ПОСІБНИК З ОСНОВ
ШІ та дані
Дані – це записана інформація, яку система машинного навчання вивчає або обробляє.
Послухайте цей посібникШІ-розказаний · ~2 min
На цій сторінці2 хвилини читання
Огляд
Його корисність залежить від релевантності, якості вимірювань, дозволів і охоплення наміченого завдання. Додаткові записи не виправляють автоматично систематичні помилки чи відсутні популяції.
Ключові висновки
- Визначте одиницю прикладу.
- Використовуйте лише інформацію, доступну на момент прогнозування.
- Відстежуйте походження даних, їх відсутність і покриття підгруп.
Глибоке занурення
Почніть із визначення того, що представляє один приклад. Рядок може описувати клієнта, транзакцію, фотографію або один момент у часовому ряду. Ці одиниці визначають, як мають працювати дублікати, мітки та розділення оцінки. Десять вимірювань одним приладом не обов’язково є десятьма незалежними приладами. Функції – це вхідні дані, доступні для моделі. Мітки – це цільові результати, які використовуються в навчанні під контролем. Перевірте, коли кожна функція стане доступною: причина скасування, записана після від’їзду клієнта, не може точно передбачити цей від’їзд заздалегідь. Це форма витоку, навіть коли поле виглядає дуже прогнозованим. Перегляньте відсутні значення, розбіжності анотацій, незвичайні діапазони та зміни в методах збору. Відсутня інформація може мати значення; заміна кожного відсутнього значення нулем може призвести до об’єднання невідомої величини зі справжнім нулем. Задокументуйте лікування та протестуйте його на типових прикладах. Запишіть походження та правила доступу разом із набором даних. Сама по собі публічна URL-адреса не надає дозволу на повторне використання кожного елемента для будь-якої мети. Збирайте лише інформацію, необхідну для виконання завдання, і визначте процедури збереження та видалення. Оцініть окремо групи або умови, де помилки інакше зникли б у загальному середньому.
04Спрацьований приклад
Знайдіть витік у наборі даних скасування
Уявіть собі записи з датою реєстрації, щомісячним використанням, датою скасування та причиною скасування.
Щоб передбачити скасування на початку червня, заморозьте кожен вхід на цю дату. Видаліть причини та дати, записані після передбаченого часу.
Тренуйтеся на попередніх періодах і випробовуйте на пізнішому недоторканому періоді. Порівняйте результати з полями витоку та без них.
Що це показує
Ця гіпотетична проектна вправа визначає недійсний ярлик до того, як приємна оцінка стане рішенням про розгортання.
Реалізація в реальному світі
Розділіть кілька фотографій одного об’єкта, перш ніж розділити набір даних розпізнавання.
Позначте показання датчика за межами фізично правдоподібного діапазону для перегляду.
Застосування на практиці
Чому це важливо
- Чіткіші рішення. Це допоможе вам відокремити чіткі технічні заяви від маркетингової мови.
- Вартість і бюджет. Перш ніж витрачати гроші чи час, ви можете задати питання про кращу реалізацію.
- Команда та робочий процес. Команди зі спільним розумінням приймають кращі рішення щодо продуктів, політики та навчання.
Зверніть увагу на
- Різні команди можуть використовувати той самий термін по-різному, тому визначте обсяг завчасно.
- Порівняльні показники можуть виглядати сильними, тоді як продуктивність у реальному світі нерівномірна.
- Ігнорування якості даних і планів оцінки часто призводить до нестабільних результатів.
Наступні кроки
- Почніть із простого визначення необхідного результату.
- Перед тестуванням виберіть одну метрику успіху та одну умову невдачі.
- Запустіть невеликий пілот із репрезентативними даними, а не відшліфованим демонстраційним набором.
- Задокументуйте, де ШІ та дані допомагають, а де простіші методи кращі.
Джерела та подальше читання
- GoogleDataset characteristics
Продовжуйте досліджувати
Безплатний розсилок
Отримуйте щоденне зведення новин про ШІ
Три перевірені історії про ШІ щоробочого ранку, написані простою мовою. Безплатно назавжди, без реклами.
Один лист щотижня з понеділка по п'ятницю. Відписатися в один клік. Ми ніколи не продаємо та не передаємо вашу адресу.
Перевір себе
Take the AI & Data quiz
Миттєва зворотна связь на кожну відповідь та сертифікат із перевіреним ідентифікатором, яким можна поділитися, після проходження курсу.
Підтримайте безплатну освіту у сфері ШІ. AI Understanding — це некомерційна організація 501(c)(3) — без реклами, без платних стін, назавжди. Зробіть пожертву
Часті запитання
Чи може великий набір даних бути поганим?
так Дубльовані, неправильно позначені, нерелевантні або систематично неповні записи можуть зробити великий набір даних непридатним для запланованого завдання.
Продовжуйте вчитися
Пов'язані посібники
Інші посібники, вибрані для цієї теми