Paano Sanayin ang Mga Modelo ng AI gamit ang Iyong Sariling Data nang walang Teknikal na Kaalaman

Bakit Tren AI Models sa Iyong Data

Pagsasanay ng isang modelo ng artificial intelligence sa iyong sariling data ay mas naa-access na ngayon kaysa dati.Hindi mo kailangang maging isang programmer upang lumikha ng isang customized na AI system na nauunawaan nang eksakto ang konteksto ng iyong negosyo, ang iyong mga customer o ang iyong mga partikular na pangangailangan.

Ang pagkakaiba sa pagitan ng paggamit ng isang generic na modelo at isa na sinanay sa iyong data ay napakalaki: habang alam ng ChatGPT ang pampublikong impormasyon, alam ng isang modelong sinanay sa iyong data ang iyong mga patakaran, ang iyong merkado, ang iyong mga panloob na proseso at ang iyong wika. Ang mga kumpanya ay nakakakuha ng 30% hanggang 50% sa kahusayan sa pagpapatakbo sa pamamagitan ng pagpapatupad ng AI na sinanay gamit ang kanilang sariling data.

Ang mga maliliit na ahensya, consultant, freelancer, at maliliit na negosyo ay maaari na ngayong mag-automate ng mga paulit-ulit na gawain, mapabuti ang serbisyo sa customer, bumuo ng mas nauugnay na nilalaman, at gumawa ng mas mabilis na mga desisyon - lahat nang hindi kumukuha ng data scientist.

Mga Platform na Walang Code para sa Pagsasanay ng AI

Ang mga platform ng walang-code ay inalis ang pangangailangan para sa programming.Nag-aalok sila ng mga visual na interface at intuitive na daloy kung saan naglo-load ka ng data, i-configure ang mga pangunahing parameter at sa ilang minuto ay may functional na modelo.

Google Teachable Machine

Ang Teachable Machine ng Google ay libre at perpekto para sa mga nagsisimula.Isanayin mo ang mga modelo upang makilala ang mga imahe, tunog o poses. Mag-load lamang ng 50 hanggang 100 halimbawa ng bawat kategorya na natutunan ng modelo nang mag-isa.Maraming maliliit na negosyo ang gumagamit nito upang pag-uri-uriin ang mga produkto, makita ang mga depekto sa mga larawan o makilala ang mga pag-uugali sa mga video. Pagkatapos ng pagsasanay, makakakuha ka ng code na maaari mong isama sa anumang website.

Microsoft AutoML

Microsoft Azure AutoML automates ang buong proseso ng pagpili at pagsasaayos ng mga modelo.I-upload mo ang isang CSV file sa iyong data, tukuyin kung aling haligi ang gusto mong hulaan, at ang sistema ay sumusubok ng dose-dosenang mga algorithm awtomatikong, bumabalik ang pinakamahusay na resulta.

Hugging Face Spaces

Ang Hugging Face ay may demokratikong pag-access sa mga advanced na modelo ng AI. Maaari mong i-fine-tune (fine-tun) ang mga modelo ng wika at paningin nang walang pagsusulat ng code. Nagbibigay ang platform ng mga handa na template; umangkop ka lang sa iyong data at mag-deploy sa ilang minuto.Maraming gamitin ito para sa mga chatbot, pag-uuri ng teksto at pagsusuri ng damdamin.

Paghahanda ng Iyong Data para sa Pagsasanay

Ang kalidad ng pagsasanay ay ganap na nakasalalay sa kalidad ng data. Ang masamang data ay pumapasok, ang mga masamang hula ay lumalabas. Samakatuwid, ang paghahanda ng data ay ang pinakamahalaga at kadalasan ang pinaka-napapabayaang hakbang.

Koleksyon at Organisasyon

Magsimula sa pamamagitan ng pagtitipon ng mga kaugnay na halimbawa ng problema na nais mong malutas. Kung ikaw ay pagsasanay ng isang modelo upang uriin ang mga email bilang spam o lehitimong, mangolekta ng 500 sa 1,000 mga halimbawa ng bawat uri. Kung ito ay produkto depekto detection, kunan ng larawan ng hindi bababa sa 200 mahusay na mga produkto at 200 may depekto mula sa iba't ibang mga anggulo at illuminations.

Ayusin ang iyong data sa lohikal na mga folder o sa isang nakabalangkas na file (CSV, Excel, o JSON). Para sa tabular data, ang bawat hilera ay isang halimbawa at ang bawat hanay ay isang tampok. Para sa mga larawan, ilagay ang mga ito sa mga subfolder na pinangalanan ng klase na kanilang kinakatawan.

Paglilinis at Pagbalanse

Alisin ang mga duplicate, hindi kumpleto o malinaw na maling mga halimbawa. Kung sanayin mo ang isang modelo na may 900 halimbawa mula sa isang klase at 100 mula sa isa pa, matututo itong paboran ang karamihan ng klase. Sa isip, dapat kang magkaroon ng katulad na halaga: kung hindi mo magagawa, maraming platform ang nag-aalok ng mga opsyon sa pagtimbang o awtomatikong pagpapalaki (synthetic na paglikha ng mga halimbawa ng minorya).

I-standardize ang mga format: lahat ng mga imahe sa parehong laki at format, lahat ng mga teksto na may parehong pag-encode, mga petsa sa parehong pattern.Ang mga maliliit na detalye tulad nito ay gumagawa ng pagkakaiba sa pagitan ng isang modelo na gumagana at isa na nabigo.

Dibisyon sa Sets

Palaging hatiin ang iyong data sa tatlong bahagi: pagsasanay (70%), pagpapatunay (15%) at pagsubok (15%). Ang pagsasanay ay kung saan natututo ang modelo, inaayos ng pagpapatunay ang mga hyper-parameter (mga setting), at sinusuri ng pagsubok ang aktwal na pagganap. Awtomatikong ginagawa ito ng mga platform ng no-code, ngunit ang pag-unawa sa konsepto ay nakakatulong sa iyong masuri kung may katuturan ang resulta.

Praktikal na Hakbang sa Hakbang: Simula Ngayon

1. Piliin ang Iyong Problema

Ito ay hindi "pabutihin ang negosyo"; ito ay "pag-uuri ng mga review ng customer bilang positibo o negatibo" o "pagtukoy kapag ang isang customer ay malamang na mag-unsubscribe".

2. Magtipon ng Ulirang Data

Kolektahin sa pagitan ng 100 at 1,000 mga halimbawa ng kung ano ang gusto mong hulaan. Kung mayroon kang kasaysayan ng data (lumang email, lumang mga larawan, mga talaan), gamitin ito. Kung hindi mo, lumikha ng: litrato produkto, humingi ng mga customer para sa mga halimbawa, gamitin ang mga kaugnay na pampublikong data. Marka ng mga bagay higit sa dami; 200 mahusay na pinili halimbawa lumampas 2,000 random na mga halimbawa.

3. Ayusin sa Standard Format

Para sa pag-uuri ng teksto: isang file na may dalawang hanay (teksto, kategorya). Para sa mga larawan: mga folder na pinangalanan ng klase sa loob. Para sa numeric na data: CSV na may mahusay na label na mga haligi. Suriin kung may mga nawawalang halaga at magpasya kung aalisin o punan ng average/median.

4. Piliin ang Platform

Para sa mga nagsisimula: Google Teachable Machine (mga imahe/tunog) o Hugging Face (mga teksto). Para sa tabular na data: Azure AutoML o Google Cloud AutoML. Lumikha ng libreng account, basahin ang mabilis na dokumentasyon (15 minuto) at subukan ito.

5. Mag-load ng Data at I-configure

I-upload ang file o mga folder ayon sa paraan ng platform. Itakda kung aling hanay ang target (kung ano ang gusto mong hulaan) at hayaan ang proseso ng system. Karamihan sa mga platform ay nagpapakita ng pag-unlad sa real time.

6. Suriin ang mga Resulta

Pagkatapos ng pagsasanay, makakakuha ka ng katumpakan (porsiyento ng mga hit). Kung ito ay higit sa 80%, ito ay mabuti para sa karamihan ng mga tunay na kaso. Sa ibaba 70%, suriin ang iyong data: maaaring may mga duplicate, maling label na data o hindi balanseng mga klase.

7. Pagsubok at Ipatupad

Gamitin ang template sa produksyon. Ang platform ay nag-aalok ng isang URL o code na iyong isama sa iyong website, app o system. Subaybayan ang pagganap sa mga unang araw: ang tunay na mundo ay naiiba mula sa data ng pagsasanay, kaya ang pagiging kamalayan ng mga problema ay nakakatulong na gumawa ng mabilis na pagpapabuti.

Mga Karaniwang Pagkakamali at Paano Iwasan ang mga ito

Pagsasanay ng isang modelo nang hindi bumabagsak sa mga karaniwang pitfalls ay nagse-save ng linggo ng rework.Ang pinakamalaking pagkakamali ay ang paggamit ng data ng pag-eehersisyo na may halong data ng pagsubok: susukatin mo ang napalaki na katumpakan na hindi nagpapakita ng aktwal na pagganap.

Isa pang madalas na pagkakamali: nakalilito ugnayan sa sanhi. Kung hinuhulaan ng iyong modelo na ang mga customer na may mga apelyido ng isang tiyak na pinagmulan ay kanselahin nang higit pa, hindi ito dahil ang apelyido ay nagdudulot ng pagkansela; ito ay dahil ang iba pang mga kadahilanan (lokasyon, kita, wika) ay nauugnay. Iwasan ang pagsasanay sa modelo na may data na nagdudulot ng diskriminasyong bias.

Maaaring mabigo ang isang modelong sinanay sa data ng 2022 sa 2024 kung nagbago ang gawi ng user. Patuloy na subaybayan ang katumpakan at muling sanayin bawat 3 hanggang 6 na buwan gamit ang na-update na data.

Mga Susunod na Hakbang at Patuloy na Pag-unlad

Pagkatapos ng iyong unang modelo gumagana, palawakin. Magdagdag ng higit pang data, eksperimento sa iba't ibang mga platform, dagdagan ang pagiging kumplikado. Ang isang modelo na nagsimula simple ay maaaring mag-evolve sa isang kumpletong sistema na automates 40% ng iyong pagpapatakbo trabaho.

Isaalang-alang ang pagsasanay ng maraming mga modelo para sa iba't ibang mga gawain. Ang isang ahensya sa marketing ay maaaring magkaroon ng isang modelo upang magranggo ng mga lead, isa pa upang makabuo ng mga headline, isa pa upang mas mahusay na mahulaan ang mga oras ng pag-post.

Sumali sa mga online na komunidad: yakap-yakap na mga forum ng mukha, AI subreddits, mga kurso sa YouTube. Pag-aaral mula sa mga karanasan ng iba accelerates iyong mastery.Karamihan sa mga mapagkukunan ay libre at praktikal.