Model AI dan ML pintar ada di mana-mana, sama ada
- Model penjagaan kesihatan ramalan untuk diagnosis proaktif
- Kenderaan autonomi dengan penjaga lorong, tempat letak kereta undur dan ciri terbina dalam yang lain
- Bot sembang pintar yang mengetahui kandungan, konteks dan niat
Tetapi perkara yang menjadikan model ini tepat, sangat automatik dan sangat spesifik
Data, Data dan Lebih Banyak Data.
Agar data dapat diterima oleh model AI, anda perlu mengingati faktor berikut:
- Potongan data mentah yang besar tersedia
- Blok data adalah multivariate dan pelbagai
- Data tidak berlabel adalah seperti bunyi kepada mesin pintar
penyelesaian: Anotasi Data (Proses pelabelan data untuk mencipta set data yang berkaitan dan khusus kes penggunaan)
Memperoleh Data Latihan AI untuk Model ML
Pengumpul Data AI yang boleh dipercayai menumpukan pada pelbagai aspek sebelum memulakan penangkapan dan pengekstrakan data merentas jalan. Ini termasuk:
- Memfokuskan pada menyediakan berbilang set data
- Memastikan belanjawan pengumpulan data dan anotasi di bawah kawalan
- Memperoleh data berkaitan model
- Hanya bekerja dengan pengagregat set data yang boleh dipercayai
- Mengenal pasti matlamat organisasi terlebih dahulu
- Bekerja bersama algoritma yang sesuai
- Pembelajaran diselia atau tidak diselia
Pilihan Teratas untuk Memperoleh data yang mematuhi aspek yang disebutkan:
- Sumber Percuma: Termasuk forum terbuka seperti Quora dan Reddit serta agregator terbuka seperti Kaggle OpenML, Google Datasets dan banyak lagi
- Sumber Dalaman: Data diekstrak daripada platform CRM dan ERP
- Sumber Berbayar: Termasuk vendor luar dan menggunakan alat mengikis data
Perhatikan: Anggap set data terbuka dengan secubit garam.
Faktor Belanjawan
Merancang untuk belanjawan inisiatif Pengumpulan Data AI kami. Sebelum anda boleh, pertimbangkan aspek dan soalan berikut:
- Sifat produk yang perlu dibangunkan
- Adakah model menyokong pembelajaran pengukuhan?
- Adakah pembelajaran mendalam disokong?
- Adakah ia NLP, Computer Vision, atau Kedua-duanya
- Apakah platform dan sumber anda untuk melabel data?
Berdasarkan analisis, berikut ialah faktor yang boleh dan patut membantu anda menguruskan harga kempen:
- Kelantangan Data: Kebergantungan: Saiz projek, keutamaan terhadap latihan dan set data ujian, kerumitan sistem, jenis teknologi AI yang dipatuhinya, dan penekanan pada pengekstrakan ciri atau kekurangannya.
- Strategi Harga: Ketergantungan: Kecekapan penyedia perkhidmatan, kualiti data dan kerumitan model dalam gambar
- Kaedah Penyumberan: Ketergantungan: Kerumitan dan saiz model, tenaga kerja yang diupah, berkontrak atau dalaman yang mendapatkan sumber data, dan pilihan sumber, dengan pilihan terbuka, awam, berbayar dan sumber dalaman.
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:
- Bertujuan untuk kes penggunaan dan algoritma 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.
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:
- Minta sampel set data
- Semak silang pertanyaan berkaitan pematuhan
- Fahami lebih lanjut tentang pengumpulan data dan proses penyumberan mereka
- Semak pendirian dan pendekatan mereka ke arah menghapuskan berat sebelah
- Pastikan tenaga kerja dan keupayaan khusus platform mereka berskala, sekiranya anda ingin membuat perkembangan progresif pada projek itu, dari semasa ke semasa
