Събиране на данни с изкуствен интелект: Всичко, което трябва да знаете
Интелигентните AI и ML модели трансформират индустриите, от предсказуемо здравеопазване до автономни превозни средства и интелигентни чатботове. Но какво захранва тези мощни модели? данни. Висококачествени данни и то много. Това ръководство предоставя изчерпателен преглед на събирането на данни за AI, като обхваща всичко, което един начинаещ трябва да знае.
Какво представлява събирането на данни за AI?
Събирането на данни за AI включва събиране и подготовка на необработените данни, необходими за обучение на модели за машинно обучение. Тези данни могат да приемат различни форми, включително текст, изображения, аудио и видео. За ефективно обучение на AI, събраните данни трябва да бъдат:
- масивен: Големи масиви от данни обикновено са необходими за обучение на стабилни AI модели.
- Разнообразни: Данните трябва да представляват променливостта в реалния свят, която моделът ще срещне.
- с етикет: За контролирано обучение данните трябва да бъдат маркирани с правилните отговори, за да ръководят обучението на модела.
Решение: Събиране на данни (Огромни количества събиране на данни за обучение на ML модели.)
Придобиване на данни за обучение на AI за ML модели
Ефективното събиране на данни включва внимателно планиране и изпълнение. Основните съображения включват:
- Определяне на цели: Определете ясно целите на вашия AI проект, преди да започнете събирането на данни.
- Подготовка на набор от данни: Планирайте множество набори от данни (обучение, валидиране, тестване).
Управление на бюджета: Създайте реалистичен бюджет за събиране на данни и анотация. - Съответствие на данните: Уверете се, че събраните данни са подходящи за конкретния AI модел и предвидения случай на употреба.
- Съвместимост на алгоритъма: Помислете за алгоритмите, които ще използвате, и техните изисквания за данни.
- Подход на обучение: Определете дали ще използвате контролирано, неконтролирано или обучение с подсилване.
Методи за събиране на данни
Могат да се използват няколко метода за получаване на данни за обучение:
- Безплатни източници: Публично достъпни набори от данни (напр. Kaggle, Google Datasets, OpenML), отворени форуми (напр. Reddit, Quora). Забележка: Внимателно оценявайте качеството и уместността на безплатните набори от данни.
- Вътрешни източници: Данни от вашата организация (напр. CRM, ERP системи).
- Платени източници: Доставчици на данни от трети страни, инструменти за извличане на данни.
Бюджетиране за събиране на данни
Бюджетирането за събиране на данни изисква отчитане на няколко фактора:
- Обхват на проекта: Размер, сложност, тип AI технология (напр. дълбоко обучение, NLP, компютърно зрение).
- Обем данни: Количеството необходими данни зависи от сложността на проекта и изискванията на модела.
- Ценова стратегия: Ценообразуването на доставчика варира в зависимост от качеството на данните, сложността и опита на доставчика.
- Метод на снабдяване: Разходите ще се различават в зависимост от това дали данните се доставят вътрешно, от безплатни ресурси или от платени доставчици.
Как да измерим качеството на данните?
За да се уверите, че данните, подавани в системата, са с високо качество или не, уверете се, че отговарят на следните параметри:
- Предназначен за конкретен случай на употреба
- Помага да направим модела по-интелигентен
- Ускорява вземането на решения
- Представлява конструкция в реално време
Съгласно споменатите аспекти, ето чертите, които искате вашите набори от данни да имат:
- Единство: Дори ако частите от данни са получени от множество пътища, те трябва да бъдат еднакво проверени в зависимост от модела. Например, добре подправен набор от анотирани видео данни не би бил унифициран, ако се съчетае с набори от аудио данни, които са предназначени само за модели на НЛП като чатботове и гласови асистенти.
- Съвместимост: Наборите от данни трябва да са последователни, ако искат да бъдат определени като висококачествени. Това означава, че всяка единица данни трябва да има за цел по-бързо вземане на решения за модела, като допълнителен фактор към всяка друга единица.
- Всеобхватност: Планирайте всеки аспект и характеристика на модела и се уверете, че получените набори от данни покриват всички бази. Например данните, свързани с НЛП, трябва да се придържат към семантичните, синтактичните и дори контекстуалните изисквания.
- Значение: Ако имате предвид някои резултати, уверете се, че данните са еднородни и уместни, позволявайки на алгоритмите на AI да могат да ги обработват с лекота.
- Диверсифицирани: Звучи ли нелогично за коефициента на „еднаквост“? Не толкова разнообразните набори от данни са важни, ако искате да обучите модела холистично. Въпреки че това може да увеличи бюджета, моделът става много по-интелигентен и проницателен.
- Точност: Данните не трябва да съдържат грешки и несъответствия.
Предимства на внедряването на доставчик на услуги за данни за обучение от край до край
Преди да изброим предимствата, ето аспектите, които определят цялостното качество на данните:
- Използвана платформа
- Замесени хора
- Последва процес
И с опитен доставчик на услуги от край до край в игра, получавате достъп до най-добрата платформа, най-опитни хора и тествани процеси, които всъщност ви помагат да обучите модела до съвършенство.
За подробности, ето някои от по-подбраните предимства, които заслужават допълнителен поглед:
- Значение: Доставчиците на услуги от край до край имат достатъчно опит, за да предоставят само набори от данни, специфични за модел и алгоритъм. Плюс това, те също така се грижат за сложността на системата, демографията и сегментирането на пазара.
- разнообразие: Някои модели изискват камиони с подходящи набори от данни, за да могат да вземат решения точно. Например самоуправляващите се автомобили. Опитните доставчици на услуги от край до край вземат предвид необходимостта от разнообразие, като осигуряват дори набори от данни, ориентирани към доставчика. Казано ясно, всичко, което може да има смисъл за моделите и алгоритмите, е достъпно.
- Подбрани данни: Най-доброто при опитните доставчици на услуги е, че те следват поетапен подход за създаване на набор от данни. Те маркират съответните парчета с атрибути, за да имат смисъл от анотаторите.
- Анотация от висок клас: Опитните доставчици на услуги разполагат с подходящи експерти по темата, за да анотират масивни части от данни до съвършенство.
- Деидентификация според указанията: Разпоредбите за сигурност на данните могат да направят или провалят вашата кампания за обучение на AI. Доставчиците на услуги от край до край обаче се грижат за всеки проблем със съответствието, свързан с GDPR, HIPAA и други органи, и ви позволяват да се съсредоточите изцяло върху разработването на проекта.
- Нулево отклонение: За разлика от вътрешните събирачи на данни, чистачи и анотатори, надеждните доставчици на услуги наблягат на премахването на пристрастията на AI от моделите, за да върнат по-обективни резултати и точни заключения.
Избор на правилния доставчик на събиране на данни
Всяка кампания за обучение на AI започва със събиране на данни. Или може да се каже, че вашият AI проект често е толкова въздействащ, колкото качеството на данните, които се предоставят на масата.
Ето защо е препоръчително да включите правилния доставчик на събиране на данни за работата, който се придържа към следните насоки:
- Новост или уникалност
- Навременни доставки
- Точност
- пълнота
- Съгласуваност
И ето факторите, които трябва да проверите като организация, за да се ориентирате към правилния избор:
- Качество на данните: Поискайте примерни набори от данни, за да оцените качеството.
- съвместимост: Проверете спазването на съответните разпоредби за поверителност на данните.
- Прозрачност на процеса: Разберете техните процеси за събиране на данни и пояснения.
- Смекчаване на пристрастията: Iпопитайте за техния подход за справяне с пристрастията.
- скалируемост: Уверете се, че техните възможности могат да се мащабират с растежа на вашия проект.
Готови ли сте да започнете?
Събирането на данни е в основата на всеки успешен AI проект. Като разберете ключовите съображения и най-добрите практики, описани в това ръководство, можете ефективно да придобиете и подготвите данните, необходими за изграждане на мощни и въздействащи AI модели. Свържете се с нас днес, за да научите повече за нашите услуги за събиране на данни.
Изтеглете нашата инфографика за визуално обобщение на основните концепции за събиране на данни.
