AI പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ സൂക്ഷ്മതകളും അവ എന്തുകൊണ്ട് നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റ് ഉണ്ടാക്കും അല്ലെങ്കിൽ തകർക്കും

ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) മൊഡ്യൂളിന്റെ പ്രകടനം പരിശീലന ഘട്ടത്തിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ഗുണനിലവാരത്തെ പൂർണ്ണമായും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ എല്ലാവരും മനസ്സിലാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, അവ സാധാരണയായി ഉപരിപ്ലവമായ തലത്തിലാണ് ചർച്ച ചെയ്യുന്നത്. നിങ്ങളുടെ AI പരിശീലന ഡാറ്റാ ഘട്ടങ്ങൾക്ക് ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ ഏറ്റെടുക്കൽ അത്യാവശ്യമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് ഓൺലൈനിലെ മിക്ക ഉറവിടങ്ങളും വ്യക്തമാക്കുന്നു, എന്നാൽ അപര്യാപ്തമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഗുണനിലവാരത്തെ വ്യത്യസ്തമാക്കുന്ന അറിവിന്റെ കാര്യത്തിൽ ഒരു വിടവ് ഉണ്ട്.

നിങ്ങൾ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലേക്ക് ആഴത്തിൽ പരിശോധിക്കുമ്പോൾ, പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്ന ടൺ കണക്കിന് സങ്കീർണതകളും സൂക്ഷ്മതകളും നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കും. അധികം സംസാരിക്കാത്ത ഈ വിഷയങ്ങളിൽ വെളിച്ചം വീശാൻ ഞങ്ങൾ തീരുമാനിച്ചു. ഈ ലേഖനം വായിച്ചതിനുശേഷം, ഡാറ്റാ ശേഖരണ വേളയിൽ നിങ്ങൾ വരുത്തുന്ന ചില പിഴവുകളെക്കുറിച്ചും നിങ്ങളുടെ AI പരിശീലന ഡാറ്റ നിലവാരം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനുള്ള ചില വഴികളെക്കുറിച്ചും നിങ്ങൾക്ക് വ്യക്തമായ ധാരണ ലഭിക്കും.

നമുക്ക് തുടങ്ങാം.

ഒരു AI പ്രോജക്റ്റിന്റെ അനാട്ടമി

ആരംഭിക്കാത്തവർക്ക്, ഒരു AI അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ML (മെഷീൻ ലേണിംഗ്) പ്രോജക്റ്റ് വളരെ ചിട്ടയായതാണ്. ഇത് രേഖീയമാണ്, കൂടാതെ ഒരു സോളിഡ് വർക്ക്ഫ്ലോ ഉണ്ട്.

നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഉദാഹരണം നൽകാൻ, പൊതുവായ അർത്ഥത്തിൽ ഇത് എങ്ങനെ കാണപ്പെടുന്നുവെന്നത് ഇതാ:

• ആശയത്തിന്റെ തെളിവ്
• മോഡൽ മൂല്യനിർണ്ണയവും മോഡൽ സ്കോറിംഗും
• അൽഗോരിതം വികസനം
• AI പരിശീലന ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ
• മോഡൽ വിന്യാസം
• അൽഗോരിതം പരിശീലനം
• പോസ്റ്റ്-വിന്യാസം ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ

സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നത്, എല്ലാ AI പ്രോജക്റ്റുകളുടെയും 78% വിന്യാസ ഘട്ടത്തിലേക്ക് എത്തുന്നതിനുമുമ്പ് ഒരു ഘട്ടത്തിൽ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊന്നിൽ സ്തംഭിച്ചു. ഒരു വശത്ത് വലിയ പഴുതുകളോ ലോജിക്കൽ പിശകുകളോ പ്രോജക്റ്റ് മാനേജീരിയൽ പ്രശ്‌നങ്ങളോ ഉണ്ടെങ്കിലും, പദ്ധതികളിൽ വൻ തകർച്ചയ്ക്ക് കാരണമാകുന്ന സൂക്ഷ്മമായ പിശകുകളും തെറ്റുകളും ഉണ്ട്. ഈ പോസ്റ്റിൽ, ഞങ്ങൾ ഏറ്റവും സാധാരണമായ ചില സൂക്ഷ്മതകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ പോകുന്നു.

ഡാറ്റ ബയസ്

നിർദ്ദിഷ്ട ഫലങ്ങളിലേക്കോ പ്രതികൂലമായോ ഫലങ്ങളെ പ്രതികൂലമായി വളച്ചൊടിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളുടെയോ ഘടകങ്ങളുടെയോ സ്വമേധയാ അല്ലെങ്കിൽ സ്വമേധയാ ഉള്ള ആമുഖമാണ് ഡാറ്റ ബയസ്. നിർഭാഗ്യവശാൽ, AI പരിശീലന സ്ഥലത്ത് പക്ഷപാതം ഒരു പ്രശ്നമാണ്.

ഇത് സങ്കീർണ്ണമാണെന്ന് തോന്നുകയാണെങ്കിൽ, AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് അവരുടേതായ ഒരു മനസ്സ് ഇല്ലെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക. അതിനാൽ, ധാർമ്മികത, ധാർമ്മികത തുടങ്ങിയ അമൂർത്ത ആശയങ്ങൾ നിലവിലില്ല. അവയുടെ രൂപകൽപ്പനയിൽ ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്ന ലോജിക്കൽ, മാത്തമാറ്റിക്കൽ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ആശയങ്ങൾ പോലെ അവ മിടുക്കരോ പ്രവർത്തനപരമോ ആണ്. അതിനാൽ, മനുഷ്യർ ഇവ മൂന്നും വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ, വ്യക്തമായും ചില മുൻവിധികളും പക്ഷപാതവും ഉൾച്ചേർന്നിരിക്കും.

ബയസ് എന്നത് AI-യുമായി നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെടുത്താത്ത ഒരു ആശയമാണ്, മറിച്ച് അതിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള മറ്റെല്ലാ കാര്യങ്ങളുമായി. അർത്ഥമാക്കുന്നത്, ഇത് മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടലിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ ഉരുത്തിരിഞ്ഞതാണ്, അത് ഏത് സമയത്തും അവതരിപ്പിക്കപ്പെടാം. സാധ്യതയുള്ള പരിഹാരങ്ങൾക്കായി ഒരു പ്രശ്നം പരിഹരിക്കപ്പെടുമ്പോഴോ ഡാറ്റ ശേഖരണം നടക്കുമ്പോഴോ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കി ഒരു AI മൊഡ്യൂളിലേക്ക് അവതരിപ്പിക്കുമ്പോഴോ ആകാം.

നമുക്ക് പക്ഷപാതം പൂർണ്ണമായും ഇല്ലാതാക്കാൻ കഴിയുമോ?

പക്ഷപാതം ഇല്ലാതാക്കുന്നത് സങ്കീർണ്ണമാണ്. ഒരു വ്യക്തിഗത മുൻഗണന പൂർണ്ണമായും കറുപ്പും വെളുപ്പും അല്ല. ചാരനിറത്തിലുള്ള ഭാഗത്ത് ഇത് തഴച്ചുവളരുന്നു, അതുകൊണ്ടാണ് ഇത് ആത്മനിഷ്ഠമായതും. പക്ഷപാതത്തോടെ, ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള സമഗ്രമായ ന്യായം ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. കൂടാതെ, പ്രത്യേക വിശ്വാസങ്ങളിലേക്കോ സ്റ്റീരിയോടൈപ്പുകളിലേക്കോ ആചാരങ്ങളിലേക്കോ മനസ്സ് സ്വമേധയാ ചായ്‌വുള്ളപ്പോൾ, പക്ഷപാതം കണ്ടെത്താനോ തിരിച്ചറിയാനോ പ്രയാസമാണ്.

അതുകൊണ്ടാണ് AI വിദഗ്ധർ സാധ്യതയുള്ള പക്ഷപാതങ്ങൾ പരിഗണിച്ച് അവരുടെ മൊഡ്യൂളുകൾ തയ്യാറാക്കുന്നത്, അവ സാഹചര്യങ്ങളിലൂടെയും സന്ദർഭങ്ങളിലൂടെയും ഇല്ലാതാക്കുന്നു. ശരിയായി ചെയ്താൽ, ഫലങ്ങളുടെ വ്യതിചലനം ഏറ്റവും ചുരുങ്ങിയത് നിലനിർത്താം.