اسان سڀ سمجهون ٿا ته هڪ مصنوعي ذهانت (AI) ماڊل جي ڪارڪردگي مڪمل طور تي تربيتي مرحلي ۾ مهيا ڪيل ڊيٽا سيٽ جي معيار تي منحصر آهي. بهرحال، اهي عام طور تي سطحي سطح تي بحث ڪيا ويا آهن. گهڻا وسيلا آن لائن وضاحت ڪن ٿا ته توهان جي AI ٽريننگ ڊيٽا مرحلن لاءِ معيار جي ڊيٽا جو حصول ڇو ضروري آهي، پر علم جي لحاظ کان هڪ خال آهي جيڪو معيار کي اڻپوري ڊيٽا کان مختلف ڪري ٿو.
جڏهن توهان ڊيٽا سيٽن ۾ تمام گهڻي ڳوڙها آڻيندؤ، توهان کي تمام گهڻيون پيچيدگيون ۽ ذيلي ذخيري نظر اينديون جيڪي اڪثر نظر انداز ڪيا ويندا آهن. اسان انهن گهٽ ڳالهائيندڙ عنوانن تي روشني وجهڻ جو فيصلو ڪيو آهي. هن آرٽيڪل کي پڙهڻ کان پوء، توهان کي واضح خيال هوندو ته ڪجهه غلطيون جيڪي توهان ڊيٽا گڏ ڪرڻ دوران ڪري رهيا آهيو ۽ ڪجهه طريقا جيڪي توهان پنهنجي AI ٽريننگ ڊيٽا جي معيار کي بهتر ڪري سگهو ٿا.
اچو ته شروع ڪريون.
AI پروجيڪٽ جي اناتومي
اڻڄاڻن لاء، هڪ AI يا هڪ ML (مشين لرننگ) منصوبو تمام منظم آهي. اهو لڪير آهي ۽ هڪ مضبوط ڪم فلو آهي.
- تصور جو ثبوت
- ماڊل جي تصديق ۽ ماڊل اسڪورنگ
- الگورتھم جي ترقي
- AI ٽريننگ ڊيٽا تيار ڪرڻ
- ماڊل لڳائڻ
- الگورتھم جي تربيت
- پوسٽ لڳائڻ جي اصلاح
انگ اکر ظاهر ڪن ٿا ته تقريبن 78٪ سڀني AI منصوبن مان هڪ نقطي يا ٻئي تي اسٽيل ٿي ويا آهن ان کان پهريان جو تعيناتي اسٽيج تي پهچڻ کان اڳ. جڏهن ته هڪ پاسي وڏيون خاميون، منطقي غلطيون، يا پروجيڪٽ مئنيجمينٽ جا مسئلا آهن، پر ان ۾ پڻ ذهين نقص ۽ غلطيون آهن جيڪي پروجيڪٽ ۾ وڏي پئماني تي خرابي جو سبب بڻجن ٿيون. هن پوسٽ ۾، اسان ڪجهه عام ذيلي ذخيري کي ڳولڻ وارا آهيون.
ڊيٽا جي تعصب
ڊيٽا جي تعصب عنصرن يا عناصر جو رضاڪارانه يا غير ارادي تعارف آهي جيڪو غير مناسب طور تي مخصوص نتيجن جي طرف يا خلاف نتيجن کي ڇڪي ٿو. بدقسمتي سان، تعصب AI ٽريننگ جي جڳهه ۾ هڪ پريشان ڪندڙ تشويش آهي.
جيڪڏهن اهو پيچيده محسوس ٿئي ٿو، سمجھو ته AI سسٽم جو پنهنجو ذهن نه آهي. تنهن ڪري، تجريدي تصورات جهڙوڪ اخلاقيات، اخلاقيات، ۽ وڌيڪ موجود نه آهن. اهي صرف سمارٽ يا فنڪشنل آهن جيئن منطقي، رياضياتي، ۽ شمارياتي تصورات انهن جي ڊزائن ۾ استعمال ڪيا ويا آهن. تنهن ڪري، جڏهن انسان انهن ٽنهي کي ترقي ڪري ٿو، ظاهر آهي ته ڪجهه تعصب ۽ تعصب سرايت ڪرڻ وارا آهن.
تعصب هڪ تصور آهي جيڪو سڌو سنئون AI سان لاڳاپيل ناهي پر ان جي چوڌاري هر شيء سان. مطلب ته اهو انساني مداخلت کان وڌيڪ آهي ۽ ڪنهن به وقت تي متعارف ڪرايو وڃي ٿو. اهو ٿي سگهي ٿو جڏهن ڪو مسئلو حل ڪيو پيو وڃي امڪاني حل لاءِ، جڏهن ڊيٽا گڏ ڪرڻ ٿئي ٿي، يا جڏهن ڊيٽا تيار ڪئي وڃي ۽ AI ماڊل ۾ متعارف ڪرايو وڃي.
ڇا اسان مڪمل طور تي تعصب کي ختم ڪري سگھون ٿا؟
تعصب کي ختم ڪرڻ پيچيده آهي. هڪ ذاتي ترجيح مڪمل طور تي ڪارو ۽ اڇو نه آهي. اهو سرمائي واري علائقي تي وڌندو آهي، ۽ اهو ئي سبب آهي ته اهو پڻ تابع آهي. تعصب سان، ڪنهن به قسم جي مجموعي انصاف کي اشارو ڪرڻ ڏکيو آهي. ان کان علاوه، تعصب کي سڃاڻڻ يا سڃاڻڻ پڻ ڏکيو آهي، خاص طور تي جڏهن ذهن غير ارادي طور تي خاص عقيدن، اسٽريٽائپائپس، يا عملن ڏانهن مائل هوندو آهي.
ان ڪري AI ماهر پنهنجا ماڊل تيار ڪن ٿا امڪاني تعصبن تي غور ڪندي ۽ انهن کي حالتن ۽ حوالن ذريعي ختم ڪري. جيڪڏهن صحيح طريقي سان ڪيو وڃي، نتيجن جي ڇڪڻ کي گهٽ ۾ گهٽ رکي سگهجي ٿو.
ڊيٽا جي معيار
ڊيٽا جي معيار تمام عام آهي، پر جڏهن توهان تمام گهڻي ڳڻي ڏسندا آهيو، توهان کي ڪيترائي نفيس پرت ملندا. ڊيٽا جي معيار ھيٺين تي مشتمل ٿي سگھي ٿو:
- ڊيٽا جي اندازي مطابق مقدار جي دستيابي جي کوٽ
- لاڳاپيل ۽ لاڳاپيل ڊيٽا جي غير موجودگي
- تازو يا تازه ڪاري ڊيٽا جي غير موجودگي
- ڊيٽا جي گهڻائي جيڪا ناقابل استعمال آهي
- گهربل ڊيٽا جي قسم جي کوٽ - مثال طور، تصويرن جي بدران متن ۽ وڊيوز جي بدران آڊيو ۽ وڌيڪ
- واس
- شقون جيڪي ڊيٽا جي مداخلت کي محدود ڪن ٿيون
- خراب بيان ڪيل ڊيٽا
- غلط ڊيٽا جي درجه بندي
تقريبن 96٪ AI ماهرن ڊيٽا جي معيار جي مسئلن سان وڙهندا آهن جنهن جي نتيجي ۾ معيار کي بهتر ڪرڻ جي اضافي ڪلاڪن جي نتيجي ۾ مشينون مؤثر طريقي سان بهتر نتيجا پهچائي سگهن ٿيون.
غير منظم ڊيٽا
ڊيٽا سائنسدان ۽ AI ماهر پنهنجي مڪمل هم منصبن جي ڀيٽ ۾ غير منظم ڊيٽا تي وڌيڪ ڪم ڪن ٿا. نتيجي طور، انهن جي وقت جو هڪ اهم مقدار غير منظم ٿيل ڊيٽا کي سمجهڻ ۽ ان کي هڪ فارميٽ ۾ گڏ ڪرڻ تي خرچ ڪيو ويو آهي جيڪو مشين سمجهي سگهي ٿو.
اڻ سڌريل ڊيٽا ڪا به معلومات آهي جيڪا ڪنهن مخصوص فارميٽ، ماڊل، يا ڍانچي سان مطابقت نه رکي. اهو بي ترتيب ۽ بي ترتيب آهي. اڻ سڌريل ڊيٽا ٿي سگھي ٿي وڊيو، آڊيو، تصويرون، تصويرون، ٽيڪسٽ، سروي، رپورٽون، پيشيونٽيشن، ميمو، يا معلومات جي ٻين شڪلن سان. اڻڄاتل ڊيٽا سيٽن مان سڀ کان وڌيڪ لاڳاپيل بصيرت جي سڃاڻپ ۽ دستي طور تي هڪ ماهر طرفان بيان ڪيل آهي. جڏهن توهان غير منظم ڊيٽا سان ڪم ڪري رهيا آهيو، توهان وٽ ٻه اختيار آهن:
- توهان ڊيٽا کي صاف ڪرڻ ۾ وڌيڪ وقت گذاريو
- ناپسنديده نتيجا قبول ڪريو
معتبر ڊيٽا جي تشريح لاءِ SMEs جي کوٽ
انهن سڀني عنصرن مان جن تي اسان اڄ بحث ڪيو آهي، معتبر ڊيٽا تشريح هڪ ذيلي ذخيري آهي جنهن تي اسان وٽ اهم ڪنٽرول آهي. ڊيٽا تشريح AI ترقي ۾ هڪ اهم مرحلو آهي جيڪو ترتيب ڏئي ٿو ته انهن کي ڇا ۽ ڪيئن سکڻ گهرجي. خراب يا غلط تشريح ڪيل ڊيٽا توهان جي نتيجن کي مڪمل طور تي ڇڪائي سگهي ٿي. ساڳئي وقت، صحيح طور تي بيان ڪيل ڊيٽا توهان جي سسٽم کي معتبر ۽ فعال بڻائي سگهي ٿي.
انهي ڪري ڊيٽا جي تشريح کي SMEs ۽ ماهرن طرفان ڪيو وڃي ٿو جن کي ڊومين جي ڄاڻ آهي. مثال طور، صحت جي سار سنڀار جي ڊيٽا کي پروفيسر طرفان تشريح ڪرڻ گهرجي جن کي انهي شعبي جي ڊيٽا سان ڪم ڪرڻ جو تجربو آهي. تنهن ڪري، جڏهن ماڊل زندگي بچائڻ واري صورتحال ۾ ترتيب ڏني وئي آهي، اهو ڪم ڪري ٿو اميدن تي. ساڳيو ئي پروڊڪٽس لاءِ صحيح آهي ريئل اسٽيٽ ، فنٽيڪ اي ڪامرس ، ۽ ٻين هنڌن تي.
ڪپڙڻ وارو
اهي سڀئي عنصر هڪ طرفي طرف اشارو ڪن ٿا - اهو مشورو نه آهي ته اي آءِ ڊولپمينٽ ۾ اسٽينڊل يونٽ جي حيثيت سان. ان جي بدران، اهو هڪ گڏيل عمل آهي، جتي توهان سڀني شعبن جي ماهرن کي گڏ ڪرڻ لاء گڏ ڪرڻ جي ضرورت آهي ته هڪ مڪمل حل ڪڍيو وڃي.
انهيءَ ڪري اسان توهان جي شين ۽ حلن کي وڌيڪ ڪارآمد بڻائڻ لاءِ ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ تشريح جي ماهرن جهڙوڪ شيپ سان رابطو ڪرڻ جي صلاح ڏيون ٿا. اسان AI ترقي ۾ شامل ذخيرن کان واقف آهيون ۽ انهن کي فوري طور تي ختم ڪرڻ لاءِ شعوري پروٽوڪول ۽ معيار جي چڪاس رکون ٿا.
اسان سان رابطو ڪريو اهو ڄاڻڻ لاءِ ته اسان جي ماهر توهان جي AI پراڊڪٽ ڊولپمينٽ ۾ ڪيئن مدد ڪري سگهي ٿي.
