Pengumpulan Data AI: Semua yang Anda Perlu Tahu
Model AI dan ML Pintar sedang mengubah industri, daripada penjagaan kesihatan ramalan kepada kenderaan autonomi dan chatbot pintar. Tetapi apakah yang mendorong model berkuasa ini? Data. Data berkualiti tinggi, dan banyak lagi. Panduan ini menyediakan gambaran keseluruhan komprehensif tentang pengumpulan data untuk AI, merangkumi semua yang perlu diketahui oleh pemula.
Apakah Pengumpulan Data untuk AI?
Pengumpulan data untuk AI melibatkan pengumpulan dan penyediaan data mentah yang diperlukan untuk melatih model pembelajaran mesin. Data ini boleh dalam pelbagai bentuk, termasuk teks, imej, audio dan video. Untuk latihan AI yang berkesan, data yang dikumpul mestilah:
- besar-besaran: Set data yang besar biasanya diperlukan untuk melatih model AI yang mantap.
- Pelbagai: Data harus mewakili kebolehubahan dunia sebenar yang akan dihadapi oleh model.
- Dilabel: Untuk pembelajaran diselia, data perlu ditandakan dengan jawapan yang betul untuk membimbing pembelajaran model.
penyelesaian: Pengumpulan Data (Jumlah pengumpulan data yang besar untuk melatih model ML.)
Memperoleh Data Latihan AI untuk Model ML
Pengumpulan data yang berkesan melibatkan perancangan dan pelaksanaan yang teliti. Pertimbangan utama termasuk:
- Menentukan Objektif: Kenal pasti dengan jelas matlamat projek AI anda sebelum memulakan pengumpulan data.
- Penyediaan Set Data: Rancang untuk beberapa set data (latihan, pengesahan, ujian).
Pengurusan Belanjawan: Wujudkan belanjawan yang realistik untuk pengumpulan data dan anotasi. - Relevan Data: Pastikan data yang dikumpul adalah berkaitan dengan model AI khusus dan kes penggunaan yang dimaksudkan.
- Keserasian Algoritma: Pertimbangkan algoritma yang akan anda gunakan dan keperluan datanya.
- Pendekatan Pembelajaran: Tentukan sama ada anda akan menggunakan pembelajaran diselia, tidak diselia atau pengukuhan.
Kaedah Pengumpulan Data
Beberapa kaedah boleh digunakan untuk memperoleh data latihan:
- Sumber Percuma: Set data tersedia secara umum (cth, Kaggle, Google Datasets, OpenML), forum terbuka (cth, Reddit, Quora). Nota: Nilai dengan teliti kualiti dan kaitan set data percuma.
- Sumber Dalaman: Data dari dalam organisasi anda (cth, CRM, sistem ERP).
- Sumber Berbayar: Pembekal data pihak ketiga, alat mengikis data.
Belanjawan untuk Pengumpulan Data
Belanjawan untuk pengumpulan data memerlukan mempertimbangkan beberapa faktor:
- Skop projek: Saiz, kerumitan, jenis teknologi AI (cth, pembelajaran mendalam, NLP, penglihatan komputer).
- Kelantangan Data: Jumlah data yang diperlukan bergantung pada kerumitan projek dan keperluan model.
- Strategi Harga: Harga vendor berbeza-beza berdasarkan kualiti data, kerumitan dan kepakaran penyedia.
- Kaedah Penyumberan: Kos akan berbeza bergantung pada sama ada data diperoleh secara dalaman, daripada sumber percuma atau daripada vendor berbayar.
Bagaimana untuk Mengukur Kualiti Data?
Untuk memastikan sama ada data yang dimasukkan ke dalam sistem adalah berkualiti tinggi atau tidak, pastikan ia mematuhi parameter berikut:
- Ditujukan untuk kes penggunaan tertentu
- Membantu menjadikan model lebih pintar
- Mempercepatkan membuat keputusan
- Mewakili binaan masa nyata
Mengikut aspek yang disebutkan, berikut ialah ciri yang anda mahu set data anda ada:
- Keseragaman: Walaupun ketulan data diperoleh daripada pelbagai jalan, ia perlu disemak secara seragam, bergantung pada model. Contohnya, set data video beranotasi yang berpengalaman tidak akan seragam jika digandingkan dengan set data audio yang hanya dimaksudkan untuk model NLP seperti chatbots dan Pembantu Suara.
- Ketekalan: Set data harus konsisten jika mereka mahu disebut sebagai berkualiti tinggi. Ini bermakna setiap unit data mesti bertujuan untuk membuat keputusan dengan lebih cepat untuk model, sebagai faktor pelengkap kepada mana-mana unit lain.
- Kekomprehensif: Rancang setiap aspek dan ciri model dan pastikan set data bersumber meliputi semua pangkalan. Sebagai contoh, data berkaitan NLP mesti mematuhi keperluan semantik, sintaksis dan juga kontekstual.
- Perkaitan: Jika anda mempunyai beberapa hasil dalam fikiran, pastikan bahawa data adalah seragam dan relevan, membolehkan algoritma AI dapat memprosesnya dengan mudah.
- Dipelbagaikan: Kedengaran bertentangan dengan quotient 'Keseragaman'? Tidak sama seperti set data terpelbagai penting jika anda ingin melatih model secara holistik. Walaupun ini mungkin meningkatkan belanjawan, model menjadi lebih pintar dan perseptif.
- Ketepatan: Data hendaklah bebas daripada ralat dan ketidakkonsistenan.
Faedah Penyediaan Pembekal Perkhidmatan Data Latihan AI hujung-ke-hujung Onboarding
Sebelum mendapatkan faedah, berikut ialah aspek yang menentukan kualiti data keseluruhan:
- Platform yang digunakan
- Orang yang terlibat
- Proses diikuti
Dan dengan penyedia perkhidmatan hujung ke hujung yang berpengalaman dalam permainan, anda mendapat akses kepada platform terbaik, orang yang paling berpengalaman dan proses yang diuji yang sebenarnya membantu anda melatih model itu dengan sempurna.
Untuk butiran khusus, berikut ialah beberapa faedah yang lebih dipilih susun yang patut dilihat tambahan:
- Perkaitan: Pembekal perkhidmatan hujung-ke-hujung cukup berpengalaman untuk hanya menyediakan set data khusus model dan algoritma. Selain itu, mereka juga mengambil kira kerumitan sistem, demografi dan pembahagian pasaran.
- Kepelbagaian: Model tertentu memerlukan trak set data yang berkaitan untuk dapat membuat keputusan dengan tepat. Contohnya, kereta pandu sendiri. Pembekal perkhidmatan yang berpengalaman dari hujung ke hujung mengambil kira keperluan kepelbagaian dengan mendapatkan sumber walaupun set data tertumpu vendor. Secara ringkasnya, semua yang mungkin masuk akal kepada model dan algoritma disediakan.
- Data Disusun: Perkara terbaik tentang pembekal perkhidmatan yang berpengalaman ialah mereka mengikuti pendekatan serampang langkah untuk penciptaan set data. Mereka menandai bahagian yang berkaitan dengan atribut untuk difahami oleh anotasi.
- Anotasi mewah: Pembekal perkhidmatan yang berpengalaman menggunakan Pakar Perkara yang berkaitan untuk menganotasi sebahagian besar data kepada kesempurnaan.
- NyahPengenalpastian mengikut Garis Panduan: Peraturan keselamatan data boleh membuat atau memecahkan kempen latihan AI anda. Pembekal perkhidmatan hujung ke hujung, walau bagaimanapun, menjaga setiap isu pematuhan, yang berkaitan dengan GDPR, HIPAA dan pihak berkuasa lain dan membenarkan anda menumpukan sepenuhnya pada pembangunan projek.
- Sifar Bias: Tidak seperti pengumpul data dalaman, pembersih dan anotasi, penyedia perkhidmatan yang boleh dipercayai menekankan penghapusan bias AI daripada model untuk mengembalikan hasil yang lebih objektif dan inferens yang tepat.
Memilih Vendor Pengumpulan Data yang betul
Setiap kempen latihan AI bermula dengan Pengumpulan Data. Atau, boleh dikatakan bahawa projek AI anda selalunya memberi kesan seperti kualiti data yang dibawa ke meja.
Oleh itu, adalah dinasihatkan untuk menggunakan vendor Pengumpulan Data yang betul untuk tugas itu, yang mematuhi garis panduan berikut:
- Kebaharuan atau Keunikan
- Penghantaran tepat pada masanya
- Ketepatan
- kesempurnaan
- ketekalan
Dan berikut ialah faktor yang perlu anda periksa sebagai organisasi untuk memusatkan perhatian pada pilihan yang tepat:
- Kualiti Data: Minta set data sampel untuk menilai kualiti.
- Pematuhan: Sahkan pematuhan kepada peraturan privasi data yang berkaitan.
- Ketelusan Proses: Fahami proses pengumpulan data dan anotasi mereka.
- Mitigasi berat sebelah: Ibertanya tentang pendekatan mereka untuk menangani berat sebelah.
- Berskala: Pastikan keupayaan mereka boleh berskala dengan pertumbuhan projek anda.
Sedia Dimulakan?
Pengumpulan data adalah asas kepada mana-mana projek AI yang berjaya. Dengan memahami pertimbangan utama dan amalan terbaik yang digariskan dalam panduan ini, anda boleh memperoleh dan menyediakan data yang diperlukan dengan berkesan untuk membina model AI yang berkuasa dan berkesan. Hubungi kami hari ini untuk mengetahui lebih lanjut tentang perkhidmatan pengumpulan data kami.
Muat turun maklumat grafik kami untuk mendapatkan ringkasan visual konsep pengumpulan data utama.
