Colectarea datelor AI: tot ce trebuie să știți
Modelele inteligente AI și ML transformă industriile, de la asistența medicală predictivă la vehicule autonome și chatbot-uri inteligenți. Dar ce alimentează aceste modele puternice? Date. Date de înaltă calitate și multe. Acest ghid oferă o privire de ansamblu cuprinzătoare asupra colectării de date pentru AI, acoperind tot ce trebuie să știe un începător.
Ce este Colectarea datelor pentru AI?
Colectarea datelor pentru AI implică colectarea și pregătirea datelor brute necesare pentru antrenarea modelelor de învățare automată. Aceste date pot lua diferite forme, inclusiv text, imagini, audio și video. Pentru o instruire eficientă în IA, datele colectate trebuie să fie:
- Masiv: În general, sunt necesare seturi mari de date pentru a antrena modele robuste de IA.
- Diverse: Datele ar trebui să reprezinte variabilitatea în lumea reală pe care modelul o va întâlni.
- Etichetat: Pentru învățarea supravegheată, datele trebuie să fie etichetate cu răspunsurile corecte pentru a ghida învățarea modelului.
Soluţie: Colectarea datelor (cantități masive de colectare a datelor pentru a antrena modele ML.)
Obținerea datelor de antrenament AI pentru modele ML
Colectarea eficientă a datelor implică o planificare și o execuție atentă. Considerațiile cheie includ:
- Obiective definitorii: Identificați clar obiectivele proiectului dvs. de inteligență artificială înainte de a începe colectarea datelor.
- Pregătirea setului de date: Planificați mai multe seturi de date (instruire, validare, testare).
Gestionarea bugetului: Stabiliți un buget realist pentru colectarea și adnotarea datelor. - Relevanța datelor: Asigurați-vă că datele colectate sunt relevante pentru modelul AI specific și cazul de utilizare prevăzut.
- Compatibilitate algoritm: Luați în considerare algoritmii pe care îi veți folosi și cerințele lor de date.
- Abordarea învățării: Stabiliți dacă veți folosi învățarea supravegheată, nesupravegheată sau prin întărire.
Metode de colectare a datelor
Se pot folosi mai multe metode pentru a obține date de antrenament:
- Surse gratuite: Seturi de date disponibile public (de exemplu, Kaggle, Google Datasets, OpenML), forumuri deschise (de exemplu, Reddit, Quora). notițe: Evaluați cu atenție calitatea și relevanța seturilor de date gratuite.
- Surse interne: Date din cadrul organizației dumneavoastră (de exemplu, CRM, sisteme ERP).
- Surse plătite: Furnizori de date terți, instrumente de colectare a datelor.
Bugetarea pentru colectarea datelor
Bugetarea pentru colectarea datelor necesită luarea în considerare a mai multor factori:
- Domeniul proiectului: Dimensiunea, complexitatea, tipul de tehnologie AI (de exemplu, deep learning, NLP, viziune computerizată).
- Volumul datelor: Cantitatea de date necesară depinde de complexitatea proiectului și de cerințele modelului.
- Strategia de stabilire a prețurilor: Prețurile furnizorului variază în funcție de calitatea datelor, complexitate și expertiza furnizorului.
- Metoda de aprovizionare: Costurile vor diferi în funcție de faptul că datele provin din surse interne, din resurse gratuite sau de la furnizori plătiți.
Cum se măsoară calitatea datelor?
Pentru a vă asigura că datele introduse în sistem sunt de înaltă calitate sau nu, asigurați-vă că respectă următorii parametri:
- Destinat unui caz de utilizare specific
- Ajută ca modelul să fie mai inteligent
- Accelerează luarea deciziilor
- Reprezintă un construct în timp real
Conform aspectelor menționate, iată care sunt trăsăturile pe care doriți să le aibă seturile dvs. de date:
- Uniformitate: Chiar dacă fragmentele de date provin din mai multe căi, acestea trebuie să fie verificate uniform, în funcție de model. De exemplu, un set de date video adnotat bine condimentat nu ar fi uniform dacă este asociat cu seturi de date audio care sunt destinate doar modelelor NLP, cum ar fi chatbot-uri și asistenți vocali.
- Coerența: Seturile de date ar trebui să fie consistente dacă doresc să fie denumite de înaltă calitate. Aceasta înseamnă că fiecare unitate de date trebuie să vizeze luarea deciziilor mai rapidă pentru model, ca factor complementar oricărei alte unități.
- Exhaustivitate: Planificați fiecare aspect și caracteristică a modelului și asigurați-vă că seturile de date din sursă acoperă toate bazele. De exemplu, datele relevante pentru NLP trebuie să adere la cerințele semantice, sintactice și chiar contextuale.
- Relevanţă: Dacă aveți unele rezultate în minte, asigurați-vă că datele sunt atât uniforme, cât și relevante, permițând algoritmilor AI să le poată procesa cu ușurință.
- diversificat: Sună contraintuitiv pentru coeficientul „Uniformitate”? Nu chiar așa cum sunt importante seturile de date diversificate dacă doriți să instruiți modelul în mod holistic. În timp ce acest lucru ar putea mări bugetul, modelul devine mult mai inteligent și mai perceptiv.
- Precizie: Datele ar trebui să fie lipsite de erori și inconsecvențe.
Beneficiile integrării furnizorului de servicii de date de formare AI end-to-end
Înainte de a beneficia de beneficii, iată care sunt aspectele care determină calitatea generală a datelor:
- Platforma folosita
- Oameni implicati
- A urmat procesul
Și având în joc un furnizor de servicii end-to-end cu experiență, ai acces la cea mai bună platformă, la cei mai experimentați oameni și la procese testate care te ajută de fapt să antrenezi modelul la perfecțiune.
Pentru detalii, iată câteva dintre beneficiile mai bine îngrijite care merită o privire suplimentară:
- Relevanţă: Furnizorii de servicii end-to-end au suficientă experiență pentru a oferi doar seturi de date specifice modelului și algoritmului. În plus, ei au în vedere și complexitatea sistemului, demografia și segmentarea pieței.
- Diversitate: Anumite modele necesită încărcături de camioane cu seturi de date relevante pentru a putea lua decizii cu precizie. De exemplu, mașini care se conduc singure. Furnizorii de servicii cu experiență, end-to-end, iau în considerare nevoia de diversitate prin aprovizionarea chiar și cu seturi de date centrate pe furnizor. În mod clar, tot ceea ce ar putea avea sens pentru modele și algoritmi este pus la dispoziție.
- Date curatate: Cel mai bun lucru despre furnizorii de servicii cu experiență este că urmează o abordare în etape a creării setului de date. Ei etichetează bucăți relevante cu atribute pe care adnotatorii să le înțeleagă.
- Adnotare high-end: Furnizorii de servicii cu experiență desfășoară experți relevanți în materie pentru a adnota la perfecțiune bucăți masive de date.
- De-identificare conform recomandărilor: Reglementările de securitate a datelor pot face sau distruge campania dvs. de instruire AI. Cu toate acestea, furnizorii de servicii end-to-end se ocupă de fiecare problemă de conformitate, relevantă pentru GDPR, HIPAA și alte autorități și vă permit să vă concentrați complet pe dezvoltarea proiectelor.
- Zero bias: Spre deosebire de colectorii de date, agenții de curățare și adnotatorii interni, furnizorii de servicii credibili pun accentul pe eliminarea părtinirii AI din modele pentru a returna rezultate mai obiective și inferențe precise.
Alegerea furnizorului potrivit de colectare a datelor
Fiecare campanie de instruire AI începe cu Colectarea datelor. Sau, se poate spune că proiectul dvs. de inteligență artificială este adesea la fel de impact ca și calitatea datelor care sunt aduse la masă.
Prin urmare, este recomandabil să includeți furnizorul de colectare de date potrivit pentru job, care respectă următoarele îndrumări:
- Noutate sau unicitate
- Livrări la timp
- Acuratete
- deplinătate
- consecvență
Și iată factorii pe care trebuie să îi verificați ca organizație pentru a vă concentra asupra alegerii corecte:
- Calitatea datelor: Solicitați mostre de seturi de date pentru a evalua calitatea.
- Conformitate: Verificați respectarea reglementărilor relevante privind confidențialitatea datelor.
- Transparența procesului: Înțelegeți procesele de colectare și adnotare a datelor.
- Atenuarea părtinirii: Iîntrebați-vă despre abordarea lor de a aborda prejudecățile.
- scalabilitate: Asigurați-vă că capacitățile lor se pot extinde odată cu creșterea proiectului dvs.
Sunteți gata să începeți?
Colectarea datelor este baza oricărui proiect AI de succes. Înțelegând considerațiile cheie și cele mai bune practici prezentate în acest ghid, puteți obține și pregăti în mod eficient datele necesare pentru a construi modele AI puternice și de impact. Contactați-ne astăzi pentru a afla mai multe despre serviciile noastre de colectare a datelor.
Descărcați infograficul nostru pentru un rezumat vizual al conceptelor cheie de colectare a datelor.
