Bias is het grootste trainingsprobleem met ML-modellen. De uitdaging voor ontwikkelaars en datawetenschappers is om te proberen de trainingsbias tot bijna nul te reduceren. Het volledig elimineren van bias is misschien onmogelijk, maar het zoveel mogelijk reduceren van bias is cruciaal.
Trainingsbias kan voorkomen in alle ML-modellen, zelfs in niet-supervised settings. Aangezien een ML-model is ontworpen om specifieke taken uit te voeren, is het laatste wat onderzoekers en datawetenschappers willen bias. Een bekend voorbeeld van modelbias kwam van Amazon.
Amazon ontwikkelde een ML-model om sollicitanten voor ontwikkelingsfuncties te screenen en de meest indrukwekkende cv’s te markeren voor menselijke beoordeling. Amazon gaf het model de cv’s van de beste ontwikkelaars die momenteel in het veld werken voor trainingsdata.
Het probleem? Omdat de meerderheid van de ontwikkelingsindustrie destijds mannelijk was, devalueerde het model vrouwelijke sollicitanten en discrimineerde het zelfs.
Trainingsdata is de levensader van AI-modelontwikkeling. Het dient als basis waarop machine learning-modellen worden gebouwd, waardoor ze nauwkeurige voorspellingen en weloverwogen beslissingen kunnen maken. De kwaliteit en kwantiteit van trainingsdata zijn van het grootste belang, omdat ze rechtstreeks van invloed zijn op de effectiviteit en precisie van een AI-model.
Gelabelde data: dit type data is geannoteerd met relevante informatie, zoals labels of tags, om het AI-model te begeleiden bij het leren van specifieke patronen.
Niet-gelabelde data: in tegenstelling tot gelabelde data, ontbreken bij niet-gelabelde data annotaties. Het wordt gebruikt bij ongeleid leren, waarbij het AI-model onafhankelijk patronen en relaties binnen de data moet identificeren.
Ruwe data: Deze onverwerkte en ongefilterde data wordt vaak gebruikt in deep learning-modellen, die uitstekend zijn in het verwerken van grote hoeveelheden data.
Het proces van het verzamelen en voorbereiden van trainingsdata, bekend als data preprocessing, omvat het opschonen, transformeren en formatteren van de data om ervoor te zorgen dat deze geschikt is voor AI-modeltraining.
Enkele van de populairste modellen die u in een AI-modelbibliotheek kunt vinden, zijn:
Diepe neurale netwerken
Lineaire regressie
Logistische regressie
Beslissingsbomen
Willekeurig bos
Diepe neurale netwerken
Het diepe neurale netwerk is een van de populairste AI/ML-modellen. Het ontwerp voor dit deep learning-model is geïnspireerd op het menselijk brein en zijn neurale netwerk. Dit AI-model gebruikt lagen van kunstmatige neuronen om meerdere invoer te combineren en één uitvoerwaarde te bieden.
Deep learning wordt veel gebruikt in de ontwikkeling van mobiele apps om beeld- en spraakherkenningsservices en natuurlijke taalverwerking te bieden. Neurale netwerken helpen ook bij het aansturen van computer vision-toepassingen.
Dit AI-model vertegenwoordigt de voorhoede van kunstmatige intelligentie (AI). Het is zeer bedreven in het oplossen van complexe problemen met grote datasets.
Deep learning zal instrumenteel zijn bij het bereiken van de echte computer vision- en AI-normen die we associëren met menselijke intelligentie en sciencefictionverhalen.
Lineaire regressie is gebaseerd op een supervised learning-model. Deze modellen hebben als taak de relatie tussen invoer- en uitvoervariabelen te identificeren.
Een lineair regressiemodel kan de waarde van een afhankelijke variabele voorspellen op basis van de waarde van een onafhankelijke variabele. Deze modellen worden gebruikt in lineaire discriminantanalyse voor verschillende sectoren, waaronder gezondheidszorg, verzekeringen, e-commerce en bankieren.
Het logistieke regressiemodel verschilt echter van het lineaire regressiemodel omdat het alleen wordt gebruikt om classificatiegebaseerde problemen op te lossen.
Logistische regressie is het beste AI-model voor het oplossen van een binair classificatieprobleem. Dit model is bedreven in het voorspellen van de waarde of klasse van een afhankelijk gegevenspunt op basis van een set onafhankelijke variabelen.
De beslissingsboom gebruikt beschikbare gegevens van eerdere beslissingen om conclusies te trekken. Deze bomen volgen vaak een basis if/then-patroon. Als u bijvoorbeeld thuis een broodje eet, hoeft u geen lunch te kopen.
Beslissingsbomen kunnen worden gebruikt om zowel regressie- als classificatieproblemen op te lossen. Bovendien hebben rudimentaire beslissingsbomen de vroegste vormen van voorspellende analyses aangestuurd.
Een random forest is een verzameling van meerdere beslissingsbomen.
Elke beslissingsboom retourneert zijn resultaat of beslissing, die vervolgens wordt samengevoegd met de resultaten van elke andere boom in het bos. Uiteindelijk vormen de gecombineerde resultaten een nauwkeurigere uiteindelijke voorspelling of beslissing.
Het random forest is een geweldig AI-model als u een grote dataset hebt. Dit model wordt gebruikt om zowel regressie- als classificatieproblemen op te lossen.
Zodra een AI-model nauwkeurig is getraind, is het klaar om te worden ingezet om voorspellingen of beslissingen te maken op basis van nieuwe, ongeziene gegevens. Dit proces, bekend als inferentie, omvat het gebruik van het getrainde model om output te genereren uit invoergegevens, wat realtime besluitvorming en inzichten mogelijk maakt.
Er zijn verschillende manieren om AI-modellen te implementeren, die elk inspelen op verschillende behoeften en omgevingen:
Cloud-implementatie
On-Premises-implementatie
Edge-implementatie
Het implementatieproces omvat verschillende cruciale stappen:
Modelserveren
Modelbewaking
Modelupdaten
Door effectieve implementatietactieken kunnen organisaties het volledige potentieel van kunstmatige intelligentie en machinaal leren ontsluiten, wat aanzienlijke voordelen oplevert op het gebied van efficiëntie, innovatie en concurrentievermogen.