البيانات النظيفة والمصنّفة والمتاحة هي أساس كل مبادرة تعلّم آلي ناجحة — إليكم كيف تتقنون ذلك.
البيانات هي الفارق
يتم تحويل الخوارزميات إلى سلعة بشكل متزايد - فالبيانات المسجلة الملكية والمنسقة جيدًا هي ما يفصل بين أنظمة تعلم الآلة الفعالة والتجارب الفاشلة.
تفشل معظم مشاريع تعلم الآلة ليس بسبب اختيار النموذج ولكن بسبب ضعف جودة البيانات أو عدم كفاية الحجم أو صوامع البيانات التي لا يمكن الوصول إليها.
جمع البيانات ووضع العلامات عليها
حدد متطلبات بيانات واضحة تتماشى مع هدف تعلم الآلة الخاص بك قبل بدء التجميع. تقوم خطوط الأنابيب الآلية باستقبال البيانات وتنظيفها والتحقق من صحتها بشكل مستمر.
تعتمد استراتيجيات وضع العلامات - التعليقات التوضيحية اليدوية والإشراف الضعيف وتوليد البيانات الاصطناعية - على حالة الاستخدام ومتطلبات الدقة.
البنية التحتية والحوكمة
تتيح بحيرات البيانات ومخازن الميزات ومجموعات البيانات ذات الإصدارات إمكانية إجراء تجارب قابلة للتكرار ونماذج إنتاج موثوقة.
يجب دمج عناصر التحكم في الوصول ومسارات التدقيق والامتثال للخصوصية (GDPR، إخفاء الهوية) في البنية التحتية للبيانات منذ البداية.
من النموذج الأولي إلى الإنتاج
مراقبة أداء النموذج في الإنتاج لمعرفة انحراف البيانات - عندما تختلف مدخلات العالم الحقيقي عن بيانات التدريب، تنخفض الدقة بصمت.
يساعد Emirates ITS المؤسسات على بناء مسارات ML شاملة بدءًا من استراتيجية البيانات وحتى نشر النماذج ومراقبتها.
هل تبحث عن مساعدة بخصوص AI & Intelligent Automation؟ استكشف موقعنا AI & Intelligent Automation, مَلَفّ, أو اتصل بفريقنا.