Ένας οδηγός για αρχάριους για τη συλλογή δεδομένων AI
Επιλογή της εταιρείας συλλογής δεδομένων AI για το έργο σας AI / ML
Εισαγωγή
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει να κάνει με τη χρήση μηχανών για την εξύψωση της ζωής και του τρόπου ζωής των ανθρώπων, κάνοντας τις καθημερινές ζωές τους ενδιαφέρουσες και περιττές εργασίες απλές. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν υποτίθεται ότι είναι ποτέ μια κυρίαρχη δύναμη, αλλά μια συμπληρωματική δύναμη που λειτουργεί σε συνδυασμό με τους ανθρώπους για να λύσει το απίθανο και να ανοίξει το δρόμο για τη συλλογική εξέλιξη.
Προς το παρόν, βαδίζουμε στον σωστό δρόμο με σημαντικές ανακαλύψεις που συμβαίνουν σε όλους τους κλάδους με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης. Αν παίρνετε την υγειονομική περίθαλψη, για παράδειγμα, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που συνοδεύονται από μοντέλα μηχανικής μάθησης βοηθούν τους ειδικούς να κατανοήσουν καλύτερα τον καρκίνο και να βρουν θεραπείες για αυτόν. Νευρολογικές διαταραχές και ανησυχίες όπως το PTSD αντιμετωπίζονται με τη βοήθεια της ΑΙ. Τα εμβόλια αναπτύσσονται με γρήγορους ρυθμούς χάρη σε κλινικές δοκιμές και προσομοιώσεις με τεχνητή νοημοσύνη.
Όχι μόνο η υγειονομική περίθαλψη, κάθε κλάδος ή τμήμα που αγγίζει η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση. Τα αυτόνομα οχήματα, τα έξυπνα ψιλικατζίδικα, οι φορητές συσκευές όπως το FitBit, ακόμη και οι κάμερες των smartphone μας μπορούν να τραβήξουν καλύτερες εικόνες των προσώπων μας με τεχνητή νοημοσύνη.
Χάρη στις καινοτομίες που συμβαίνουν στον χώρο της τεχνητής νοημοσύνης, οι εταιρείες μπαίνουν στο φάσμα με διάφορες περιπτώσεις χρήσης και λύσεις. Εξαιτίας αυτού, η παγκόσμια αγορά τεχνητής νοημοσύνης αναμένεται να φτάσει σε αγοραία αξία περίπου 267 δισεκατομμυρίων δολαρίων μέχρι το τέλος του 2027. Επιπλέον, περίπου το 37% των επιχειρήσεων εκεί έξω εφαρμόζουν ήδη λύσεις τεχνητής νοημοσύνης στις διαδικασίες και τα προϊόντα τους.
Το πιο ενδιαφέρον είναι ότι σχεδόν το 77% των προϊόντων και των υπηρεσιών που χρησιμοποιούμε σήμερα τροφοδοτούνται από AI. Με την έννοια της τεχνολογίας να αυξάνεται σημαντικά σε κάθε κλάδο, πώς καταφέρνουν οι επιχειρήσεις να κάνουν αδύνατο με την τεχνητή νοημοσύνη;
Πώς συσκευές τόσο απλές όσο ένα ρολόι προβλέπουν με ακρίβεια τα καρδιακά επεισόδια στον άνθρωπο; Πώς είναι δυνατόν τα αυτοκίνητα και τα αυτοκίνητα που πάντα απαιτούσαν οδηγό να πηγαίνουν ξαφνικά λιγότερο οδηγό στους δρόμους;
Πώς τα chatbots μας κάνουν να πιστεύουμε ότι μιλάμε με έναν άλλο άνθρωπο στην άλλη πλευρά;
Αν παρατηρήσετε την απάντηση σε κάθε ερώτηση, συνοψίζεται σε ένα μόνο στοιχείο - ΔΕΔΟΜΕΝΑ. Τα δεδομένα βρίσκονται στο επίκεντρο όλων των λειτουργιών και διαδικασιών που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη. Είναι δεδομένα που βοηθούν τις μηχανές να κατανοούν έννοιες, να επεξεργάζονται τις εισροές και να παρέχουν ακριβή αποτελέσματα.
Όλες οι σημαντικές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης που υπάρχουν εκεί έξω είναι όλα προϊόντα μιας κρίσιμης διαδικασίας που ονομάζουμε συλλογή δεδομένων ή απόκτηση δεδομένων ή δεδομένα εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης.
Αυτός ο εκτενής οδηγός έχει να σας βοηθήσει να κατανοήσετε τι είναι και γιατί είναι σημαντικό.
Τι είναι η συλλογή δεδομένων AI;
Οι μηχανές δεν έχουν δικό τους μυαλό. Η απουσία αυτής της αφηρημένης έννοιας τους κάνει να στερούνται γνώμες, γεγονότα και ικανότητες όπως η συλλογιστική, η γνώση και άλλα. Είναι απλώς ακίνητα κουτιά ή συσκευές που καταλαμβάνουν χώρο. Για να τα μετατρέψετε σε ισχυρά μέσα, χρειάζεστε αλγόριθμους και κυρίως δεδομένα.
Οι αλγόριθμοι που αναπτύσσονται χρειάζονται κάτι για να δουλέψουν και να επεξεργαστούν και αυτό είναι δεδομένα που είναι σχετικά, με βάση τα συμφραζόμενα και πρόσφατα. Η διαδικασία συλλογής τέτοιων δεδομένων για μηχανές για να εξυπηρετήσουν τους επιδιωκόμενους σκοπούς τους ονομάζεται συλλογή δεδομένων AI.
Κάθε προϊόν ή λύση με δυνατότητα AI που χρησιμοποιούμε σήμερα και τα αποτελέσματα που προσφέρουν προέρχονται από χρόνια εκπαίδευσης, ανάπτυξης και βελτιστοποίησης. Από συσκευές που προσφέρουν διαδρομές πλοήγησης έως εκείνα τα πολύπλοκα συστήματα που προβλέπουν την αστοχία του εξοπλισμού μέρες νωρίτερα, κάθε οντότητα έχει περάσει χρόνια εκπαίδευσης σε τεχνητή νοημοσύνη για να είναι σε θέση να παρέχει με ακρίβεια αποτελέσματα.
Συλλογή δεδομένων AI είναι το προκαταρκτικό βήμα στη διαδικασία ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης που από την αρχή καθορίζει πόσο αποτελεσματικό και αποδοτικό θα ήταν ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης. Είναι η διαδικασία προμήθειας σχετικών συνόλων δεδομένων από μυριάδες πηγές που θα βοηθήσει τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης να επεξεργαστούν καλύτερα τις λεπτομέρειες και να παράγουν ουσιαστικά αποτελέσματα.
Τύποι δεδομένων εκπαίδευσης AI στη Μηχανική Μάθηση
Τώρα, η συλλογή δεδομένων AI είναι ένας γενικός όρος. Τα δεδομένα σε αυτόν τον χώρο θα μπορούσαν να σημαίνουν οτιδήποτε. Θα μπορούσε να είναι κείμενο, βίντεο, εικόνες, ήχος ή συνδυασμός όλων αυτών. Εν ολίγοις, οτιδήποτε είναι χρήσιμο για μια μηχανή να εκτελέσει το καθήκον της εκμάθησης και βελτιστοποίησης των αποτελεσμάτων είναι δεδομένα. Για να σας δώσουμε περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τους διαφορετικούς τύπους δεδομένων, ακολουθεί μια γρήγορη λίστα:
Τα σύνολα δεδομένων μπορεί να προέρχονται από δομημένη ή μη δομημένη πηγή. Για τα μη μυημένα, δομημένα σύνολα δεδομένων είναι αυτά που έχουν σαφή σημασία και μορφή. Είναι εύκολα κατανοητά από μηχανές. Μη δομημένες, από την άλλη πλευρά, είναι λεπτομέρειες σε σύνολα δεδομένων που βρίσκονται παντού. Δεν ακολουθούν μια συγκεκριμένη δομή ή μορφή και απαιτούν ανθρώπινη παρέμβαση για την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών από τέτοια σύνολα δεδομένων.
Δεδομένα κειμένου
Μία από τις πιο άφθονες και εξέχουσες μορφές δεδομένων. Τα δεδομένα κειμένου θα μπορούσαν να δομηθούν με τη μορφή πληροφοριών από βάσεις δεδομένων, μονάδες πλοήγησης GPS, υπολογιστικά φύλλα, ιατρικές συσκευές, φόρμες και άλλα. Το μη δομημένο κείμενο θα μπορούσε να είναι έρευνες, χειρόγραφα έγγραφα, εικόνες κειμένου, απαντήσεις μέσω email, σχόλια μέσων κοινωνικής δικτύωσης και άλλα.
Ηχητικά δεδομένα
Τα σύνολα δεδομένων ήχου βοηθούν τις εταιρείες να αναπτύξουν καλύτερα chatbot και συστήματα, να σχεδιάσουν καλύτερους εικονικούς βοηθούς και πολλά άλλα. Βοηθούν επίσης τα μηχανήματα να κατανοήσουν τους τόνους και τις προφορές με τους διαφορετικούς τρόπους με τους οποίους θα μπορούσε να γίνει μια μεμονωμένη ερώτηση ή ερώτημα.
Δεδομένα εικόνας
Οι εικόνες είναι ένας άλλος σημαντικός τύπος δεδομένων που χρησιμοποιούνται για διαφορετικούς σκοπούς. Από αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα και εφαρμογές όπως το Google Lens μέχρι την αναγνώριση προσώπου, οι εικόνες βοηθούν τα συστήματα να βρουν απρόσκοπτες λύσεις.
Δεδομένα βίντεο
Τα βίντεο είναι πιο λεπτομερή σύνολα δεδομένων που επιτρέπουν στις μηχανές να κατανοήσουν κάτι σε βάθος. Τα σύνολα δεδομένων βίντεο προέρχονται από την όραση υπολογιστή, την ψηφιακή απεικόνιση και άλλα.
Πώς να συλλέξετε δεδομένα για μηχανική μάθηση;
Εδώ είναι που τα πράγματα αρχίζουν να γίνονται λίγο δύσκολα. Από την αρχή, φαίνεται ότι έχετε στο μυαλό σας μια λύση σε ένα πραγματικό πρόβλημα, ξέρετε ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα ήταν ο ιδανικός τρόπος για να το πετύχετε και έχετε αναπτύξει τα μοντέλα σας. Αλλά τώρα, βρίσκεστε στην κρίσιμη φάση όπου πρέπει να ξεκινήσετε τις διαδικασίες εκπαίδευσης AI. Χρειάζεστε άφθονα δεδομένα εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης μαζί σας για να κάνετε τα μοντέλα σας να μάθουν έννοιες και να προσφέρουν αποτελέσματα. Χρειάζεστε επίσης δεδομένα επικύρωσης για να δοκιμάσετε τα αποτελέσματά σας και να βελτιστοποιήσετε τους αλγόριθμούς σας.
Λοιπόν, πώς προμηθεύεστε τα δεδομένα σας; Τι δεδομένα χρειάζεστε και πόσα από αυτά; Ποιες είναι οι πολλαπλές πηγές για τη λήψη σχετικών δεδομένων;
Οι εταιρείες αξιολογούν τη θέση και τον σκοπό των μοντέλων ML τους και σχεδιάζουν πιθανούς τρόπους για την προέλευση σχετικών συνόλων δεδομένων. Ο καθορισμός του απαιτούμενου τύπου δεδομένων επιλύει ένα μεγάλο μέρος της ανησυχίας σας σχετικά με την προμήθεια δεδομένων. Για να σας δώσουμε μια καλύτερη ιδέα, υπάρχουν διαφορετικά κανάλια, λεωφόροι, πηγές ή μέσα για τη συλλογή δεδομένων:
Δωρεάν πηγές
Όπως υποδηλώνει το όνομα, αυτοί είναι πόροι που προσφέρουν δωρεάν σύνολα δεδομένων για σκοπούς εκπαίδευσης AI. Οι δωρεάν πηγές θα μπορούσαν να είναι οτιδήποτε, από δημόσια φόρουμ, μηχανές αναζήτησης, βάσεις δεδομένων και καταλόγους έως κυβερνητικές πύλες που διατηρούν αρχεία πληροφοριών με την πάροδο των ετών.
Εάν δεν θέλετε να καταβάλετε μεγάλη προσπάθεια για την προμήθεια δωρεάν συνόλων δεδομένων, υπάρχουν ειδικοί ιστότοποι και πύλες όπως αυτή του Kaggle, πόρος AWS, βάση δεδομένων UCI και άλλα που θα σας επιτρέψουν να εξερευνήσετε διάφορα
κατηγορίες και κατεβάστε τα απαιτούμενα σύνολα δεδομένων δωρεάν.
Εσωτερικοί Πόροι
Αν και οι δωρεάν πόροι φαίνεται να είναι βολικές επιλογές, υπάρχουν αρκετοί περιορισμοί που σχετίζονται με αυτούς. Πρώτον, δεν μπορείτε πάντα να είστε σίγουροι ότι θα βρείτε σύνολα δεδομένων που ταιριάζουν ακριβώς με τις απαιτήσεις σας. Ακόμα κι αν ταιριάζουν, τα σύνολα δεδομένων μπορεί να είναι άσχετα από την άποψη των χρονοδιαγραμμάτων.
Εάν το τμήμα της αγοράς σας είναι σχετικά νέο ή ανεξερεύνητο, δεν θα υπήρχαν πολλές κατηγορίες ή σχετικές
σύνολα δεδομένων για να τα κατεβάσετε επίσης. Για να αποφύγετε τις προκαταρκτικές ελλείψεις με δωρεάν πόρους, εκεί
υπάρχει ένας άλλος πόρος δεδομένων που λειτουργεί ως κανάλι για να δημιουργήσετε πιο σχετικά και με βάση τα συμφραζόμενα σύνολα δεδομένων.
Είναι οι εσωτερικές σας πηγές, όπως βάσεις δεδομένων CRM, φόρμες, δυνητικοί πελάτες μάρκετινγκ ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, σημεία επαφής που καθορίζονται από προϊόντα ή υπηρεσίες, δεδομένα χρήστη, δεδομένα από φορητές συσκευές, δεδομένα ιστότοπου, χάρτες θερμότητας, πληροφορίες μέσων κοινωνικής δικτύωσης και άλλα. Αυτοί οι εσωτερικοί πόροι ορίζονται, δημιουργούνται και συντηρούνται από εσάς. Έτσι, θα μπορούσατε να είστε σίγουροι για την αξιοπιστία, τη συνάφεια και την επικαιρότητά του.
Πόροι επί πληρωμή
Ανεξάρτητα από το πόσο χρήσιμοι ακούγονται, οι εσωτερικοί πόροι έχουν επίσης το μερίδιό τους σε επιπλοκές και περιορισμούς. Για παράδειγμα, το μεγαλύτερο μέρος της εστίασης της δεξαμενής ταλέντων σας θα πάει στη βελτιστοποίηση των σημείων επαφής δεδομένων. Επιπλέον, ο συντονισμός μεταξύ των ομάδων και των πόρων σας πρέπει επίσης να είναι άψογος.
Για να αποφύγετε περισσότερους τέτοιους λόξυγγας όπως αυτούς, έχετε πληρωμές πηγές. Είναι υπηρεσίες που σας προσφέρουν τα πιο χρήσιμα και συμφραζόμενα σύνολα δεδομένων για τα έργα σας και διασφαλίζουν ότι τα λαμβάνετε με συνέπεια όποτε το χρειάζεστε.
Η πρώτη εντύπωση που έχουμε οι περισσότεροι από εμάς σε πηγές πληρωμένης ή προμηθευτές δεδομένων είναι ότι είναι ακριβές. Ωστόσο,
όταν κάνεις τα μαθηματικά, είναι μόνο φθηνά μακροπρόθεσμα. Χάρη στα εκτεταμένα δίκτυά τους και τις μεθοδολογίες προμήθειας δεδομένων, θα μπορείτε να λαμβάνετε πολύπλοκα σύνολα δεδομένων για τα έργα τεχνητής νοημοσύνης σας, ανεξάρτητα από το πόσο απίθανα είναι.
Για να σας δώσουμε μια λεπτομερή περιγραφή των διαφορών μεταξύ των τριών πηγών, ακολουθεί ένας αναλυτικός πίνακας:
| Ελεύθερος Πόρων | Εσωτερικοί Πόροι | Πόροι επί πληρωμή |
|---|---|---|
| Τα σύνολα δεδομένων είναι διαθέσιμα δωρεάν. | Οι εσωτερικοί πόροι θα μπορούσαν επίσης να είναι δωρεάν ανάλογα με τα λειτουργικά σας έξοδα. | Πληρώνετε έναν προμηθευτή δεδομένων για να προμηθεύσει σχετικά σύνολα δεδομένων για εσάς. |
| Πολλαπλοί δωρεάν πόροι διαθέσιμοι στο διαδίκτυο για λήψη των προτιμώμενων συνόλων δεδομένων. | Λαμβάνετε εξατομικευμένα δεδομένα σύμφωνα με τις ανάγκες σας για εκπαίδευση AI. | Λαμβάνετε εξατομικευμένα δεδομένα με συνέπεια για όσο χρονικό διάστημα θέλετε. |
| Πρέπει να εργαστείτε χειροκίνητα για τη μεταγλώττιση, την επιμέλεια, τη μορφοποίηση και τον σχολιασμό συνόλων δεδομένων. | Μπορείτε ακόμη να τροποποιήσετε τα σημεία επαφής των δεδομένων σας για να δημιουργήσετε σύνολα δεδομένων με τις απαιτούμενες πληροφορίες. | Τα σύνολα δεδομένων από προμηθευτές είναι έτοιμα για μηχανική εκμάθηση. Δηλαδή, σχολιάζονται και συνοδεύονται από διασφάλιση ποιότητας. |
| Να είστε προσεκτικοί σχετικά με τους περιορισμούς αδειοδότησης και συμμόρφωσης στα σύνολα δεδομένων που κατεβάζετε. | Οι εσωτερικοί πόροι καθίστανται επικίνδυνοι εάν έχετε περιορισμένο χρόνο για την αγορά του προϊόντος σας. | Μπορείτε να ορίσετε τις προθεσμίες σας και να παραδώσετε τα σύνολα δεδομένων ανάλογα. |
Πώς επηρεάζουν τα κακά δεδομένα τις φιλοδοξίες σας για την τεχνητή νοημοσύνη;
Παραθέσαμε τους τρεις πιο συνηθισμένους πόρους δεδομένων για τον λόγο ότι θα έχετε μια ιδέα για το πώς να προσεγγίσετε τη συλλογή και την προμήθεια δεδομένων. Ωστόσο, σε αυτό το σημείο, είναι απαραίτητο να κατανοήσετε επίσης ότι η απόφασή σας θα μπορούσε πάντα να αποφασίσει την τύχη της λύσης AI σας.
Παρόμοια με τον τρόπο με τον οποίο τα υψηλής ποιότητας δεδομένα εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν το μοντέλο σας να παράγει ακριβή και έγκαιρα αποτελέσματα, τα κακά δεδομένα εκπαίδευσης μπορούν επίσης να σπάσουν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας, να παραμορφώσουν τα αποτελέσματα, να εισαγάγουν μεροληψία και να προσφέρουν άλλες ανεπιθύμητες συνέπειες.
Γιατί όμως συμβαίνει αυτό; Δεν υποτίθεται ότι υπάρχουν δεδομένα που εκπαιδεύουν και βελτιστοποιούν το μοντέλο AI σας; Ειλικρινά, όχι. Ας το καταλάβουμε περαιτέρω.
Bad Data – Τι είναι;
Κακά δεδομένα είναι οποιαδήποτε δεδομένα είναι άσχετα, λανθασμένα, ελλιπή ή προκατειλημμένα. Χάρη στις κακώς καθορισμένες στρατηγικές συλλογής δεδομένων, οι περισσότεροι επιστήμονες δεδομένων και εμπειρογνώμονες σχολιασμού αναγκάζονται να εργαστούν σε κακά δεδομένα.
Η διαφορά μεταξύ μη δομημένων και κακών δεδομένων είναι ότι οι πληροφορίες σε μη δομημένα δεδομένα είναι παντού. Αλλά στην ουσία, θα μπορούσαν να είναι χρήσιμα ανεξάρτητα. Αφιερώνοντας επιπλέον χρόνο, οι επιστήμονες δεδομένων θα εξακολουθούν να είναι σε θέση να εξάγουν σχετικές πληροφορίες από μη δομημένα σύνολα δεδομένων. Ωστόσο, αυτό δεν συμβαίνει με τα κακά δεδομένα. Αυτά τα σύνολα δεδομένων δεν περιέχουν/περιορισμένες πληροφορίες ή πληροφορίες που είναι πολύτιμες ή σχετικές με το έργο AI ή τους εκπαιδευτικούς του σκοπούς.
Έτσι, όταν προμηθεύεστε τα σύνολα δεδομένων σας από δωρεάν πόρους ή έχετε χαλαρά εδραιωμένα εσωτερικά σημεία επαφής δεδομένων, είναι πολύ πιθανό να κάνετε λήψη ή να δημιουργήσετε κακά δεδομένα. Όταν οι επιστήμονές σας εργάζονται σε κακά δεδομένα, όχι μόνο σπαταλάτε ανθρώπινες ώρες, αλλά πιέζετε και την κυκλοφορία του προϊόντος σας.
Εάν εξακολουθείτε να μην γνωρίζετε τι μπορούν να κάνουν τα κακά δεδομένα στις φιλοδοξίες σας, ακολουθεί μια γρήγορη λίστα:
- Ξοδεύετε αμέτρητες ώρες αναζητώντας κακά δεδομένα και σπαταλάτε ώρες, κόπο και χρήματα σε πόρους.
- Τα κακά δεδομένα θα μπορούσαν να σας φέρουν νομικά προβλήματα, εάν δεν τα παρατηρήσετε και μπορούν να μειώσουν την αποτελεσματικότητα του AI σας
μοντέλα. - Όταν μεταφέρετε ζωντανά το προϊόν σας εκπαιδευμένο σε κακά δεδομένα, επηρεάζει την εμπειρία χρήστη
- Τα κακά δεδομένα θα μπορούσαν να κάνουν τα αποτελέσματα και τα συμπεράσματα μεροληπτικά, κάτι που θα μπορούσε να προκαλέσει περαιτέρω αντιδράσεις.
Έτσι, αν αναρωτιέστε αν υπάρχει λύση σε αυτό, υπάρχει στην πραγματικότητα.
Οι πάροχοι δεδομένων εκπαίδευσης AI για διάσωση
Μία από τις βασικές λύσεις είναι να αναζητήσετε έναν προμηθευτή δεδομένων (πηγές επί πληρωμή). Οι πάροχοι δεδομένων εκπαίδευσης AI διασφαλίζουν ότι αυτό που λαμβάνετε είναι ακριβές και σχετικό και ότι σας παραδίδονται σύνολα δεδομένων σε δομημένη μορφή. Δεν χρειάζεται να εμπλακείτε στις ταλαιπωρίες της μετακίνησης από πύλη σε πύλη για αναζήτηση συνόλων δεδομένων.
Το μόνο που έχετε να κάνετε είναι να λάβετε τα δεδομένα και να εκπαιδεύσετε τα μοντέλα AI σας για την τελειότητα. Με αυτά τα λόγια, είμαστε βέβαιοι ότι η επόμενη ερώτησή σας αφορά τα έξοδα που συνεπάγεται η συνεργασία με προμηθευτές δεδομένων. Καταλαβαίνουμε ότι μερικοί από εσάς εργάζεστε ήδη με έναν διανοητικό προϋπολογισμό και εκεί ακριβώς οδηγούμαστε πολύ στη συνέχεια.
Παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη κατά την κατάρτιση ενός αποτελεσματικού προϋπολογισμού για το Έργο συλλογής δεδομένων σας
Η εκπαίδευση σε τεχνητή νοημοσύνη είναι μια συστηματική προσέγγιση και γι' αυτό ο προϋπολογισμός γίνεται αναπόσπαστο μέρος της. Παράγοντες όπως το RoI, η ακρίβεια των αποτελεσμάτων, οι μεθοδολογίες εκπαίδευσης και πολλά άλλα θα πρέπει να ληφθούν υπόψη πριν επενδύσετε ένα τεράστιο χρηματικό ποσό στην ανάπτυξη AI. Πολλοί διαχειριστές έργων ή ιδιοκτήτες επιχειρήσεων σκαλώνουν σε αυτό το στάδιο. Λαμβάνουν βιαστικές αποφάσεις που επιφέρουν μη αναστρέψιμες αλλαγές στη διαδικασία ανάπτυξης των προϊόντων τους, αναγκάζοντάς τους τελικά να ξοδέψουν περισσότερα.
Ωστόσο, αυτή η ενότητα θα σας δώσει τις σωστές πληροφορίες. Όταν κάθεστε να δουλέψετε για τον προϋπολογισμό για την εκπαίδευση AI, τρία πράγματα ή παράγοντες είναι αναπόφευκτοι.
Ας δούμε το καθένα λεπτομερώς.
Ο όγκος των δεδομένων που χρειάζεστε
Λέγαμε από παλιά ότι η αποτελεσματικότητα και η ακρίβεια του μοντέλου σας AI εξαρτάται από το πόσο εκπαιδευμένο είναι. Αυτό σημαίνει ότι όσο μεγαλύτερος είναι ο όγκος των συνόλων δεδομένων, τόσο μεγαλύτερη είναι η μάθηση. Αλλά αυτό είναι πολύ ασαφές. Για να βάλουμε έναν αριθμό σε αυτήν την έννοια, η Dimensional Research δημοσίευσε μια έκθεση που αποκάλυψε ότι οι επιχειρήσεις χρειάζονται τουλάχιστον 100,000 δείγματα συνόλων δεδομένων για να εκπαιδεύσουν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης τους.
Με τον όρο 100,000 σύνολα δεδομένων, εννοούμε 100,000 ποιοτικά και σχετικά σύνολα δεδομένων. Αυτά τα σύνολα δεδομένων θα πρέπει να έχουν όλα τα βασικά χαρακτηριστικά, τους σχολιασμούς και τις πληροφορίες που απαιτούνται για τους αλγόριθμους και τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης για την επεξεργασία πληροφοριών και την εκτέλεση των προβλεπόμενων εργασιών.
Δεδομένου ότι αυτός είναι ένας γενικός εμπειρικός κανόνας, ας καταλάβουμε περαιτέρω ότι ο όγκος των δεδομένων που χρειάζεστε εξαρτάται επίσης από έναν άλλο περίπλοκο παράγοντα που είναι η περίπτωση χρήσης της επιχείρησής σας. Αυτό που σκοπεύετε να κάνετε με το προϊόν ή τη λύση σας καθορίζει επίσης πόσα δεδομένα χρειάζεστε. Για παράδειγμα, μια επιχείρηση που δημιουργεί μια μηχανή συστάσεων θα έχει διαφορετικές απαιτήσεις όγκου δεδομένων από μια εταιρεία που δημιουργεί ένα chatbot.
Στρατηγική τιμολόγησης δεδομένων
Όταν ολοκληρώσετε την οριστικοποίηση του πόσα δεδομένα χρειάζεστε πραγματικά, θα πρέπει να εργαστείτε στη συνέχεια σε μια στρατηγική τιμολόγησης δεδομένων. Αυτό, με απλά λόγια, σημαίνει πώς θα πληρώνατε για τα σύνολα δεδομένων που προμηθεύεστε ή δημιουργείτε.
Σε γενικές γραμμές, αυτές είναι οι συμβατικές στρατηγικές τιμολόγησης που ακολουθούνται στην αγορά:
| Τύπος δεδομένων | Στρατηγική τιμολόγησης |
|---|---|
 Εικόνα | Τιμή ανά αρχείο εικόνας |
 Βίντεο | Τιμή ανά δευτερόλεπτο, λεπτό, ώρα ή μεμονωμένο καρέ |
 Ήχος / Ομιλία | Τιμή ανά δευτερόλεπτο, λεπτό ή ώρα |
 Κείμενο | Τιμή ανά λέξη ή πρόταση |
Αλλά περίμενε. Αυτό είναι και πάλι εμπειρικός κανόνας. Το πραγματικό κόστος της προμήθειας συνόλων δεδομένων εξαρτάται επίσης από παράγοντες όπως:
- Το μοναδικό τμήμα της αγοράς, τα δημογραφικά στοιχεία ή η γεωγραφία από όπου πρέπει να προέρχονται τα σύνολα δεδομένων
- Η πολυπλοκότητα της περίπτωσης χρήσης σας
- Πόσα δεδομένα χρειάζεστε;
- Ο χρόνος σας για την αγορά
- Τυχόν προσαρμοσμένες απαιτήσεις και πολλά άλλα
Εάν παρατηρήσετε, θα ξέρετε ότι το κόστος για την απόκτηση μαζικών ποσοτήτων εικόνων για το έργο τεχνητής νοημοσύνης σας θα μπορούσε να είναι μικρότερο, αλλά εάν έχετε πάρα πολλές προδιαγραφές, οι τιμές θα μπορούσαν να αυξηθούν.
Οι στρατηγικές σας για την προμήθεια
Αυτό είναι δύσκολο. Όπως είδατε, υπάρχουν διαφορετικοί τρόποι δημιουργίας ή προέλευσης δεδομένων για τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας. Η κοινή λογική θα υπαγόρευε ότι οι δωρεάν πόροι είναι οι καλύτεροι, καθώς μπορείτε να κατεβάσετε τους απαιτούμενους όγκους συνόλων δεδομένων δωρεάν χωρίς καμία επιπλοκή.
Αυτήν τη στιγμή, φαίνεται επίσης ότι οι πληρωμένες πηγές είναι πολύ ακριβές. Αλλά εδώ είναι όπου προστίθεται ένα στρώμα περιπλοκών. Όταν προμηθεύεστε σύνολα δεδομένων από δωρεάν πόρους, ξοδεύετε επιπλέον χρόνο και προσπάθεια για να καθαρίσετε τα σύνολα δεδομένων σας, να τα συγκεντρώνετε σε συγκεκριμένη μορφή για την επιχείρησή σας και, στη συνέχεια, να τα σχολιάζετε μεμονωμένα. Επιβαρύνεστε με λειτουργικά έξοδα στη διαδικασία.
Με πηγές επί πληρωμή, η πληρωμή είναι εφάπαξ και λαμβάνετε επίσης σύνολα δεδομένων έτοιμα για μηχανή τη στιγμή που θέλετε. Η σχέση κόστους-αποτελεσματικότητας είναι πολύ υποκειμενική εδώ. Εάν πιστεύετε ότι έχετε την πολυτέλεια να αφιερώσετε χρόνο για να σχολιάσετε δωρεάν σύνολα δεδομένων, θα μπορούσατε να προϋπολογιστείτε ανάλογα. Και αν πιστεύετε ότι ο ανταγωνισμός σας είναι έντονος και με περιορισμένο χρόνο στην αγορά, μπορείτε να δημιουργήσετε ένα εφέ κυματισμού στην αγορά, θα πρέπει να προτιμάτε πηγές επί πληρωμή.
Ο προϋπολογισμός έχει να κάνει με την ανάλυση των ιδιαιτεροτήτων και τον σαφή καθορισμό κάθε τμήματος. Αυτοί οι τρεις παράγοντες θα σας χρησιμεύσουν ως οδικός χάρτης για τη διαδικασία κατάρτισης προϋπολογισμού της τεχνητής νοημοσύνης στο μέλλον.
Εξοικονομείτε έξοδα με την εσωτερική απόκτηση δεδομένων;
Κατά τον προϋπολογισμό, εξερευνήσαμε πώς οι δωρεάν πόροι σας αναγκάζουν να ξοδεύετε περισσότερα μακροπρόθεσμα. Σε εκείνο το σημείο, θα είχατε αυτόματα αναρωτηθεί για τη σχέση κόστους-αποτελεσματικότητας της εσωτερικής διαδικασίας απόκτησης δεδομένων.
Γνωρίζουμε ότι εξακολουθείτε να διστάζετε σχετικά με τις πηγές επί πληρωμή και γι' αυτό αυτή η ενότητα θα εξαλείψει τον σκεπτικισμό σας σχετικά με αυτό και θα ρίξει φως στο κρυφό κόστος που συνεπάγεται η δημιουργία εσωτερικών δεδομένων.
Είναι ακριβή η εσωτερική απόκτηση δεδομένων;
Ναι είναι!
Τώρα, εδώ είναι μια αναλυτική απάντηση. Έξοδα είναι οτιδήποτε ξοδεύετε. Ενώ συζητούσαμε για δωρεάν πόρους, αποκαλύψαμε ότι ξοδεύετε χρήματα, χρόνο και προσπάθεια στη διαδικασία. Αυτό ισχύει και για την εσωτερική απόκτηση δεδομένων.
Λόγω του γεγονότος ότι έχετε προσαρμοσμένα καθορισμένα σημεία επαφής ή διοχετεύσεις δεδομένων, δεν σημαίνει ότι θα είχατε σύνολα δεδομένων έτοιμα για μηχανή στο τέλος. Τα δεδομένα που δημιουργείτε θα εξακολουθούν να είναι κυρίως ακατέργαστα και αδόμητα. Μπορεί να έχετε όλα τα δεδομένα που χρειάζεστε σε ένα μέρος, αλλά αυτά που περιέχουν τα δεδομένα θα είναι παντού.
Τελικά, θα καταλήξετε να ξοδεύετε για να πληρώνετε τους υπαλλήλους σας, τους επιστήμονες δεδομένων, τους σχολιαστές, τους επαγγελματίες διασφάλισης ποιότητας και πολλά άλλα. Θα ξοδεύετε επίσης συνδρομές για εργαλεία σχολιασμού και
συντήρηση CMS, CRM και άλλα έξοδα υποδομής.
Επιπλέον, τα σύνολα δεδομένων είναι βέβαιο ότι έχουν προβλήματα μεροληψίας και ακρίβειας, τα οποία πρέπει να τα ταξινομήσετε με μη αυτόματο τρόπο. Και αν αντιμετωπίζετε πρόβλημα φθοράς στην ομάδα δεδομένων εκπαίδευσης AI, θα πρέπει να δαπανήσετε για την πρόσληψη νέων μελών, τον προσανατολισμό τους στις διαδικασίες σας, την εκπαίδευσή τους να χρησιμοποιούν τα εργαλεία σας και πολλά άλλα.
Θα καταλήξετε να ξοδέψετε περισσότερα από αυτά που θα κάνατε τελικά μακροπρόθεσμα. Υπάρχουν και έξοδα σχολιασμού. Σε οποιαδήποτε δεδομένη χρονική στιγμή, το συνολικό κόστος που προκύπτει για την εργασία με εσωτερικά δεδομένα είναι:
Κόστος που προκύπτει = Αριθμός σχολιαστών * Κόστος ανά σχολιαστή + κόστος πλατφόρμας
Εάν το ημερολόγιο εκπαίδευσης AI σας είναι προγραμματισμένο για μήνες, φανταστείτε τα έξοδα που θα κάνατε συνεχώς. Λοιπόν, είναι αυτή η ιδανική λύση για τα προβλήματα απόκτησης δεδομένων ή υπάρχει κάποια εναλλακτική;
Οφέλη από έναν πάροχο υπηρεσιών συλλογής δεδομένων AI από άκρο σε άκρο
Υπάρχει μια αξιόπιστη λύση σε αυτό το πρόβλημα και υπάρχουν καλύτεροι και λιγότερο δαπανηροί τρόποι για να αποκτήσετε δεδομένα εκπαίδευσης για τα μοντέλα AI σας. Τους ονομάζουμε παρόχους υπηρεσιών δεδομένων εκπαίδευσης ή προμηθευτές δεδομένων.
Είναι επιχειρήσεις όπως η Shaip που ειδικεύονται στην παροχή συνόλων δεδομένων υψηλής ποιότητας με βάση τις μοναδικές ανάγκες και απαιτήσεις σας. Καταργούν όλες τις ταλαιπωρίες που αντιμετωπίζετε στη συλλογή δεδομένων, όπως η προμήθεια σχετικών συνόλων δεδομένων, ο καθαρισμός, η μεταγλώττιση και ο σχολιασμός τους και πολλά άλλα, και σας επιτρέπουν να εστιάσετε μόνο στη βελτιστοποίηση των μοντέλων και των αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης σας. Με τη συνεργασία με προμηθευτές δεδομένων, εστιάζετε σε πράγματα που έχουν σημασία και σε αυτά που έχετε τον έλεγχο.
Επιπλέον, θα εξαλείψετε επίσης όλες τις ταλαιπωρίες που σχετίζονται με την προμήθεια συνόλων δεδομένων από δωρεάν και εσωτερικούς πόρους. Για να κατανοήσετε καλύτερα το πλεονέκτημα των παρόχων δεδομένων από άκρο σε άκρο, ακολουθεί μια γρήγορη λίστα:
- Οι πάροχοι υπηρεσιών δεδομένων εκπαίδευσης κατανοούν πλήρως το τμήμα της αγοράς σας, τις περιπτώσεις χρήσης, τα δημογραφικά στοιχεία και άλλες ιδιαιτερότητες για να σας φέρουν τα πιο σχετικά δεδομένα για το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σας.
- Έχουν τη δυνατότητα να προμηθεύουν διάφορα σύνολα δεδομένων που κρίνονται κατάλληλα για το έργο σας, όπως εικόνες, βίντεο, κείμενο, αρχεία ήχου ή όλα αυτά.
- Οι προμηθευτές δεδομένων καθαρίζουν τα δεδομένα, τα δομούν και τα προσθέτουν ετικέτες με χαρακτηριστικά και πληροφορίες που απαιτούν οι μηχανές και οι αλγόριθμοι για να μάθουν και να επεξεργαστούν. Αυτή είναι μια χειρωνακτική προσπάθεια που απαιτεί σχολαστική προσοχή στη λεπτομέρεια και χρόνο.
- Έχετε ειδικούς στο θέμα που φροντίζουν να σχολιάζουν κρίσιμες πληροφορίες. Για παράδειγμα, εάν η περίπτωση χρήσης του προϊόντος σας βρίσκεται στον χώρο της υγειονομικής περίθαλψης, δεν μπορείτε να σχολιαστείτε από έναν μη επαγγελματία υγείας και να περιμένετε ακριβή αποτελέσματα. Με τους προμηθευτές δεδομένων, αυτό δεν συμβαίνει. Συνεργάζονται με ΜΜΕ και διασφαλίζουν ότι τα δεδομένα ψηφιακής απεικόνισης σας σχολιάζονται σωστά από τους βετεράνους του κλάδου.
- Φροντίζουν επίσης για την αποταυτοποίηση δεδομένων και συμμορφώνονται με το HIPAA ή άλλες συμμορφώσεις και πρωτόκολλα που σχετίζονται με τον κλάδο, ώστε να μείνετε μακριά από οποιαδήποτε και κάθε μορφή νομικών επιπλοκών.
- Οι προμηθευτές δεδομένων εργάζονται ακούραστα για την εξάλειψη της μεροληψίας από τα σύνολα δεδομένων τους, διασφαλίζοντας ότι έχετε αντικειμενικά αποτελέσματα και συμπεράσματα.
- Θα λάβετε επίσης τα πιο πρόσφατα σύνολα δεδομένων στη θέση σας, έτσι ώστε τα μοντέλα AI σας να βελτιστοποιούνται για βέλτιστη απόδοση.
- Είναι επίσης εύκολο να δουλέψεις μαζί τους. Για παράδειγμα, μπορούν να τους κοινοποιηθούν ξαφνικές αλλαγές στις απαιτήσεις δεδομένων και θα προμηθεύονται απρόσκοπτα κατάλληλα δεδομένα με βάση τις ενημερωμένες ανάγκες.
Με αυτούς τους παράγοντες, πιστεύουμε ακράδαντα ότι τώρα καταλαβαίνετε πόσο οικονομική και απλή είναι η συνεργασία με παρόχους δεδομένων εκπαίδευσης. Με αυτήν την κατανόηση, ας μάθουμε πώς θα μπορούσατε να επιλέξετε τον ιδανικότερο προμηθευτή δεδομένων για το έργο AI σας.
Προμήθεια σχετικών συνόλων δεδομένων
Κατανοήστε την αγορά σας, χρησιμοποιήστε περιπτώσεις, δημογραφικά στοιχεία για την πηγή πρόσφατων συνόλων δεδομένων είτε πρόκειται για εικόνες, βίντεο, κείμενο ή ήχο.
Καθαρίστε τα σχετικά δεδομένα
Δομήστε και προσθέστε ετικέτες στα δεδομένα με χαρακτηριστικά και πληροφορίες που κατανοούν οι μηχανές και οι αλγόριθμοι.
Προκατάληψη δεδομένων
Εξαλείψτε τις προκαταλήψεις από τα σύνολα δεδομένων, διασφαλίζοντας ότι έχετε αντικειμενικά αποτελέσματα και συμπεράσματα.
Σχολιασμός δεδομένων
Οι ειδικοί σε θέματα από συγκεκριμένους τομείς φροντίζουν να σχολιάζουν κρίσιμα κομμάτια πληροφοριών.
Απο-ταυτοποίηση δεδομένων
Συμμορφωθείτε με το HIPAA, το GDPR ή άλλες συμμορφώσεις και πρωτόκολλα που αφορούν τον κλάδο για την εξάλειψη των νομικών περιπλοκών.
Πώς να επιλέξετε τη σωστή εταιρεία συλλογής δεδομένων AI
Η επιλογή μιας εταιρείας συλλογής δεδομένων AI δεν είναι τόσο περίπλοκη ή χρονοβόρα όσο η συλλογή δεδομένων από δωρεάν πόρους. Υπάρχουν μόνο μερικοί απλοί παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη και στη συνέχεια να δώσετε τα χέρια για μια συνεργασία.
Όταν ξεκινάτε να αναζητάτε προμηθευτή δεδομένων, υποθέτουμε ότι έχετε ακολουθήσει και εξετάσει ό,τι έχουμε συζητήσει μέχρι τώρα. Ωστόσο, εδώ είναι μια γρήγορη ανακεφαλαίωση:
- Έχετε στο μυαλό σας μια σαφώς καθορισμένη περίπτωση χρήσης
- Το τμήμα της αγοράς σας και οι απαιτήσεις δεδομένων είναι σαφώς καθορισμένες
- Ο προϋπολογισμός σας είναι στο σημείο
- Και έχετε μια ιδέα για τον όγκο των δεδομένων που χρειάζεστε
Με αυτά τα στοιχεία απενεργοποιημένα, ας καταλάβουμε πώς μπορείτε να αναζητήσετε έναν ιδανικό πάροχο υπηρεσιών δεδομένων εκπαίδευσης.
Δείγμα συνόλου δεδομένων Litmus Test
Πριν υπογράψετε μια μακροπρόθεσμη συμφωνία, είναι πάντα καλή ιδέα να κατανοήσετε λεπτομερώς έναν προμηθευτή δεδομένων. Επομένως, ξεκινήστε τη συνεργασία σας με την απαίτηση ενός δείγματος δεδομένων για το οποίο θα πληρώσετε.
Αυτό θα μπορούσε να είναι ένας μικρός όγκος δεδομένων για να αξιολογήσει εάν έχουν κατανοήσει τις απαιτήσεις σας, έχουν εφαρμόσει τις σωστές στρατηγικές προμήθειας, τις διαδικασίες συνεργασίας τους, τη διαφάνεια και πολλά άλλα. Λαμβάνοντας υπόψη το γεγονός ότι θα ήσασταν σε επαφή με πολλούς προμηθευτές σε αυτό το σημείο, αυτό θα σας βοηθήσει να εξοικονομήσετε χρόνο για να αποφασίσετε έναν πάροχο και να οριστικοποιήσετε ποιος είναι τελικά πιο κατάλληλος για τις ανάγκες σας.
Ελέγξτε εάν είναι συμβατές
Από προεπιλογή, οι περισσότεροι πάροχοι υπηρεσιών δεδομένων εκπαίδευσης συμμορφώνονται με όλες τις κανονιστικές απαιτήσεις και πρωτόκολλα. Ωστόσο, απλώς για να είστε ασφαλείς, ρωτήστε σχετικά με τη συμμόρφωση και τις πολιτικές τους και στη συνέχεια περιορίστε την επιλογή σας.
Ρωτήστε για τις διαδικασίες QA τους
Η διαδικασία συλλογής δεδομένων από μόνη της είναι συστηματική και πολυεπίπεδη. Υπάρχει μια γραμμική μεθοδολογία που εφαρμόζεται. Για να πάρετε μια ιδέα για τον τρόπο λειτουργίας τους, ρωτήστε για τις διαδικασίες διασφάλισης ποιότητας και ρωτήστε εάν τα σύνολα δεδομένων που προέρχονται και σχολιάζουν περνούν από ποιοτικούς ελέγχους και ελέγχους. Αυτό θα σας δώσει ένα
ιδέα για το εάν τα τελικά παραδοτέα που θα λαμβάνετε είναι έτοιμα για μηχανή.
Αντιμετώπιση της προκατάληψης δεδομένων
Μόνο ένας ενημερωμένος πελάτης θα ρωτούσε για μεροληψία στα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης. Όταν μιλάτε με εκπαιδευτικούς προμηθευτές δεδομένων, μιλήστε για μεροληψία δεδομένων και πώς καταφέρνουν να εξαλείψουν την προκατάληψη στα σύνολα δεδομένων που δημιουργούν ή προμηθεύονται. Αν και είναι κοινή λογική ότι είναι δύσκολο να εξαλειφθεί πλήρως η μεροληψία, θα μπορούσατε να γνωρίζετε τις βέλτιστες πρακτικές που ακολουθούν για να κρατήσουν μακριά την προκατάληψη.
Είναι Κλιμακόμενα;
Τα εφάπαξ παραδοτέα είναι καλά. Τα μακροπρόθεσμα παραδοτέα είναι καλύτερα. Ωστόσο, οι καλύτερες συνεργασίες είναι αυτές που υποστηρίζουν τα επιχειρηματικά σας οράματα και ταυτόχρονα κλιμακώνουν τα παραδοτέα τους με την αύξηση
απαιτήσεων.
Επομένως, συζητήστε εάν οι προμηθευτές με τους οποίους μιλάτε μπορούν να αυξήσουν τον όγκο δεδομένων εάν παραστεί ανάγκη. Και αν μπορούν, πώς θα αλλάξει ανάλογα η στρατηγική τιμολόγησης.
Συμπέρασμα
Θέλετε να μάθετε μια συντόμευση για να βρείτε τον καλύτερο πάροχο δεδομένων εκπαίδευσης AI; Ελάτε σε επαφή μαζί μας. Παραλείψτε όλες αυτές τις κουραστικές διαδικασίες και συνεργαστείτε μαζί μας για τα πιο υψηλής ποιότητας και ακριβή σύνολα δεδομένων για τα μοντέλα AI σας.
Τσεκάρουμε όλα τα πλαίσια που έχουμε συζητήσει μέχρι τώρα. Έχοντας υπάρξει πρωτοπόρος σε αυτόν τον χώρο, γνωρίζουμε τι χρειάζεται για να δημιουργήσουμε και να κλιμακώσουμε ένα μοντέλο AI και πώς τα δεδομένα βρίσκονται στο επίκεντρο των πάντων.
Πιστεύουμε επίσης ότι ο Οδηγός αγοραστή ήταν εκτενής και πολυμήχανος με διάφορους τρόπους. Η εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης είναι πολύπλοκη, αλλά με αυτές τις προτάσεις και συστάσεις, μπορείτε να τις κάνετε λιγότερο κουραστικές. Τελικά, το προϊόν σας είναι το μόνο στοιχείο που θα ωφεληθεί τελικά από όλα αυτά.
Δεν συμφωνείτε;