Kami tidak perlu memberitahu anda nilai data latihan AI untuk projek bercita-cita tinggi anda. Anda tahu bahawa jika anda memasukkan data sampah ke model anda, mereka akan menghasilkan hasil yang bertepatan, dan melatih model anda dengan set data yang berkualiti akan menghasilkan sistem yang cekap dan autonomi yang mampu memberikan hasil yang tepat.
Walaupun konsep ini mudah difahami, mencari sumber data dan sumber data yang paling berguna untuk melatih projek pembelajaran mesin (ML) anda boleh menjadi sesuatu yang sukar.
Kami membuat siaran ini untuk membantu perniagaan mencari penyelesaian berguna yang memenuhi keperluan khusus mereka. Tidak kira sama ada projek anda memerlukan:
- Set data yang disesuaikan adalah yang paling baru
- Data generik untuk memulakan proses latihan AI anda
- Set data yang sangat sesuai yang mungkin sukar dijumpai dalam talian
Kami mempunyai jalan keluar untuk setiap masalah yang mungkin Anda hadapi dalam artikel ini.
Mari kita mulakan.
3 Kaedah Mudah untuk Memperolehi Data Latihan Untuk Model AI / ML Anda
Sebagai saintis data yang bercita-cita tinggi atau pakar AI, anda dapat mencari data dari tiga sumber utama:
- Sumber percuma
- Sumber dalaman
- Sumber berbayar
1. Sumber Percuma
Sumber percuma menawarkan set data (anda dapat meneka) secara percuma. Terdapat beberapa direktori, forum, portal, enjin carian, dan laman web yang popular untuk mendapatkan sumber data anda. Sumber-sumber ini mungkin bersifat umum, arkib, data yang diumumkan setelah beberapa tahun data dengan izin tersurat. Kami telah menguraikan senarai ringkas contoh sumber percuma di bawah:
Kaggle -
Petanda harta karun bagi para saintis data dan peminat pembelajaran mesin. Dengan Kaggle, anda dapat mencari, menerbitkan, mengakses, dan memuat turun set data untuk projek anda. Kumpulan data dari Kaggle berkualiti, tersedia dalam pelbagai format, dan mudah dimuat turun.
Pangkalan Data UCI -
Pelajar mesin dan saintis data telah menggunakan pangkalan data UCI sejak tahun 1987. Sumber ini menawarkan teori domain, pangkalan data, arkib, penjana data, dan banyak lagi untuk projek tertentu. Pangkalan Data UCI diklasifikasikan dan dipaparkan berdasarkan masalah atau tugas mereka seperti Pengelompokan, Klasifikasi, dan Regresi.
Sumber Data Pemain Pasaran -
Sumber dari syarikat gergasi teknologi seperti Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine, dan Microsoft Dataset.
- Sumber AWS menawarkan set data yang telah diumumkan kepada umum. Diakses melalui AWS, set data dari agensi kerajaan, perniagaan, institusi penyelidikan, dan individu disusun dan dikendalikan dalam AWS.
- Google menawarkan a enjin carian yang mengambil set data percuma relevan dengan pertanyaan carian anda.
- Inisiatif Repositori Data Terbuka Microsoft menyediakan kumpulan data dari saintis dan pelajar mesin dari projek seperti penglihatan komputer, NLP, dan banyak lagi.
Set Data Awam dan Kerajaan -
Pangkalan Data Awam adalah sumber yang menonjol yang menawarkan kumpulan data dari industri seperti rangkaian kompleks, biologi, dan agensi pertanian. Kategori disusun secara berurutan dan kemas untuk paparan pantas, dan tersedia untuk dimuat turun. Perlu diingat bahawa beberapa set data berdasarkan lesen sementara yang lain percuma. Kami mengesyorkan membaca dokumentasi dengan teliti sebelum memuat turun set data.
Seorang saintis data biasanya akan mencari data sejarah untuk projek mereka yang mungkin terikat dengan geografi. Dalam keadaan seperti itu, sumber yang bermanfaat dikekalkan oleh pemerintah antarabangsa. Set data yang berkaitan boleh didapati melalui laman web kerajaan dari India, AS, EU dan negara-negara lain.
Kelebihan Sumber Percuma
- Tidak ada perbelanjaan yang diperlukan
- Banyak sumber untuk mencari set data yang berkaitan
Kekurangan Sumber Percuma
- Melibatkan jam campur tangan manual untuk melihat sumber, memuat turun, mengkategorikan dan menyusun set data
- Proses anotasi data masih merupakan tugas manual
- Batasan pelesenan dan kekangan pematuhan
- Mencari set data yang relevan boleh memakan masa
2. Sumber Dalaman
Sumber data penting lain adalah dari pangkalan data dalaman. Anda mungkin tidak dapat mencari apa yang anda cari dalam sumber percuma; dalam keadaan ini, anda mungkin ingin melihat di dalam organisasi anda di pelbagai titik sentuhan penjanaan data yang telah anda tetapkan. Data terkini yang tepat dan relevan dengan projek anda mesti tersedia secara dalaman.
Dengan sumber dalaman, anda dapat menyesuaikan data untuk pelbagai kes penggunaan. Sumber dalaman mungkin data yang dihasilkan dari CRM, pengendali media sosial, atau analisis laman web anda.
Kelebihan Sumber Dalaman
- Perbelanjaan minimum yang terlibat
- Ubah parameter untuk menghasilkan maklumat yang diperlukan secara langsung
Kekurangan Sumber Dalaman
- Waktu kerja manual yang tidak terkira banyaknya
- Kerjasama antara jabatan dan antara jabatan tidak dapat dielakkan
- Tidak sesuai untuk projek dengan masa terhad untuk dipasarkan
- Data yang dihasilkan secara dalaman tidak relevan untuk model AI anda
3. Sumber Berbayar
Sayangnya, set data unik tidak tersedia pada sumber percuma atau dalaman tetapi boleh diperoleh melalui sumber berbayar. Sumber berbayar dibina oleh syarikat yang berusaha mendapatkan set data yang anda perlukan untuk projek anda melalui teknik sumber data mereka sendiri.
Apa itu Anotasi Data?
Proses penambahan maklumat tambahan seperti keterangan dan metadata ke set data anda untuk menjadikannya mudah difahami mesin dikenali sebagai anotasi data. Tidak kira dari mana data anda berasal, ia akan dalam bentuk mentah. Ia mesti dibersihkan dan diberi penjelasan menggunakan teknik ketepatan untuk memastikan ia dapat menjadi data latihan AI untuk model anda.
Anotasi data adalah tempat sumber berbayar menjadi ideal. Apabila anda menyerahkan data latihan AI kepada pakar pihak ketiga, mereka mengekstrak, menyusun, memberi penjelasan, dan menyampaikan data tersebut kepada anda sebagai penyampaian siap pakai ML. Semasa penyumberan luar, anda juga dapat memastikan kepatuhan, lesen, dan masalah undang-undang lain yang mungkin anda lupakan ketika menggunakan sumber dalaman atau percuma.
Berurusan dengan data mentah dari sumber dalaman atau bebas memerlukan masa dan membebankan kewangan. Kami selalu mengesyorkan set data latihan penyumberan luar apabila mungkin.
Kelebihan Sumber Berbayar
- Set data teranotasi dan QAed menghubungi anda dengan cepat
- Tarikh akhir fleksibel
- Set data yang disesuaikan berdasarkan keperluan anda
- Pematuhan peraturan dalam mendapatkan data selalu dijaga oleh vendor
Kekurangan Sumber Berbayar
- Melibatkan perbelanjaan
Dalam Kesimpulan
Sekiranya anda mempunyai waktu yang terbatas untuk memasarkan atau mempunyai spesifikasi yang sangat khusus mengenai set data, kami sarankan menggunakan sumber berbayar atau penyumberan luar kepada pakar industri seperti kami. Kami mempunyai pengalaman bertahun-tahun dalam menyampaikan data latihan AI untuk pelaku pasaran utama seperti perniagaan MSME.
Hubungi kami hari ini untuk bercakap tentang cara kami boleh membantu anda mendapatkan data latihan AI.
