Развиващият се пазар на ИИ предоставя огромни възможности за фирмите, които искат да разработят приложения, базирани на ИИ. Изграждането на успешни AI модели обаче изисква сложни алгоритми, обучени върху висококачествени набори от данни. Както изборът на правилните данни за обучение на AI, така и наличието на рационализиран процес на събиране са от решаващо значение за постигането на точни и ефективни резултати от AI.
Този блог съчетава насоки за опростяване на събирането на AI данни с важността на избора на правилните данни за обучение, предоставяйки всеобхватен подход за бизнеса, който се стреми да създаде въздействащи AI модели.
Защо данните за обучението на AI са важни?
Данните за обучение на AI са гръбнакът на всяко успешно приложение на AI. Без висококачествени данни за обучение вашият AI модел може да даде неточни резултати, да доведе до по-високи разходи за поддръжка, да навреди на доверието във вашия продукт и да пропилее финансови ресурси. Като инвестират време и усилия в избора и събирането на точните данни, фирмите могат да гарантират, че техните AI модели генерират надеждни и подходящи резултати.
Основни съображения при избора на данни за обучение на AI
уместност
Данните трябва директно да съответстват на предвидената функция на AI модела.
Точност
Висококачествените данни без грешки са от решаващо значение за надеждно обучение на модели.
разнообразие
Широка гама от точки за данни помага за предотвратяване на пристрастия и подобрява обобщаването.
Размер
Необходими са достатъчно данни за обучение на надеждни и точни модели.
Представителство
Данните за обучение трябва точно да отразяват сценариите от реалния свят, които моделът ще срещне.
Качество на анотацията
Правилното и последователно етикетиране е от съществено значение за контролираното обучение.
навременност
Използвайте най-актуалните данни, за да поддържате AI модела подходящ и ефективен.
Поверителност и сигурност
Осигурете спазване на разпоредбите за защита на данните.
6 солидни насоки за опростяване на вашия процес на 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.
Примерни сценарии:
- Виртуален асистент: Речеви данни с различни акценти, емоции, възрасти, езици, модулации и произношения.
- Финтех чатбот: Базирани на текст данни с добра комбинация от контексти, семантика, сарказъм, граматичен синтаксис и пунктуация.
- IoT система за изправност на оборудването: Изображения и кадри от компютърно зрение, исторически текстови данни, статистики и времеви линии.
Какъв е вашият източник на данни?
Извличането на ML данни е трудно и сложно. Това пряко влияе върху резултатите, които вашите модели ще осигурят в бъдеще и в този момент трябва да се внимава да се установят добре дефинирани източници на данни и допирни точки.
- Вътрешни данни: Данни, генерирани от вашия бизнес и подходящи за вашия случай на употреба.
- Безплатни ресурси: Архиви, публични набори от данни, търсачки.
- Доставчици на данни: Компании, които извличат и анотират данни.
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 обстойно покрихме темата 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 вашите данни за обучение на AI са предубедени, 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
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.
с Шаип, получавате надеждни данни с етичен произход, за да задвижите ефективно вашите AI инициативи.
Заключение
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.
