เหตุใดจึงฝึกอบรมโมเดล AI ด้วยข้อมูลของคุณ
การฝึกอบรมแบบจําลองปัญญาประดิษฐ์ด้วยข้อมูลของคุณเองสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นกว่าเดิมคุณไม่จําเป็นต้องเป็นโปรแกรมเมอร์เพื่อสร้างระบบ AI ที่ปรับแต่งเองซึ่งเข้าใจบริบทของธุรกิจลูกค้าหรือความต้องการเฉพาะของคุณอย่างถ่องแท้
ความแตกต่างระหว่างการใช้แบบจําลองทั่วไปและแบบที่ได้รับการฝึกอบรมกับข้อมูลของคุณนั้นใหญ่มาก: ในขณะที่ ChatGPT รู้ข้อมูลสาธารณะแบบจําลองที่ได้รับการฝึกอบรมกับข้อมูลของคุณรู้ถึงนโยบายของคุณตลาดกระบวนการภายในและภาษาของคุณ บริษัทต่างๆได้รับ 30% ถึง 50% ในประสิทธิภาพการดําเนินงานโดยการนํา AI ที่ได้รับการฝึกอบรมมาใช้กับข้อมูลของตนเอง
หน่วยงานขนาดเล็ก ที่ปรึกษา ฟรีแลนซ์ และธุรกิจขนาดเล็กสามารถทํางานซ้ําๆ โดยอัตโนมัติ ปรับปรุงการบริการลูกค้า สร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากขึ้น และตัดสินใจได้เร็วขึ้น ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
แพลตฟอร์มที่ไม่มีรหัสสําหรับการฝึกอบรม AI
แพลตฟอร์มที่ไม่มีโค้ดได้ขจัดความจําเป็นในการเขียนโปรแกรม พวกเขามีอินเทอร์เฟซแบบภาพและโฟลว์ที่ใช้งานง่ายซึ่งคุณโหลดข้อมูล กําหนดค่าพารามิเตอร์พื้นฐาน และในไม่กี่นาทีก็มีโมเดลการทํางาน
เครื่อง Google Teachable
เครื่องสอนของ Google นั้นฟรีและเหมาะสําหรับผู้เริ่มต้นคุณฝึกโมเดลให้จดจําภาพเสียงหรือท่าทาง เพียงโหลดตัวอย่าง 50 ถึง 100 ตัวอย่างของแต่ละหมวดหมู่ที่โมเดลเรียนรู้เพียงอย่างเดียวธุรกิจขนาดเล็กจํานวนมากใช้สิ่งนี้เพื่อจําแนกผลิตภัณฑ์ตรวจจับข้อบกพร่องในภาพถ่ายหรือจดจําพฤติกรรมในวิดีโอ หลังจากการฝึกอบรมคุณจะได้รับรหัสที่คุณสามารถรวมเข้ากับเว็บไซต์ใดก็ได้
ไมโครซอฟต์ ออโตเอ็มแอล
Microsoft Azure AutoML ทําให้กระบวนการทั้งหมดในการเลือกและปรับโมเดลเป็นแบบอัตโนมัติ คุณอัปโหลดไฟล์ CSV พร้อมข้อมูลของคุณ กําหนดคอลัมน์ที่คุณต้องการคาดเดา และระบบจะทดสอบอัลกอริธึมหลายสิบรายการโดยอัตโนมัติ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
กอดช่องว่างใบหน้า
Hugging Face ได้ทําให้การเข้าถึงโมเดล AI ขั้นสูงเป็นประชาธิปไตย คุณสามารถปรับแต่ง (ปรับแต่ง) ภาษาและโมเดลการมองเห็นโดยไม่ต้องเขียนโค้ด แพลตฟอร์มนี้มีเทมเพลตสําเร็จรูปคุณเพียงแค่ปรับให้เข้ากับข้อมูลของคุณและปรับใช้ภายในไม่กี่นาที หลายคนใช้สิ่งนี้สําหรับแชทบอทการจัดหมวดหมู่ข้อความและการวิเคราะห์ความรู้สึก
การเตรียมข้อมูลของคุณสําหรับการฝึกอบรม
คุณภาพของการฝึกอบรมขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลทั้งหมด ข้อมูลที่ไม่ดีเข้ามาการคาดการณ์ที่ไม่ดีออกมา ดังนั้นการเตรียมข้อมูลจึงเป็นขั้นตอนที่สําคัญที่สุดและมักถูกละเลยมากที่สุด
การรวบรวมและการจัดองค์กร
เริ่มต้นด้วยการรวบรวมตัวอย่างที่เกี่ยวข้องของปัญหาที่คุณต้องการแก้ไข หากคุณกําลังฝึกอบรมแบบจําลองเพื่อจัดประเภทอีเมลว่าเป็นสแปมหรือถูกต้องตามกฎหมายให้รวบรวมตัวอย่าง 500 ถึง 1,000 ตัวอย่างแต่ละประเภท หากเป็นการตรวจจับข้อบกพร่องของผลิตภัณฑ์ให้ถ่ายภาพผลิตภัณฑ์ที่ดีอย่างน้อย 200 รายการและข้อบกพร่อง 200 รายการจากมุมและการส่องสว่างที่แตกต่างกัน
จัดระเบียบข้อมูลของคุณในโฟลเดอร์ตรรกะหรือในไฟล์ที่มีโครงสร้าง (CSV, Excel หรือ JSON) สําหรับข้อมูลแบบตารางแต่ละแถวเป็นตัวอย่างและแต่ละคอลัมน์เป็นคุณลักษณะ สําหรับภาพให้วางไว้ในโฟลเดอร์ย่อยที่ตั้งชื่อตามคลาสที่พวกเขาเป็นตัวแทน
การทําความสะอาดและการปรับสมดุล
ลบตัวอย่างที่ซ้ํากันไม่สมบูรณ์หรือผิดอย่างชัดเจน หากคุณฝึกโมเดลที่มี 900 ตัวอย่างจากคลาสหนึ่งและ 100 จากอีกคลาสหนึ่งมันจะเรียนรู้ที่จะชอบคลาสส่วนใหญ่ ตามหลักการแล้วคุณควรมีจํานวนที่ใกล้เคียงกัน: หากคุณไม่สามารถทําได้หลายแพลตฟอร์มเสนอตัวเลือกการถ่วงน้ําหนักหรือการเสริมอัตโนมัติ (การสร้างตัวอย่างชนกลุ่มน้อยสังเคราะห์)
สร้างมาตรฐานรูปแบบ: รูปภาพทั้งหมดที่มีขนาดและรูปแบบเดียวกันข้อความทั้งหมดที่มีการเข้ารหัสเดียวกันวันที่ในรูปแบบเดียวกันรายละเอียดเล็ก ๆ เช่นนี้สร้างความแตกต่างระหว่างรุ่นที่ทํางานและรุ่นที่ล้มเหลว
แบ่งออกเป็นชุด
แบ่งข้อมูลของคุณออกเป็นสามส่วนเสมอ: การฝึกอบรม (70%) การตรวจสอบความถูกต้อง (15%) และการทดสอบ (15%) การฝึกอบรมเป็นที่ที่แบบจําลองเรียนรู้การตรวจสอบความถูกต้องจะปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ (การตั้งค่า) และการทดสอบจะประเมินประสิทธิภาพจริง แพลตฟอร์มที่ไม่มีรหัสจะทําเช่นนี้โดยอัตโนมัติแต่การทําความเข้าใจแนวคิดจะช่วยให้คุณประเมินว่าผลลัพธ์นั้นสมเหตุสมผลหรือไม่
การปฏิบัติทีละขั้นตอน: เริ่มวันนี้
1 เลือกปัญหาของคุณ
ไม่ใช่ "ปรับปรุงธุรกิจ"; เป็น "การจัดประเภทบทวิจารณ์ของลูกค้าเป็นเชิงบวกหรือเชิงลบ" หรือ "การตรวจจับเมื่อลูกค้ามีแนวโน้มที่จะยกเลิกการสมัครสูง"
2 รวบรวมข้อมูลที่เป็นแบบอย่าง
รวบรวมตัวอย่างสิ่งที่คุณต้องการคาดการณ์ระหว่าง 100 ถึง 1,000 รายการ หากคุณมีประวัติข้อมูล (อีเมลเก่า, ภาพถ่ายเก่า, บันทึก) ให้ใช้ หากคุณไม่มี ให้สร้าง: ถ่ายภาพผลิตภัณฑ์, ถามลูกค้าสําหรับตัวอย่าง, ใช้ข้อมูลสาธารณะที่เกี่ยวข้อง คุณภาพมีความสําคัญมากกว่าปริมาณ; 200 ตัวอย่างที่เลือกมาอย่างดีเกิน 2,000 ตัวอย่างแบบสุ่ม
3 จัดให้อยู่ในรูปแบบมาตรฐาน
สําหรับการจําแนกข้อความ: ไฟล์ที่มีสองคอลัมน์ (ข้อความ หมวดหมู่) สําหรับรูปภาพ: โฟลเดอร์ที่ตั้งชื่อตามคลาสที่อยู่ภายใน สําหรับข้อมูลตัวเลข: CSV ที่มีคอลัมน์ที่มีป้ายกํากับอย่างดี ตรวจสอบค่าที่ขาดหายไปและตัดสินใจว่าจะลบหรือเติมค่าเฉลี่ย/ค่ามัธยฐาน
4 เลือกแพลตฟอร์ม
สําหรับผู้เริ่มต้น: Google Teachable Machine (ภาพ/เสียง) หรือ Hugging Face (ข้อความ) สําหรับข้อมูลแบบตาราง: Azure AutoML หรือ Google Cloud AutoML สร้างบัญชีฟรีอ่านเอกสารฉบับย่อ (15 นาที) และทดลองใช้
5 โหลดข้อมูลและกําหนดค่า
อัพโหลดไฟล์หรือโฟลเดอร์ตามวิธีการของแพลตฟอร์ม ตั้งค่าว่าคอลัมน์ใดเป็นเป้าหมาย (สิ่งที่คุณต้องการคาดการณ์) และให้ระบบดําเนินการ แพลตฟอร์มส่วนใหญ่แสดงความคืบหน้าแบบเรียลไทม์
6 ประเมินผล
หลังจากการฝึกอบรมคุณจะได้รับความถูกต้อง (เปอร์เซ็นต์ของการเข้าชม) หากสูงกว่า 80% จะดีสําหรับกรณีจริงส่วนใหญ่ ต่ํากว่า 70% ให้ตรวจสอบข้อมูลของคุณ: อาจมีข้อมูลซ้ําข้อมูลที่มีป้ายกํากับผิดหรือคลาสที่ไม่สมดุล
7 ทดสอบและนําไปปฏิบัติ
ใช้เทมเพลตในการผลิต แพลตฟอร์มนําเสนอ URL หรือรหัสที่คุณรวมเข้ากับเว็บไซต์แอปหรือระบบของคุณ ตรวจสอบประสิทธิภาพในช่วงแรก ๆ: โลกแห่งความเป็นจริงแตกต่างจากข้อมูลการฝึกอบรมดังนั้นการตระหนักถึงปัญหาจะช่วยให้การปรับปรุงอย่างรวดเร็ว
ข้อผิดพลาดทั่วไปและวิธีหลีกเลี่ยง
การฝึกอบรมแบบจําลองโดยไม่ตกอยู่ในหลุมพรางทั่วไปช่วยประหยัดเวลาหลายสัปดาห์ในการทํางานซ้ําข้อผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดคือการใช้ข้อมูลการออกกําลังกายผสมกับข้อมูลการทดสอบ: คุณจะวัดความแม่นยําที่สูงเกินจริงซึ่งไม่ได้สะท้อนถึงประสิทธิภาพที่แท้จริง
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยอีกประการหนึ่ง: ความสัมพันธ์ที่สับสนกับสาเหตุ หากแบบจําลองของคุณคาดการณ์ว่าลูกค้าที่มีนามสกุลของแหล่งกําเนิดบางอย่างยกเลิกมากขึ้นไม่ใช่เพราะนามสกุลทําให้เกิดการยกเลิกเนื่องจากปัจจัยอื่น ๆ (สถานที่รายได้ภาษา) มีความสัมพันธ์กัน หลีกเลี่ยงการฝึกอบรมแบบจําลองด้วยข้อมูลที่ทําให้เกิดอคติในการเลือกปฏิบัติ
โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลปี 2022 อาจล้มเหลวในปี 2024 หากพฤติกรรมของผู้ใช้เปลี่ยนไป ตรวจสอบความถูกต้องอย่างต่อเนื่องและฝึกอบรมใหม่ทุกๆ 3 ถึง 6 เดือนด้วยข้อมูลที่อัปเดต
ขั้นตอนต่อไปและการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
หลังจากโมเดลแรกของคุณทํางานขยาย เพิ่มข้อมูลมากขึ้นทดลองกับแพลตฟอร์มที่แตกต่างกันเพิ่มความซับซ้อน โมเดลที่เริ่มต้นง่ายสามารถพัฒนาเป็นระบบที่สมบูรณ์ซึ่งทํางานอัตโนมัติ 40% ของการทํางานของคุณ
พิจารณาฝึกอบรมโมเดลหลายโมเดลสําหรับงานที่แตกต่างกัน เอเจนซี่การตลาดอาจมีโมเดลหนึ่งเพื่อจัดอันดับโอกาสในการขาย อีกโมเดลหนึ่งเพื่อสร้างหัวข้อข่าว และอีกโมเดลหนึ่งเพื่อคาดการณ์เวลาโพสต์ได้ดีขึ้น
เข้าร่วมชุมชนออนไลน์: ฟอรัมใบหน้ากอด, AI subreddits, หลักสูตรบน YouTube การเรียนรู้จากประสบการณ์ของผู้อื่นช่วยเร่งความเชี่ยวชาญของคุณทรัพยากรส่วนใหญ่ฟรีและใช้งานได้จริง
