebėkite nuolat ir kas 3 ar 6 mėnesius persikvalifikuokite atnaujintais duomenimis, gali nepavykti 2024 m.

Kiti žingsniai ir nuolatinis vystymasis

Po jūsų pirmojo modelio veikia, išplėsti. pridėti daugiau duomenų, eksperimentuoti su skirtingomis platformomis, padidinti sudėtingumą. modelis, kuris pradėjo paprastas gali išsivystyti į pilną sistemą, kuri automatizuoja 40% jūsų veiklos darbą.

Apsvarstykite galimybę apmokyti kelis modelius skirtingoms užduotims. Rinkodaros agentūra gali turėti vieną modelį, kad reitinguotų potencialius klientus, kitą - generuotų antraštes, kitą - kad geriau prognozuotų paskelbimo laiką.

Prisijunkite prie internetinių bendruomenių: apsikabinę veido forumai, AI subreddits, kursai YouTube Mokymasis iš kitų patirties pagreitina jūsų meistriškumąDauguma išteklių yra nemokami ir praktiški.