AI pre-training filter

Dieser Artikel erklärt den Lesern warum ein AI-Pre-Training-Filter ein wichtiges Werkzeug bei der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) ist und warum man gerade jetzt Ressourcen in diesem Themenfeld benötigt, um Projekte erfolgreich umzusetzen. Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik und wird z.B. in Suchmaschinen, bei der Sprach- und Bilderkennung, in der Cybersecurity und beim Autonomen Fahren eingesetzt.

Warum benötigt man für AI-Modelle einen Pre-Training Filter Service?

Der Pre-Training-Filter ist ein fortschrittliches Instrument, das dazu dient, die Trainingsdaten zu analysieren und zu bereinigen, bevor sie in den KI-Trainingsprozess einfließen. Ihr Hauptziel ist es, unerwünschte oder verzerrte Informationen aus den Daten zu entfernen, die das Endresultat beeinflussen könnten. AI-Systeme lernen von den Daten, mit denen sie trainiert werden. Wenn diese Daten Vorurteile oder Verzerrungen enthalten, kann dies dazu führen, dass die AI-Modelle diese Vorurteile übernehmen und in ihren Ergebnissen und Vorhersagen wiedergeben. Daher ist die Vorbehandlung und Säuberung der Daten von größter Bedeutung.

Qualitätsmanagement good data vs. bad data	AI Systeme sind trainiert Muster in Daten zu erkennen und diese Algorithmen werden anhand von großen Datenmengen entwickelt. Die Qualität der Daten aus dem Internet sind nicht gesichert, daher ist Datenqualität eine wichtige Priorität der Entwicklung. Mit dem AI Pre-Training Service werden schlechte Daten gezielt erkannt und als schlechte Trainingsbespiele gekennzeichnet.
Risiko minimieren	Ein Schutzschild gegen Vorurteile der Künstlichen Intelligenz (AI). Durch die Nutzung des Pre-Training-Filter Service können Entwickler das Risiko von in der KI eingebauten Vorurteilen erheblich minimieren. Diese Filter scannen die Trainingsdaten auf potenzielle Problembereiche, von offensichtlichen Verzerrungen bis hin zu subtilen Vorurteilen, und sorgen dafür, dass diese nicht in den Trainingsprozess einfließen.
Schutzmaßnahmen gegen Verstöße von Inhaltsrichtlinien (z.B. gewalttätige oder sexuelle Inhalte)	Die unerwünschten Inhalte der Datensätze aussortieren und die Inhaltsrichtlinie einhalten. Der AI Pre-Training Service wird eingesetzt, um sicherzustellen, dass Inhalte, die gegen bestimmte Richtlinien verstoßen – wie z.B. gewalttätige, sexuelle oder andere nichtkonforme Inhalte –, identifiziert und zurückgehalten werden, bevor sie online gehen.
data labeling data tagging	Klassifizieren der Daten: Data Labeling konzentriert sich darauf die Daten mit entsprechenden Labels zu versehen. Dies können den Datentyp und den Inhalt kategorisieren wie z.B.: „Bild“ und „Auto“. AI Pre-Training-Filter Labeling und Data Tagging sind essenziell für die Datenklassifizierung. Unternehmen ohne internes Data-Science-Team können durch Outsourcing an unabhängige Datenwissenschaftler profitieren. Diese Experten ermöglichen eine effektive Datenklassifizierung, wobei temporäre Teams ohne langfristige Bindung gebildet werden können.
Datenannotation metadata	Beschreiben der Daten: Annotationen dienen im Machine Learning dazu, Metadaten zu Daten hinzuzufügen. In einer Welt, in der Algorithmen mit riesigen Mengen unstrukturierter Daten gefüttert werden, sind Annotationen die Brücke, die es den Systemen ermöglicht, einen Kontext oder eine Bedeutung zu diesen Daten zu finden.
Leitplanken und Berücksichtigung der Demographie	Der AI Pre-Training-Filter Service verwendet fortschrittliche Techniken für genaue Datenklassifizierung. Während der aktiven Lernphase werden Klassifikatoren durch menschliche Labels für schwierige Bilder optimiert, um Falsch-Positiv-Raten zu minimieren, markierten Bilder, die als positiv klassifiziert wurden. Eine zweite Technik, die „nearest neighbor search“, reduzierte die Falsch-Negativ-Rate durch Identifikation von oft fehlklassifizierten Bildern. Trotz der Effizienz dieser Methoden zeigt sich, dass Datenfilterung unerwartete Nebenwirkungen hat, wie die Verstärkung von Vorurteilen gegenüber bestimmten Demographien.

Wie kann BALTX.COM Ihrem Projekt mit AI-Pre-Filter Service helfen?

Für Projekte ohne einiges Data-Science / Data-Analytics – Team helfen unabhängige Fachleute bei der sorgfältigen Klassifizierung und Beschreibung Ihrer Daten.

Staffing von Scrum Team	Das Staffing von SCRUM Teams mit SCRUM Master und Daten-Analysten (bis 25 Personen) in Litauen. Die Zusammenstellung eines effektiven Scrum-Teams erfordert sorgfältige Überlegungen, da das Team selbstorganisierend sein sollte und in der Lage sein muss, flexibel und effizient auf Veränderungen zu reagieren. Das Team sollte eine ausgewogene Mischung aus Fähigkeiten und Fachwissen aufweisen, die für das Projekt erforderlich sind. Cross-Funktionalität ist entscheidend, damit das Team auf Veränderungen reagieren kann, ohne auf externe Ressourcen angewiesen zu sein.
Scrum Master	Ein Scrum Master unterstützt in der Regel bis zu 3 Teams mit jeweils bis zu max. 8 Analysten für den AI-Pre-Filter Service. Der Scrum Master fördert und unterstützt die Teams in den agilen Prozessen, entfernt Hindernisse und sorgt dafür, dass das Team nach den Scrum-Regeln arbeitet. Durch die Führung von Retrospektiven hilft der Scrum Master dem Team, kontinuierlich zu reflektieren und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und umzusetzen.
Solution Architect	Der Solution Architekt arbeitet 50% strategisch und 50% technisch. Der Solution Architekt versteht die Geschäftsziele und Anforderungen, um eine geeignete technische Lösung zu entwerfen. Entwerfen der Architektur und Auswahl der richtigen Technologien, Plattformen und Frameworks, die am besten zu den Geschäftszielen passen.
Onboarding / Offboarding	BALTX.COM sorgt für ein strukturiertes Onboarding und Offboarding, welches die fachliche und soziale Integration der Mitarbeiter von Anfang an wertschätzend fördert.
Continuous Delivery	Continuous Delivery in 1-, 2- oder 4-wöchigen Sprints. CD harmoniert mit den iterativen Zyklen von Scrum. Unsere Team reagieren schnell  auf Kundenfeedback und stellen eine ständige Lieferbereitschaft sicher. Zusammen unterstützen Scrum und CD die agile Entwicklung, indem sie schnellere Releases und höhere Zuverlässigkeit ermöglichen.
Sprachbasierte Services	Sprachbasierte und textbasierte Services können in Englisch, Litauisch, Russisch und Deutsch angeboten werden. Somit nehmen unsere sprachbasierten Services eine attraktive Sonderstellung in den AI Märkten ein.
BALTX.COM AI Qualitätsfaktor	Wir haben ein AI Qualitätsfaktor entwickelt, der Datenrelevanz, Datenintegrität, Diversitätskontrolle und Ethik berücksichtigt.