Nie musimy ci mówić wartość danych szkoleniowych AI dla Twoich ambitnych projektów. Wiesz, że jeśli wprowadzisz do swoich modeli dane typu „śmieci”, uzyskają one zbieżne wyniki, a uczenie modeli za pomocą wysokiej jakości zestawów danych zaowocuje wydajnym i autonomicznym systemem zdolnym do dostarczania dokładnych wyników.
Chociaż ta koncepcja jest łatwa do zrozumienia, znalezienie najbardziej przydatnego źródła zestawu danych i danych do trenowania projektów uczenia maszynowego (ML) może być trudne.
Stworzyliśmy ten post, aby pomóc firmom znaleźć przydatne rozwiązania, które są dostosowane do ich konkretnych potrzeb. Niezależnie od tego, czy Twój projekt wymaga:
- Dostosowane zestawy danych, które mają najnowsze pochodzenie
- Dane ogólne, aby rozpocząć proces szkolenia AI
- Wysoce niszowe zbiory danych, które mogą być trudne do znalezienia online
Mamy rozwiązanie każdego problemu, który możesz napotkać w tym artykule.
Zacznijmy.
3 proste sposoby pozyskiwania danych szkoleniowych dla modeli AI/ML
Jako początkujący analityk danych lub specjalista od sztucznej inteligencji możesz znaleźć dane z trzech podstawowych źródeł:
- Darmowe źródła
- Źródła wewnętrzne
- Płatne źródła
1. Darmowe źródła
Darmowe źródła oferują zestawy danych (zgadłeś) za darmo. Istnieje kilka popularnych katalogów, forów, portali, wyszukiwarek i witryn internetowych, w których można pozyskiwać zbiory danych. Źródła te mogą być publiczne, archiwalne, dane upublicznione po kilku latach danych z wyraźnymi uprawnieniami. Poniżej przedstawiamy krótką listę przykładów bezpłatnych zasobów:
Kaggle –
Skarbnica dla naukowców zajmujących się danymi i entuzjastów uczenia maszynowego. Dzięki Kaggle możesz wyszukiwać, publikować, uzyskiwać dostęp i pobierać zestawy danych dla swoich projektów. Zestawy danych z Kaggle są dobrej jakości, dostępne w różnych formatach i łatwe do pobrania.
Baza danych UCI –
Uczący się maszyn i analitycy danych korzystają z bazy danych UCI od 1987 roku. Ten zasób oferuje teorie domen, bazy danych, archiwa, generatory danych i wiele więcej dla konkretnych projektów. Bazy danych UCI są klasyfikowane i wyświetlane na podstawie ich problemów lub zadań, takich jak grupowanie, klasyfikacja i regresja.
Źródła danych graczy rynkowych –
Zasoby od gigantów technologicznych, takich jak Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine i Microsoft Datasets.
- Zasób AWS oferuje zbiory danych, które zostały upublicznione. Dostępne przez AWS zbiory danych agencji rządowych, firm, instytucji badawczych i osób prywatnych są nadzorowane i utrzymywane w AWS.
- Google oferuje wyszukiwarka pobierająca bezpłatne zbiory danych odpowiednie do Twoich zapytań.
- Inicjatywa Open Data Repository Initiative firmy Microsoft zapewnia analitykom danych i uczącym się maszynom zestawy danych z projektów takich jak wizja komputerowa, NLP i inne.
Zbiory danych publicznych i rządowych –
Publiczne zbiory danych są ważnym zasobem oferującym zbiory danych z branż takich jak złożone sieci, biologia i agencje rolnicze. Kategorie są uporządkowane i uporządkowane w celu szybkiego przeglądania i łatwo dostępne do pobrania. Warto zauważyć, że niektóre zbiory danych są oparte na licencji, podczas gdy inne są bezpłatne. Zalecamy dokładne zapoznanie się z dokumentacją przed pobraniem zestawów danych.
Naukowcy zajmujący się danymi często będą szukać danych historycznych do swoich projektów, które mogą być powiązane z geografią. W takich przypadkach pomocne zasoby zapewniają rządy międzynarodowe. Odpowiednie zbiory danych są dostępne za pośrednictwem rządowych witryn internetowych z Indii, USA, UE i innych krajów.
Plusy darmowych zasobów
- Bez żadnych kosztów
- Mnóstwo zasobów, aby znaleźć odpowiednie zbiory danych
Wady darmowych zasobów
- Obejmuje godziny ręcznej interwencji w celu przeglądania zasobów, pobierania, kategoryzowania i kompilowania zbiorów danych
- Procesy adnotacji danych to nadal zadania ręczne
- Ograniczenia licencjonowania i ograniczenia zgodności
- Znalezienie odpowiednich zbiorów danych może być czasochłonne
2. Źródła wewnętrzne
Innym ważnym źródłem danych są wewnętrzne bazy danych. Możesz nie być w stanie znaleźć tego, czego szukasz w darmowym zasobie; w takiej sytuacji możesz chcieć przyjrzeć się swojej organizacji w wielu ustalonych punktach styku generowania danych. Dokładne, aktualne dane dotyczące Twojego projektu powinny być łatwo dostępne wewnętrznie.
Dzięki wewnętrznym źródłom możesz dostosować dane do różnych przypadków użycia. Źródłami wewnętrznymi mogą być dane wygenerowane z Twojego CRM, uchwytów w mediach społecznościowych lub analityki witryny.
Plusy zasobów wewnętrznych
- Minimalne wydatki poniesione
- Zmodyfikuj parametry, aby bezpośrednio generować wymagane informacje
Wady zasobów wewnętrznych
- Niezliczone godziny pracy ręcznej
- Współpraca międzywydziałowa i międzywydziałowa jest nieunikniona
- Nie jest idealny do projektów z ograniczonym czasem wprowadzenia na rynek
- Dane generowane we własnym zakresie byłyby nieistotne dla twoich modeli AI
3. Płatne źródła
Niestety unikalne zbiory danych nie są dostępne w bezpłatnych lub wewnętrznych zasobach, ale można je uzyskać za pośrednictwem płatnych zasobów. Płatne źródła są tworzone przez firmy, które pracują nad pozyskiwaniem zestawów danych wymaganych do projektów za pomocą własnych specyficznych technik pozyskiwania danych.
Co to jest adnotacja do danych?
Proces dodawania do zbiorów danych dodatkowych informacji, takich jak opisy i metadane, aby były zrozumiałe dla komputera, nazywa się adnotacją danych. Bez względu na to, skąd pochodzą Twoje dane, będą one w surowej formie. Musi być wyczyszczony i opatrzony adnotacjami przy użyciu precyzyjnych technik, aby zapewnić, że może stać się danymi treningowymi AI dla twoich modeli.
Adnotacja do danych to miejsce, w którym płatne zasoby stają się idealne. Gdy zlecasz dane szkoleniowe sztucznej inteligencji zewnętrznym ekspertom, wyodrębniają oni, kompilują, opatrują i prezentują dane jako gotowe do ML materiały. Korzystając z outsourcingu, możesz również mieć pewność co do zgodności, licencji i innych kwestii prawnych, które możesz przeoczyć podczas korzystania z wewnętrznych lub bezpłatnych zasobów.
Postępowanie z surowymi danymi pochodzącymi z wewnętrznych lub bezpłatnych zasobów jest czasochłonne i stanowi obciążenie finansowe. Zawsze zalecamy outsourcing zestawów danych szkoleniowych, gdy tylko jest to możliwe.
Plusy płatnych zasobów
- Zbiory danych z adnotacjami i kontrola jakości szybko do Ciebie docierają
- Elastyczne terminy
- Dostosowane zestawy danych dostępne w oparciu o Twoje wymagania
- Dostawca zawsze dba o zgodność z przepisami w zakresie pozyskiwania danych
Wady płatnych zasobów
- Pociąga za sobą wydatki
Wnioski w
Jeśli masz ograniczony czas na wprowadzenie na rynek lub masz bardzo niszowe specyfikacje dotyczące zestawów danych, sugerujemy skorzystanie z płatnego zasobu lub outsourcingu do eksperta branżowego jak my. Mamy wieloletnie doświadczenie w dostarczaniu danych szkoleniowych AI dla kluczowych graczy rynkowych, takich jak firmy SME.
Skontaktuj się z nami już dziś, aby porozmawiać o tym, jak możemy pomóc Ci pozyskać dane szkoleniowe AI.
