Процесът на събиране на данни за обучение на AI е едновременно неизбежен и предизвикателен. Няма начин да пропуснем тази част и директно да стигнем до точката, в която нашият модел започва да извежда значими резултати (или резултати на първо място). Тя е систематична и взаимосвързана.
Тъй като целите и случаите на използване на съвременните AI (изкуствен интелект) решения стават все по-нишови, има повишено търсене на усъвършенствани Данни за обучение на AI. С компании и стартиращи фирми, които се впускат в по-нови територии и пазарни сегменти, те започват да работят в пространства, неизследвани досега. Това прави Събиране на AI данни толкова по-сложни и досадни.
Въпреки че пътят напред определено е труден, той може да бъде опростен със стратегически подход. С добре начертан план можете да рационализирате своя Събиране на AI данни процес и го улеснете за всички участници. Всичко, което трябва да направите, е да изясните изискванията си и да отговорите на няколко въпроса.
Какво са те? Нека разберем.
Типичното ръководство за събиране на данни за обучение за AI
Какви данни са ви необходими?
Това е първият въпрос, на който трябва да отговорите, за да компилирате смислени набори от данни и да изградите възнаграждаващ AI модел. Типът данни, от които се нуждаете, зависи от проблема от реалния свят, който възнамерявате да решите.
Ако разработвате чатбот за финтех решение, имате нужда от текстови данни с добра комбинация от контексти, семантика, сарказъм, граматически синтаксис, пунктуация и много други.
Понякога може да се нуждаете и от комбинация от множество типове данни въз основа на проблема, който решавате, и начина, по който го решавате. Например, AI модел за IoT система за проследяване на изправността на оборудването ще изисква изображения и кадри от компютърно зрение за откриване на неизправности и използване на исторически данни като текст, статистика и времеви линии, за да ги обработва заедно и точно да прогнозира резултатите.
-
Какъв е вашият източник на данни?
ML източник на данни е трудно и сложно. Това пряко влияе върху резултатите, които вашите модели ще осигурят в бъдеще, и на този етап трябва да се внимава да се установят добре дефинирани източници на данни и допирни точки.
За да започнете с източника на данни, можете да потърсите вътрешни допирни точки за генериране на данни. Тези източници на данни се определят от вашия бизнес и за вашия бизнес. Това означава, че те са подходящи за вашия случай на употреба.
Ако нямате вътрешен ресурс или имате нужда от допълнителни източници на данни, можете да разгледате безплатни ресурси като архиви, публични набори от данни, търсачки и др. Освен тези източници, вие също имате доставчици на данни, които могат да намерят необходимите ви данни и да ви ги доставят напълно анотирани.
Когато вземете решение за вашия източник на данни, помислете за факта, че в дългосрочен план ще ви трябват обеми след обеми данни и повечето набори от данни са неструктурирани, те са необработени и навсякъде.
За да избегнат подобни проблеми, повечето фирми обикновено извличат своите набори от данни от доставчици, които доставят готови за машина файлове, които са точно етикетирани от специфични за индустрията МСП.
-
Колко? – Обем от данни, от който се нуждаете?
Нека разширим последния показалец още малко. Вашият AI модел ще бъде оптимизиран за точни резултати само когато е последователно обучен с повече обем контекстни набори от данни. Това означава, че ще имате нужда от огромен обем данни. Що се отнася до данните за обучение на AI, няма такова нещо като твърде много данни.
Така че няма ограничение като такова, но ако наистина трябва да вземете решение за обема на данните, от който се нуждаете, можете да използвате бюджета като решаващ фактор. Бюджетът за обучение на AI е съвсем различна игра с топка и ние го разгледахме подробно тема тук. Можете да го проверите и да получите представа как да подходите и да балансирате обема на данните и разходите.
-
Регулаторни изисквания за събиране на данни
Ако извличате данните си от доставчици, внимавайте и за подобни съответствие. В никакъв момент чувствителната информация на клиент или потребител не трябва да бъде компрометирана. Данните трябва да бъдат деидентифицирани, преди да бъдат въведени в модели за машинно обучение.
-
Обработка на пристрастия към данните
Изкривяването на данните може бавно да убие вашия AI модел. Считайте го за бавна отрова, която се открива само с времето. Пристрастията се прокрадват от неволни и мистериозни източници и лесно могат да пропуснат радара. Когато твоят Данни за обучение на AI е пристрастен, вашите резултати са изкривени и често са едностранчиви.
За да избегнете подобни случаи, уверете се, че данните, които събирате, са възможно най-разнообразни. Например, ако събирате набори от речеви данни, включете набори от данни от различни етноси, полове, възрастови групи, култури, акценти и други, за да се съобразите с различните типове хора, които в крайна сметка ще използват вашите услуги. Колкото по-богати и по-разнообразни са вашите данни, толкова по-малко пристрастни е вероятно да бъдат.
-
Избор на правилния доставчик на събиране на данни
След като изберете да възложите вашето събиране на данни на външни изпълнители, първо трябва да решите кого да възложите. Правилният доставчик на събиране на данни има солидно портфолио, прозрачен процес на сътрудничество и предлага мащабируеми услуги. Перфектното прилягане също е това, което етично извлича данни за обучение с изкуствен интелект и гарантира, че всяко едно съответствие се спазва. Процес, който отнема време, може да доведе до удължаване на процеса на разработка на AI, ако решите да си сътрудничите с грешния доставчик.
Така че, погледнете техните предишни произведения, проверете дали са работили в индустрията или пазарния сегмент, в който ще се впуснете, оценете техния ангажимент и получете платени мостри, за да разберете дали продавачът е идеалният партньор за вашите AI амбиции. Повторете процеса, докато намерите правилния.
Завършвайки
Събирането на AI данни се свежда до тези въпроси и когато сортирате тези указатели, можете да сте сигурни във факта, че вашият AI модел ще се оформи така, както искате. Просто не вземайте прибързани решения. Отнема години, за да се разработи идеалният модел на изкуствен интелект, но само минути, за да се получи критика за него. Избягвайте ги, като използвате нашите указания.
Късмет!
