Proses mengumpul data latihan AI adalah tidak dapat dielakkan dan mencabar. Tidak ada cara kita boleh melangkau bahagian ini dan terus sampai ke titik model kita mula menghasilkan hasil yang bermakna (atau keputusan di tempat pertama). Ia sistematik dan saling berkaitan.
Memandangkan tujuan dan kes penggunaan penyelesaian AI (Kecerdasan Buatan) kontemporari menjadi lebih khusus, terdapat peningkatan permintaan untuk diperhalusi Data latihan AI. Dengan syarikat dan syarikat permulaan menerokai wilayah dan segmen pasaran yang lebih baharu, mereka mula beroperasi di ruang yang belum diterokai sebelum ini. Ini menjadikan Pengumpulan data AI semua lebih rumit dan membosankan.
Walaupun laluan di hadapan pasti menakutkan, ia boleh dipermudahkan dengan pendekatan strategik. Dengan pelan yang disusun dengan baik, anda boleh menyelaraskan anda Pengumpulan data AI proses dan memudahkan semua orang yang terlibat. Apa yang anda perlu lakukan ialah mendapatkan kejelasan tentang keperluan anda dan menjawab beberapa soalan.
Apakah mereka? Mari kita ketahui.
Garis Panduan Pengumpulan Data Latihan AI Quintessential
Apakah Data yang Anda Perlukan?
Ini ialah soalan pertama yang perlu anda jawab untuk menyusun set data yang bermakna dan membina model AI yang bermanfaat. Jenis data yang anda perlukan bergantung pada masalah dunia sebenar yang ingin anda selesaikan.
Adakah anda membangunkan pembantu maya? Jenis data yang anda perlukan berpunca daripada data pertuturan yang mempunyai kumpulan aksen, emosi, umur, bahasa, modulasi, sebutan dan lebih banyak lagi khalayak anda yang pelbagai.
Jika anda sedang membangunkan chatbot untuk penyelesaian fintech, anda memerlukan data berasaskan teks dengan gabungan konteks, semantik, sarkasme, sintaks tatabahasa, tanda baca dan banyak lagi.
Kadangkala, anda juga mungkin memerlukan gabungan pelbagai jenis data berdasarkan kebimbangan yang anda selesaikan dan cara anda menyelesaikannya. Sebagai contoh, model AI untuk kesihatan peralatan pengesan sistem IoT memerlukan imej dan rakaman daripada penglihatan komputer untuk mengesan kerosakan dan menggunakan data sejarah seperti teks, statistik dan garis masa untuk memprosesnya bersama-sama dan meramalkan keputusan dengan tepat.
-
Apakah Sumber Data Anda?
Sumber data ML adalah rumit dan rumit. Ini secara langsung memberi kesan kepada hasil yang akan diberikan oleh model anda pada masa hadapan dan perlu mengambil perhatian pada ketika ini untuk mewujudkan sumber data dan titik sentuh yang jelas.
Untuk bermula dengan penyumberan data, anda boleh mencari titik sentuh penjanaan data dalaman. Sumber data ini ditakrifkan oleh perniagaan anda dan untuk perniagaan anda. Maksudnya, ia adalah berkaitan dengan kes penggunaan anda.
Jika anda tidak mempunyai sumber dalaman atau jika anda memerlukan sumber data tambahan, anda boleh menyemak sumber percuma seperti arkib, set data awam, enjin carian dan banyak lagi. Selain daripada sumber ini, anda juga mempunyai vendor data, yang boleh mendapatkan sumber data yang anda perlukan dan menghantarnya kepada anda beranotasi sepenuhnya.
Apabila anda membuat keputusan tentang sumber data anda, pertimbangkan hakikat bahawa anda akan memerlukan volum selepas volum data dalam jangka masa panjang dan kebanyakan set data tidak berstruktur, mentah dan merata-rata.
Untuk mengelakkan isu sedemikian, kebanyakan perniagaan biasanya mendapatkan set data mereka daripada vendor, yang menghantar fail sedia mesin yang dilabelkan dengan tepat oleh PKS khusus industri.
-
Berapa banyak? – Jumlah Data yang Anda Perlukan?
Mari panjangkan pointer terakhir sedikit lagi. Model AI anda akan dioptimumkan untuk hasil yang tepat hanya apabila ia dilatih secara konsisten dengan lebih banyak volum set data kontekstual. Ini bermakna anda akan memerlukan jumlah data yang besar. Setakat data latihan AI, tidak ada perkara seperti terlalu banyak data.
Jadi, tiada had seperti itu tetapi jika anda benar-benar perlu memutuskan jumlah data yang anda perlukan, anda boleh menggunakan belanjawan sebagai faktor penentu. Belanjawan latihan AI adalah permainan bola yang berbeza sama sekali dan kami telah membincangkannya secara meluas topik di sini. Anda boleh menyemaknya dan mendapatkan idea tentang cara mendekati dan mengimbangi volum dan perbelanjaan data.
-
Keperluan Kawal Selia Pengumpulan Data
Etika dan akal budi menentukan fakta bahawa sumber data harus daripada sumber yang bersih. Ini lebih kritikal apabila anda membangunkan model AI dengan data penjagaan kesihatan, data fintech dan data sensitif lain. Sebaik sahaja anda mendapatkan set data anda, laksanakan protokol kawal selia dan pematuhan seperti GDPR, piawaian HIPAA dan piawaian lain yang berkaitan untuk memastikan data anda bersih dan tidak sah.Jika anda mendapatkan data anda daripada vendor, perhatikan pematuhan yang serupa juga. Pada bila-bila pun maklumat sensitif pelanggan atau pengguna tidak boleh dikompromi. Data tersebut harus dinyahgenal pasti sebelum dimasukkan ke dalam model pembelajaran mesin.
-
Mengendalikan Data Bias
Bias data boleh membunuh model AI anda secara perlahan. Anggap ia racun perlahan yang hanya dapat dikesan mengikut masa. Bias merayap masuk dari sumber yang tidak disengajakan dan misteri dan boleh melangkau radar dengan mudah. Apabila anda Data latihan AI berat sebelah, keputusan anda condong dan selalunya berat sebelah.
Untuk mengelakkan kejadian sedemikian, pastikan data yang anda kumpulkan adalah sepelbagai mungkin. Contohnya, jika anda mengumpul set data pertuturan, sertakan set data daripada pelbagai etnik, jantina, kumpulan umur, budaya, aksen dan banyak lagi untuk menampung pelbagai jenis orang yang akhirnya akan menggunakan perkhidmatan anda. Lebih kaya dan lebih pelbagai data anda, semakin kecil kemungkinannya.
-
Memilih Vendor Pengumpulan Data yang Tepat
Sebaik sahaja anda memilih untuk menyumber luar pengumpulan data anda, anda perlu terlebih dahulu memutuskan siapa yang akan disumber luar. Vendor pengumpulan data yang betul mempunyai portfolio yang kukuh, proses kerjasama yang telus dan menawarkan perkhidmatan berskala. Kesesuaian yang sempurna juga adalah data latihan AI secara beretika dan memastikan setiap pematuhan dipatuhi. Proses yang memakan masa mungkin akan memanjangkan proses pembangunan AI anda jika anda memilih untuk bekerjasama dengan vendor yang salah.
Jadi, lihat karya mereka sebelum ini, semak sama ada mereka telah mengusahakan industri atau segmen pasaran yang akan anda ceburi, nilai komitmen mereka dan dapatkan sampel berbayar untuk mengetahui sama ada vendor adalah rakan kongsi yang ideal untuk cita-cita AI anda. Ulangi proses sehingga anda menemui yang betul.
Etika dan akal budi menentukan fakta bahawa sumber data harus daripada sumber yang bersih. Ini lebih kritikal apabila anda membangunkan model AI dengan data penjagaan kesihatan, data fintech dan data sensitif lain. Sebaik sahaja anda mendapatkan set data anda, laksanakan protokol kawal selia dan pematuhan seperti Membungkus Up
Pengumpulan data AI bermuara kepada soalan-soalan ini dan apabila anda telah mengisih petunjuk ini, anda boleh yakin bahawa model AI anda akan membentuk seperti yang anda mahukannya. Cuma jangan buat keputusan terburu-buru. Ia mengambil masa bertahun-tahun untuk membangunkan model AI yang ideal tetapi hanya beberapa minit untuk menerima kritikan mengenainya. Elakkan perkara ini dengan menggunakan garis panduan kami.
Semoga berjaya!
