Neden AI Modellerini Verilerinizle Eğitmelisiniz
Kendi verilerinizle bir yapay zeka modeli eğitmek artık her zamankinden daha erişilebilir. İşletmenizin, müşterilerinizin veya özel ihtiyaçlarınızın bağlamını tam olarak anlayan özelleştirilmiş bir yapay zeka sistemi oluşturmak için programcı olmanıza gerek yok.
Genel bir model kullanmak ile verilerinizle eğitilmiş bir model kullanmak arasındaki fark çok büyüktür: ChatGPT kamuya açık bilgileri bilirken, verilerinizle eğitilmiş bir model politikalarınızı, pazarınızı, iç süreçlerinizi ve dilinizi bilir. Şirketler kendi verileriyle eğitilmiş yapay zekayı uygulayarak operasyonel verimlilikte %30 ila %50 oranında kazanç elde eder.
Küçük ajanslar, danışmanlar, serbest çalışanlar ve küçük işletmeler artık tekrarlayan görevleri otomatikleştirebilir, müşteri hizmetlerini geliştirebilir, daha alakalı içerik üretebilir ve daha hızlı kararlar alabilir - bunların hepsi bir veri bilimcisini işe almadan.
Yapay Zeka Eğitimi için Kodsuz Platformlar
Kodsuz platformlar programlama ihtiyacını ortadan kaldırdı. Verileri yüklediğiniz, temel parametreleri yapılandırdığınız ve birkaç dakika içinde işlevsel bir modele sahip olduğunuz görsel arayüzler ve sezgisel akışlar sunuyorlar.
Google Öğretilebilir Makine
Google'ın Öğretilebilir Makinesi ücretsiz ve yeni başlayanlar için idealdir.Modelleri görüntüleri, sesleri veya pozları tanımak için eğitirsiniz. Modelin tek başına öğrendiği her kategoriden 50 ila 100 örnek yüklemeniz yeterlidir.Birçok küçük işletme bunu ürünleri sınıflandırmak, fotoğraflardaki kusurları tespit etmek veya videolardaki davranışları tanımak için kullanır. Eğitimden sonra herhangi bir web sitesine entegre edebileceğiniz bir kod alırsınız.
Microsoft Otomatik ML
Microsoft Azure AutoML, model seçme ve ayarlama işleminin tamamını otomatikleştirir. Verilerinizle birlikte bir CSV dosyası yüklersiniz, hangi sütunu tahmin etmek istediğinizi tanımlarsınız ve sistem düzinelerce algoritmayı otomatik olarak test ederek en iyi sonucu verir.
Sarılma Yüz Alanları
Sarılma Yüzü, gelişmiş AI modellerine demokratikleştirilmiş erişime sahiptir.Kod yazmadan dil ve görüş modellerine ince ayar (ince ayar) yapabilirsiniz.Platform hazır şablonlar sağlar; sadece verilerinize uyum sağlar ve dakikalar içinde dağıtılırsınız.Birçoğu bunu sohbet robotları, metin sınıflandırması ve duygu analizi için kullanır.
Verilerinizi Eğitime Hazırlamak
Eğitimin kalitesi tamamen verinin kalitesine bağlıdır.Kötü veri gelir, kötü tahminler çıkar.Bu nedenle veriyi hazırlamak en önemli ve çoğu zaman en çok ihmal edilen adımdır.
Toplama ve Organizasyon
Çözmek istediğiniz problemin ilgili örneklerini toplayarak başlayın.E-postaları spam veya meşru olarak sınıflandırmak için bir model eğitiyorsanız, her türden 500 ila 1.000 örnek toplayın.Ürün kusur tespiti ise, en az 200 iyi ürünü ve 200 kusurlu ürünü farklı açılardan ve aydınlatmalardan fotoğraflayın.
Verilerinizi mantıksal klasörlerde veya yapılandırılmış bir dosyada (CSV, Excel veya JSON) düzenleyin. Tablolu veriler için her satır bir örnektir ve her sütun bir özelliktir. Resimler için bunları temsil ettikleri sınıfa göre adlandırılan alt klasörlere yerleştirin.
Temizleme ve Dengeleme
Yinelenen, eksik veya açıkça yanlış örnekleri kaldırın Bir modeli bir sınıftan 900, diğerinden 100 örnekle eğitirseniz, çoğunluk sınıfını tercih etmeyi öğrenecektir İdeal olarak, benzer miktarlara sahip olmalısınız: yapamıyorsanız, birçok platform ağırlıklandırma seçenekleri veya otomatik büyütme (azınlık örneklerinin sentetik oluşturulması) sunar.
Standartlaştırın biçimleri: tüm görüntüler aynı boyut ve biçimde, tüm metinler aynı kodlama, tarihler aynı desen.bunlar gibi küçük ayrıntılar çalışan bir model ve başarısız bir arasındaki farkı yaratır.
Setlere Bölünme
Verilerinizi her zaman üç bölüme ayırın: eğitim (% 70), doğrulama (% 15) ve test (% 15) Eğitim, modelin öğrendiği, doğrulamanın hiper parametreleri (ayarları) ayarladığı ve testin gerçek performansı değerlendirdiği yerdir Kodsuz platformlar bunu otomatik olarak yapar, ancak konsepti anlamak sonucun mantıklı olup olmadığını değerlendirmenize yardımcı olur.
Adım Adım Pratik: Bugünden Başlamak
1. Probleminizi Seçin
Bu "işi geliştirmek" değil; "müşteri incelemelerini olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırmak" veya "bir müşterinin aboneliğinden çıkma olasılığının yüksek olduğunu tespit etmek".
2. Örnek Verileri Toplayın
Tahmin etmek istediğiniz şeyin 100 ila 1.000 arasında örneğini toplayın. Veri geçmişiniz varsa (eski e-postalar, eski fotoğraflar, kayıtlar), kullanın. Yapmazsanız, oluşturun: ürünleri fotoğraflayın, müşterilerden örnekler isteyin, ilgili genel verileri kullanın. Kalite miktardan daha önemlidir; İyi seçilmiş 200 örnek, 2.000 rastgele örneği aşıyor.
Standart Formatta 3. Arrange
Metin sınıflandırması için: iki sütunlu bir dosya (metin, kategori).Resimler için: içindeki sınıf tarafından adlandırılan klasörler.Numerik veriler için: iyi etiketlenmiş sütunlara sahip CSV. Eksik değerleri kontrol edin ve ortalama/medyan ile kaldırılıp doldurulmayacağına karar verin.
4. Platformu Seçin
Yeni başlayanlar için: Google Teachable Machine (resimler / sesler) veya Hugging Face (metinler). Tablolu veriler için: Azure AutoML veya Google Cloud AutoML. Ücretsiz hesap oluşturun, hızlı belgeleri okuyun (15 dakika) ve deneyin.
5. Veri Yükle ve Yapılandır
Dosyayı veya klasörleri platform yöntemine göre yükleyin Hangi sütunun hedef olduğunu ayarlayın (öngörmek istediğiniz şey) ve sistem işlemesine izin verin Çoğu platform gerçek zamanlı olarak ilerleme gösterir.
6. Sonuçları Değerlendirin
Eğitimden sonra bir doğruluk elde edersiniz (vuruş yüzdesi). % 80'in üzerindeyse, çoğu gerçek durum için iyidir. % 70'in altında, verilerinizi gözden geçirin: kopyalar, yanlış etiketlenmiş veriler veya dengesiz sınıflar olabilir.
7. Test Et ve Uygula
Üretimde şablonu kullanın Platform, web sitenize, uygulamanıza veya sisteminize entegre ettiğiniz bir URL veya kod sunar. İlk günlerde performansı izleyin: gerçek dünya eğitim verilerinden farklıdır, bu nedenle sorunların farkında olmak hızlı iyileştirmeler yapmaya yardımcı olur.
Yaygın Hatalar ve Nasıl Önlenir
Yaygın tuzaklara düşmeden bir modeli eğitmek haftalarca yeniden çalışmaktan tasarruf sağlar. En büyük hata, test verileriyle karıştırılmış egzersiz verilerini kullanmaktır: gerçek performansı yansıtmayan şişirilmiş doğruluğu ölçeceksiniz.
Sık yapılan bir başka hata: korelasyonu nedensellikle karıştırmak Modeliniz, belirli bir kökene sahip soyadları olan müşterilerin daha fazla iptal ettiğini öngörüyorsa, bunun nedeni soyadının iptale neden olması değildir; bunun nedeni diğer faktörlerin (konum, gelir, dil) ilişkili olmasıdır. Modeli ayrımcı önyargıya neden olan verilerle eğitmekten kaçının.
2022 verileri üzerinde eğitilen bir model, kullanıcı davranışı değiştiyse 2024'te başarısız olabilir Doğruluğu sürekli izleyin ve güncellenmiş verilerle her 3 ila 6 ayda bir yeniden eğitin.
Sonraki Adımlar ve Sürekli Gelişim
İlk modeliniz çalıştıktan sonra genişletin Daha fazla veri ekleyin, farklı platformlarla deneyler yapın, karmaşıklığı artırın Basit başlayan bir model, operasyonel çalışmalarınızın % 40'ını otomatikleştiren eksiksiz bir sisteme dönüşebilir.
Farklı görevler için birden fazla model eğitmeyi düşünün. Bir pazarlama ajansının potansiyel müşterileri sıralamak için bir modeli, manşetler oluşturmak için bir modeli, yayın sürelerini daha iyi tahmin etmek için bir modeli olabilir.
Çevrimiçi topluluklara katılın: yüz forumlarına, AI alt dizinlerine, YouTube'daki kurslara sarılmak Başkalarının deneyimlerinden öğrenmek ustalığınızı hızlandırır. Kaynakların çoğu ücretsiz ve pratiktir.
