Hvordan trene AI-modeller med dine egne data uten teknisk kunnskap

Hvorfor trene AI-modeller med dataene dine

Opplæring av en kunstig intelligensmodell med dine egne data er nå mer tilgjengelig enn noen gang. Du trenger ikke å være programmerer for å lage et tilpasset AI-system som forstår nøyaktig konteksten til virksomheten din, kundene dine eller dine spesifikke behov.

Forskjellen mellom å bruke en generisk modell og en som er trent med dataene dine er enorm: mens ChatGPT kjenner offentlig informasjon, kjenner en modell som er trent med dataene dine retningslinjene dine, markedet ditt, dine interne prosesser og språket ditt. Bedrifter får 30% til 50% i operasjonell effektivitet ved å implementere AI trent med sine egne data.

Små byråer, konsulenter, frilansere og små bedrifter kan nå automatisere repeterende oppgaver, forbedre kundeservicen, generere mer relevant innhold og ta raskere beslutninger - alt uten å ansette en dataforsker.

No-Code-plattformer for opplæring av AI

No-code plattformene har eliminert behovet for programmering.De tilbyr visuelle grensesnitt og intuitive flyter der du laster data, konfigurerer grunnleggende parametere og på få minutter har en funksjonell modell.

Google Teachable Machine

Googles Teachable Machine er gratis og ideell for nybegynnereDu trener modeller til å gjenkjenne bilder, lyder eller positurer Bare last 50 til 100 eksempler på hver kategori som modellen lærer aleneMange små bedrifter bruker dette til å klassifisere produkter, oppdage feil i bilder eller gjenkjenne atferd i videoer Etter trening får du en kode som du kan integrere i et hvilket som helst nettsted.

Microsoft AutoML

Microsoft Azure AutoML automatiserer hele prosessen med å velge og justere modeller. Du laster opp en CSV-fil med dataene dine, definerer hvilken kolonne du vil forutsi, og systemet tester dusinvis av algoritmer automatisk, og returnerer det beste resultatet.

Kramme Ansiktsrom

The Hugging Face har demokratisert tilgang til avanserte AI-modeller Du kan finjustere (finjustere) språk - og synsmodeller uten å skrive kode Plattformen gir ferdige maler; du bare tilpasser deg dataene dine og distribuerer på få minutter Mange bruker dette til chatbots, tekstklassifisering og sentimentanalyse.

Forberede dataene dine for opplæring

Kvaliteten på opplæringen avhenger helt av kvaliteten på dataene Dårlige data kommer inn, dårlige spådommer kommer ut Derfor er utarbeidelse av dataene det viktigste og ofte det mest forsømte trinnet.

Samling og organisering

Start med å samle relevante eksempler på problemet du ønsker å løse Hvis du trener en modell for å klassifisere e-post som spam eller legitim, samle 500 til 1000 eksempler av hver type Hvis det er produktfeil deteksjon, fotografere minst 200 gode produkter og 200 defekte fra forskjellige vinkler og belysninger.

Organiser dataene dine i logiske mapper eller i en strukturert fil (CSV, Excel eller JSON).For tabelldata er hver rad et eksempel, og hver kolonne er en funksjon.For bilder, plasser dem i undermapper som er navngitt etter klassen de representerer.

Rengjøring og balansering

Fjern dupliserte, ufullstendige eller klart feil eksempler Hvis du trener en modell med 900 eksempler fra en klasse og 100 fra en annen, vil den lære å favorisere majoritetsklassen Ideelt sett bør du ha lignende beløp: hvis du ikke kan, tilbyr mange plattformer vektingsmuligheter eller automatisk forstørrelse (syntetisk opprettelse av minoritetseksempler).

Standardiser formater: alle bilder i samme størrelse og format, alle tekster med samme koding, datoer i samme mønster. Små detaljer som disse utgjør forskjellen mellom en modell som fungerer og en som mislykkes.

Inndeling i sett

Del alltid dataene dine i tre deler: opplæring (70%), validering (15%) og testing (15%).Trening er der modellen lærer, validering justerer hyperparametere (innstillinger), og testing evaluerer faktisk ytelse.Ingen kodeplattformer gjør dette automatisk, men å forstå konseptet hjelper deg med å vurdere om resultatet gir mening.

Praktisk trinn for trinn: Starter i dag

1. Velg ditt problem

Det er ikke "forbedre virksomheten"; det er "klassifisering av kundeanmeldelser som positive eller negative" eller "oppdage når en kunde er høyst sannsynlig å melde seg av".

2. Samle eksempler på data

Samle mellom 100 og 1000 eksempler på hva du vil forutsi Hvis du har datahistorikk (gamle e-poster, gamle bilder, poster), bruk den Hvis du ikke har det, lag: fotografer produkter, spør kundene om eksempler, bruk relaterte offentlige data Kvalitet betyr mer enn kvantitet; 200 velvalgte eksempler overstiger 2000 tilfeldige eksempler.

3. Ordne i standardformat

For tekstklassifisering: en fil med to kolonner (tekst, kategori).For bilder: mapper navngitt av klassen inne.For numeriske data: CSV med godt merkede kolonner.Se etter manglende verdier og bestem om du vil fjerne eller fylle med gjennomsnitt/median.

4. Velg plattformen

For nybegynnere: Google Teachable Machine (bilder/lyder) eller Hugging Face (tekster).For tabelldata: Azure AutoML eller Google Cloud AutoML.Opprett gratis konto, les hurtigdokumentasjonen (15 minutter) og prøv den ut.

5. Last inn data og konfigurer

Last opp filen eller mappene etter plattformmetoden Angi hvilken kolonne som er målet (hva du vil forutsi) og la systemet behandle De fleste plattformer viser fremgang i sanntid.

6. Evaluere resultater

Etter trening får du en nøyaktighet (prosent av treff).Hvis det er over 80%, er det bra for de fleste virkelige tilfeller.Under 70%, se gjennom dataene dine: det kan være duplikater, feilmerkede data eller ubalanserte klasser.

7. Test og implementering

Bruk malen i produksjonen Plattformen tilbyr en URL eller kode som du integrerer i nettstedet, appen eller systemet ditt Overvåk ytelsen i de tidlige dagene: den virkelige verden er forskjellig fra treningsdata, så det å være klar over problemer bidrar til å gjøre raske forbedringer.

Vanlige feil og hvordan du unngår dem

Trening av en modell uten å falle i vanlige fallgruver sparer uker med omarbeiding. Den største feilen er å bruke treningsdata blandet med testdata: du vil måle oppblåst nøyaktighet som ikke gjenspeiler faktisk ytelse.

En annen hyppig feil: forvirrende korrelasjon med kausalitet Hvis modellen din forutsier at kunder med etternavn av en bestemt opprinnelse kansellerer mer, er det ikke fordi etternavnet forårsaker kansellering; det er fordi andre faktorer (plassering, inntekt, språk) er korrelert. Unngå å trene modellen med data som forårsaker diskriminerende skjevhet.

En modell som er trent på 2022-data kan mislykkes i 2024 hvis brukeradferden har endret seg. Overvåk nøyaktigheten kontinuerlig og omskolere hver 3. til 6. måned med oppdaterte data.

Neste trinn og kontinuerlig utvikling

Etter at din første modell fungerer, utvide.Legg til mer data, eksperimenter med forskjellige plattformer, øk kompleksiteten.En modell som startet enkelt kan utvikle seg til et komplett system som automatiserer 40% av ditt operative arbeid.

Vurder å trene flere modeller for ulike oppgaver. Et markedsføringsbyrå kan ha én modell for å rangere potensielle kunder, en annen for å generere overskrifter, en annen for bedre å forutsi innleggstider.

Bli med i nettsamfunn: klemme ansikt fora, AI subreddits, kurs på YouTube Lære av andres erfaringer akselererer din mestringDe fleste ressursene er gratis og praktiske.