نسخه نهایی کانواس در اختیار تمامی کاربران ChatGPT قرار گرفت
نسخه نهایی کانواس(Canvas) که به صورت خاص روی حوزه برنامهنویسی و متن فعال است، به…
۲۱ آذر ۱۴۰۳
۲۰ فروردین ۱۴۰۳
زمان مطالعه : ۷ دقیقه
تاریخ بهروزرسانی: ۱۹ فروردین ۱۴۰۳
دادههای یادگیری هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) مجموعهای از اطلاعات و ارقام است که به مدلهای هوش مصنوعی ارائه میشود تا آنها را برای انجام معادلات خاص آموزش دهد. این دادهها برای آموزش، ارزیابی و اعتبارسنجی مدلهای هوش مصنوعی استفاده میشود. برای دادههای یادگیری هوش مصنوعی از منابع مختلفی مانند پایگاههای داده، انسانها، سنسورها، سامانههای آنلاین و غیره استفاده میشود. نوع دادههای یادگیری هوش مصنوعی بستگی به نوع مساله و برنامه کاربرد دارد.
به گزارش پیوست، نگرانیهای بسیاری برای توسعه هوش مصنوعی در آینده وجود دارد که توسعه دهندگان بهترین راهحل این نگرانیها را بهبود الگوریتمها در یادگیری هوش مصنوعی میدانند. برخی از مدلهای یادگیری هوش مصنوعی ممکن است به راحتی نتواند دادهها را بهطور کامل تعمیم دهد و در مواقعی که با دادههای جدید روبهرو میشوند، ممکن است عملکرد مناسبی نداشته باشند.
برای جمعآوری دادههای با کیفیت بالا در هوش مصنوعی، میتوان از روشها و فنون مختلف استفاده کرد. در ادامه، تعدادی از روشهای معمول جمعآوری داده با کیفیت بالا را بررسی میکنیم:
قبل از شروع فرآیند جمعآوری داده، مهم است یک برنامه جامع برای جمعآوری دادهها طراحی کنید. این برنامه باید شامل تعیین منابع داده، روشهای جمعآوری، مقادیر مورد نیاز و برنامهریزی باشد.
ممکن است دادههای موجود ناقص یا ناکافی باشد. در این صورت میتوانید از روشهای تکمیل داده مانند تکمیل خودکار، استفاده از روشهای ترکیبی یا تعامل با انسان برای جمعآوری دادههای بیشتر استفاده کنید.
در برخی موارد، ممکن است به دادههای خاصی نیاز داشته باشید که نمیتوانید آنها را به راحتی جمعآوری کنید. در این صورت، میتوانید از طریق شرکتها و منابع خرید داده، دادههای لازم را تهیه کنید.
برخی از دادهها در دسترس عموم هستند و میتوانید از آنها برای جمعآوری دادههای با کیفیت بالا استفاده کنید. این منابع شامل پایگاههای داده عمومی، سایتهای اینترنتی، رسانههای اجتماعی و سایر منابع دیگر میشود.
میتوانید از همکاری کاربران و جوامع آنلاین استفاده کنید تا دادههای لازم را جمعآوری کنید. این روش، معمولا در مواردی مانند برچسبگذاری دادهها، تشخیص الگو و تصویر، جمعآوری اطلاعات جغرافیایی و غیره مورد استفاده قرار میگیرد.
دادههای یادگیری هوش مصنوعی میتواند بهصورت برچسبدار یا بدون برچسب باشد. این برچسبها معمولا توسط کاربران این فناوری برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی تعیین میشود. به عنوان مثال، برای تشخیص چهره، دادههای تصویری ممکن است دارای برچسبهایی باشد که نشان دهنده حضور یا حضور نداشتن چهره در تصویر است.
دادههای یادگیری هوش مصنوعی بسیار مهم هستند زیرا کیفیت و تنوع دادهها میتواند تاثیر زیادی بر عملکرد مدلهای هوش مصنوعی داشته باشد. در قسمت زیر، برخی از انواع دادههای یادگیری هوش مصنوعی را معرفی کرده و توضیح دادهایم.
دادههای تصویری و ویدیویی شامل تصاویر دو بعدی و ویدیوهای متحرک است. این دادهها میتواند برای دستهبندی تصاویر، تشخیص اشیاء، تشخیص چهره و خودروهای خودران استفاده شود.
دادههای متنی شامل مجموعهای از متنها و جملات است. این دادهها میتواند برای مواردی مانند پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات، پرسش و پاسخ و سایر وظایف مرتبط با متن استفاده شود.
دادههای صوتی شامل فایلهای صوتی است. این دادهها میتواند برای تشخیص سخنرانی، تبدیل گفتار به متن، تشخیص امواج صوتی و سایر وظایف مرتبط با صوت استفاده شود.
دادههای ساختار یافته شامل دادههایی است که در قالب جداول، فایلهای CSV، پایگاههای داده رابطهای و غیره ذخیره میشود. این دادهها میتواند برای پیشبینی، تصمیمگیری، تحلیل دادهها و سایر وظایف مرتبط با دادههای ساختار یافته مورد استفاده قرار بگیرد.
دادههای جغرافیایی شامل اطلاعات مکانی و مکانیزمها است. این دادهها میتواند شامل نقشهها، مختصات مکانی، ارتفاع، اطلاعات زمینشناسی و سایر جزئیات منطقهای باشد. این دسته از دادهها برای مواردی مانند مسیریابی، تشخیص الگوهای مکانی، تحلیلهای جغرافیایی و سایر وظایف مربوط به مکان استفاده میشود.
مقدار دادههای مورد نیاز برای یادگیری هوش مصنوعی وابسته به نوع و ماهیت وظیفه یا مساله مورد نظر است. برای برخی وظایف ساده، ممکن است تعداد کمی داده کافی وجود داشته باشد، در حالی که برای وظایف پیچیدهتر و کاربردهای وسیعتر، ممکن است نیاز به دادههای بیشتری باشد.
اگرچه در سالهای اخیر، حجم عظیمی از دادهها در دسترس قرار گرفته است، اما همچنان در برخی حوزهها با دادههای ناقصی مواجه میشویم. به علاوه، نوع دادهها نیز بسیار مهم است. برخی وظایف ممکن است نیازمند دادههای ساختار یافته و برچسبگذاری شده باشد، در حالی که برخی دیگر از دادهها نیازمند اطلاعات تصویری، صوتی، متنی یا دادههای حسگری بهصورت زمانبندی شده است.
لازم به ذکر است که دادههای ناقص و تکراری، میتواند تاثیر مخربی روی یادگیری هوش مصنوعی داشته باشند و باعث از بین رفتن دقت و قابلیت اعتماد مدل شود.
در بسیاری از موارد هنوز دادههای کافی برای یادگیری کامل و جامع در هوش مصنوعی وجود ندارد؛ در حوزههایی مانند تشخیص بیماریهای نادر، پیشبینی زمان زمینلرزهها، پیشبینی رفتار مشتری و غیره ممکن است به دادههای بیشتری نیاز باشد.
ناگفته نماند که هرچند دادههای موجود در دسترس روز به روز بیشتر شده است، اما در بسیاری از حوزهها هنوز به دادههای بیشتر و با کیفیت بالاتری نیاز است تا بتوان بهطور کامل از قدرت هوش مصنوعی استفاده کرد.
دادههای هوش مصنوعی باید در زمانبندیهای مشخصی بهروزرسانی شود. این نیاز بهروزرسانی به دلیل تغییرات در محیط، اطلاعات جدیدی که بدست میآید و نیاز به بهبود عملکرد سیستمهای هوش مصنوعی است.
به عنوان مثال، در مسائل تشخیص تصاویر، دادههای جدید و متنوع ممکن است به وجود بیایند که سیستمهای هوش مصنوعی باید برای تشخیص صحیح آنها بهروزرسانی شود. همچنین در حوزه پردازش زبان طبیعی، با تغییرات در استفاده از اصطلاحات و زبانها، دادههای هوش مصنوعی نیاز به بهروزرسانی دارند تا بتوانند بهترین پاسخها را ارائه دهند.
بنابراین، بهروزرسانی دادههای هوش مصنوعی اهمیت بسیاری دارد تا سیستمهای هوش مصنوعی بتوانند با دقت و کارایی بالا عمل کنند و با تغییرات محیط و اطلاعات جدید سازگار شوند.
پایان دادههای یادگیری هوش مصنوعی میتواند باعث ایجاد مشکلاتی برای انسانها شود، این مشکلات عبارتند از:
برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی نیاز به دادههای بسیار و متنوعی است، اما در برخی حوزهها ممکن است محدودیتی در مورد در دسترس بودن دادهها وجود داشته باشد که میتواند به پایان دادههای یادگیری هوش مصنوعی منجر شود.
برخی از مدلهای یادگیری هوش مصنوعی ممکن است به راحتی نتواند دادهها را بهطور کامل تعمیم دهد و در مواقعی که با دادههای جدید روبهرو میشوند، ممکن است عملکرد مناسبی نداشته باشند.
منبع: singularityhub