Güclü süni intellekt qurmaq üçün yüksək məlumat həcmi bir vaxtlar əsas məqsəd olsa da, diqqət yüksək dəqiqlikli məlumat dəstlərinə yönəlib. Keyfiyyət məlumatın dəqiqliyini və aktuallığını vurğulayır, kəmiyyət isə dərin öyrənmə modellərinin mürəkkəb, real dünya ssenarilərində ümumiləşdirilməsi üçün lazım olan statistik genişliyi təmin edir.
Məlumat dəstinin müəyyən bir tapşırıq üçün nə qədər dəqiq, təmiz və təmsilçi olduğunun ölçüsü.
Bir alqoritmin emal etməsi üçün mövcud olan fərdi müşahidələrin və ya məlumat nöqtələrinin həcmi.
| Xüsusiyyət | Məlumatların Keyfiyyəti | Məlumat Miqdarı |
|---|---|---|
| Əsas Məqsəd | Dəqiqlik və Etibarlılıq | Müxtəliflik və Ümumiləşdirmə |
| Təlim Sürəti | Sürətli yaxınlaşma | Yavaş və resurs baxımından çoxlu |
| İdeal Model Növü | Ənənəvi ML (SVM, Ağaclar) | Dərin Öyrənmə (Neyron Şəbəkələri) |
| Əsas risk | Kiçik nümunə qərəzi | Alqoritmik qərəz və səs-küy |
| Əldəetmə dəyəri | Yüksək (Əl ilə etiketləmə) | Dəyişkən (Avtomatlaşdırılmış qazma) |
| Məntiqə Təsir | Daha aydın səbəb-nəticə | Gizli korrelyasiyaları aşkar edir |
İllərdir sənaye daha çox məlumatın demək olar ki, həmişə daha yaxşı performansa səbəb olduğunu göstərən "miqyaslama qanunlarına" əməl edirdi. Lakin tədqiqatçılar aşağı keyfiyyətli məlumatların əlavə edilməsinin model düşüncə tərzini əslində zəiflətdiyini aşkar edirlər. Bunu minlərlə pis yazılmış blog yazısı ilə müqayisədə on yüksək keyfiyyətli dərslik oxuyan bir tələbə kimi düşünün; anlayış dərinliyi adətən birincisinə üstünlük verir.
Yüksək kəmiyyətli yanaşma səs-küyün nəticədə milyonlarla nümunədə "yox olacağını" fərz edir. Bu, sadə tapşırıqlar üçün işləsə də, keyfiyyətə yönəlmiş təlim, modeli yalan nəticələrə gətirib çıxara biləcək kənarlaşmaları proaktiv şəkildə aradan qaldırır. Tibbi diaqnostika kimi yüksək riskli sahələrdə mükəmməl etiketlənmiş bir şəkil çox vaxt min bulanıq görüntüdən daha dəyərlidir.
Nəhəng verilənlər dəstləri üzrə təlim inanılmaz dərəcədə baha başa gəlir, həftələrlə GPU vaxtı və böyük enerji istehlakı tələb edir. Daha kiçik, yüksək keyfiyyətli verilənlər dəstini yaratmaqla, tərtibatçılar tez-tez aparatın kiçik bir hissəsi ilə oxşar və ya üstün nəticələr əldə edə bilərlər. Bu dəyişiklik, nəhəng server fermalarını ödəyə bilməyən kiçik təşkilatlar üçün mürəkkəb süni intellektdən daha əlçatan edir.
Miqdar, milyonda bir dəfə baş verən nadir hadisələr olan "Uzun Quyruq"u ələ keçirməkdə üstündür. Hətta ən təmiz kiçik məlumat dəsti belə bu kritik halları qaçıra bilər. Özünüidarəetmə avtomobili kimi həqiqətən möhkəm bir sistem qurmaq üçün modelin bütün mümkün qəribə hava şəraitini və ya yol hərəkəti ssenarilərini gördüyünə əmin olmaq üçün çoxlu məlumat həcminə ehtiyacınız var.
Əgər kifayət qədər məlumatım varsa, keyfiyyətin əhəmiyyəti yoxdur.
Bu, təhlükəli bir tələdir. Pis məlumatlar "qərəzliliyin gücləndirilməsinə" gətirib çıxarır, burada model böyük məlumat dəstində mövcud olan səhvləri və ya qərəzləri öyrənir və hətta şişirdir.
Sintetik məlumatlar yalnız kəmiyyət baxımından kömək edir.
Əslində, yüksək keyfiyyətli sintetik məlumatlar tez-tez keyfiyyət problemlərini həll etmək üçün istifadə olunur. Bu, az təmsil olunan qrupların "mükəmməl" nümunələrini yaratmaqla məlumat dəstini yenidən balanslaşdıra bilər.
Məlumatların təmizlənməsi birdəfəlik işdir.
Məlumatların keyfiyyəti davamlı bir dövrdür. Real dünya şərtləri dəyişdikcə (məlumat sürüşməsi), məlumatlarınızın hələ də mövcud reallığı dəqiq şəkildə təmsil etdiyini daim yoxlamalısınız.
Kiçik verilənlər dəstləri heç vaxt böyük verilənləri üstələyə bilməz.
Bir çox etalon testlərində, verilənlər bazasının 10%-i üzərində təlim keçmiş — “sərtlik” və keyfiyyət baxımından diqqətlə seçilmiş — modellər tam 100% üzərində təlim keçmiş modellərdən daha yaxşı nəticə göstərmişdir.
Dəqiqliyin müzakirə olunmayan hüquq və ya tibb kimi ixtisaslaşmış sahələrlə işləyirsinizsə, məlumatların keyfiyyətinə əsaslanan yanaşma seçin. Geniş və gözlənilməz insan təsirlərini idarə etməli olan ümumi təyinatlı modellər qurarkən məlumatların miqdarına əsaslanan yanaşmanı seçin.
Məlumatların təmizlənməsi, sonrakı maşın öyrənməsinin dəqiqliyini artırmaq üçün dublikatları aktiv şəkildə aradan qaldırır, anomaliyaları düzəldir və qarışıq girişləri yenidən formatlayır, məlumatların qorunması isə uzunmüddətli audit uyğunluğunu qorumaq və nadir, lakin həyati əhəmiyyətli halların təsadüfən itirilməsinin qarşısını almaq üçün xam, dəyişdirilməmiş tarixin toxunulmaz saxlanmasına yönəlmişdir.
Ardıcıllıq proqnozu və nümunə tanıma müasir analitikada tez-tez kəsişsə də, onlar kökündən fərqli hesablama məqsədlərinə xidmət edir. Nümunə tanıma mürəkkəb məlumat dəstləri daxilində struktur qanunauyğunluqları və ya statik oxşarlıqları müəyyən etməkdə üstündür, ardıcıllıq proqnozu isə bundan sonra nə baş verəcəyini proqnozlaşdırmaq üçün məlumat nöqtələrinin sırasını və tarixi təkamülünü xüsusi olaraq izləyir.
Astroloji proqnozlaşdırma simvolik məna üçün səma dövrlərini insan təcrübələri ilə əlaqələndirsə də, statistik proqnozlaşdırma gələcək ədədi dəyərləri qiymətləndirmək üçün empirik tarixi məlumatları təhlil edir. Bu müqayisə şəxsi düşüncə üçün qədim, arxetip əsaslı çərçivə ilə biznes və elmdə obyektiv qərar qəbul etmək üçün istifadə edilən müasir, məlumatlara əsaslanan metodologiya arasındakı fərqi araşdırır.
Bu müqayisə qədim səma müşahidəsi ilə müasir proqnozlaşdırıcı analitika arasındakı maraqlı fərqi araşdırır. Astroloji tranzitlər şəxsi inkişaf mərhələlərini şərh etmək üçün planetar dövrlərdən istifadə etsə də, həyat hadisəsi ehtimalı modelləri karyera dəyişiklikləri və ya səhiyyə ehtiyacları kimi müəyyən mərhələləri proqnozlaşdırmaq üçün böyük məlumatlara və statistik alqoritmlərə əsaslanır.
Auditoriya hədəflənməsi və geniş əhatəli reklam arasında seçim etmək bütün marketinq trayektoriyanızı formalaşdırır və büdcənizin səmərəliliyinə və müştəri cəlbinə birbaşa təsir göstərir. Dəqiq hədəfləmə dərhal dönüşümləri maksimum dərəcədə artırmaq üçün xüsusi, yüksək niyyətli istifadəçi seqmentlərinə yönəlsə də, geniş əhatə dairəsi geniş miqyaslı brend məlumatlılığını artırmaq və proqram optimallaşdırma alqoritmlərini gücləndirmək üçün daha geniş şəbəkə yaradır.
