Procesul de colectare a datelor de formare AI este atât inevitabil, cât și provocator. Nu există nicio modalitate de a sări peste această parte și de a ajunge direct la punctul în care modelul nostru începe să producă rezultate semnificative (sau rezultate în primul rând). Este sistematic și interconectat.
Pe măsură ce scopurile și cazurile de utilizare ale soluțiilor contemporane de inteligență artificială (Inteligenta Artificială) devin tot mai de nișă, există o cerere crescută de produse rafinate. Date de antrenament AI. Cu companiile și startup-urile care se aventurează în teritorii și segmente de piață mai noi, acestea încep să opereze în spații neexplorate până acum. Asta face Colectarea datelor AI cu atât mai complicat și mai plictisitor.
Deși calea de urmat este cu siguranță descurajantă, ar putea fi simplificată printr-o abordare strategică. Cu un plan bine conceput, vă puteți eficientiza Colectarea datelor AI proces și simplificați-l pentru toți cei implicați. Tot ce trebuie să faceți este să clarificați cerințele dvs. și să răspundeți la câteva întrebări.
Ce sunt ei? Să aflăm.
Ghidul de colectare a datelor de formare AI prin excelență
De ce date ai nevoie?
Aceasta este prima întrebare la care trebuie să răspundeți pentru a compila seturi de date semnificative și pentru a construi un model AI plin de satisfacții. Tipul de date de care aveți nevoie depinde de problema reală pe care intenționați să o rezolvați.
Dezvolti un asistent virtual? Tipul de date de care aveți nevoie se rezumă la date despre vorbire care au un grup divers de accente, emoții, vârste, limbi, modulații, pronunții și multe altele din publicul dvs.
Dacă dezvoltați un chatbot pentru o soluție fintech, aveți nevoie de date bazate pe text cu o combinație bună de contexte, semantică, sarcasm, sintaxă gramaticală, punctuații și multe altele.
Uneori, este posibil să aveți nevoie și de un amestec de mai multe tipuri de date, în funcție de problema pe care o rezolvați și de modul în care o rezolvați. De exemplu, un model de inteligență artificială pentru un sistem IoT de urmărire a stării de sănătate a echipamentelor ar necesita imagini și înregistrări din viziune computerizată pentru a detecta defecțiunile și pentru a utiliza date istorice, cum ar fi text, statistici și cronologie, pentru a le procesa împreună și a prezice cu precizie rezultatele.
-
Care este sursa ta de date?
Aprovizionarea datelor ML este dificil și complicat. Acest lucru are un impact direct asupra rezultatelor pe care modelele dvs. le vor oferi în viitor și trebuie să aveți grijă în acest moment pentru a stabili surse de date și puncte de contact bine definite.
Pentru a începe cu aprovizionarea datelor, puteți căuta puncte de contact interne pentru generarea datelor. Aceste surse de date sunt definite de afacerea dvs. și pentru afacerea dvs. Adică, sunt relevante pentru cazul dvs. de utilizare.
Dacă nu aveți o resursă internă sau dacă aveți nevoie de surse de date suplimentare, puteți consulta resurse gratuite precum arhive, seturi de date publice, motoare de căutare și multe altele. Pe lângă aceste surse, aveți și furnizori de date, care vă pot furniza datele necesare și vi le pot livra complet adnotate.
Când vă decideți asupra sursei de date, luați în considerare faptul că ați avea nevoie de volume după volume de date pe termen lung și că majoritatea seturilor de date sunt nestructurate, sunt brute și peste tot.
Pentru a evita astfel de probleme, majoritatea companiilor își aprovizionează de obicei seturile de date de la furnizori, care furnizează fișiere pregătite pentru mașină, care sunt etichetate precis de IMM-urile specifice industriei.
-
Cât costă? – Volumul de date de care aveți nevoie?
Să extindem un pic ultimul indicator. Modelul dvs. de inteligență artificială va fi optimizat pentru rezultate precise numai atunci când este antrenat în mod constant cu un volum mai mare de seturi de date contextuale. Aceasta înseamnă că veți avea nevoie de un volum masiv de date. În ceea ce privește datele de antrenament AI, nu există prea multe date.
Deci, nu există un plafon ca atare, dar dacă chiar trebuie să decideți asupra volumului de date de care aveți nevoie, puteți folosi bugetul ca factor decisiv. Bugetul de antrenament AI este un joc cu minge cu totul diferit și am acoperit pe larg subiect aici. Ați putea să-l verificați și să vă faceți o idee despre cum să abordați și să echilibrați volumul de date și cheltuielile.
-
Cerințe de reglementare pentru colectarea datelor
Etica și bunul simț dictează faptul că aprovizionarea datelor ar trebui să fie din surse curate. Acest lucru este mai critic atunci când dezvoltați un model AI cu date de sănătate, date fintech și alte date sensibile. Odată ce ați provenit seturile de date, implementați protocoale de reglementare și conformități precum GDPR, standardele HIPAA și alte standarde relevante pentru a vă asigura că datele dvs. sunt curate și lipsite de legalități.Dacă vă aprovizionați cu datele de la furnizori, căutați și conformități similare. În niciun moment nu ar trebui să fie compromise informațiile sensibile ale unui client sau utilizator. Datele ar trebui să fie de-identificate înainte de a fi introduse în modelele de învățare automată.
-
Gestionarea prejudiciului de date
Prejudecățile datelor vă pot distruge încet modelul AI. Consideră-l o otravă lentă care este detectată doar în timp. Prejudecățile se strecoară din surse involuntare și misterioase și pot sări cu ușurință peste radar. Când dvs Date de antrenament AI este părtinitoare, rezultatele dvs. sunt denaturate și sunt adesea unilaterale.
Pentru a evita astfel de situații, asigurați-vă că datele pe care le colectați sunt cât mai diverse posibil. De exemplu, dacă colectați seturi de date despre vorbire, includeți seturi de date de la mai multe etnii, genuri, grupuri de vârstă, culturi, accente și multe altele, pentru a găzdui diversele tipuri de persoane care ar ajunge să vă folosească serviciile. Cu cât datele dvs. sunt mai bogate și mai diverse, cu atât este probabil să fie mai puțin părtinitoare.
-
Alegerea furnizorului potrivit de colectare a datelor
Odată ce alegeți să externalizați colectarea datelor, mai întâi trebuie să decideți pe cine să externalizați. Furnizorul potrivit de colectare de date are un portofoliu solid, un proces de colaborare transparent și oferă servicii scalabile. Potrivirea perfectă este, de asemenea, cea care generează din punct de vedere etic date de antrenament AI și asigură respectarea fiecărei conformități. Un proces care necesită timp ar putea ajunge să prelungească procesul de dezvoltare a AI dacă alegeți să colaborați cu furnizorul greșit.
Așadar, uită-te la lucrările lor anterioare, verifică dacă au lucrat pe industrie sau pe segmentul de piață în care urmează să te aventurezi, evaluează-le angajamentul și obții mostre plătite pentru a afla dacă furnizorul este un partener ideal pentru ambițiile tale AI. Repetați procesul până îl găsiți pe cel potrivit.
Etica și bunul simț dictează faptul că aprovizionarea datelor ar trebui să fie din surse curate. Acest lucru este mai critic atunci când dezvoltați un model AI cu date de sănătate, date fintech și alte date sensibile. Odată ce ați provenit seturile de date, implementați protocoale de reglementare și conformități precum Încheierea
Colectarea datelor AI se rezumă la aceste întrebări și, atunci când aveți aceste indicatoare sortate, puteți fi sigur de faptul că modelul dvs. AI se va modela așa cum v-ați dorit. Doar nu lua decizii pripite. Este nevoie de ani de zile pentru a dezvolta modelul ideal de inteligență artificială, dar doar câteva minute pentru a primi critici asupra lui. Evitați acestea folosind ghidurile noastre.
Mult noroc!
