Ce sunt datele de instruire în învățarea automată:
Definiție, beneficii, provocări, exemple și seturi de date
Ghidul final al cumpărătorilor 2025
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?
Este simplu – datele care sunt folosite pentru a antrena un model de învățare automată se numesc date de antrenament. Anatomia unui set de date de antrenament implică atribute etichetate sau adnotate, care permit modelelor să detecteze și să învețe din modele. Datele adnotate sunt esențiale în formarea datelor, deoarece permit modelelor să distingă, să compare și să coreleze probabilitățile în faza de învățare. Datele de instruire de calitate implică seturi de date aprobate de oameni, în care datele au trecut prin verificări riguroase de calitate pentru a se asigura că adnotările sunt precise și corecte. Cu cât adnotarea este mai clară, cu atât calitatea datelor este mai mare.
Cum sunt utilizate datele de instruire în învățarea automată?
Un model AI/ML este ca un copil. Trebuie învățat totul de la zero. Similar cu modul în care învățăm un copil de școală elementară părțile corpului uman, trebuie să prezentăm fiecare aspect al unui set de date prin adnotări. Numai prin aceste informații un model preia concepte, nume, funcționalități și alte atribute așa cum sunt definite de un om. Acest lucru este crucial atât pentru modelele de învățare supravegheată, cât și pentru cele nesupravegheate. Criticitatea crește pe măsură ce cazul de utilizare devine mai de nișă.
De ce sunt importante datele de instruire AI?
Calitatea datelor de instruire AI se traduce direct în calitatea rezultatelor modelelor de învățare automată. Această corelație devine mai critică în sectoare precum asistența medicală și auto, în care viețile umane sunt direct în joc. În plus, datele de antrenament AI influențează și coeficientul de părtinire al rezultatelor.
De exemplu, un model care a fost antrenat cu o singură clasă de set de eșantioane, să zicem, din aceeași persoană demografică sau umană, poate duce adesea la mașina să presupună că nu există tipuri diferite de probabilități. Acest lucru dă naștere la inechitabilitate în producție, care ar putea aduce în cele din urmă consecințe juridice și reputaționale pentru companii. Pentru a atenua acest lucru, este foarte recomandat să obțineți date de calitate și modele de instruire în acest sens.
Exemplu: Cum mașinile cu conducere autonomă folosesc datele de antrenament AI pentru a naviga în siguranță
Mașinile autonome folosesc cantități masive de date de la senzori precum camere, RADAR și LIDAR. Aceste date sunt inutile dacă sistemul mașinii nu le poate procesa. De exemplu, mașina trebuie să recunoască pietonii, animalele și gropile pentru a evita accidentele. Trebuie să fie instruit să înțeleagă aceste elemente și să ia decizii de conducere în siguranță.
În plus, mașina ar trebui să înțeleagă comenzile vorbite folosind procesarea limbajului natural (NLP). De exemplu, dacă i se cere să găsească benzinării din apropiere, ar trebui să interpreteze și să răspundă cu acuratețe.
Instruirea AI este crucială nu doar pentru mașini, ci și pentru orice sistem AI, cum ar fi recomandările Netflix, care se bazează, de asemenea, pe o prelucrare similară a datelor pentru a oferi sugestii personalizate.
Beneficiile modelelor de instruire cu seturi de date de calitate
Modelele de instruire cu seturi de date de înaltă calitate oferă numeroase avantaje, cum ar fi:
- Performanță îmbunătățită a modelului în ceea ce privește relevanța, acuratețea și promptitudinea
- Timp de antrenament redus
- Suprapotrivire minimizată și generalizare îmbunătățită
- Prejudecată redusă
- Oportunitate pentru mărci de a-și stabili prezența și sentimentul pozitiv pe piață și nu numai
Provocările datelor de instruire AI
Instruirea AI este o întreprindere sofisticată și masivă, care implică propriul set de provocări și blocaje. Pentru început, să ne uităm la unele dintre cele mai comune obstacole:
Lipsa disponibilității datelor corecte
Modelele de inteligență artificială nu pot fi instruite pe baza datelor disponibile. Setul de date introdus într-un model ar trebui să se alinieze cu rezultatele afacerii, viziunea, relevanța pentru solicitări, domeniu, expertiză în materie și multe altele.
Având în vedere volumul necesar pentru instruirea AI, aprovizionarea datelor ideale poate fi dificilă. Complexitatea crește în sectoare precum sănătatea și finanțele, unde sensibilitatea datelor este esențială.
Părtinire
Oamenii sunt părtinitori în mod înnăscut și ceea ce alimentăm într-un model este ceea ce modelul procesează și oferă, de asemenea. Combinând acest lucru cu lipsa datelor de calitate, modelele se pot dezvolta
părtinire, conducând la rezultate nedrepte și prejudiciate.
Suprapotrivire
Acest lucru poate fi comparat cu o boală autoimună a unui model, în care propria perfecțiune acționează ca un blocaj pentru a aborda surprizele și diversitatea în sugestii. Astfel de cazuri pot duce la halucinații IA,
acolo unde nu știe cum să răspundă la solicitări sau întrebări, nu se aliniază înapoi la seturile de date de antrenament.
Etică și explicabilitate
Una dintre celelalte complicații ale antrenamentului AI este explicabilitatea. Ne putem referi și la ea ca responsabilitate, în cazul în care nu suntem siguri de modul în care un model a ajuns la un anumit răspuns în termeni de raționalitate. În prezent, au loc discuții pentru a face luarea deciziilor AI mai transparentă și, în viitor, vom asista la mai multe protocoale despre XAI (Explainable AI).
Înțelegerea diferenței dintre datele de instruire și testare
Distincția dintre datele de pregătire și testare este aceeași cu diferența dintre pregătire și examinare.
| Aspect | Date de instruire | Date de testare |
|---|---|---|
| Scop | Învață un model pentru a învăța conceptele propuse | Validează cât de bine a învățat modelul |
| Rol | Pregătire | Examinare |
| Evaluare | Nu este utilizat pentru evaluarea performanței | Esențial pentru evaluarea performanței (promptitudine, relevanță, acuratețe, părtinire) |
| Optimizare | Ajută la antrenamentul modelului | Asigură optimizarea modelului și informează dacă sunt necesare mai multe date de antrenament |
| Luarea deciziilor părților interesate | Folosit pentru a construi modelul | Folosit pentru a decide cu privire la antrenamentul suplimentar sau la ajustări pe baza scorurilor modelului |
Utilizați cazuri
Aplicații pentru smartphone
A devenit obișnuit ca aplicațiile pentru telefon să fie alimentate de AI. Când un model este antrenat cu date solide de antrenament AI, aplicațiile pot înțelege mai bine preferințele și comportamentul utilizatorului, pot prezice acțiuni, debloca telefoanele, pot răspunde mai bine la comenzile vocale și multe altele.
Retail
Experiențele de cumpărături ale clienților și angajamentele cu clienții potențiali sunt incredibil de optimizate prin AI. De la reduceri în timp real la abandonul coșului până la vânzarea predictivă, posibilitățile sunt nelimitate.
Farmaceutice
Asistența medicală beneficiază probabil cel mai mult de pe urma AI și ML. De la însoțirea cercetării în domeniul oncologiei și ajutarea în descoperirea medicamentelor și a studiilor clinice până la detectarea anomaliilor în imagistica medicală, modelele AI pot fi antrenate pentru a îndeplini funcții de nișă.
Securitate
Odată cu creșterea tot mai mare a atacurilor cibernetice, AI poate fi folosită pentru a atenua atacurile sofisticate prin protecție optimizată a rețelei, detectarea anomaliilor, securitatea aplicațiilor, remedierea codurilor cu erori și lacune de securitate, automatizarea dezvoltării de corecții și multe altele.
finanțe
AI ajută lumea finanțelor prin metodologii avansate de detectare a fraudei, automatizarea soluționării daunelor, utilizarea chatbot-urilor pentru a efectua formalități KYC și multe altele. Companiile BFSI folosesc, de asemenea, inteligența artificială pentru a-și consolida rețelele și sistemele prin măsuri optime de securitate cibernetică.
Vanzari & Marketing
Înțelegerea comportamentului utilizatorilor, segmentarea avansată a publicului, gestionarea reputației online și generarea de copii pentru rețelele sociale, simulările de campanii în rețelele sociale și alte beneficii sunt predominante pentru profesioniștii în vânzări și marketing.
Câte date sunt necesare pentru antrenarea modelelor ML?
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?
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.
Cum să alegi compania potrivită de date de instruire AI și cum te poate ajuta Shaip?
Alegerea furnizorului de date de instruire AI potrivit este un aspect critic pentru a vă asigura că modelul dvs. de IA funcționează bine pe piață. Rolul lor, înțelegerea proiectului și contribuția lor pot schimba jocul pentru afacerea dvs. Unii dintre factorii de luat în considerare în acest proces includ:
- înțelegerea domeniului care urmează să fie construit modelul dvs. AI
- orice proiecte similare la care au lucrat anterior
- ar furniza eșantion de date de instruire sau ar fi de acord cu o colaborare pilot
- cum gestionează cerințele de date la scară
- care sunt protocoalele lor de asigurare a calității
- sunt deschiși să fie agili în operațiuni
- cum provin ei seturi de date de formare etică și multe altele
Sau poți sări peste toate acestea și să ne contactezi direct la Shaip. Suntem unul dintre cei mai importanți furnizori de date de instruire AI de calitate premium, provenite din surse etice. Fiind în industrie de ani de zile, înțelegem nuanțele implicate în aprovizionarea seturilor de date. Managerii noștri de proiect dedicați, echipa de profesioniști în asigurarea calității și experții în inteligență artificială vor asigura o colaborare perfectă și transparentă pentru viziunile dvs. de întreprindere. Luați legătura cu noi pentru a discuta în continuare domeniul de aplicare astăzi.
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.