Не е нужно да ви казваме стойността на данните за обучение на AI за вашите амбициозни проекти. Знаете, че ако подадете данни за боклук към вашите модели, те ще дадат съвпадащи резултати и обучението на вашите модели с качествени набори от данни ще доведе до ефективна и автономна система, способна да предоставя точни резултати.
Въпреки че тази концепция е лесна за разбиране, намирането на най-полезния източник на набор от данни и данни за обучение на вашите проекти за машинно обучение (ML) може да бъде предизвикателство.
Създадохме тази публикация, за да помогнем на бизнеса да намери полезни решения, които отговарят на техните специфични нужди. Независимо дали вашият проект изисква:
- Персонализирани набори от данни, които са с най-нов произход
- Генерични данни за стартиране на процеса на обучение на AI
- Силно специализирани набори от данни, които може да са трудни за намиране онлайн
В тази статия имаме решение за всеки проблем, който можете да срещнете.
Да започваме.
3 лесни начина за получаване на данни за обучение за вашите AI/ML модели
Като амбициозен учен по данни или специалист по изкуствен интелект можете да намерите данни от три основни източника:
- Безплатни източници
- Вътрешни източници
- Платени източници
1. Безплатни източници
Безплатните източници предлагат набори от данни (познахте) безплатно. Има няколко популярни директории, форуми, портали, търсачки и уебсайтове, за да получите вашите набори от данни. Тези източници могат да бъдат публични, архиви, данни, публикувани след няколко години на данни с изрични разрешения. По-долу сме очертали кратък списък с примери за безплатни ресурси:
Kaggle –
Сандък със съкровища за учени по данни и ентусиасти по машинно обучение. С Kaggle можете да намирате, публикувате, осъществявате достъп и изтегляте набори от данни за вашите проекти. Наборите от данни от Kaggle са с добро качество, налични в различни формати и лесни за изтегляне.
UCI база данни –
Обучаващите се в машини и учените по данни използват базата данни на UCI от 1987 г. Този ресурс предлага теории за домейни, бази данни, архиви, генератори на данни и други за конкретни проекти. Базите данни на UCI се класифицират и показват въз основа на техните проблеми или задачи като клъстериране, класификация и регресия.
Източници на данни за пазарни играчи –
Ресурси от технологични гиганти като Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine и Microsoft Datasets.
- Ресурсът на AWS предлага набори от данни, които са публикувани. Достъпни чрез AWS, наборите от данни от правителствени агенции, фирми, изследователски институции и физически лица се подбират и поддържат в AWS.
- Google предлага a търсачка, която извлича безплатни набори от данни подходящи за вашите заявки за търсене.
- Инициативата за отворени хранилища на данни на Microsoft предоставя на учените по данни и машинните обучаващи се набори от данни от проекти като компютърно зрение, NLP и др.
Публични и правителствени набори от данни –
Публичните набори от данни са важен ресурс, предлагащ набори от данни от индустрии като сложни мрежи, биология и селскостопански агенции. Категориите са последователни и спретнато организирани за бърз преглед и лесно достъпни за изтегляне. Струва си да се отбележи, че някои от наборите от данни са базирани на лиценз, докато други са безплатни. Препоръчваме внимателно да прочетете документацията, преди да изтеглите набори от данни.
Учен по данни обикновено ще търси исторически данни за своите проекти, които могат да бъдат географски обвързани. В такива случаи международните правителства поддържат полезен ресурс. Съответните набори от данни са достъпни чрез правителствени уебсайтове от Индия, САЩ, ЕС и други страни.
Предимства на безплатните ресурси
- Без никакви разходи
- Тонове ресурси за намиране на подходящи набори от данни
Минуси на безплатните ресурси
- Включва часове ръчна намеса за разглеждане на ресурси, изтегляне, категоризиране и компилиране на набори от данни
- Процесите на анотиране на данни все още са ръчни задачи
- Лицензионни ограничения и ограничения за съответствие
- Намирането на подходящи набори от данни може да отнеме много време
2. Вътрешни източници
Друг важен източник на данни са вътрешни бази данни. Може да не успеете да намерите това, което търсите в безплатен ресурс; в тази ситуация може да искате да разгледате във вашата организация множество допирни точки за генериране на данни, които сте установили. Точните, скорошни данни, свързани с вашия проект, трябва да са лесно достъпни вътрешно.
С вътрешни източници можете да персонализирате данните за различни случаи на употреба. Вътрешни източници могат да бъдат данни, произведени от вашата CRM, социални медии или анализи на уебсайтове.
Плюсове на вътрешните ресурси
- Включени минимални разходи
- Променете параметрите, за да генерирате директно необходимата информация
Минуси на вътрешните ресурси
- Безброй часове ръчна работа
- Междуведомственото и вътрешноведомственото сътрудничество е неизбежно
- Не е идеален за проекти с ограничено време за пускане на пазара
- Данните, генерирани вътрешно, биха били неуместни за вашите AI модели
3. Платени източници
За съжаление уникалните набори от данни не са налични на безплатни или вътрешни ресурси, но могат да бъдат получени чрез платени ресурси. Платените източници са изградени от компании, които работят за получаване на наборите от данни, от които се нуждаете за вашите проекти, чрез свои собствени специфични техники за източник на данни.
Какво е анотиране на данни?
Процесът на добавяне на допълнителна информация като описания и метаданни към вашите набори от данни, за да ги направите машинно разбираеми, е известен като анотация на данни. Независимо откъде идват вашите данни, те ще бъдат в необработен вид. Той трябва да бъде почистен и анотиран с помощта на прецизни техники, за да се гарантира, че може да се превърне в данни за обучение на AI за вашите модели.
Анотиране на данни е мястото, където платените ресурси стават идеални. Когато възлагате данни за обучение на AI на експерти от трети страни, те извличат, компилират, коментират и ви представят данните като готови за ML резултати. Когато възлагате на външни изпълнители, можете също да сте сигурни за съответствие, лицензи и други правни проблеми, които може да пренебрегнете, когато използвате вътрешни или безплатни ресурси.
Работата с необработени данни от вътрешни или безплатни ресурси отнема време и представлява финансова тежест. Ние винаги препоръчваме аутсорсване на набори от данни за обучение, когато е възможно.
Плюсове на платените ресурси
- Анотираните и QAed набори от данни достигат бързо до вас
- Гъвкави срокове
- Налични персонализирани набори от данни въз основа на вашите изисквания
- За спазването на нормативните изисквания при извличането на данни винаги се грижи доставчикът
Минуси на платените ресурси
- Включва разходи
В заключение
Ако имате ограничено време за пускане на пазара или имате много нишови спецификации относно набори от данни, предлагаме да използвате платен ресурс или да възложите на експерт от индустрията като нас. Имаме дългогодишен опит в предоставянето на данни за обучение с изкуствен интелект за ключови играчи на пазара, като бизнеса с ММСП.
Свържете се с нас днес, за да обсъдим как можем да ви помогнем да получите данни за обучение на AI.
