5 Cách Để Áp Dụng AI Vào Tập Dữ Liệu Nhỏ

Trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu phối hợp với nhau để thu thập, phân loại, phân tích và giải thích dữ liệu tốt hơn. Tuy nhiên, chúng ta mới chỉ nghe nói về việc sử dụng AI để hiểu các tập dữ liệu lớn. Điều này là do mọi người thường dễ hiểu các tập dữ liệu nhỏ và việc áp dụng AI để phân tích và giải thích chúng là không cần thiết.

Ngày nay, nhiều doanh nghiệp và nhà sản xuất tích hợp AI vào dây chuyền sản xuất, dần dần tạo ra sự khan hiếm dữ liệu. Và không giống như các công ty lớn, nhiều cơ sở không thể thu thập các bộ đào tạo lớn do hạn chế về rủi ro, thời gian và ngân sách. Điều này dẫn đến việc bỏ qua hoặc áp dụng sai các giải pháp AI cho các tập dữ liệu nhỏ.

Vì hầu hết các công ty không biết cách hưởng lợi từ ứng dụng AI trên các tập dữ liệu nhỏ một cách chính xác, họ áp dụng nó một cách mù quáng để đưa ra dự đoán trong tương lai dựa trên các tệp trước đó. Thật không may, điều này dẫn đến những quyết định sai lầm và mạo hiểm.

Vì vậy, điều cần thiết là tìm hiểu các cách chính xác để áp dụng AI cho các tập dữ liệu nhỏ và tránh mọi diễn giải sai.

5 cách đúng đắn để ứng dụng AI trên tập dữ liệu nhỏ

Tốt hơn là sử dụng các thuật toán AI trên các tập dữ liệu nhỏ để có kết quả không có lỗi của con người và kết quả sai khi áp dụng đúng cách. Bạn cũng tiết kiệm thời gian và tài nguyên thường dành cho việc diễn giải dữ liệu nhỏ theo cách thủ công. 

Dưới đây là một số phương pháp để áp dụng AI cho các tập dữ liệu nhỏ:

1. Học vài lần 

Mô hình học vài lần giới thiệu một lượng nhỏ dữ liệu huấn luyện cho AI để làm tài liệu tham khảo cho việc diễn giải tập dữ liệu mới. Đây là một cách tiếp cận thường được sử dụng trong thị giác máy tính vì nó không yêu cầu nhiều ví dụ để nhận dạng.

Ví dụ, các hệ thống phân tích tài chính không yêu cầu phải có một lượng lớn hàng tồn kho để có hiệu quả. Vì vậy, thay vì hệ thống AI bị quá tải với rất nhiều thông tin, bạn nhập một mẫu báo cáo lãi lỗ theo khả năng của hệ thống. 

Không giống như các hệ thống AI khác, nếu bạn nhập thêm thông tin vào mẫu này, nó sẽ dẫn đến kết quả sai.

Khi bạn tải dữ liệu mẫu lên hệ thống AI, hệ thống này sẽ học mẫu từ tập dữ liệu huấn luyện để diễn giải tập dữ liệu nhỏ trong tương lai. Điểm hấp dẫn của mô hình học vài lần là bạn không cần tập dữ liệu đào tạo mở rộng để đào tạo AI, khiến nó hoạt động với chi phí và nỗ lực thấp.

2. Sơ đồ tri thức

Mô hình biểu đồ tri thức tạo tập dữ liệu thứ cấp bằng cách lọc qua tập dữ liệu gốc lớn. Nó được sử dụng để lưu trữ các mô tả và đặc điểm được liên kết với nhau của các sự kiện, đối tượng, tình huống thực và các khái niệm lý thuyết hoặc trừu tượng. 

Ngoài chức năng lưu trữ dữ liệu, mô hình này đồng thời mã hóa ngữ nghĩa bên dưới tập dữ liệu cụ thể.

Chức năng chính của mô hình đồ thị tri thức là tổ chức và cấu trúc các điểm quan trọng từ tập dữ liệu để tích hợp thông tin được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Biểu đồ tri thức được dán nhãn để liên kết các ý nghĩa cụ thể. Có hai thành phần chính trong biểu đồ - các nút và các cạnh. Các nút là hai hoặc nhiều mục và các cạnh biểu thị kết nối và mối quan hệ giữa chúng.

Bạn có thể sử dụng biểu đồ tri thức để lưu trữ thông tin, tích hợp dữ liệu và thao tác dữ liệu thông qua nhiều thuật toán để làm nổi bật thông tin mới. Hơn nữa, chúng thuận tiện cho việc tổ chức các tập dữ liệu nhỏ để làm cho chúng dễ giải thích và có thể tái sử dụng.

3. Học Chuyển Tiếp

Các công ty tránh áp dụng AI trên các tập dữ liệu nhỏ vì họ không chắc chắn về kết quả. Các phương pháp tương tự tạo ra kết quả hiệu quả cho dữ liệu lớn lại phản tác dụng và tạo ra kết quả sai. Tuy nhiên, phương pháp học chuyển cho kết quả tương tự và đáng tin cậy mặc dù kích thước của tập dữ liệu. 

Học chuyển giao sử dụng một mô hình AI làm điểm bắt đầu nhưng thu được kết quả với một mô hình AI mới. Tóm lại, đó là quá trình chuyển giao kiến ​​thức từ mô hình này sang mô hình khác.

Mô hình này chủ yếu được sử dụng trong lĩnh vực thị giác máy tính và các ngôn ngữ được xử lý tự nhiên. Lý do là những tác vụ này đòi hỏi rất nhiều dữ liệu và sức mạnh tính toán. Vì vậy, sử dụng phương pháp học chuyển đổi sẽ giảm bớt thời gian và công sức. 

Tập dữ liệu mới phải giống với tập dữ liệu huấn luyện ban đầu để áp dụng mô hình học chuyển đổi trên dữ liệu nhỏ. Trong quá trình áp dụng, hãy loại bỏ phần cuối của mạng thần kinh và thêm một lớp được kết nối đầy đủ tương tự như các lớp tập dữ liệu mới. Sau đó, chọn ngẫu nhiên trọng số của các lớp được kết nối đầy đủ trong khi cố định trọng số của mạng trước đó. Bây giờ, hãy cập nhật và đào tạo mạng AI theo lớp vận hành và được kết nối đầy đủ mới.

 4. Học tập tự giám sát

Học tập tự giám sát hoặc mô hình SSL thu thập các tín hiệu giám sát từ tập dữ liệu đào tạo hoặc dữ liệu có sẵn. Sau đó, nó sử dụng dữ liệu đã có sẵn để dự đoán dữ liệu ẩn hoặc không quan sát được.

Mô hình SSL chủ yếu được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ phân tích và phân loại hồi quy. Tuy nhiên, nó cũng hữu ích cho việc gắn nhãn dữ liệu chưa được gắn nhãn trong các trường thị giác máy tính, xử lý video và điều khiển rô-bốt. Mô hình này đã nhanh chóng giải quyết thách thức ghi nhãn dữ liệu khi nó xây dựng và giám sát toàn bộ quá trình một cách độc lập. Bằng cách này, các công ty tiết kiệm thêm chi phí và thời gian dành cho việc tạo và áp dụng các mô hình AI khác nhau.

Sử dụng mô hình SSL có khả năng thích ứng cao vì nó tạo ra kết quả đáng tin cậy bất chấp kích thước tập dữ liệu, chứng tỏ khả năng mở rộng của mô hình. SSL cũng rất tốt để cải thiện khả năng của AI về lâu dài vì nó hỗ trợ nâng cấp. Hơn nữa, nó giúp loại bỏ nhu cầu về các trường hợp mẫu khi hệ thống AI phát triển độc lập.

5. Dữ liệu tổng hợp

Đó là dữ liệu được tạo một cách giả tạo bởi thuật toán AI đã được đào tạo trên một tập dữ liệu thực. Như tên cho thấy, nó được tạo ra một cách giả tạo và không dựa trên các sự kiện thực tế. Khả năng dự đoán kết quả của dữ liệu tổng hợp phù hợp với dự đoán dữ liệu gốc. Nó có thể thay thế các dự đoán dữ liệu ban đầu vì nó không sử dụng ngụy trang và sửa đổi.

Dữ liệu tổng hợp là lý tưởng để sử dụng khi có những khoảng trống trong tập dữ liệu có sẵn và không thể lấp đầy chúng bằng dữ liệu tích lũy. Hơn nữa, nó không tốn kém so với các mô hình thử nghiệm và học tập AI khác và không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của khách hàng. Do đó, dữ liệu tổng hợp đang nhanh chóng chiếm lĩnh nhiều lĩnh vực và đến cuối năm 2024, 60% dự án phân tích AI sẽ được tạo ra theo phương pháp tổng hợp. 

Dữ liệu tổng hợp đang có nhiều chỗ đứng hơn vì các công ty có thể tạo ra nó để đáp ứng các điều kiện cụ thể mà dữ liệu hiện có không có. Vì vậy, nếu các công ty không thể truy cập tập dữ liệu do hạn chế về quyền riêng tư hoặc sản phẩm không có sẵn để thử nghiệm, họ vẫn có thể thu được kết quả đáng tin cậy bằng thuật toán AI để tạo dữ liệu tổng hợp. 

Kết thúc

AI đang nhanh chóng phát triển và tiếp quản để đơn giản hóa mọi nhiệm vụ phức tạp. Tuy nhiên, hầu hết mọi người không biết rằng họ có thể áp dụng các thuật toán AI. Ví dụ, nó rất tốt cho việc tổ chức và phân tích dữ liệu lớn đồng thời cũng khá hiệu quả đối với các tập dữ liệu nhỏ hơn. Nhưng để đạt được kết quả chính xác, bạn phải sử dụng các phương pháp và mô hình AI chính xác. Sử dụng các mô hình AI được liệt kê trong bài viết này vì chúng phù hợp để tạo kết quả chính xác trên các tập dữ liệu nhỏ.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Tham khảo các bài viết cùng chủ đề: