Συλλογή δεδομένων AI: Όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε
Τα ευφυή μοντέλα AI και ML μεταμορφώνουν τις βιομηχανίες, από την προγνωστική υγειονομική περίθαλψη σε αυτόνομα οχήματα και έξυπνα chatbot. Τι τροφοδοτεί όμως αυτά τα ισχυρά μοντέλα; Δεδομένα. Δεδομένα υψηλής ποιότητας και πολλά από αυτά. Αυτός ο οδηγός παρέχει μια ολοκληρωμένη επισκόπηση της συλλογής δεδομένων για τεχνητή νοημοσύνη, καλύπτοντας όλα όσα χρειάζεται να γνωρίζει ένας αρχάριος.
Τι είναι η συλλογή δεδομένων για AI;
Η συλλογή δεδομένων για την τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνει τη συλλογή και την προετοιμασία των ακατέργαστων δεδομένων που απαιτούνται για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να λάβουν διάφορες μορφές, συμπεριλαμβανομένων κειμένου, εικόνων, ήχου και βίντεο. Για αποτελεσματική εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης, τα δεδομένα που συλλέγονται πρέπει να είναι:
- Ογκώδης: Γενικά απαιτούνται μεγάλα σύνολα δεδομένων για την εκπαίδευση ισχυρών μοντέλων AI.
- Ποικίλος: Τα δεδομένα πρέπει να αντιπροσωπεύουν τη μεταβλητότητα του πραγματικού κόσμου που θα συναντήσει το μοντέλο.
- Με ετικέτα: Για την εποπτευόμενη μάθηση, τα δεδομένα πρέπει να επισημαίνονται με τις σωστές απαντήσεις για να καθοδηγούν τη μάθηση του μοντέλου.
Λύση: Συλλογή δεδομένων (Τεράστια πλήθη συλλογής δεδομένων για την εκπαίδευση μοντέλων ML.)
Απόκτηση δεδομένων εκπαίδευσης AI για μοντέλα ML
Η αποτελεσματική συλλογή δεδομένων περιλαμβάνει προσεκτικό σχεδιασμό και εκτέλεση. Οι βασικές εκτιμήσεις περιλαμβάνουν:
- Καθορισμός στόχων: Προσδιορίστε ξεκάθαρα τους στόχους του έργου σας AI πριν ξεκινήσετε τη συλλογή δεδομένων.
- Προετοιμασία συνόλου δεδομένων: Σχέδιο για πολλαπλά σύνολα δεδομένων (εκπαίδευση, επικύρωση, δοκιμή).
Διαχείριση προϋπολογισμού: Δημιουργήστε έναν ρεαλιστικό προϋπολογισμό για τη συλλογή δεδομένων και τον σχολιασμό. - Σχετικότητα δεδομένων: Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα που συλλέγονται είναι σχετικά με το συγκεκριμένο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης και την προβλεπόμενη περίπτωση χρήσης του.
- Συμβατότητα αλγορίθμου: Εξετάστε τους αλγόριθμους που θα χρησιμοποιήσετε και τις απαιτήσεις δεδομένων τους.
- Μαθησιακή Προσέγγιση: Προσδιορίστε εάν θα χρησιμοποιείτε εποπτευόμενη, χωρίς επίβλεψη ή ενισχυτική μάθηση.
Μέθοδοι συλλογής δεδομένων
Μπορούν να χρησιμοποιηθούν διάφορες μέθοδοι για την απόκτηση δεδομένων εκπαίδευσης:
- Δωρεάν πηγές: Δημόσια διαθέσιμα σύνολα δεδομένων (π.χ. Kaggle, Google Datasets, OpenML), ανοιχτά φόρουμ (π.χ. Reddit, Quora). Σημείωση: Αξιολογήστε προσεκτικά την ποιότητα και τη συνάφεια των δωρεάν συνόλων δεδομένων.
- Εσωτερικές πηγές: Δεδομένα από τον οργανισμό σας (π.χ. CRM, συστήματα ERP).
- Πηγές επί πληρωμή: Τρίτοι πάροχοι δεδομένων, εργαλεία απόξεσης δεδομένων.
Προϋπολογισμός για τη συλλογή δεδομένων
Ο προϋπολογισμός για τη συλλογή δεδομένων απαιτεί την εξέταση πολλών παραγόντων:
- Πεδίο εφαρμογής έργου: Μέγεθος, πολυπλοκότητα, τύπος τεχνολογίας AI (π.χ. βαθιά μάθηση, NLP, όραση υπολογιστή).
- Όγκος δεδομένων: Ο όγκος των δεδομένων που απαιτούνται εξαρτάται από την πολυπλοκότητα του έργου και τις απαιτήσεις του μοντέλου.
- Στρατηγική τιμολόγησης: Η τιμολόγηση του προμηθευτή ποικίλλει ανάλογα με την ποιότητα των δεδομένων, την πολυπλοκότητα και την τεχνογνωσία του παρόχου.
- Μέθοδος προμήθειας: Το κόστος θα διαφέρει ανάλογα με το εάν τα δεδομένα προέρχονται από εσωτερικά, από δωρεάν πόρους ή από προμηθευτές επί πληρωμή.
Πώς να μετρήσετε την ποιότητα των δεδομένων;
Για να βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα που τροφοδοτούνται στο σύστημα είναι υψηλής ποιότητας ή όχι, βεβαιωθείτε ότι συμμορφώνονται με τις ακόλουθες παραμέτρους:
- Προορίζεται για συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης
- Βοηθά να γίνει το μοντέλο πιο έξυπνο
- Επιταχύνει τη λήψη αποφάσεων
- Αντιπροσωπεύει μια κατασκευή σε πραγματικό χρόνο
Σύμφωνα με τις αναφερόμενες πτυχές, εδώ είναι τα χαρακτηριστικά που θέλετε να έχουν τα σύνολα δεδομένων σας:
- Ομοιομορφία: Ακόμα κι αν τα κομμάτια δεδομένων προέρχονται από πολλαπλές οδούς, πρέπει να ελέγχονται ομοιόμορφα, ανάλογα με το μοντέλο. Για παράδειγμα, ένα καλά επεξεργασμένο σχολιασμένο σύνολο δεδομένων βίντεο δεν θα ήταν ομοιόμορφο εάν συνδυαζόταν με σύνολα δεδομένων ήχου που προορίζονται μόνο για μοντέλα NLP όπως τα chatbot και οι Βοηθοί φωνής.
- Συνέπεια: Τα σύνολα δεδομένων πρέπει να είναι συνεπή εάν θέλουν να χαρακτηρίζονται ως υψηλής ποιότητας. Αυτό σημαίνει ότι κάθε μονάδα δεδομένων πρέπει να στοχεύει στην ταχύτερη λήψη αποφάσεων για το μοντέλο, ως συμπληρωματικός παράγοντας σε οποιαδήποτε άλλη μονάδα.
- Περιεκτικότητα: Σχεδιάστε κάθε πτυχή και χαρακτηριστικό του μοντέλου και βεβαιωθείτε ότι τα σύνολα δεδομένων που προέρχονται καλύπτουν όλες τις βάσεις. Για παράδειγμα, τα δεδομένα που σχετίζονται με το NLP πρέπει να συμμορφώνονται με τις σημασιολογικές, συντακτικές και ακόμη και τις απαιτήσεις των συμφραζομένων.
- Συνάφεια: Εάν έχετε στο μυαλό σας κάποια αποτελέσματα, βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα είναι ομοιόμορφα και σχετικά, επιτρέποντας στους αλγόριθμους AI να μπορούν να τα επεξεργάζονται με ευκολία.
- Διαφοροποιημένη: Ακούγεται αντίθετο με το πηλίκο «Ομοιομορφία»; Δεν είναι ακριβώς όπως τα διαφοροποιημένα σύνολα δεδομένων είναι σημαντικά εάν θέλετε να εκπαιδεύσετε το μοντέλο ολιστικά. Ενώ αυτό μπορεί να αυξήσει τον προϋπολογισμό, το μοντέλο γίνεται πολύ πιο έξυπνο και οξυδερκές.
- Ακρίβεια: Τα δεδομένα πρέπει να είναι απαλλαγμένα από σφάλματα και ασυνέπειες.
Πλεονεκτήματα του Ενσωματωμένου Παρόχου Υπηρεσιών Εκπαίδευσης AI από άκρο σε άκρο
Πριν συγκεντρώσετε τα πλεονεκτήματα, ακολουθούν τα στοιχεία που καθορίζουν τη συνολική ποιότητα των δεδομένων:
- Χρησιμοποιείται πλατφόρμα
- Οι άνθρωποι που εμπλέκονται
- Ακολούθησε η διαδικασία
Και με έναν έμπειρο πάροχο υπηρεσιών από άκρο σε άκρο στο παιχνίδι, έχετε πρόσβαση στην καλύτερη πλατφόρμα, τους πιο έμπειρους ανθρώπους και δοκιμασμένες διαδικασίες που πραγματικά σας βοηθούν να εκπαιδεύσετε το μοντέλο στην τελειότητα.
Για λεπτομέρειες, εδώ είναι μερικά από τα πιο επιμελημένα οφέλη που αξίζουν μια πρόσθετη ματιά:
- Συνάφεια: Οι πάροχοι υπηρεσιών από άκρο σε άκρο είναι αρκετά έμπειροι ώστε να παρέχουν μόνο σύνολα δεδομένων για συγκεκριμένα μοντέλα και αλγόριθμους. Επιπλέον, λαμβάνουν επίσης υπόψη την πολυπλοκότητα του συστήματος, τα δημογραφικά στοιχεία και την τμηματοποίηση της αγοράς.
- Ποικιλία: Ορισμένα μοντέλα απαιτούν φορτηγά με σχετικά σύνολα δεδομένων για να μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις με ακρίβεια. Για παράδειγμα, αυτόνομα αυτοκίνητα. Από άκρο σε άκρο, έμπειροι πάροχοι υπηρεσιών λαμβάνουν υπόψη την ανάγκη για διαφορετικότητα προμηθεύοντας ακόμη και σύνολα δεδομένων με επίκεντρο τον προμηθευτή. Με απλά λόγια, όλα όσα μπορεί να έχουν νόημα για τα μοντέλα και τους αλγόριθμους είναι διαθέσιμα.
- Επιμελημένα δεδομένα: Το καλύτερο πράγμα για τους έμπειρους παρόχους υπηρεσιών είναι ότι ακολουθούν μια σταδιακή προσέγγιση στη δημιουργία δεδομένων. Προσθέτουν ετικέτες σε σχετικά κομμάτια με χαρακτηριστικά για να κατανοήσουν οι σχολιαστές.
- Σχολιασμός υψηλών προδιαγραφών: Οι έμπειροι πάροχοι υπηρεσιών αναπτύσσουν σχετικούς ειδικούς σε θέματα θεμάτων για να σχολιάσουν τεράστια κομμάτια δεδομένων στην τελειότητα.
- Κατάργηση ταυτότητας σύμφωνα με τις οδηγίες: Οι κανονισμοί ασφάλειας δεδομένων μπορούν να δημιουργήσουν ή να καταρρίψουν την εκπαιδευτική σας εκστρατεία AI. Οι πάροχοι υπηρεσιών από άκρο σε άκρο, ωστόσο, φροντίζουν για κάθε ζήτημα συμμόρφωσης, που σχετίζεται με τον GDPR, το HIPAA και άλλες αρχές και σας επιτρέπουν να εστιάσετε πλήρως στην ανάπτυξη του έργου.
- Μηδενική προκατάληψη: Σε αντίθεση με τους εσωτερικούς συλλέκτες δεδομένων, τους καθαριστές και τους σχολιαστές, οι αξιόπιστοι πάροχοι υπηρεσιών δίνουν έμφαση στην εξάλειψη της μεροληψίας AI από τα μοντέλα για να αποδώσουν πιο αντικειμενικά αποτελέσματα και ακριβή συμπεράσματα.
Επιλέγοντας τον σωστό προμηθευτή συλλογής δεδομένων
Κάθε καμπάνια εκπαίδευσης AI ξεκινά με τη συλλογή δεδομένων. Ή, μπορεί να ειπωθεί ότι το έργο AI σας είναι συχνά τόσο επιδραστικό όσο η ποιότητα των δεδομένων που παρουσιάζονται στο τραπέζι.
Επομένως, συνιστάται να επισκέπτεστε τον κατάλληλο προμηθευτή συλλογής δεδομένων για την εργασία, ο οποίος συμμορφώνεται με τις ακόλουθες οδηγίες:
- Καινοτομία ή μοναδικότητα
- Έγκαιρες παραδόσεις
- Ακρίβεια
- Πληρότητα
- Συνοχή
Και εδώ είναι οι παράγοντες που πρέπει να ελέγξετε ως οργανισμός για να μηδενίσετε τη σωστή επιλογή:
- Ποιότητα δεδομένων: Ζητήστε δείγματα συνόλων δεδομένων για να αξιολογήσετε την ποιότητα.
- Συμμόρφωση: Επαληθεύστε τη συμμόρφωση με τους σχετικούς κανονισμούς περί απορρήτου δεδομένων.
- Διαφάνεια διαδικασίας: Κατανοήστε τις διαδικασίες συλλογής δεδομένων και σχολιασμού τους.
- Μετριασμός μεροληψίας: Ιρωτήστε σχετικά με την προσέγγισή τους για την αντιμετώπιση της μεροληψίας.
- Ευελιξία: Βεβαιωθείτε ότι οι δυνατότητές τους μπορούν να κλιμακωθούν με την ανάπτυξη του έργου σας.
Eτοιμοι να Ξεκινήσετε;
Η συλλογή δεδομένων είναι το θεμέλιο κάθε επιτυχημένου έργου AI. Κατανοώντας τις βασικές εκτιμήσεις και τις βέλτιστες πρακτικές που περιγράφονται σε αυτόν τον οδηγό, μπορείτε να αποκτήσετε και να προετοιμάσετε αποτελεσματικά τα δεδομένα που απαιτούνται για τη δημιουργία ισχυρών και εντυπωσιακών μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τις υπηρεσίες συλλογής δεδομένων μας.
Κατεβάστε το infographic μας για μια οπτική περίληψη των βασικών εννοιών συλλογής δεδομένων.
