Colectare de date

Ce este colectarea datelor? Tot ce trebuie să știe un începător

Te-ai întrebat vreodată
Tipuri de date

Modelele inteligente AI și ML sunt peste tot, fie el

  • Modele predictive de asistență medicală pentru diagnostic proactiv
  • Vehicule autonome cu păstrarea benzii, parcare în marșarier și alte caracteristici încorporate
  • Chatbot inteligenți care sunt la curent cu conținutul, contextul și intenția

Dar ce face aceste modele precise, extrem de automatizate și nebun de specifice

Date, date și mai multe date.

Pentru ca datele să aibă sens pentru un model AI, trebuie să țineți cont de următorii factori:

  • Sunt disponibile bucăți masive de date brute
  • Blocurile de date sunt multivariate și diverse
  • Datele neetichetate sunt ca zgomotul pentru mașinile inteligente 

Soluţie: Adnotare de date (Proces de etichetare a datelor pentru a crea seturi de date relevante și specifice cazului de utilizare)

Achiziționarea datelor de antrenament Ai pentru modelele Ml

Obținerea datelor de antrenament AI pentru modele ML

Colectatorii de date credibili AI se concentrează pe mai multe aspecte înainte de a iniția captarea și extragerea datelor pe diferite căi. Acestea includ:

  • Concentrarea pe pregătirea mai multor seturi de date
  • Menținerea sub control a bugetului de colectare a datelor și adnotare
  • Obținerea datelor relevante pentru model
  • Lucrează numai cu agregatoare credibile de seturi de date
  • Identificarea obiectivelor organizației în prealabil
  • Lucrul alături de algoritmi adecvați
  • Învățare supravegheată sau nesupravegheată

Opțiuni de top pentru achiziționarea de date care aderă la aspectele menționate:

  1. Surse gratuite: Include forumuri deschise precum Quora și Reddit și agregatoare deschise precum Kaggle OpenML, Google Datasets și multe altele
  2. Surse interne: Date extrase de pe platformele CRM și ERP
  3. Surse plătite: Include furnizori externi și instrumente de scraping de date

Punct de notă: Percepeți seturile de date deschise cu un praf de sare.

Factori bugetari

Factori bugetari

Planificăm să bugetăm inițiativa noastră de colectare a datelor AI. Înainte de a putea, luați în considerare următoarele aspecte și întrebări:

  • Natura produsului care trebuie dezvoltat
  • Modelul sprijină învățarea prin întărire?
  • Este susținută învățarea profundă?
  • Este NLP, Computer Vision sau Ambele
  • Care sunt platformele și resursele dvs. pentru etichetarea datelor?

Pe baza analizei, iată care sunt factorii care pot și ar trebui să vă ajute să gestionați prețul campaniei:

  1. Volumul datelor: Dependențe: dimensiunea proiectului, preferințele față de formarea și testarea seturilor de date, complexitatea sistemului, tipul de tehnologie AI la care aderă și accent pe extragerea caracteristicilor sau lipsa acestora. 
  2. Strategia de stabilire a prețurilor: Dependențe: competența furnizorului de servicii, calitatea datelor și complexitatea modelului din imagine
  3. Metodologii de aprovizionare: Dependențe: complexitatea și dimensiunea modelului, forța de muncă angajată, contractuală sau internă care aprovizionează datele și alegerea sursei, opțiunile fiind deschise, publice, plătite și interne.
Calitatea datelor

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 pentru cazuri de utilizare și algoritmi specifici
  • 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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. 
  4. 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. 
  5. 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.
Beneficiile integrării furnizorului de servicii de date de formare Ai End-to-End

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:

  1. 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. 
  2. 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.
  3. 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.
  4. Adnotare high-end: Furnizorii de servicii cu experiență desfășoară experți relevanți în materie pentru a adnota la perfecțiune bucăți masive de date.
  5. 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.
  6. 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

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
  • Precizie
  • deplinătate
  • consecvență

Și iată factorii pe care trebuie să îi verificați ca organizație pentru a vă concentra asupra alegerii corecte:

  1. Solicitați un set de date eșantion
  2. Verificați interogările relevante pentru conformitate
  3. Înțelegeți mai multe despre procesele lor de colectare a datelor și de aprovizionare
  4. Verificați poziția și abordarea lor față de eliminarea părtinirii
  5. Asigurați-vă că forța de muncă și capabilitățile specifice platformei sunt scalabile, în cazul în care doriți să faceți dezvoltări progresive în proiect, în timp

Partajare socială