Η διαδικασία συλλογής δεδομένων εκπαίδευσης AI είναι αναπόφευκτη και προκλητική. Δεν υπάρχει περίπτωση να παραλείψουμε αυτό το μέρος και να φτάσουμε απευθείας στο σημείο που το μοντέλο μας αρχίζει να παράγει ουσιαστικά αποτελέσματα (ή αποτελέσματα εξαρχής). Είναι συστηματικό και αλληλένδετο.
Καθώς οι σκοποί και οι περιπτώσεις χρήσης των σύγχρονων λύσεων AI (τεχνητής νοημοσύνης) γίνονται πιο εξειδικευμένοι, υπάρχει αυξημένη ζήτηση για εκλεπτυσμένα Δεδομένα εκπαίδευσης AI. Με εταιρείες και νεοφυείς επιχειρήσεις να βγαίνουν σε νεότερες περιοχές και τμήματα της αγοράς, αρχίζουν να δραστηριοποιούνται σε χώρους ανεξερεύνητους στο παρελθόν. Αυτό κάνει Συλλογή δεδομένων AI τόσο πιο περίπλοκο και κουραστικό.
Αν και το μονοπάτι που ακολουθεί είναι σίγουρα τρομακτικό, θα μπορούσε να απλοποιηθεί με μια στρατηγική προσέγγιση. Με ένα καλά σχεδιασμένο σχέδιο, μπορείτε να εξορθολογίσετε το δικό σας Συλλογή δεδομένων AI διαδικασία και να είναι απλή για όλους τους εμπλεκόμενους. Το μόνο που έχετε να κάνετε είναι να ξεκαθαρίσετε τις απαιτήσεις σας και να απαντήσετε σε μερικές ερωτήσεις.
Τι είναι? Ας ανακαλύψουμε.
Η Οδηγία συλλογής δεδομένων εκπαίδευσης Quintessential AI
Τι δεδομένα χρειάζεστε;
Αυτή είναι η πρώτη ερώτηση που πρέπει να απαντήσετε για να συγκεντρώσετε σημαντικά σύνολα δεδομένων και να δημιουργήσετε ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που ανταμείβει. Ο τύπος των δεδομένων που χρειάζεστε εξαρτάται από το πραγματικό πρόβλημα που σκοπεύετε να επιλύσετε.
Αναπτύσσετε έναν εικονικό βοηθό; Ο τύπος δεδομένων που χρειάζεστε συνοψίζεται σε δεδομένα ομιλίας που έχουν μια διαφορετική δεξαμενή προφορών, συναισθημάτων, ηλικιών, γλωσσών, διαμορφώσεων, προφορών και περισσότερο από το κοινό σας.
Εάν αναπτύσσετε ένα chatbot για μια λύση fintech, χρειάζεστε δεδομένα βασισμένα σε κείμενο με έναν καλό συνδυασμό πλαισίων, σημασιολογίας, σαρκασμού, γραμματικής σύνταξης, σημείων στίξης και πολλά άλλα.
Μερικές φορές, μπορεί επίσης να χρειαστείτε έναν συνδυασμό πολλών τύπων δεδομένων με βάση την ανησυχία που επιλύετε και τον τρόπο με τον οποίο την επιλύετε. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης για την υγεία του εξοπλισμού παρακολούθησης συστήματος IoT θα απαιτούσε εικόνες και πλάνα από την όραση υπολογιστή για την ανίχνευση δυσλειτουργίας και τη χρήση ιστορικών δεδομένων όπως κείμενο, στατιστικά και χρονοδιαγράμματα για να τα επεξεργαστεί μαζί και να προβλέψει με ακρίβεια τα αποτελέσματα.
-
Ποια είναι η πηγή των δεδομένων σας;
Πηγή δεδομένων ML είναι δύσκολο και περίπλοκο. Αυτό επηρεάζει άμεσα τα αποτελέσματα που θα προσφέρουν τα μοντέλα σας στο μέλλον και πρέπει να ληφθεί μέριμνα σε αυτό το σημείο για να δημιουργηθούν καλά καθορισμένες πηγές δεδομένων και σημεία επαφής.
Για να ξεκινήσετε με την προμήθεια δεδομένων, θα μπορούσατε να αναζητήσετε εσωτερικά σημεία επαφής δημιουργίας δεδομένων. Αυτές οι πηγές δεδομένων ορίζονται από την επιχείρησή σας και για την επιχείρησή σας. Δηλαδή, σχετίζονται με την περίπτωση χρήσης σας.
Εάν δεν διαθέτετε εσωτερικό πόρο ή εάν χρειάζεστε πρόσθετες πηγές δεδομένων, μπορείτε να ελέγξετε δωρεάν πόρους όπως αρχεία, δημόσια σύνολα δεδομένων, μηχανές αναζήτησης και άλλα. Εκτός από αυτές τις πηγές, έχετε επίσης προμηθευτές δεδομένων, οι οποίοι μπορούν να προμηθεύονται τα απαιτούμενα δεδομένα σας και να σας τα παραδίδουν με πλήρη σχολιασμό.
Όταν αποφασίζετε για την πηγή δεδομένων σας, λάβετε υπόψη το γεγονός ότι μακροπρόθεσμα θα χρειάζεστε τόμους μετά από όγκους δεδομένων και ότι τα περισσότερα σύνολα δεδομένων δεν είναι δομημένα, είναι ακατέργαστα και παντού.
Για την αποφυγή τέτοιων ζητημάτων, οι περισσότερες επιχειρήσεις συνήθως προμηθεύονται τα σύνολα δεδομένων τους από προμηθευτές, οι οποίοι παραδίδουν αρχεία έτοιμα για μηχανήματα που φέρουν επακριβώς σήμανση από ΜΜΕ του κλάδου.
-
Πόσο? – Όγκος δεδομένων Χρειάζεστε;
Ας επεκτείνουμε λίγο περισσότερο τον τελευταίο δείκτη. Το μοντέλο AI σας θα βελτιστοποιηθεί για ακριβή αποτελέσματα μόνο όταν εκπαιδεύεται με συνέπεια με περισσότερο όγκο συνόλων δεδομένων με βάση τα συμφραζόμενα. Αυτό σημαίνει ότι θα χρειαστείτε έναν τεράστιο όγκο δεδομένων. Όσον αφορά τα δεδομένα εκπαίδευσης AI, δεν υπάρχουν πάρα πολλά δεδομένα.
Επομένως, δεν υπάρχει όριο αυτό καθαυτό, αλλά εάν πρέπει πραγματικά να αποφασίσετε για τον όγκο των δεδομένων που χρειάζεστε, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τον προϋπολογισμό ως αποφασιστικό παράγοντα. Ο προϋπολογισμός εκπαίδευσης AI είναι ένα εντελώς διαφορετικό παιχνίδι με μπάλα και το έχουμε καλύψει εκτενώς θέμα εδώ. Θα μπορούσατε να το ελέγξετε και να πάρετε μια ιδέα για το πώς να προσεγγίσετε και να εξισορροπήσετε τον όγκο δεδομένων και τις δαπάνες.
-
Ρυθμιστικές απαιτήσεις συλλογής δεδομένων
Η ηθική και η κοινή λογική υπαγορεύουν το γεγονός ότι η προμήθεια δεδομένων πρέπει να προέρχεται από καθαρές πηγές. Αυτό είναι πιο κρίσιμο όταν αναπτύσσετε ένα μοντέλο AI με δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης, δεδομένα fintech και άλλα ευαίσθητα δεδομένα. Μόλις προμηθεύσετε τα σύνολα δεδομένων σας, εφαρμόστε ρυθμιστικά πρωτόκολλα και συμμορφώσεις όπως π.χ GDPR, τα πρότυπα HIPAA και άλλα σχετικά πρότυπα για να διασφαλίσετε ότι τα δεδομένα σας είναι καθαρά και χωρίς νομιμότητα.Εάν προμηθεύεστε τα δεδομένα σας από προμηθευτές, προσέξτε επίσης για παρόμοιες συμμορφώσεις. Σε καμία περίπτωση δεν πρέπει να τίθενται σε κίνδυνο οι ευαίσθητες πληροφορίες ενός πελάτη ή χρήστη. Τα δεδομένα θα πρέπει να αποπροσδιορίζονται πριν τροφοδοτηθούν σε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης.
-
Χειρισμός μεροληψίας δεδομένων
Η προκατάληψη δεδομένων μπορεί σιγά σιγά να σκοτώσει το μοντέλο AI σας. Θεωρήστε το ένα αργό δηλητήριο που εντοπίζεται μόνο με τον καιρό. Η προκατάληψη εισέρχεται από ακούσιες και μυστηριώδεις πηγές και μπορεί εύκολα να παρακάμψει το ραντάρ. Όταν σας Δεδομένα εκπαίδευσης AI είναι προκατειλημμένο, τα αποτελέσματά σας είναι λοξά και συχνά είναι μονόπλευρα.
Για να αποφύγετε τέτοιες περιπτώσεις, βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα που συλλέγετε είναι όσο το δυνατόν πιο διαφορετικά. Για παράδειγμα, εάν συλλέγετε σύνολα δεδομένων ομιλίας, συμπεριλάβετε σύνολα δεδομένων από πολλές εθνότητες, φύλα, ηλικιακές ομάδες, κουλτούρες, προφορές και πολλά άλλα για να φιλοξενήσετε τους διαφορετικούς τύπους ατόμων που θα καταλήξουν να χρησιμοποιούν τις υπηρεσίες σας. Όσο πλουσιότερα και πιο ποικίλα τα δεδομένα σας, τόσο λιγότερο προκατειλημμένα είναι πιθανό να είναι.
-
Επιλέγοντας τον σωστό προμηθευτή συλλογής δεδομένων
Αφού επιλέξετε να αναθέσετε σε εξωτερικούς συνεργάτες τη συλλογή των δεδομένων σας, πρέπει πρώτα να αποφασίσετε σε ποιον θα αναθέσετε σε τρίτους. Ο σωστός προμηθευτής συλλογής δεδομένων έχει ένα σταθερό χαρτοφυλάκιο, μια διαφανή διαδικασία συνεργασίας και προσφέρει κλιμακούμενες υπηρεσίες. Η τέλεια εφαρμογή είναι επίσης αυτή που προμηθεύει δεοντολογικά δεδομένα εκπαίδευσης AI και διασφαλίζει ότι τηρείται κάθε συμμόρφωση. Μια διαδικασία που είναι χρονοβόρα θα μπορούσε να καταλήξει να παρατείνει τη διαδικασία ανάπτυξης AI, εάν επιλέξετε να συνεργαστείτε με λάθος προμηθευτή.
Έτσι, κοιτάξτε τις προηγούμενες εργασίες τους, ελέγξτε αν έχουν εργαστεί στον κλάδο ή το τμήμα της αγοράς στο οποίο πρόκειται να επιχειρήσετε, αξιολογήστε τη δέσμευσή τους και λάβετε δείγματα επί πληρωμή για να μάθετε εάν ο πωλητής είναι ο ιδανικός συνεργάτης για τις φιλοδοξίες σας για την τεχνητή νοημοσύνη. Επαναλάβετε τη διαδικασία μέχρι να βρείτε το σωστό.
Η ηθική και η κοινή λογική υπαγορεύουν το γεγονός ότι η προμήθεια δεδομένων πρέπει να προέρχεται από καθαρές πηγές. Αυτό είναι πιο κρίσιμο όταν αναπτύσσετε ένα μοντέλο AI με δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης, δεδομένα fintech και άλλα ευαίσθητα δεδομένα. Μόλις προμηθεύσετε τα σύνολα δεδομένων σας, εφαρμόστε ρυθμιστικά πρωτόκολλα και συμμορφώσεις όπως π.χ Ολοκληρώνοντας
Η συλλογή δεδομένων AI συνοψίζεται σε αυτές τις ερωτήσεις και όταν ταξινομήσετε αυτούς τους δείκτες, θα μπορούσατε να είστε σίγουροι για το γεγονός ότι το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σας θα διαμορφωθεί όπως θα θέλατε. Απλά μην παίρνετε βιαστικές αποφάσεις. Χρειάζονται χρόνια για να αναπτυχθεί το ιδανικό μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, αλλά μόνο λίγα λεπτά για να ασκηθεί κριτική σε αυτό. Αποφύγετε αυτά χρησιμοποιώντας τις οδηγίες μας.
Καλή τύχη!
