Ръководство за начинаещи за събиране на AI данни
Избор на компания за събиране на AI данни за вашия AI / ML проект
Въведение
Artificial intelligence (AI) improves our lives by simplifying tasks and enhancing experiences. It’s meant to complement humans, not dominate them, helping solve complex problems and drive progress.
AI is making strides in fields like healthcare, aiding in cancer research, treating neurological disorders, and speeding up vaccine development. It’s revolutionizing industries, from autonomous vehicles to smart devices and improved smartphone cameras.
The global AI market is expected to hit $267 billion by 2027, with 37% of businesses already using AI solutions. About 77% of the products and services we use today are AI-powered. How do simple devices predict heart attacks or cars drive themselves? How do chatbots seem so human?
The key is data. Data is central to AI, enabling machines to understand, process, and deliver accurate results. This guide will help you understand the importance of data in AI.
Какво представлява събирането на AI данни?
Upon meeting these criteria, it can impact the effectiveness of AI systems and their ability to provide predictions.
Пример:
A tech company is currently developing an AI-powered voice assistant designed for home devices. Here is a brief breakdown of the company’s data collection process:
- They hire a specialized data collection agency like Shaip to recruit and manage thousands of participants from diverse linguistic backgrounds, ensuring a wide range of accents, dialects, and speech patterns.
- The company arranges individuals to carry out activities, like setting alarms, inquiring about weather updates, managing smart home devices and responding to various commands and queries.
- They record voices in environments to replicate real life situations, such, as quite rooms, busy kitchens and outdoor settings.
- The company also gathers recordings of ambient noises, such as dog barks and television sounds, to assist the AI in differentiating voice commands from background noises.
- They listen to each audio sample and write down information about the speaker’s characteristics as well as their emotional expressions and the level of background noise present, in each sample.
- They employ methods for data augmentation to generate different versions of the audio samples, modify pitch and speed or incorporate synthetic background noise.
- To protect privacy, personal information is removed from the transcripts, and audio samples are anonymized.
- The company makes sure that it equally represents individuals from different age groups, different genders and accents to prevent any biases in the AI’s performance.
- The company establishes a process to continuously collect data by utilizing their voice assistant in real-life scenarios. The goal is to enhance the AI’s comprehension of natural language and various query types over time. Of course, all these are done with user consent.
Common Challenges in Data Collection
Consider these factors before and during data collection:
Data Processing and Cleaning
Data processing and cleaning include removing errors or inconsistencies from the data (cleaning) and scaling numerical features to a standardized range (normalizing) to maintain accuracy and consistency. This part also involves converting the data into a format suitable for the AI model (formatting).
Labeling Data
In supervised learning, data needs to have the correct outputs or labels to it. This task can be done by human experts manually or through methods like crowdsourcing or semi-automatic techniques. The aim is to maintain consistent and high-quality labeling for optimal performance of AI models.
Поверителност и етични съображения
When gathering data for any purpose like research or marketing campaigns, it is necessary to align with GDPR or CCPA guidelines. It is also necessary to obtain the consent of participants and anonymize any personal information before proceeding to prevent unauthorized access or breaches of privacy standards. Additionally, ethical implications should be considered to prevent harm or discriminatory practices stemming from the collection or utilization of data in any form.
Considering Bias
Make sure that the data gathered accurately reflects different groups and situations to avoid creating biased models that could worsen societal inequalities by reinforcing or amplifying them. This step may include seeking out data points that are not well represented or maintaining a balanced dataset.
Типове данни за обучение на AI в машинното обучение
Сега събирането на AI данни е общ термин. Данните в това пространство могат да означават всичко. Това може да бъде текст, видеозапис, изображения, аудио или комбинация от всичко това. Накратко, всичко, което е полезно за машината да изпълнява задачата си да учи и оптимизира резултатите, са данните. За да ви дадем повече представа за различните типове данни, ето кратък списък:
Наборите от данни могат да бъдат от структуриран или неструктуриран източник. За непосветените структурираните набори от данни са тези, които имат изрично значение и формат. Те са лесно разбираеми от машините. Неструктурирани, от друга страна, са детайли в набори от данни, които са навсякъде. Те не следват конкретна структура или формат и изискват човешка намеса, за да извлекат ценни прозрения от такива набори от данни.
Текстови данни
Една от най-разпространените и изявени форми на данни. Текстовите данни могат да бъдат структурирани под формата на прозрения от бази данни, GPS навигационни устройства, електронни таблици, медицински устройства, формуляри и др. Неструктурираният текст може да бъде анкети, ръкописни документи, изображения на текст, имейл отговори, коментари в социалните медии и др.
Аудио данни
Аудио наборите от данни помагат на компаниите да разработват по-добри чатботове и системи, да проектират по-добри виртуални асистенти и др. Те също така помагат на машините да разберат акцентите и произношението по различните начини, по които може да бъде зададен отделен въпрос или заявка.
Данни за изображението
Изображенията са друг вид набор от данни, който се използва за различни цели. От самоуправляващи се автомобили и приложения като Google Lens до лицево разпознаване, изображенията помагат на системите да измислят безпроблемни решения.
Видео данни
Видеоклиповете са по-подробни набори от данни, които позволяват на машините да разберат нещо в дълбочина. Наборите от видео данни се получават от компютърно зрение, цифрови изображения и др.
Как да събираме данни за машинно обучение?
И така, как получавате вашите данни? Какви данни са ви необходими и колко от тях? Кои са множеството източници за извличане на подходящи данни?
Компаниите оценяват нишата и целта на своите модели ML и очертават потенциални начини за получаване на подходящи набори от данни. Дефинирането на необходимия тип данни решава голяма част от притесненията ви относно източника на данни. За да ви дадем по-добра представа, има различни канали, пътища, източници или среди за събиране на данни:
Безплатни източници
Както подсказва името, това са ресурси, които предлагат набори от данни за целите на обучението на AI безплатно. Безплатните източници могат да бъдат всичко, вариращо от обществени форуми, търсачки, бази данни и директории до правителствени портали, които поддържат архиви на информация през годините.
Ако не искате да полагате твърде много усилия в намирането на безплатни набори от данни, съществуват специални уебсайтове и портали като този на Kaggle, AWS ресурс, UCI база данни и други, които ще ви позволят да изследвате различни
категории и изтегляне на необходимите набори от данни безплатно.
Вътрешни ресурси
Въпреки че безплатните ресурси изглеждат удобни опции, има няколко ограничения, свързани с тях. Първо, не винаги можете да сте сигурни, че ще намерите набори от данни, които точно отговарят на вашите изисквания. Дори и да съвпадат, наборите от данни може да са без значение по отношение на сроковете.
Ако вашият пазарен сегмент е сравнително нов или неизследван, няма да има много категории или подходящи
набори от данни, които също да изтеглите. За да се избегнат предварителните недостатъци с безплатни ресурси, има
съществува друг ресурс от данни, който действа като канал за генериране на по-подходящи и контекстуални набори от данни.
Те са вашите вътрешни източници като CRM бази данни, формуляри, имейл маркетингови потенциални клиенти, точки на допир, дефинирани за продукти или услуги, потребителски данни, данни от носими устройства, данни от уебсайтове, топлинни карти, прозрения в социалните медии и др. Тези вътрешни ресурси се определят, настройват и поддържат от вас. Така че можете да сте сигурни в неговата достоверност, уместност и актуалност.
Платени ресурси
Колкото и полезно да звучат, вътрешните ресурси също имат своя справедлив дял от усложнения и ограничения. Например, по-голямата част от фокуса на вашия набор от таланти ще бъде насочен към оптимизиране на точките на допир с данни. Освен това координацията между вашите екипи и ресурси също трябва да бъде безупречна.
За да избегнете повече такива хълцания като тези, имате платени източници. Те са услуги, които ви предлагат най-полезните и контекстуални набори от данни за вашите проекти и гарантират, че ще ги получавате постоянно, когато имате нужда.
Първото впечатление, което повечето от нас правят за платените източници или доставчиците на данни е, че те са скъпи. Въпреки това,
когато направиш сметката, те са евтини само в дългосрочен план. Благодарение на техните обширни мрежи и методологии за извличане на данни, вие ще можете да получавате сложни набори от данни за вашите AI проекти, независимо колко неправдоподобни са те.
За да ви дадем подробно описание на разликите между трите източника, ето подробна таблица:
| Безплатни ресурси | Вътрешни ресурси | Платени ресурси |
|---|---|---|
| Наборите от данни са достъпни безплатно. | Вътрешните ресурси също могат да бъдат безплатни в зависимост от вашите оперативни разходи. | Вие плащате на доставчик на данни, за да получите подходящи набори от данни за вас. |
| Множество безплатни ресурси, достъпни онлайн за изтегляне на предпочитани набори от данни. | Получавате персонализирани данни според вашите нужди за обучение на AI. | Получавате персонализирано дефинирани данни последователно толкова дълго, колкото ви е необходимо. |
| Трябва да работите ръчно по компилирането, подреждането, форматирането и анотирането на набори от данни. | Можете дори да модифицирате точките на допир с данни, за да генерирате набори от данни с необходимата информация. | Наборите от данни от доставчиците са готови за машинно обучение. Това означава, че те са анотирани и идват с гаранция за качество. |
| Бъдете внимателни по отношение на ограниченията за лицензиране и съответствие на наборите от данни, които изтегляте. | Вътрешните ресурси стават рискови, ако имате ограничено време за пускане на пазара за вашия продукт. | Можете да дефинирате вашите крайни срокове и съответно да предоставяте набори от данни. |
Как лошите данни влияят на вашите AI амбиции?
Изброихме трите най-често срещани ресурса за данни, поради причината, че ще имате идея как да подходите към събирането и извличането на данни. Въпреки това, в този момент става важно също да разберете, че вашето решение неизменно може да реши съдбата на вашето AI решение.
Подобно на това как висококачествените данни за обучение на AI могат да помогнат на вашия модел да предостави точни и навременни резултати, лошите данни за обучение също могат да нарушат вашите AI модели, да изкривят резултатите, да въведат пристрастия и да предложат други нежелани последици.
Но защо се случва това? Не трябва ли някакви данни да обучават и оптимизират вашия AI модел? Честно казано, не. Нека разберем това по-нататък.
Лоши данни - какво е това?
Разликата между неструктурирани и лоши данни е, че прозренията в неструктурираните данни са навсякъде. Но по същество те могат да бъдат полезни независимо от това. Като отделят допълнително време, учените по данни все пак ще могат да извличат подходяща информация от неструктурирани набори от данни. Това обаче не е така с лошите данни. Тези набори от данни не съдържат/ограничени прозрения или информация, която е ценна или подходяща за вашия AI проект или неговите цели за обучение.
Така че, когато получавате своите набори от данни от безплатни ресурси или имате слабо установени вътрешни точки на допир с данни, има голяма вероятност да изтеглите или генерирате лоши данни. Когато вашите учени работят върху лоши данни, вие не само губите човешки часове, но и натискате пускането на своя продукт.
Ако все още не сте наясно какво могат да причинят лошите данни на вашите амбиции, ето кратък списък:
- Прекарвате безброй часове в търсене на лоши данни и губите часове, усилия и пари за ресурси.
- Лошите данни могат да ви донесат правни проблеми, ако не бъдат забелязани и могат да намалят ефективността на вашия AI
модели. - Когато използвате вашия продукт, обучен за лоши данни, на живо, това се отразява на потребителското изживяване
- Лошите данни могат да направят резултатите и изводите предубедени, което допълнително може да доведе до отрицателни реакции.
Така че, ако се чудите дали има решение за това, всъщност има.
AI доставчици на данни за обучение на помощ
Всичко, което трябва да направите, е да вземете данните и да обучите своите AI модели за съвършенство. Като се има предвид това, ние сме сигурни, че следващият ви въпрос е относно разходите, свързани с сътрудничеството с доставчици на данни. Разбираме, че някои от вас вече работят върху мисловен бюджет и точно натам се насочваме и ние.
Фактори, които трябва да имате предвид, когато съставяте ефективен бюджет за вашия проект за събиране на данни
Обучението по изкуствен интелект е систематичен подход и затова бюджетирането става неразделна част от него. Фактори като възвръщаемост на инвестициите, точност на резултатите, методологии за обучение и други трябва да бъдат взети предвид, преди да инвестирате огромна сума пари в развитието на ИИ. Много ръководители на проекти или собственици на бизнес се бъркат на този етап. Те вземат прибързани решения, които внасят необратими промени в процеса на разработване на техния продукт, което в крайна сметка ги принуждава да харчат повече.
Този раздел обаче ще ви даде правилните прозрения. Когато седнете да работите върху бюджета за обучение на AI, три неща или фактора са неизбежни.
Нека разгледаме всеки по-подробно.
Обемът на данните, от който се нуждаете
През цялото време казваме, че ефективността и точността на вашия AI модел зависи от това колко е обучен. Това означава, че колкото по-голям е обемът на наборите от данни, толкова повече обучение. Но това е много неясно. За да постави числото на това понятие, Dimensional Research публикува доклад, който разкрива, че фирмите се нуждаят от минимум 100,000 XNUMX примерни набора от данни, за да обучат своите AI модели.
Под 100,000 100,000 набора от данни имаме предвид XNUMX XNUMX качествени и подходящи набора от данни. Тези набори от данни трябва да имат всички основни атрибути, анотации и прозрения, необходими за вашите алгоритми и модели на машинно обучение, за да обработват информация и да изпълняват предвидените задачи.
Тъй като това е общо правило, нека по-нататък разберем, че обемът на данните, от който се нуждаете, зависи и от друг сложен фактор, който е случай на използване на вашия бизнес. Това, което възнамерявате да направите с вашия продукт или решение, също решава колко данни са ви необходими. Например, бизнес, който изгражда двигател за препоръки, ще има различни изисквания за обем на данни от компания, която изгражда чат бот.
Стратегия за ценообразуване на данни
Когато приключите с финализирането на това колко данни всъщност са ви необходими, трябва да работите върху стратегия за ценообразуване на данните. Това, с прости думи, означава как ще плащате за наборите от данни, които набавяте или генерирате.
Като цяло, това са конвенционалните ценови стратегии, следвани на пазара:
| Тип данни | Ценова стратегия |
|---|---|
 Изображение | Цената е за един файл с изображение |
 Видео | Цена за секунда, минута, час или индивидуален кадър |
 Аудио / Реч | Цени за секунда, минута или час |
 Текст | Цена за дума или изречение |
Но почакай. Това отново е практическо правило. Реалните разходи за закупуване на набори от данни също зависят от фактори като:
- Уникалният пазарен сегмент, демография или география, откъдето трябва да бъдат получени набори от данни
- Сложността на вашия случай на употреба
- Колко данни ви трябват?
- Вашето време за пазар
- Всякакви индивидуални изисквания и др
Ако наблюдавате, ще знаете, че цената за придобиване на големи количества изображения за вашия AI проект може да бъде по-малка, но ако имате твърде много спецификации, цените могат да се повишат.
Вашите стратегии за снабдяване
Това е трудно. Както видяхте, има различни начини за генериране или източник на данни за вашите AI модели. Здравият разум би наредил, че безплатните ресурси са най-добрите, тъй като можете да изтегляте необходимите обеми от набори от данни безплатно без никакви усложнения.
В момента също изглежда, че платените източници са твърде скъпи. Но това е мястото, където се добавя слой от усложнение. Когато набавяте набори от данни от безплатни ресурси, прекарвате допълнително време и усилия за почистване на наборите си от данни, компилирате ги във вашия специфичен за бизнеса формат и след това ги анотирате поотделно. Поемате оперативни разходи в процеса.
При платени източници плащането е еднократно и вие също така получавате готови за машина набори от данни в момента, в който се нуждаете. Разходната ефективност тук е много субективна. Ако смятате, че можете да си позволите да отделите време за анотиране на безплатни набори от данни, можете да бюджетирате съответно. И ако смятате, че конкуренцията ви е ожесточена и с ограничено време за излизане на пазара, можете да създадете ефект на вълни на пазара, трябва да предпочетете платени източници.
Бюджетирането е свързано с разбиване на спецификата и ясно дефиниране на всеки фрагмент. Тези три фактора трябва да ви послужат като пътна карта за вашия процес на бюджетиране на AI обучение в бъдеще.
Is In-House Data Acquisition Truly Cost-Effective?
When budgeting, we found that in-house data acquisition can be more costly over time. If you’re hesitant about paid sources, this section will reveal the hidden expenses of in-house data generation.
Raw and Unstructured Data: Custom data points don’t guarantee ready-to-use datasets.
Разходи за персонал: Paying employees, data scientists, and quality assurance professionals.
Tool Subscriptions and Maintenance: Costs for annotation tools, CMS, CRM, and infrastructure.
Bias and Accuracy Issues: Manual sorting required.
Attrition Costs: Recruiting and training new team members.
Ultimately, you might spend more than you gain. The total cost includes annotator fees and platform expenses, raising long-term costs.
Направени разходи = брой анотатори * Цена на анотатор + цена на платформата
Ако вашият календар за обучение на AI е насрочен за месеци, представете си разходите, които ще правите постоянно. И така, това идеалното решение за проблемите със събирането на данни ли е или има някаква алтернатива?
Предимства на доставчик на услуги за събиране на данни от край до край
Има надеждно решение на този проблем и има по-добри и по-евтини начини за придобиване на данни за обучение за вашите AI модели. Ние ги наричаме доставчици на услуги за обучение на данни или доставчици на данни.
Те са фирми като Shaip, които са специализирани в предоставянето на висококачествени набори от данни въз основа на вашите уникални нужди и изисквания. Те премахват всички проблеми, с които се сблъсквате при събирането на данни, като например намиране на подходящи набори от данни, почистване, компилиране и анотиране и други, и ви позволяват да се съсредоточите само върху оптимизирането на вашите AI модели и алгоритми. Като си сътрудничите с доставчици на данни, вие се фокусирате върху неща, които имат значение, и върху тези, над които имате контрол.
Освен това ще премахнете и всички проблеми, свързани с набавянето на набори от данни от безплатни и вътрешни ресурси. За да ви дадем по-добро разбиране на предимството на доставчиците на данни от край до край, ето кратък списък:
- Доставчиците на услуги за обучение на данни напълно разбират вашия пазарен сегмент, случаи на употреба, демографски данни и други специфики, за да ви извлекат най-подходящите данни за вашия модел на AI.
- Те имат способността да извличат различни набори от данни, които считат за подходящи за вашия проект, като изображения, видеоклипове, текст, аудио файлове или всичко това.
- Доставчиците на данни почистват данните, структурират ги и ги маркират с атрибути и прозрения, които машините и алгоритмите изискват, за да научат и обработват. Това е ръчно усилие, което изисква щателно внимание към детайлите и време.
- Имате експерти по темата, които се грижат за анотирането на важна информация. Например, ако случаят на употреба на вашия продукт е в здравното пространство, не можете да го анотирате от нездравни специалисти и да очаквате точни резултати. При доставчиците на данни това не е така. Те работят с МСП и гарантират, че вашите данни за цифрови изображения са правилно анотирани от ветерани от индустрията.
- Те също така се грижат за деидентификацията на данните и се придържат към HIPAA или други специфични за индустрията съответствие и протоколи, така че да стоите далеч от всякакви и всички форми на правни усложнения.
- Доставчиците на данни работят неуморно, за да елиминират пристрастията от своите набори от данни, като гарантират, че имате обективни резултати и изводи.
- Вие също така ще получите най-новите набори от данни във вашата ниша, така че вашите AI модели да бъдат оптимизирани за оптимална ефективност.
- С тях също е лесно да се работи. Например, внезапни промени в изискванията за данни могат да им бъдат съобщени и те безпроблемно ще получат подходящи данни въз основа на актуализирани нужди.
С тези фактори, ние твърдо вярваме, че вече разбирате колко рентабилно и лесно е сътрудничеството с доставчици на данни за обучение. С това разбиране, нека да разберем как бихте могли да изберете най-идеалния доставчик на данни за вашия AI проект.
Извличане на релевантни набори от данни
Разберете своя пазар, случаи на употреба, демографски данни, за да получите последните набори от данни, било то изображения, видеоклипове, текст или аудио.
Изчистете съответните данни
Структурирайте и маркирайте данните с атрибути и прозрения, които машините и алгоритмите разбират.
Отклонение в данните
Премахнете пристрастията от наборите от данни, като се уверите, че имате обективни резултати и изводи.
Анотация на данни
Експерти по темата от конкретни области се грижат за анотирането на важна информация.
Де-идентификация на данни
Придържайте се към HIPAA, GDPR или други специфични за индустрията съответствие и протоколи, за да премахнете правните сложности.
Как да изберем правилната компания за събиране на AI данни
Изборът на компания за събиране на AI данни не е толкова сложен или отнема много време, колкото събирането на данни от безплатни ресурси. Има само няколко прости фактора, които трябва да вземете предвид и след това да се ръкувате за сътрудничество.
Когато започнете да търсите доставчик на данни, предполагаме, че сте следвали и обмисляли всичко, което сме обсъждали досега. Въпреки това, ето кратко обобщение:
- Имате предвид добре дефиниран случай на употреба
- Вашият пазарен сегмент и изисквания за данни са ясно установени
- Бюджетът ви е на ниво
- И имате представа за обема данни, от който се нуждаете
След като тези елементи са отметнати, нека разберем как можете да търсите идеален доставчик на услуги за данни за обучение.
Лакмусов тест за примерен набор от данни
Преди да подпишете дългосрочна сделка, винаги е добра идея да разберете подробно доставчика на данни. Така че, започнете сътрудничеството си с изискване за примерен набор от данни, за който ще платите.
Това може да бъде малък обем от набор от данни, за да се оцени дали те са разбрали вашите изисквания, дали са въведени правилните стратегии за обществени поръчки, техните процедури за сътрудничество, прозрачност и др. Като се има предвид факта, че в този момент ще поддържате връзка с множество доставчици, това ще ви помогне да спестите време при избора на доставчик и да финализирате кой в крайна сметка е по-подходящ за вашите нужди.
Проверете дали са съвместими
По подразбиране повечето доставчици на услуги за обучение на данни спазват всички регулаторни изисквания и протоколи. Въпреки това, само за да сте в безопасност, попитайте за тяхното съответствие и политики и след това стеснете избора си.
Попитайте за техните QA процеси
Процесът на събиране на данни сам по себе си е систематичен и многопластов. Има линейна методология, която се прилага. За да получите представа как работят, попитайте за техните QA процеси и се поинтересувайте дали наборите от данни, които те извличат и анотират, са преминали през проверки на качеството и одити. Това ще ви даде
идея дали крайните резултати, които бихте получили, са готови за машина.
Справяне с пристрастията към данните
Само информиран клиент би попитал за пристрастия в наборите от данни за обучение. Когато говорите с обучаващи доставчици на данни, говорете за отклоненията в данните и как те успяват да премахнат пристрастията в наборите от данни, които генерират или доставят. Въпреки че здравият разум е, че е трудно да се елиминират напълно пристрастията, все пак можете да знаете най-добрите практики, които те следват, за да поддържат пристрастията настрана.
Мащабируеми ли са?
Еднократните доставки са добри. Дългосрочните резултати са по-добри. Въпреки това, най-добрите сътрудничества са тези, които подкрепят вашите бизнес визии и едновременно с това увеличават техните резултати с увеличаването на
изисквания.
Така че, обсъдете дали доставчиците, с които говорите, могат да увеличат обема на данните, ако възникне нужда. И ако могат, как ценовата стратегия ще се промени съответно.
Заключение
Искате ли да знаете пряк път, за да намерите най-добрия доставчик на данни за обучение на AI? Свържи се с нас. Пропуснете всички тези досадни процеси и работете с нас за най-висококачествените и прецизни набори от данни за вашите AI модели.
Проверяваме всички квадратчета, които обсъждахме досега. След като сме пионер в това пространство, ние знаем какво е необходимо за изграждане и мащабиране на AI модел и как данните са в центъра на всичко.
Ние също така вярваме, че Ръководството на купувача е обширно и находчиво по различни начини. Обучението с AI е сложно, но с тези предложения и препоръки можете да ги направите по-малко досадни. В крайна сметка вашият продукт е единственият елемент, който в крайна сметка ще се възползва от всичко това.
Не сте ли съгласни?