Δεν χρειάζεται να σας πούμε την αξία των δεδομένων εκπαίδευσης AI για τα φιλόδοξα έργα σας. Γνωρίζετε ότι εάν τροφοδοτήσετε δεδομένα σκουπιδιών στα μοντέλα σας, θα παράγουν συμπίπτοντα αποτελέσματα και η εκπαίδευση των μοντέλων σας με ποιοτικά σύνολα δεδομένων θα οδηγήσει σε ένα αποτελεσματικό και αυτόνομο σύστημα ικανό να παρέχει ακριβή αποτελέσματα.
Ενώ αυτή η έννοια είναι εύκολο να κατανοηθεί, η εύρεση της πιο χρήσιμης πηγής δεδομένων και δεδομένων για την εκπαίδευση των έργων μηχανικής εκμάθησης (ML) μπορεί να είναι δύσκολη.
Δημιουργήσαμε αυτήν την ανάρτηση για να βοηθήσουμε τις επιχειρήσεις να βρουν χρήσιμες λύσεις που καλύπτουν τις συγκεκριμένες ανάγκες τους. Ανεξάρτητα από το αν το έργο σας απαιτεί:
- Προσαρμοσμένα σύνολα δεδομένων που είναι πιο πρόσφατης προέλευσης
- Γενικά δεδομένα για να ξεκινήσετε τη διαδικασία εκπαίδευσης AI
- Σύνολα δεδομένων με υψηλή εντόπιση που μπορεί να είναι δύσκολο να βρεθούν στο διαδίκτυο
Έχουμε μια λύση σε κάθε πρόβλημα που θα μπορούσατε να αντιμετωπίσετε σε αυτό το άρθρο.
Ας αρχίσουμε.
3 απλοί τρόποι για να αποκτήσετε δεδομένα εκπαίδευσης για τα μοντέλα AI/ML σας
Ως επίδοξος επιστήμονας δεδομένων ή ειδικός στην τεχνητή νοημοσύνη, μπορείτε να βρείτε δεδομένα από τρεις κύριες πηγές:
- Δωρεάν πηγές
- Εσωτερικές πηγές
- Πηγές επί πληρωμή
1. Δωρεάν πηγές
Οι δωρεάν πηγές προσφέρουν σύνολα δεδομένων (το μαντέψατε) δωρεάν. Υπάρχουν αρκετοί δημοφιλείς κατάλογοι, φόρουμ, πύλες, μηχανές αναζήτησης και ιστότοποι για την πηγή των συνόλων δεδομένων σας. Αυτές οι πηγές θα μπορούσαν να είναι δημόσιες, αρχεία, δεδομένα που δημοσιοποιήθηκαν μετά από αρκετά χρόνια δεδομένων με ρητές άδειες. Έχουμε περιγράψει μια γρήγορη λίστα με παραδείγματα δωρεάν πόρων παρακάτω:
Kaggle -
Ένα σεντούκι θησαυρού για επιστήμονες δεδομένων και λάτρεις της μηχανικής μάθησης. Με το Kaggle, μπορείτε να βρείτε, να δημοσιεύσετε, να αποκτήσετε πρόσβαση και να κατεβάσετε σύνολα δεδομένων για τα έργα σας. Τα σύνολα δεδομένων από το Kaggle είναι καλής ποιότητας, διαθέσιμα σε διάφορες μορφές και μπορούν εύκολα να ληφθούν.
Βάση δεδομένων UCI –
Οι εκπαιδευόμενοι μηχανών και οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν τη βάση δεδομένων UCI από το 1987. Αυτός ο πόρος προσφέρει θεωρίες τομέα, βάσεις δεδομένων, αρχεία, γεννήτριες δεδομένων και πολλά άλλα για συγκεκριμένα έργα. Οι βάσεις δεδομένων UCI ταξινομούνται και εμφανίζονται με βάση τα προβλήματα ή τις εργασίες τους όπως η ομαδοποίηση, η ταξινόμηση και η παλινδρόμηση.
Πηγές δεδομένων Market Player –
Πόροι από τεχνολογικούς γίγαντες όπως η Amazon (AWS), η μηχανή αναζήτησης Google Dataset και τα Microsoft Datasets.
- Ο πόρος AWS προσφέρει σύνολα δεδομένων που έχουν δημοσιοποιηθεί. Προσβάσιμα μέσω του AWS, τα σύνολα δεδομένων από κυβερνητικούς φορείς, επιχειρήσεις, ερευνητικά ιδρύματα και άτομα επιμελούνται και διατηρούνται στο AWS.
- Η Google προσφέρει ένα μηχανή αναζήτησης που ανακτά δωρεάν σύνολα δεδομένων σχετικά με τα ερωτήματα αναζήτησής σας.
- Το Open Data Repository Initiative της Microsoft παρέχει σε επιστήμονες δεδομένων και σε εκπαιδευόμενους μηχανών σύνολα δεδομένων από έργα όπως το computer vision, το NLP και άλλα.
Δημόσια και κρατικά σύνολα δεδομένων –
Τα δημόσια σύνολα δεδομένων είναι ένας εξέχων πόρος που προσφέρει σύνολα δεδομένων από βιομηχανίες όπως σύνθετα δίκτυα, βιολογία και υπηρεσίες γεωργίας. Οι κατηγορίες είναι διαδοχικές και οργανωμένες για γρήγορη προβολή και είναι άμεσα διαθέσιμες για λήψη. Αξίζει να σημειωθεί ότι ορισμένα από τα σύνολα δεδομένων βασίζονται σε άδεια χρήσης ενώ άλλα είναι δωρεάν. Συνιστούμε να διαβάσετε προσεκτικά την τεκμηρίωση πριν κάνετε λήψη συνόλων δεδομένων.
Ένας επιστήμονας δεδομένων θα αναζητήσει συνήθως ιστορικά δεδομένα για τα έργα του που θα μπορούσαν να είναι γεωγραφικά. Σε τέτοιες περιπτώσεις, οι διεθνείς κυβερνήσεις διατηρούν έναν χρήσιμο πόρο. Τα σχετικά σύνολα δεδομένων είναι διαθέσιμα μέσω κυβερνητικών ιστότοπων από την Ινδία, τις ΗΠΑ, την ΕΕ και άλλες χώρες.
Πλεονεκτήματα των δωρεάν πόρων
- Δεν υπάρχουν καθόλου έξοδα
- Τόνοι πόρων για την εύρεση σχετικών συνόλων δεδομένων
Μειονεκτήματα των δωρεάν πόρων
- Περιλαμβάνει ώρες χειροκίνητης παρέμβασης για την αναζήτηση πόρων, τη λήψη, την κατηγοριοποίηση και τη σύνταξη συνόλων δεδομένων
- Οι διαδικασίες σχολιασμού δεδομένων εξακολουθούν να είναι μη αυτόματες εργασίες
- Περιορισμοί αδειοδότησης και περιορισμοί συμμόρφωσης
- Η εύρεση σχετικών συνόλων δεδομένων μπορεί να είναι χρονοβόρα
2. Εσωτερικές Πηγές
Μια άλλη κρίσιμη πηγή δεδομένων είναι από εσωτερικές βάσεις δεδομένων. Ίσως να μην μπορείτε να βρείτε αυτό που ψάχνετε σε έναν δωρεάν πόρο. Σε αυτήν την περίπτωση, μπορεί να θέλετε να αναζητήσετε στον οργανισμό σας πολλά σημεία επαφής δημιουργίας δεδομένων που έχετε δημιουργήσει. Ακριβή, πρόσφατα δεδομένα σχετικά με το έργο σας θα πρέπει να είναι άμεσα διαθέσιμα εσωτερικά.
Με εσωτερικές πηγές, μπορείτε να προσαρμόσετε τα δεδομένα για διάφορες περιπτώσεις χρήσης. Οι εσωτερικές πηγές θα μπορούσαν να είναι δεδομένα που παράγονται από το CRM, τις λαβές μέσων κοινωνικής δικτύωσης ή τα αναλυτικά στοιχεία ιστότοπου.
Πλεονεκτήματα των εσωτερικών πόρων
- Ελάχιστα σχετικά έξοδα
- Τροποποιήστε τις παραμέτρους για να δημιουργήσετε απευθείας τις απαιτούμενες πληροφορίες
Μειονεκτήματα των εσωτερικών πόρων
- Αμέτρητες ώρες χειρωνακτικής εργασίας
- Οι διυπηρεσιακές και ενδοτμηματικές συνεργασίες είναι αναπόφευκτες
- Δεν είναι ιδανικό για έργα με περιορισμένο χρόνο στην αγορά
- Τα δεδομένα που δημιουργούνται εσωτερικά θα ήταν άσχετα για τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας
3. Πηγές επί πληρωμή
Δυστυχώς, τα μοναδικά σύνολα δεδομένων δεν είναι διαθέσιμα σε δωρεάν ή εσωτερικούς πόρους, αλλά μπορούν να ληφθούν μέσω πόρων επί πληρωμή. Οι πηγές επί πληρωμή δημιουργούνται από εταιρείες που εργάζονται για τη λήψη των συνόλων δεδομένων που χρειάζεστε για τα έργα σας μέσω των δικών τους ειδικών τεχνικών προμήθειας δεδομένων.
Τι είναι το Data Annotation;
Η διαδικασία προσθήκης πρόσθετων πληροφοριών, όπως περιγραφών και μεταδεδομένων στα σύνολα δεδομένων σας για να γίνουν κατανοητά από μηχανής, είναι γνωστή ως σχολιασμός δεδομένων. Ανεξάρτητα από το πού προέρχονται τα δεδομένα σας, θα είναι σε ακατέργαστη μορφή. Πρέπει να καθαριστεί και να σχολιαστεί χρησιμοποιώντας τεχνικές ακριβείας για να διασφαλιστεί ότι μπορεί να γίνει δεδομένα εκπαίδευσης AI για τα μοντέλα σας.
Σχολιασμός δεδομένων είναι όπου οι πληρωμένοι πόροι γίνονται ιδανικοί. Όταν αναθέτετε δεδομένα εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης σε τρίτους ειδικούς, αυτοί εξάγουν, μεταγλωττίζουν, σχολιάζουν και σας παρουσιάζουν τα δεδομένα ως παραδοτέα έτοιμα για ML. Κατά την εξωτερική ανάθεση, μπορείτε επίσης να είστε σίγουροι για τις συμμορφώσεις, τις άδειες και άλλες νομικές ανησυχίες που μπορεί να αγνοήσετε όταν χρησιμοποιείτε εσωτερικούς ή δωρεάν πόρους.
Η ενασχόληση με ακατέργαστα δεδομένα από εσωτερικούς ή δωρεάν πόρους είναι χρονοβόρα και οικονομική επιβάρυνση. Συνιστούμε πάντα την εξωτερική ανάθεση συνόλων δεδομένων εκπαίδευσης όταν είναι δυνατόν.
Πλεονεκτήματα των πληρωμένων πόρων
- Τα σχολιασμένα και τα σύνολα δεδομένων QAed φτάνουν γρήγορα σε εσάς
- Ευέλικτες προθεσμίες
- Προσαρμοσμένα σύνολα δεδομένων διαθέσιμα με βάση τις απαιτήσεις σας
- Η συμμόρφωση με τους κανονισμούς στα δεδομένα προμήθειας λαμβάνεται πάντα υπόψη από τον πωλητή
Μειονεκτήματα των πληρωμένων πόρων
- Περιλαμβάνει έξοδα
Συμπέρασμα
Εάν έχετε περιορισμένο χρόνο στην αγορά ή έχετε πολύ εξειδικευμένες προδιαγραφές σχετικά με σύνολα δεδομένων, προτείνουμε να χρησιμοποιήσετε έναν πληρωμένο πόρο ή να αναθέσετε σε έναν ειδικό του κλάδου σαν κι εμάς. Διαθέτουμε πολυετή πείρα στην παροχή δεδομένων εκπαίδευσης σε τεχνητή νοημοσύνη για βασικούς παράγοντες της αγοράς, όπως οι επιχειρήσεις ΜΜΕ.
Επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα για να μιλήσουμε για το πώς μπορούμε να σας βοηθήσουμε να προμηθευτείτε δεδομένα εκπαίδευσης AI.
