Τα έξυπνα μοντέλα AI και ML είναι παντού, είτε αυτό
- Προγνωστικά μοντέλα υγειονομικής περίθαλψης για προληπτική διάγνωση
- Αυτόνομα οχήματα με διατήρηση λωρίδας κυκλοφορίας, όπισθεν στάθμευση και άλλα ενσωματωμένα χαρακτηριστικά
- Έξυπνα chatbots που είναι μυστικά στο περιεχόμενο, το πλαίσιο και την πρόθεση
Αλλά τι κάνει αυτά τα μοντέλα ακριβή, εξαιρετικά αυτοματοποιημένα και εξαιρετικά συγκεκριμένα
Δεδομένα, δεδομένα και περισσότερα δεδομένα.
Για να έχουν νόημα τα δεδομένα σε ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, πρέπει να έχετε υπόψη σας τους ακόλουθους παράγοντες:
- Είναι διαθέσιμα τεράστια κομμάτια ακατέργαστων δεδομένων
- Τα μπλοκ δεδομένων είναι πολυπαραγοντικά και ποικίλα
- Τα δεδομένα χωρίς ετικέτα είναι σαν τον θόρυβο για τις έξυπνες μηχανές
Λύση: Σχολιασμός δεδομένων (Διαδικασία επισήμανσης δεδομένων για τη δημιουργία συναφών συνόλων δεδομένων για συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης)
Απόκτηση δεδομένων εκπαίδευσης AI για μοντέλα ML
Οι αξιόπιστοι συλλέκτες δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης εστιάζουν σε πολλαπλές πτυχές προτού ξεκινήσουν τη σύλληψη και την εξαγωγή δεδομένων σε διάφορα σημεία. Αυτά περιλαμβάνουν:
- Εστίαση στην προετοιμασία πολλαπλών συνόλων δεδομένων
- Διατήρηση του προϋπολογισμού συλλογής δεδομένων και σχολιασμού υπό έλεγχο
- Απόκτηση σχετικών δεδομένων μοντέλου
- Εργασία μόνο με αξιόπιστους αθροιστές δεδομένων
- Προσδιορισμός των στόχων του οργανισμού εκ των προτέρων
- Δουλεύοντας παράλληλα με κατάλληλους αλγόριθμους
- Εκμάθηση με επίβλεψη ή χωρίς επίβλεψη
Κορυφαίες επιλογές για την απόκτηση δεδομένων που συμμορφώνονται με τις αναφερόμενες πτυχές:
- Δωρεάν πηγές: Περιλαμβάνει ανοιχτά φόρουμ όπως το Quora και το Reddit και ανοιχτούς αθροιστές όπως το Kaggle OpenML, το Google Datasets και άλλα
- Εσωτερικές πηγές: Δεδομένα εξάγονται από πλατφόρμες CRM και ERP
- Πηγές επί πληρωμή: Περιλαμβάνει εξωτερικούς προμηθευτές και χρήση εργαλείων απόξεσης δεδομένων
Σημείο προς σημείωση: Αντιληφθείτε ανοιχτά σύνολα δεδομένων με λίγο αλάτι.
Παράγοντες προϋπολογισμού
Σχεδιάζουμε τον προϋπολογισμό της πρωτοβουλίας μας για τη συλλογή δεδομένων AI. Προτού μπορέσετε, λάβετε υπόψη τις ακόλουθες πτυχές και ερωτήσεις:
- Φύση του προϊόντος που πρέπει να αναπτυχθεί
- Το μοντέλο υποστηρίζει την ενισχυτική μάθηση;
- Υποστηρίζεται η βαθιά μάθηση;
- Είναι NLP, Computer Vision ή και τα δύο
- Ποιες είναι οι πλατφόρμες και οι πόροι σας για την επισήμανση των δεδομένων;
Με βάση την ανάλυση, ακολουθούν οι παράγοντες που μπορούν και πρέπει να σας βοηθήσουν να διαχειριστείτε την τιμολόγηση της καμπάνιας:
- Όγκος δεδομένων: Εξαρτήσεις: Μέγεθος του έργου, προτιμήσεις για εκπαίδευση και δοκιμή συνόλων δεδομένων, πολυπλοκότητα του συστήματος, τύπος τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης που ακολουθεί και έμφαση στην εξαγωγή χαρακτηριστικών ή την έλλειψη αυτής.
- Στρατηγική τιμολόγησης: Εξαρτήσεις: Ικανότητα του παρόχου υπηρεσιών, ποιότητα δεδομένων και πολυπλοκότητα του μοντέλου στην εικόνα
- Μεθοδολογίες προμήθειας: Εξαρτήσεις: Πολυπλοκότητα και μέγεθος του μοντέλου, μισθωμένο, συμβατικό ή εσωτερικό εργατικό δυναμικό που προμηθεύεται τα δεδομένα και επιλογή πηγής, με επιλογές ανοιχτές, δημόσιες, επί πληρωμή και εσωτερικές πηγές.
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 συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης και αλγόριθμους
- 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.
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:
- Ζητήστε ένα δείγμα δεδομένων
- Διασταυρώστε τα ερωτήματα που σχετίζονται με τη συμμόρφωση
- Κατανοήστε περισσότερα σχετικά με τις διαδικασίες συλλογής δεδομένων και προμήθειας
- Ελέγξτε τη στάση και την προσέγγισή τους για την εξάλειψη της μεροληψίας
- Βεβαιωθείτε ότι το εργατικό τους δυναμικό και οι ικανότητες που σχετίζονται με την πλατφόρμα είναι επεκτάσιμες, σε περίπτωση που θέλετε να κάνετε προοδευτικές εξελίξεις στο έργο, με την πάροδο του χρόνου
