التعلم الآلي هو فقط بجودة بيانات التدريب التي تضعها فيه
لذلك ، من المهم للغاية استخدام بيانات عالية الجودة ، والكثير منها
ولكن إذا كانت البيانات مهمة ، يجدر السؤال من أين تأتي بيانات التدريب؟
في كثير من الأحيان ، تقوم أجهزة الكمبيوتر بجمع بيانات التدريب من أشخاص مثلك ومثلي
دون أي جهد من جانبنا
قد تتعقب خدمة دفق الفيديو ما تشاهده ، ثم يمكنها التعرف على الأنماط
في تلك البيانات للتوصية بما قد ترغب في مشاهدته بعد ذلك
في أوقات أخرى ، يُطلب منك المساعدة مباشرة ، على سبيل
المثال عندما يطلب منك موقع ويب تحديد لافتات الشوارع والصور
، فأنت تقدم بيانات تدريبية لمساعدة الآلة على
تعلم الرؤية ، وربما حتى القيادة ليوم واحد
يمكن للباحثين الطبيين استخدام الصور الطبية كبيانات تدريبية لتعليم
أجهزة الكمبيوتر كيفية التعرف على الأمراض وتشخيصها
يحتاج التعلم الآلي إلى مئات وآلاف من الصور ، وتوجيه تدريبي من طبيب
يعرف ما الذي يبحث عنه ، قبل أن يتمكن من تحديد المرض بشكل صحيح
حتى مع وجود آلاف الأمثلة ، يمكن أن تكون هناك مشاكل في تنبؤات الكمبيوتر
إذا تم جمع بيانات الأشعة السينية من الرجال فقط ، فقد تنجح تنبؤات الكمبيوتر للرجال فقط
قد لا يتعرف على الأمراض عندما يُطلب منه تشخيص الأشعة السينية للمرأة
هذه النقطة العمياء في بيانات التدريب تخلق شيئًا يسمى التحيز
تفضل البيانات المتحيزة بعض الأشياء وتقلل من الأولوية أو تستبعد أخرى
اعتمادًا على كيفية جمع بيانات التدريب ، ومن يقوم بالتجميع ، وكيفية تغذية البيانات
هناك احتمال أن يتم تضمين التحيز البشري في البيانات
من خلال التعلم من بيانات التحيز ، قد يقوم الكمبيوتر بعمل تنبؤات متحيزة
سواء كان الأشخاص الذين يدربون الكمبيوتر على دراية بها أم لا
عندما تنظر إلى بيانات التدريب ، : اسأل نفسك سؤالين
هل هذه بيانات كافية لتدريب الكمبيوتر بدقة؟
وهل تمثل هذه البيانات جميع السيناريوهات المحتملة والمستخدمين بدون تحيز؟
هذا هو المكان الذي تلعب فيه دورًا حاسمًا في التدريب البشري
الأمر متروك لك لتقديم بيانات غير متحيزة إلى جهازك
هذا يعني جمع الكثير من الأمثلة ، من الكثير من المصادر
تذكر ، عندما تحدد وتختار البيانات للتعلم الآلي
، فأنت تقوم بالفعل ببرمجة الخوارزمية ، باستخدام
بيانات التدريب بدلاً من التعليمات البرمجية
البيانات هي الرمز
كلما كانت البيانات التي تقدمها أفضل ، كان تعلم الكمبيوتر أفضل