Интелигентните AI и ML модели са навсякъде
- Предсказуеми здравни модели за проактивна диагностика
- Автономни превозни средства със спазване на лентата, паркиране на заден ход и други вградени функции
- Интелигентни чатботове, които са запознати със съдържание, контекст и намерение
Но какво прави тези модели точни, силно автоматизирани и безумно специфични
Данни, данни и още данни.
За да имат смисъл данните за AI модел, трябва да имате предвид следните фактори:
- Налични са масивни парчета необработени данни
- Блоковете от данни са многовариантни и разнообразни
- Немаркираните данни са като шум за интелигентните машини
Решение: Анотация на данни (Процес на етикетиране на данни за създаване на подходящи и специфични за случая набори от данни)
Придобиване на данни за обучение на AI за ML модели
Надеждните AI събирачи на данни се фокусират върху множество аспекти, преди да започнат събирането и извличането на данни от различни пътища. Те включват:
- Фокусиране върху подготовката на множество набори от данни
- Поддържане на бюджета за събиране на данни и анотация под контрол
- Придобиване на релевантни за модела данни
- Работа само с надеждни агрегатори на набори от данни
- Предварително определяне на целите на организацията
- Работа заедно с подходящи алгоритми
- Наблюдавано или ненаблюдавано обучение
Топ опции за получаване на данни, които се придържат към споменатите аспекти:
- Безплатни източници: Включва отворени форуми като Quora и Reddit и отворени агрегатори като Kaggle OpenML, Google Datasets и други
- Вътрешни източници: Данни, извлечени от CRM и ERP платформи
- Платени източници: Включва външни доставчици и използване на инструменти за извличане на данни
Посочете към бележка: Възприемайте отворените набори от данни с щипка сол.
Бюджетни фактори
Планиране на бюджетиране на нашата инициатива за събиране на данни за AI. Преди да можете, вземете под внимание следните аспекти и въпроси:
- Естество на продукта, който трябва да бъде разработен
- Моделът поддържа ли учене с подсилване?
- Поддържа ли се задълбочено обучение?
- Дали е НЛП, компютърно зрение или и двете
- Какви са вашите платформи и ресурси за етикетиране на данните?
Въз основа на анализа, ето факторите, които могат и трябва да ви помогнат да управлявате ценообразуването на кампанията:
- Обем данни: Зависимости: Размер на проекта, предпочитания към набори от данни за обучение и тестване, сложност на системата, тип AI технология, към която се придържа, и акцент върху извличането на функции или липсата на такива.
- Ценова стратегия: Зависимости: Компетентност на доставчика на услугата, качество на данните и сложност на модела в картината
- Методологии за снабдяване: Зависимости: Сложност и размер на модела, наета, договорна или вътрешна работна сила, набавяща данните, и избор на източник, като опциите са отворени, публични, платени и вътрешни източници.
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 конкретни случаи на употреба и алгоритми
- 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.
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:
- Поискайте примерен набор от данни
- Проверете кръстосано свързаните със съответствието заявки
- Разберете повече за техните процеси за събиране на данни и източници
- Проверете тяхната позиция и подход към премахване на пристрастия
- Уверете се, че тяхната работна сила и специфичните за платформата възможности са мащабируеми, в случай че искате да направите прогресивно развитие на проекта с течение на времето
