Dữ Liệu(data) Được Sử Dụng Trong AI Máy Học Là Gì?

 Ở bài viết trước, chúng ta đã thảo luận về bản chất của Học máy (ML), Trí tuệ nhân tạo (AI) và AI tạo sinh (gen AI). Nhưng câu hỏi đặt ra là, làm thế nào các hệ thống AI, được vận hành bởi ML, thực sự hoàn thành những tác vụ này? Tất cả đều quy về dữ liệu (data) mà chúng được cung cấp. Về cơ bản, các mô hình học máy dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu hiện có, giống như cách con người sử dụng kinh nghiệm để đưa ra những phỏng đoán có cơ sở. Tuy nhiên, trong khi con người có thể dựa vào trực giác hoặc cảm tính, thì các mô hình này lại sử dụng xác suất.

Các mô hình ML phân tích dữ liệu được cung cấp, xác định các mẫu và sau đó tính toán khả năng xảy ra các kết quả khác nhau khi được cung cấp thông tin mới.

Chất lượng dữ liệu

Đây là lý do tại sao chất lượng và số lượng dữ liệu mà các mô hình ML học hỏi là cực kỳ quan trọng đối với hiệu suất của chúng. Có năm yếu tố cần tập trung khi xem xét chất lượng dữ liệu.

Độ chính xác (Accuracy)

Nếu dữ liệu không chính xác, mô hình sẽ học các mẫu sai và đưa ra dự đoán lỗi. Hãy tưởng tượng việc dạy một đứa trẻ về động vật bằng một cuốn sách có hình ảnh bị dán nhãn sai — chúng sẽ học những điều sai lệch. Điều tương tự cũng áp dụng cho AI.

Độ đầy đủ (Completeness)

Độ đầy đủ đề cập đến kích thước của tập dữ liệu cũng như tính đại diện trong tập dữ liệu. Kích thước của tập dữ liệu rất quan trọng vì mô hình cần đủ dữ liệu để đưa ra dự đoán chính xác. Nếu một nhà khí tượng học cố gắng dự đoán thời tiết chỉ dựa trên dữ liệu của ngày hôm qua, dự đoán đó sẽ kém chính xác hơn nhiều so với việc sử dụng một bộ dữ liệu lớn hơn đáng kể.

Tính đại diện (Representative)

Dữ liệu cần phải mang tính đại diện và bao hàm, nếu không có thể dẫn đến các mẫu bị sai lệch và kết quả thiên vị. Nếu một tập dữ liệu về sở thích của khách hàng thiếu thông tin về một nhóm nhân khẩu học nhất định, mô hình có thể đưa ra những khái quát hóa không chính xác hoặc thiên vị về nhóm đó.

Tính nhất quán (Consistency)

Các định dạng dữ liệu hoặc nhãn không nhất quán có thể gây nhầm lẫn cho mô hình và cản trở khả năng học hiệu quả của nó. Hãy tưởng tượng bạn cố gắng lắp một bức tranh ghép hình trong đó một số mảnh được đánh số và những mảnh khác được đánh chữ — nó sẽ là một mớ hỗn độn.

Tính liên quan (Relevance)

Dữ liệu phải liên quan đến tác vụ mà AI được thiết kế để thực hiện. Ví dụ, dữ liệu về mô hình giao thông ở London khó có thể hữu ích cho việc dự đoán năng suất cây trồng ở Kansas.

Khả năng truy cập dữ liệu

Khả năng các hệ thống AI sử dụng hiệu quả dữ liệu này liên quan trực tiếp đến khả năng truy cập dữ liệu. Khả năng truy cập dữ liệu đảm bảo rằng dữ liệu cần thiết luôn sẵn có, có thể sử dụng được và có chất lượng cao, cho phép đào tạo mô hình toàn diện và giảm thiểu các thiên vị tiềm ẩn. Nếu không có dữ liệu dễ truy cập, ngay cả những thuật toán phức tạp nhất cũng bị hạn chế khả năng học hỏi và cung cấp các dự đoán chính xác.

Tính sẵn có (Availability)

Nếu dữ liệu cần thiết đơn giản là không có sẵn, mô hình AI không thể được đào tạo. Đối với một số vấn đề, dữ liệu có thể tồn tại, nhưng nó có thể bị khóa sau các tường phí (paywalls) hoặc bị hạn chế do các lo ngại về quyền riêng tư.

Chi phí (Cost)

Thu thập và làm sạch dữ liệu có thể tốn kém. Chi phí để có được dữ liệu chất lượng cao có thể là một rào cản đáng kể đối với sự phát triển AI, đặc biệt là đối với các tổ chức nhỏ hơn.

Định dạng (Format)

Dữ liệu cần phải ở định dạng mà mô hình AI có thể hiểu và xử lý. Việc chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp có thể tốn thời gian và phức tạp về mặt kỹ thuật.

Các loại dữ liệu

Dữ liệu là trung tâm của nhiều quy trình kinh doanh và các loại dữ liệu khác nhau có thể được sử dụng trong học máy, nhưng dữ liệu không chỉ là về các con số và tệp. Các bộ dữ liệu kinh doanh giúp các tổ chức hiểu khách hàng, tối ưu hóa hoạt động và thúc đẩy các quyết định chiến lược.

Các bộ dữ liệu lớn hơn thường cải thiện hiệu suất của mô hình, đặc biệt đối với các mô hình AI tạo sinh phức tạp tạo ra nội dung đa dạng. Tuy nhiên, một bộ dữ liệu lớn không phải là yếu tố duy nhất quan trọng vì hiệu suất của mô hình phụ thuộc rất nhiều vào loại dữ liệu được sử dụng để đào tạo. Điều này bao gồm khối lượng dữ liệu, cách tổ chức và cấu trúc của nó.

Hiểu rõ dữ liệu của công ty bạn, chất lượng, tính sẵn có và dạng thức của nó là điều cần thiết để hiểu phạm vi những gì có thể thực hiện được khi sử dụng dữ liệu đó cho AI.

Các dạng dữ liệu

Dữ liệu tồn tại ở nhiều dạng khác nhau, giống như chính thông tin vậy. Chúng ta có thể phân loại rộng rãi dữ liệu này thành hai loại chính: có cấu trúc và phi cấu trúc. Hãy khám phá điều này thông qua một công ty giả tưởng bán các sản phẩm tẩy rửa thân thiện với môi trường có tên là Cymbal Cleaning.

Dữ liệu họ lưu trữ cho các đơn đặt hàng của khách hàng có thể bao gồm các thông tin như:

• Mã khách hàng
• Tên khách hàng
• Ngày mua hàng
• Giá trị đơn hàng
• Địa chỉ giao hàng
• Hình ảnh sản phẩm
• Phản hồi (theo thang điểm từ 1-5 sao)

Dữ liệu có cấu trúc (Structured data)

Hãy tưởng tượng danh bạ điện thoại của bạn. Nó có tên, số điện thoại và có thể cả địa chỉ, tất cả được sắp xếp trong một danh sách. Đó chính là dữ liệu có cấu trúc! Rất dễ dàng tìm kiếm và tìm thấy thông tin bạn cần.

Loại dữ liệu này thường được lưu trữ trong một thứ gọi là cơ sở dữ liệu quan hệ, giống như một tủ hồ sơ kỹ thuật số siêu có tổ chức với thông tin được sắp xếp gọn gàng trong các bảng. Các ví dụ khác về dữ liệu có cấu trúc bao gồm các đơn đặt hàng trực tuyến hoặc sao kê ngân hàng.

Đối với cơ sở dữ liệu của công ty cung cấp sản phẩm tẩy rửa, điều này sẽ bao gồm:

• Mã khách hàng
• Tên khách hàng
• Phản hồi (theo thang điểm từ 1-5 sao)
• Ngày mua hàng
• Giá trị đơn hàng

Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured data)

Dữ liệu phi cấu trúc thiếu một cấu trúc được xác định trước. Nó vốn lộn xộn và phức tạp. Nó không thể dễ dàng được tổ chức thành các hàng và cột, vì vậy cần có các kỹ thuật phân tích phức tạp hơn. Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc bao gồm các tài liệu văn bản (PDF, email, bài đăng trên mạng xã hội), hình ảnh (ảnh chụp, tác phẩm nghệ thuật kỹ thuật số, bản quét y tế), âm thanh (bản ghi âm giọng nói, tệp nhạc) và video (phim, video YouTube, video trên điện thoại thông minh).

Đối với cơ sở dữ liệu của công ty cung cấp sản phẩm tẩy rửa, điều này sẽ bao gồm:

• Phản hồi (văn bản tự do)
• Hình ảnh sản phẩm
• Nội dung email

Điểm mấu chốt cần ghi nhớ

Dữ liệu là nền tảng của bất kỳ hệ thống AI nào, trong đó chất lượng và khả năng truy cập dữ liệu là điều cần thiết để phát triển AI hiệu quả. Dữ liệu có thể có cấu trúc hoặc phi cấu trúc, mỗi loại đòi hỏi các kỹ thuật phân tích khác nhau. Hiểu rõ các loại và chất lượng dữ liệu của bạn, bao gồm độ chính xác, đầy đủ, nhất quán, liên quan, tính sẵn có, chi phí và định dạng là rất quan trọng cho các sáng kiến AI thành công.