Ce sunt datele de instruire în învățarea automată:
Definiție, beneficii, provocări, exemple și seturi de date
Ghidul final al cumpărătorilor 2023
Introducere
În lumea inteligenței artificiale și a învățării automate, antrenamentul de date este inevitabil. Acesta este procesul care face modulele de învățare automată precise, eficiente și complet funcționale. În această postare, explorăm în detaliu ce sunt datele de instruire AI, calitatea datelor de antrenament, colectarea datelor și acordarea de licențe și multe altele.
Se estimează că, în medie, un adult ia decizii privind viața și lucrurile de zi cu zi pe baza învățării anterioare. Acestea, la rândul lor, provin din experiențe de viață modelate de situații și oameni. În sensul literal, situațiile, cazurile și oamenii nu sunt altceva decât date care ne sunt introduse în minte. Pe măsură ce acumulăm ani de date sub formă de experiență, mintea umană tinde să ia decizii fără întreruperi.
Ce transmite asta? Aceste date sunt inevitabile în învățare.
Similar cu modul în care un copil are nevoie de o etichetă numită alfabet pentru a înțelege literele A, B, C, D și o mașină trebuie să înțeleagă datele pe care le primește.
Exact asta Artificial Intelligence (AI) antrenamentul este totul despre. O mașină nu este diferită de un copil care încă nu a învățat lucruri din ceea ce urmează să fie predat. Aparatul nu știe să facă diferența între o pisică și un câine sau un autobuz și o mașină, deoarece nu au experimentat încă acele articole sau nu au fost învățați cum arată.
Deci, pentru cineva care construiește o mașină autonomă, funcția principală care trebuie adăugată este capacitatea sistemului de a înțelege toate elementele de zi cu zi pe care le poate întâlni mașina, astfel încât vehiculul să le poată identifica și să ia decizii de conducere adecvate. Aici e locul Date de antrenament AI intră în joc.
Astăzi, modulele de inteligență artificială ne oferă multe facilități sub formă de motoare de recomandare, navigare, automatizare și multe altele. Toate acestea se întâmplă datorită antrenamentului de date AI care a fost folosit pentru a antrena algoritmii în timp ce au fost construiți.
Datele de instruire AI sunt un proces fundamental în construcție masina de învățare și algoritmi AI. Dacă dezvoltați o aplicație care se bazează pe aceste concepte tehnologice, trebuie să vă instruiți sistemele pentru a înțelege elementele de date pentru o procesare optimizată. Fără antrenament, modelul tău AI va fi ineficient, defectuos și potențial inutil.
Se estimează că cercetătorii de date cheltuiesc mai mult decât 80% din timp în Pregătirea și Îmbogățirea datelor pentru a pregăti modele ML.
Așadar, pentru cei dintre voi care doresc să obțină finanțare de la capitaliștii de risc, de la antreprenorii solo care lucrează la proiecte ambițioase și de la pasionații de tehnologie care abia au început să folosească IA avansată, am dezvoltat acest ghid pentru a răspunde la cele mai importante întrebări referitoare la datele dvs. de antrenament AI.
Aici vom explora ce sunt datele de antrenament AI, de ce sunt inevitabile în procesul dvs., volumul și calitatea datelor de care aveți de fapt nevoie și multe altele.
Ce sunt datele de antrenament AI?
Datele de instruire AI sunt informații îngrijite și curățate cu atenție care sunt introduse într-un sistem în scopuri de instruire. Acest proces face sau distruge succesul unui model AI. Poate ajuta la dezvoltarea înțelegerii că nu toate animalele cu patru picioare dintr-o imagine sunt câini sau ar putea ajuta un model să facă diferența între țipete furioase și râsul vesel. Este prima etapă în construirea modulelor de inteligență artificială care necesită date de hrănire cu lingura pentru a învăța mașinile noțiunile de bază și pentru a le permite să învețe pe măsură ce sunt alimentate mai multe date. Acest lucru, din nou, face loc unui modul eficient care furnizează rezultate precise utilizatorilor finali.
Luați în considerare un proces de date de antrenament AI ca o sesiune de practică pentru un muzician, unde cu cât exersează mai mult, cu atât ajung mai bine la o melodie sau o scară. Singura diferență aici este că mașinile trebuie să fie mai întâi învățate ce este un instrument muzical. Similar muzicianului care folosește nenumăratele ore petrecute pe scenă, un model AI oferă consumatorilor o experiență optimă atunci când este implementat.
De ce sunt necesare datele de instruire AI?
Cel mai simplu răspuns la motivul pentru care datele de antrenament AI sunt necesare pentru dezvoltarea unui model este că fără el mașinile nici măcar nu ar ști ce să înțeleagă în primul rând. La fel ca un individ instruit pentru munca sa, o mașină are nevoie de un corpus de informații pentru a servi unui anumit scop și pentru a oferi rezultate corespunzătoare.
Să luăm din nou exemplul mașinilor autonome. Terabytes după terabytes de date dintr-un vehicul cu conducere autonomă provin de la mai mulți senzori, dispozitive de viziune computerizată, RADAR, LIDAR și multe altele. Toate aceste bucăți masive de date ar fi inutile dacă sistemul central de procesare al mașinii nu știe ce să facă cu el.
De exemplu, viziunea computerului unitatea mașinii ar putea arunca volume de date despre elemente de drum, cum ar fi pietonii, animalele, gropile și multe altele. Dacă modulul de învățare automată nu este instruit să le identifice, vehiculul nu ar ști că acestea sunt obstacole care ar putea provoca accidente dacă ar fi întâlnite. De aceea, modulele trebuie instruite cu privire la ce este fiecare element al drumului și la modul în care sunt necesare decizii diferite de conducere pentru fiecare.
Deși acest lucru este doar pentru elemente vizuale, mașina ar trebui să poată înțelege și instrucțiunile umane prin intermediul Procesarea limbajului natural (NLP) și colectare audio sau vorbire și răspunde în consecință. De exemplu, dacă șoferul comandă sistemului de infotainment din mașină să caute benzinării din apropiere, ar trebui să poată înțelege cerința și să dea rezultate adecvate. Pentru asta, totuși, ar trebui să poată înțelege fiecare cuvânt din frază, să le conecteze și să poată înțelege întrebarea.
Deși v-ați putea întreba dacă procesul de instruire a datelor AI este complex doar pentru că este implementat pentru un caz de utilizare intens, cum ar fi o mașină autonomă, adevărul este că până și următorul film pe care Netflix îl recomandă trece prin același proces pentru a vă oferi sugestii personalizate. Orice aplicație, platformă sau entitate care are AI asociată este alimentată implicit de date de antrenament AI.
De ce tipuri de date am nevoie?
Există 4 tipuri principale de date care ar fi necesare și anume, imagine, video, audio/vorbire sau text pentru a antrena în mod eficient modelele de învățare automată. Tipul de date necesare ar depinde de o varietate de factori, cum ar fi cazul de utilizare în mână, complexitatea modelelor care trebuie antrenate, metoda de antrenament utilizată și diversitatea datelor de intrare necesare.
Câte date sunt adecvate?
Ei spun că învățarea nu are sfârșit și această expresie este ideală în spectrul de date de antrenament AI. Cu cât sunt mai multe date, cu atât rezultatele sunt mai bune. Cu toate acestea, un răspuns la fel de vag ca acesta nu este suficient pentru a convinge pe oricine dorește să lanseze o aplicație bazată pe inteligență artificială. Dar realitatea este că nu există o regulă generală, o formulă, un index sau o măsurătoare a volumului exact de date de care are nevoie pentru a-și antrena seturile de date AI.
Un expert în învățarea automată ar dezvălui în mod comic că trebuie creat un algoritm sau modul separat pentru a deduce volumul de date necesar pentru un proiect. Din pacate asta este si realitatea.
Acum, există un motiv pentru care este extrem de dificil să limităm volumul de date necesar pentru antrenamentul AI. Acest lucru se datorează complexității implicate în procesul de formare în sine. Un modul AI cuprinde mai multe straturi de fragmente interconectate și suprapuse care influențează și se completează reciproc procesele.
De exemplu, să considerăm că dezvoltați o aplicație simplă pentru a recunoaște un copac de cocos. Din punct de vedere, sună destul de simplu, nu? Din perspectiva AI, însă, este mult mai complex.
La început, mașina este goală. Nu știe ce este un copac în primul rând, cu atât mai puțin un copac înalt, specific regiunii, cu fructe tropicale. Pentru asta, modelul trebuie să fie instruit despre ce este un copac, cum să se diferențieze de alte obiecte înalte și zvelte care pot apărea în cadru, cum ar fi luminile stradale sau stâlpii electrici și apoi să treacă să-l învețe nuanțele unui copac de cocos. Odată ce modulul de învățare automată a învățat ce este un copac de cocos, se poate presupune cu siguranță că știe să recunoască unul.
Dar numai atunci când hrăniți o imagine a unui arbore de banian, veți realiza că sistemul a identificat greșit un arbore de banian pentru un copac de cocos. Pentru un sistem, orice este înalt cu frunziș grupat este un copac de cocos. Pentru a elimina acest lucru, sistemul trebuie să înțeleagă acum fiecare copac care nu este un copac de cocos pentru a-l identifica cu precizie. Dacă acesta este procesul pentru o aplicație simplă unidirecțională cu un singur rezultat, ne putem imagina doar complexitățile implicate în aplicațiile care sunt dezvoltate pentru asistență medicală, finanțe și multe altele.
În afară de aceasta, ceea ce influențează și cantitatea de date necesară pentru instruirea include aspectele enumerate mai jos:
- Metoda de instruire, unde diferențele dintre tipurile de date (structurate și nestructurate) influențează nevoia de volume de date
- Etichetarea datelor sau tehnici de adnotare
- Modul în care datele sunt transmise unui sistem
- Coeficient de toleranță la eroare, care înseamnă pur și simplu procentul de erori care sunt neglijabile în nișa sau domeniul dvs
Exemple reale de volume de antrenament
Deși cantitatea de date de care aveți nevoie pentru a vă instrui modulele depinde despre proiectul tău și despre ceilalți factori despre care am discutat mai devreme, puțin inspirația sau referința ar ajuta la obținerea unei idei extinse despre date cerințe.
Următoarele sunt exemple reale ale cantității de seturi de date utilizate în scopuri de instruire AI de către diverse companii și întreprinderi.
- Recunoastere faciala – o dimensiune a eșantionului de peste 450,000 de imagini faciale
- Adnotare imagine – o dimensiune a eșantionului de peste 185,000 de imagini cu aproape 650,000 de obiecte adnotate
- Analiza sentimentelor Facebook – o dimensiune a eșantionului de peste 9,000 comentarii și 62,000 de postări
- Antrenament chatbot – o dimensiune a eșantionului de peste 200,000 de întrebări cu peste 2 milioane de răspunsuri
- Aplicație de traducere – o dimensiune a eșantionului de peste 300,000 audio sau vorbire colecție de la vorbitori non-nativi
Ce se întâmplă dacă nu am suficiente date?
În lumea AI și ML, antrenamentul de date este inevitabil. Se spune, pe bună dreptate, că învățarea lucrurilor noi nu are sfârșit și acest lucru este valabil atunci când vorbim despre spectrul de date de antrenament AI. Cu cât sunt mai multe date, cu atât rezultatele sunt mai bune. Cu toate acestea, există cazuri în care cazul de utilizare pe care încercați să îl rezolvați se referă la o categorie de nișă, iar aprovizionarea setului de date potrivit este o provocare în sine. Deci, în acest scenariu, dacă nu aveți date adecvate, predicțiile din modelul ML pot să nu fie exacte sau pot fi părtinitoare. Există modalități, cum ar fi creșterea datelor și marcarea datelor, care vă pot ajuta să depășiți deficiențele, dar rezultatul poate să nu fie în continuare precis sau de încredere.
Cum îmbunătățiți calitatea datelor?
Calitatea datelor este direct proporțională cu calitatea rezultatelor. De aceea, modelele extrem de precise necesită seturi de date de înaltă calitate pentru antrenament. Cu toate acestea, există o captură. Pentru un concept care se bazează pe precizie și acuratețe, conceptul de calitate este adesea destul de vag.
Datele de înaltă calitate sună puternice și credibile, dar ce înseamnă de fapt?
Ce este calitatea în primul rând?
Ei bine, la fel ca datele pe care le introducem în sistemele noastre, calitatea are și o mulțime de factori și parametri asociați cu ea. Dacă contactați experți în inteligență artificială sau veterani ai învățării automate, aceștia ar putea împărtăși orice permutare a datelor de înaltă calitate este orice este -
- Uniformă – date care provin dintr-o anumită sursă sau uniformitate în seturile de date care provin din mai multe surse
- Cuprinzător – date care acoperă toate scenariile posibile pe care sistemul dumneavoastră este destinat să lucreze
- Consistent – fiecare octet de date este de natură similară
- relevant – datele pe care le furnizați și pe care le furnizați sunt similare cu cerințele dvs. și cu rezultatele așteptate și
- Câteva – aveți o combinație de toate tipurile de date, cum ar fi audio, video, imagine, text și multe altele
Acum că înțelegem ce înseamnă calitatea în calitatea datelor, haideți să ne uităm rapid la diferitele moduri în care putem asigura calitatea de colectare a datelor și generație.
1. Atenție la date structurate și nestructurate. Primul este ușor de înțeles de către mașini, deoarece au elemente adnotate și metadate. Acesta din urmă, totuși, este încă brut, fără informații valoroase de care un sistem poate folosi. Aici intervin adnotarea datelor.
2. Eliminarea părtinirii este o altă modalitate de a asigura calitatea datelor, deoarece sistemul elimină orice prejudecată din sistem și oferă un rezultat obiectiv. Prejudecățile nu fac decât să vă denaturaze rezultatele și să le facă inutile.
3. Curățați datele în mod extensiv, deoarece acest lucru va crește invariabil calitatea rezultatelor dvs. Orice cercetător de date v-ar spune că o parte majoră a rolului lor este de a curăța datele. Când vă curățați datele, eliminați duplicatele, zgomotul, valorile lipsă, erorile structurale etc.
Ce afectează calitatea datelor de antrenament?
Există trei factori principali care vă pot ajuta să preziceți nivelul de calitate pe care îl doriți pentru modelele dvs. AI/ML. Cei 3 factori cheie sunt Oamenii, Procesul și Platforma care vă pot face sau distruge Proiectul AI.
Platformă: Este necesară o platformă proprietară umană completă pentru a genera, transcrie și adnota diverse seturi de date pentru implementarea cu succes a celor mai solicitante inițiative AI și ML. Platforma este, de asemenea, responsabilă să gestioneze lucrătorii și să maximizeze calitatea și debitul
oameni: Pentru a face inteligența artificială să creadă mai inteligentă, este nevoie de oameni care sunt unele dintre cele mai inteligente minți din industrie. Pentru a scala, aveți nevoie de mii de acești profesioniști din întreaga lume pentru a transcrie, eticheta și adnota toate tipurile de date.
Procesul: Furnizarea de date standard care sunt consecvente, complete și precise este o muncă complexă. Dar este ceea ce veți avea nevoie întotdeauna să livrați, astfel încât să respectați cele mai înalte standarde de calitate, precum și controale și puncte de control stricte și dovedite.
De unde obțineți datele de antrenament AI?
Spre deosebire de secțiunea anterioară, avem o perspectivă foarte precisă aici. Pentru cei dintre voi care caută date sursă
sau dacă sunteți în proces de colectare video, colectare de imagini, colectare de text și multe altele, există trei
căile principale din care vă puteți sursa datele.
Să le explorăm individual.
Surse gratuite
Sursele gratuite sunt căi care sunt depozite involuntare de volume masive de date. Sunt date care se află pur și simplu la suprafață gratuit. Unele dintre resursele gratuite includ:
- Seturi de date Google, unde au fost lansate peste 250 de milioane de seturi de date în 2020
- Forumuri precum Reddit, Quora și multe altele, care sunt surse ingenioase pentru date. În plus, comunitățile de știință a datelor și AI din aceste forumuri vă pot ajuta și cu anumite seturi de date atunci când sunteți contactat.
- Kaggle este o altă sursă gratuită în care puteți găsi resurse de învățare automată în afară de seturile de date gratuite.
- Am enumerat, de asemenea, seturi de date deschise gratuite pentru a vă ajuta să începeți să vă antrenați modelele AI
În timp ce aceste căi sunt gratuite, ceea ce ați cheltui este timp și efort. Datele din surse gratuite sunt peste tot și trebuie să dedicați ore întregi la aprovizionare, curățare și adaptare a acestora pentru a se potrivi nevoilor dvs.
Unul dintre celelalte indicații importante de reținut este că unele dintre datele din surse gratuite nu pot fi utilizate și în scopuri comerciale. Necesita licențierea datelor.
Răspândirea datelor
După cum sugerează și numele, data scraping este procesul de extragere a datelor din mai multe surse folosind instrumente adecvate. De pe site-uri web, portaluri publice, profiluri, jurnale, documente și multe altele, instrumentele pot răzui datele de care aveți nevoie și le pot duce la baza de date fără probleme.
În timp ce aceasta pare o soluție ideală, eliminarea datelor este legală numai atunci când vine vorba de uz personal. Dacă sunteți o companie care caută să colecteze date cu ambiții comerciale implicate, devine dificil și chiar ilegal. De aceea, aveți nevoie de o echipă de avocați care să analizeze site-urile web, conformitatea și condițiile înainte de a putea colecta datele de care aveți nevoie.
Furnizori externi
În ceea ce privește colectarea datelor pentru datele de instruire AI, externalizarea sau contactarea furnizorilor externi pentru seturi de date este cea mai ideală opțiune. Aceștia își asumă responsabilitatea de a găsi seturi de date pentru cerințele dvs., în timp ce vă puteți concentra pe construirea modulelor dvs. Acest lucru se datorează în special următoarelor motive -
- nu trebuie să petreci ore întregi căutând căi de date
- nu sunt implicate eforturi în ceea ce privește curățarea și clasificarea datelor
- primești în mână seturi de date de calitate care bifează exact toți factorii despre care am discutat cu ceva timp în urmă
- puteți obține seturi de date care sunt adaptate nevoilor dvs
- ați putea solicita volumul de date de care aveți nevoie pentru proiectul dvs. și nu numai
- și cel mai important, ei se asigură, de asemenea, că colectarea lor de date și datele în sine respectă ghidurile de reglementare locale.
Singurul factor care s-ar putea dovedi a fi un neajuns în funcție de amploarea operațiunilor dumneavoastră este că externalizarea implică cheltuieli. Din nou, ceea ce nu implică cheltuieli.
Shaip este deja un lider în serviciile de colectare a datelor și are propriul său depozit de date din domeniul sănătății și seturi de date despre vorbire/audio care pot fi licențiate pentru proiectele dvs. ambițioase de IA.
Deschideți seturi de date – A utiliza sau a nu folosi?
Seturile de date deschise sunt seturi de date disponibile public care pot fi utilizate pentru proiecte de învățare automată. Nu contează dacă aveți nevoie de un set de date audio, video, imagine sau text, există seturi de date deschise disponibile pentru toate formele și clasele de date.
De exemplu, există setul de date privind recenziile produselor Amazon care conține peste 142 de milioane de recenzii ale utilizatorilor din 1996 până în 2014. Pentru imagini, aveți o resursă excelentă, cum ar fi Google Open Images, de unde puteți sursa seturi de date din peste 9 milioane de imagini. Google are, de asemenea, o aripă numită Machine Perception care oferă aproape 2 milioane de clipuri audio cu o durată de zece secunde.
În ciuda disponibilității acestor resurse (și a altora), factorul important care este adesea trecut cu vederea sunt condițiile care vin odată cu utilizarea lor. Ele sunt publice cu siguranță, dar există o linie subțire între încălcare și utilizare loială. Fiecare resursă vine cu propria sa condiție și dacă explorați aceste opțiuni, vă sugerăm prudență. Asta pentru că, sub pretextul de a prefera căile libere, ai putea ajunge să faci procese și cheltuieli aferente.
Costurile adevărate ale datelor de instruire AI
Numai banii pe care îi cheltuiți pentru a procura datele sau pentru a genera date intern nu sunt ceea ce ar trebui să luați în considerare. Trebuie să luăm în considerare elemente liniare precum timpul și eforturile petrecute în dezvoltarea sistemelor AI și costa din perspectivă tranzacţională. nu reușește să-l complimenteze pe celălalt.
Timpul petrecut cu aprovizionarea și adnotarea datelor
Factori precum geografia, demografia pieței și concurența în nișa dvs. împiedică disponibilitatea seturilor de date relevante. Timpul petrecut în căutarea manuală a datelor este o pierdere de timp în pregătirea sistemului dvs. AI. Odată ce reușiți să vă obțineți datele, veți întârzia și mai mult antrenamentul, petrecând timp adnotând datele, astfel încât mașina dvs. să poată înțelege ce este alimentată.
Prețul colectării și adnotării datelor
Cheltuielile generale (colectatorii de date interni, adnotatorii, echipamentele de întreținere, infrastructura tehnică, abonamentele la instrumente SaaS, dezvoltarea de aplicații proprietare) trebuie să fie calculate în timp ce se aprovizionează datele AI
Costul datelor proaste
Datele proaste pot costa moralul echipei companiei, avantajul competitiv și alte consecințe tangibile care trec neobservate. Definim datele proaste ca orice set de date care este necurat, brut, irelevant, depășit, inexact sau plin de greșeli de ortografie. Datele proaste vă pot strica modelul AI introducând părtinire și corupându-vă algoritmii cu rezultate distorsionate.
Cheltuieli de management
Toate costurile care implică administrarea organizației sau întreprinderii dumneavoastră, a materialelor corporale și a intangibilelor constituie cheltuieli de management, care sunt adesea cele mai scumpe.
Ce urmează după aprovizionarea datelor?
Odată ce aveți setul de date în mână, următorul pas este să îl adnotați sau să îl etichetați. După toate sarcinile complexe, ceea ce aveți sunt date brute curate. Aparatul încă nu poate înțelege datele pe care le aveți, deoarece nu sunt adnotate. Aici începe partea rămasă a adevăratei provocări.
După cum am menționat, o mașină are nevoie de date într-un format pe care să îl poată înțelege. Este exact ceea ce face adnotarea datelor. Este nevoie de date brute și adaugă straturi de etichete și etichete pentru a ajuta un modul să înțeleagă cu acuratețe fiecare element din date.
De exemplu, într-un text, etichetarea datelor va spune unui sistem AI sintaxa gramaticală, părțile de vorbire, prepozițiile, punctuația, emoția, sentimentul și alți parametri implicați în înțelegerea automată. Acesta este modul în care chatboții înțeleg mai bine conversațiile umane și numai atunci când fac asta pot imita mai bine interacțiunile umane și prin răspunsurile lor.
Oricât de inevitabil pare, este, de asemenea, extrem de consumator de timp și de plictisitor. Indiferent de amploarea afacerii tale sau de ambițiile acesteia, timpul necesar pentru adnotarea datelor este uriaș.
Acest lucru se datorează în primul rând faptului că forța de muncă existentă trebuie să dedice timp din programul zilnic pentru adnotarea datelor dacă nu aveți specialiști în adnotarea datelor. Așadar, trebuie să-ți invoci membrii echipei și să atribui asta ca sarcină suplimentară. Cu cât întârzie mai mult, cu atât este nevoie de mai mult timp pentru a vă antrena modelele AI.
Deși există instrumente gratuite pentru adnotarea datelor, asta nu înlătură faptul că acest proces necesită mult timp.
Aici intervin furnizorii de adnotări de date precum Shaip. Aceștia aduc o echipă dedicată de specialiști în adnotări de date cu ei pentru a se concentra doar pe proiectul tău. Ei vă oferă soluții în modul în care doriți pentru nevoile și cerințele dumneavoastră. În plus, puteți stabili un interval de timp cu ei și puteți solicita ca munca să fie finalizată în acel interval de timp specific.
Unul dintre avantajele majore constă în faptul că membrii echipei dvs. interne pot continua să se concentreze pe ceea ce contează mai mult pentru operațiunile și proiectul dvs., în timp ce experții își fac treaba de adnotare și etichetare a datelor pentru dvs.
Prin externalizare, se poate asigura calitate optimă, timp minim și precizie maximă.
Încheierea
Asta era totul despre datele de antrenament AI. De la înțelegerea a ceea ce sunt datele de instruire până la explorarea resurselor gratuite și a beneficiilor externalizării adnotărilor de date, le-am discutat pe toate. Încă o dată, protocoalele și politicile sunt încă incerte în acest spectru și vă recomandăm întotdeauna să luați legătura cu experți în date de formare AI, ca noi, pentru nevoile dvs.
De la aprovizionare, de-identificare până la adnotarea datelor, vă vom ajuta cu toate nevoile dvs., astfel încât să puteți lucra doar la construirea platformei dvs. Înțelegem complexitățile implicate în aprovizionarea și etichetarea datelor. De aceea, reiterăm faptul că ați putea lăsa sarcinile dificile în seama noastră și să folosiți soluțiile noastre.
Contactați-ne astăzi pentru toate nevoile dvs. de adnotare a datelor.
Hai să vorbim
Întrebări frecvente (FAQ)
Dacă doriți să creați sisteme inteligente, trebuie să introduceți informații curățate, organizate și acționabile pentru a facilita învățarea supravegheată. Informațiile etichetate sunt denumite date de antrenament AI și cuprind metadate de piață, algoritmi ML și orice ajută la luarea deciziilor.
Fiecare mașină alimentată cu inteligență artificială are capacități limitate de locul său istoric. Aceasta înseamnă că mașina poate prezice rezultatul dorit doar dacă a fost antrenat anterior cu seturi de date comparabile. Datele de antrenament ajută la antrenamentul supravegheat, volumul fiind direct proporțional cu eficiența și acuratețea modelelor AI.
Sunt necesare seturi de date de antrenament diferite pentru a antrena algoritmi specifici de învățare automată, pentru a ajuta setările bazate pe inteligență artificială să ia decizii importante ținând cont de contexte. De exemplu, dacă intenționați să adăugați funcționalitatea Computer Vision la o mașină, modelele trebuie să fie antrenate cu imagini adnotate și mai multe seturi de date de piață. În mod similar, pentru priceperea NLP, volume mari de colectare a vorbirii acționează ca date de antrenament.
Nu există o limită superioară a volumului de date de antrenament necesare pentru a antrena un model AI competent. Volumul de date mai mare va fi capacitatea modelului de a identifica și separa elementele, textele și contextele.
Deși există o mulțime de date disponibile, nu fiecare fragment este potrivit pentru modelele de antrenament. Pentru ca un algoritm să funcționeze cel mai bine, veți avea nevoie de seturi de date cuprinzătoare, consistente și relevante, care sunt extrase uniform, dar suficient de diverse pentru a acoperi o gamă largă de scenarii. Indiferent de date pe care intenționați să le utilizați, este mai bine să curățați și să adnotați aceleași lucruri pentru o învățare îmbunătățită.
Dacă aveți în vedere un anumit model AI, dar datele de antrenament nu sunt suficiente, trebuie mai întâi să eliminați valorile aberante, să asociați setările de transfer și de învățare iterativă, să restricționați funcționalitățile și să faceți configurarea open-source pentru ca utilizatorii să continue să adauge date pentru antrenarea mașinii, progresiv, în timp. Puteți chiar să urmați abordări privind creșterea datelor și transferul de învățare pentru a profita la maximum de seturile de date restricționate.
Seturile de date deschise pot fi întotdeauna folosite pentru a colecta date de antrenament. Cu toate acestea, dacă căutați exclusivitate pentru antrenarea modelelor mai bine, vă puteți baza pe furnizori externi, surse gratuite precum Reddit, Kaggle și multe altele și chiar Data Scraping pentru extragerea selectivă a informațiilor din profiluri, portaluri și documente. Indiferent de abordare, este necesar să formatați, să reduceți și să curățați datele procurate înainte de utilizare.