Pasaran AI yang semakin berkembang membentangkan peluang yang besar untuk perniagaan yang tidak sabar-sabar untuk membangunkan aplikasi dikuasakan AI. Walau bagaimanapun, membina model AI yang berjaya memerlukan algoritma kompleks yang dilatih pada set data berkualiti tinggi. Kedua-dua memilih data latihan AI yang betul dan mempunyai proses pengumpulan yang diperkemas adalah penting untuk mencapai hasil AI yang tepat dan berkesan.
Blog ini menggabungkan garis panduan untuk memudahkan pengumpulan data AI dengan kepentingan memilih data latihan yang betul, menyediakan pendekatan komprehensif untuk perniagaan yang berusaha mencipta model AI yang memberi kesan.
Mengapa Data Latihan AI Penting?
Data latihan AI adalah tulang belakang mana-mana aplikasi AI yang berjaya. Tanpa data latihan berkualiti tinggi, model AI anda mungkin menghasilkan keputusan yang tidak tepat, menanggung kos penyelenggaraan yang lebih tinggi, merosakkan kredibiliti produk anda dan membazirkan sumber kewangan. Dengan melaburkan masa dan usaha untuk memilih dan mengumpul data yang betul, perniagaan boleh memastikan model AI mereka menjana hasil yang boleh dipercayai dan relevan.
Pertimbangan Utama Semasa Memilih Data Latihan AI
Relevan
Data hendaklah sejajar secara langsung dengan fungsi model AI yang dimaksudkan.
Ketepatan
Data yang berkualiti tinggi dan bebas ralat adalah penting untuk latihan model yang boleh dipercayai.
Kepelbagaian
Pelbagai titik data membantu mencegah berat sebelah & meningkatkan generalisasi.
jumlah
Data yang mencukupi diperlukan untuk melatih model yang mantap dan tepat.
Perwakilan
Data latihan harus mencerminkan dengan tepat senario dunia sebenar yang akan dihadapi oleh model.
Kualiti Anotasi
Pelabelan yang betul dan konsisten adalah penting untuk pembelajaran yang diselia.
ketepatan masa
Gunakan data yang paling terkini untuk memastikan model AI relevan dan berkesan.
Privasi & Keselamatan
Pastikan pematuhan dengan peraturan perlindungan data.
6 Garis Panduan Pejal untuk Memudahkan Proses Pengumpulan Data Latihan AI Anda
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.
Contoh Senario:
- Pembantu Maya: Data pertuturan dengan pelbagai aksen, emosi, umur, bahasa, modulasi dan sebutan.
- Bot Sembang Fintech: Data berasaskan teks dengan gabungan konteks, semantik, sindiran, sintaks tatabahasa dan tanda baca yang baik.
- Sistem IoT untuk Kesihatan Peralatan: Imej dan rakaman daripada penglihatan komputer, data teks sejarah, statistik dan garis masa.
Apakah Sumber Data Anda?
Penyumberan data ML adalah rumit dan rumit. Ini secara langsung memberi kesan kepada hasil yang akan diberikan oleh model anda pada masa hadapan dan perlu berhati-hati pada ketika ini untuk mewujudkan sumber data dan titik sentuh yang jelas.
- Data Dalaman: Data yang dijana oleh perniagaan anda dan berkaitan dengan kes penggunaan anda.
- Sumber Percuma: Arkib, set data awam, enjin carian.
- Penjual Data: Syarikat yang sumber dan anotasi data.
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 membincangkan topik ini secara meluas di sini. Anda boleh menyemaknya dan mendapatkan idea tentang cara mendekati dan mengimbangi volum dan perbelanjaan data.
Keperluan Kawal Selia Pengumpulan Data
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 data latihan AI anda 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
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.
Dengan Shaip, anda mendapat data yang boleh dipercayai dan bersumberkan etika untuk memperkasakan inisiatif AI anda dengan berkesan.
Kesimpulan
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.
