Proces zbierania danych szkoleniowych AI jest zarówno nieunikniony, jak i trudny. Nie ma mowy, abyśmy mogli pominąć tę część i bezpośrednio przejść do punktu, w którym nasz model zacznie generować znaczące wyniki (lub wyniki w pierwszej kolejności). Jest systematyczny i powiązany.
W miarę jak cele i przypadki użycia współczesnych rozwiązań AI (Artificial Intelligence) stają się coraz bardziej niszowe, rośnie zapotrzebowanie na wyrafinowane Dane treningowe AI. Firmy i start-upy wkraczające na nowsze terytoria i segmenty rynku zaczynają działać w przestrzeniach wcześniej nieodkrytych. To sprawia Zbieranie danych AI tym bardziej zawiłe i żmudne.
Choć droga przed nami jest zdecydowanie zniechęcająca, można ją uprościć dzięki strategicznemu podejściu. Dzięki dobrze opracowanemu planowi możesz usprawnić swój Zbieranie danych AI proces i ułatwić wszystkim zaangażowanym. Wszystko, co musisz zrobić, to sprecyzować swoje wymagania i odpowiedzieć na kilka pytań.
Czym oni są? Dowiedzmy Się.
Wytyczne dotyczące gromadzenia danych szkoleniowych w zakresie sztucznej inteligencji
Jakich danych potrzebujesz?
To pierwsze pytanie, na które musisz odpowiedzieć, aby skompilować znaczące zbiory danych i zbudować satysfakcjonujący model sztucznej inteligencji. Rodzaj potrzebnych danych zależy od rzeczywistego problemu, który zamierzasz rozwiązać.
Rozwijasz wirtualnego asystenta? Wymagany typ danych sprowadza się do danych mowy, które mają zróżnicowaną pulę akcentów, emocji, wieku, języków, modulacji, wymowy i innych odbiorców.
Jeśli tworzysz chatbota dla rozwiązania fintech, potrzebujesz danych tekstowych z dobrą mieszanką kontekstów, semantyki, sarkazmu, składni gramatycznej, interpunkcji i nie tylko.
Czasami możesz potrzebować połączenia wielu typów danych w oparciu o problem, który rozwiązujesz i sposób, w jaki go rozwiązujesz. Na przykład model AI dla systemu IoT śledzącego stan sprzętu wymagałby obrazów i nagrań z wizji komputerowej w celu wykrycia nieprawidłowego działania i wykorzystania danych historycznych, takich jak tekst, statystyki i osie czasu, do ich wspólnego przetwarzania i dokładnego przewidywania wyników.
-
Jakie jest Twoje źródło danych?
Pozyskiwanie danych ML jest trudna i skomplikowana. Ma to bezpośredni wpływ na wyniki osiągane przez Twoje modele w przyszłości i należy w tym momencie zadbać o ustalenie dobrze zdefiniowanych źródeł danych i punktów styku.
Aby rozpocząć pozyskiwanie danych, możesz poszukać wewnętrznych punktów styku generowania danych. Te źródła danych są definiowane przez Twoją firmę i dla Twojej firmy. Oznacza to, że są one istotne dla twojego przypadku użycia.
Jeśli nie masz zasobu wewnętrznego lub potrzebujesz dodatkowych źródeł danych, możesz sprawdzić bezpłatne zasoby, takie jak archiwa, publiczne zbiory danych, wyszukiwarki i nie tylko. Oprócz tych źródeł masz również dostawców danych, którzy mogą pozyskiwać wymagane dane i dostarczać je z pełnymi adnotacjami.
Decydując się na źródło danych, weź pod uwagę fakt, że na dłuższą metę będziesz potrzebować woluminów po woluminach danych, a większość zestawów danych nie ma struktury, są one surowe i są dostępne wszędzie.
Aby uniknąć takich problemów, większość firm zazwyczaj pozyskuje swoje zbiory danych od dostawców, którzy dostarczają gotowe pliki maszynowe, które są dokładnie oznaczone przez MŚP z danej branży.
-
Ile? – Ilość danych, których potrzebujesz?
Rozszerzmy jeszcze trochę ostatni wskaźnik. Twój model AI zostanie zoptymalizowany pod kątem dokładnych wyników tylko wtedy, gdy będzie konsekwentnie szkolony z większą ilością kontekstowych zestawów danych. Oznacza to, że będziesz potrzebować ogromnej ilości danych. Jeśli chodzi o dane treningowe AI, nie ma czegoś takiego jak za dużo danych.
Nie ma więc limitu jako takiego, ale jeśli naprawdę musisz decydować o ilości danych, których potrzebujesz, możesz użyć budżetu jako decydującego czynnika. Budżet treningowy AI to zupełnie inna gra w piłkę i obszernie omówiliśmy temat tutaj. Możesz to sprawdzić i dowiedzieć się, jak podejść i zrównoważyć ilość danych i wydatki.
-
Wymagania prawne dotyczące gromadzenia danych
Etyka i zdrowy rozsądek dyktują fakt, że pozyskiwanie danych powinno pochodzić z czystych źródeł. Ma to większe znaczenie podczas opracowywania modelu sztucznej inteligencji z danymi medycznymi, danymi z branży fintech i innymi danymi wrażliwymi. Gdy już pozyskasz swoje zbiory danych, zaimplementuj protokoły i zgodność z przepisami, takie jak: `RODO, standardy HIPAA i inne odpowiednie standardy, aby zapewnić, że Twoje dane są czyste i pozbawione legalności.Jeśli pozyskujesz swoje dane od dostawców, szukaj również podobnych zgodności. W żadnym momencie poufne informacje klienta lub użytkownika nie mogą zostać naruszone. Dane powinny zostać zdeidentyfikowane przed wprowadzeniem ich do modeli uczenia maszynowego.
-
Obsługa stronniczości danych
Stronniczość danych może powoli zabić Twój model AI. Potraktuj to jako powolną truciznę, która zostaje wykryta dopiero z czasem. Bias wkrada się z mimowolnych i tajemniczych źródeł i może łatwo pominąć radar. Kiedy twój Dane treningowe AI jest stronniczy, wyniki są wypaczone i często jednostronne.
Aby uniknąć takich przypadków, upewnij się, że zbierane dane są jak najbardziej zróżnicowane. Na przykład, jeśli zbierasz zestawy danych mowy, dołącz zestawy danych z różnych grup etnicznych, płci, grup wiekowych, kultur, akcentów i nie tylko, aby uwzględnić różne typy osób, które będą korzystać z Twoich usług. Im bogatsze i bardziej zróżnicowane są Twoje dane, tym mniej stronnicze mogą być.
-
Wybór odpowiedniego dostawcy gromadzenia danych
Gdy zdecydujesz się na outsourcing gromadzenia danych, najpierw musisz zdecydować, kogo zlecić. Właściwy dostawca gromadzenia danych ma solidne portfolio, przejrzysty proces współpracy i oferuje skalowalne usługi. Idealne dopasowanie to również takie, które etycznie pozyskuje dane szkoleniowe AI i zapewnia przestrzeganie każdej pojedynczej zgodności. Proces, który jest czasochłonny, może wydłużyć proces rozwoju sztucznej inteligencji, jeśli zdecydujesz się współpracować z niewłaściwym dostawcą.
Spójrz więc na ich poprzednie prace, sprawdź, czy pracowali w branży lub segmencie rynku, w który zamierzasz się zapuścić, oceń ich zaangażowanie i zdobądź płatne próbki, aby dowiedzieć się, czy dostawca jest idealnym partnerem dla twoich ambicji związanych z AI. Powtarzaj proces, aż znajdziesz właściwy.
Etyka i zdrowy rozsądek dyktują fakt, że pozyskiwanie danych powinno pochodzić z czystych źródeł. Ma to większe znaczenie podczas opracowywania modelu sztucznej inteligencji z danymi medycznymi, danymi z branży fintech i innymi danymi wrażliwymi. Gdy już pozyskasz swoje zbiory danych, zaimplementuj protokoły i zgodność z przepisami, takie jak: Owijanie w górę
Gromadzenie danych AI sprowadza się do tych pytań, a kiedy posortujesz te wskaźniki, możesz być pewien, że Twój model AI ukształtuje się tak, jak chciałeś. Tylko nie podejmuj pochopnych decyzji. Opracowanie idealnego modelu AI zajmuje lata, ale tylko kilka minut zajmuje zebranie krytyki. Unikaj ich, korzystając z naszych wskazówek.
Powodzenia!
