Czym są dane szkoleniowe w uczeniu maszynowym:
Definicja, korzyści, wyzwania, przykład i zestawy danych
Kompletny przewodnik dla kupujących 2023
Wprowadzenie
W świecie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego trening danych jest nieunikniony. To proces, który sprawia, że moduły uczenia maszynowego są dokładne, wydajne i w pełni funkcjonalne. W tym poście szczegółowo omawiamy, czym są dane treningowe AI, jakość danych treningowych, gromadzenie danych i licencjonowanie i nie tylko.
Szacuje się, że przeciętny dorosły podejmuje decyzje dotyczące życia i codziennych spraw na podstawie wcześniejszej nauki. Te z kolei wynikają z doświadczeń życiowych ukształtowanych przez sytuacje i ludzi. W dosłownym sensie sytuacje, przypadki i ludzie są niczym innym jak danymi, które trafiają do naszych umysłów. Gdy gromadzimy lata danych w formie doświadczeń, ludzki umysł ma tendencję do podejmowania bezproblemowych decyzji.
Co to oznacza? Te dane są nieuniknione w nauce.
Podobnie jak dziecko potrzebuje etykiety zwanej alfabetem, aby zrozumieć litery A, B, C, D, maszyna musi również rozumieć dane, które otrzymuje.
Właśnie to Artificial Intelligence (AI) chodzi o szkolenie. Maszyna nie różni się od dziecka, które jeszcze nie nauczyło się rzeczy z tego, czego ma się nauczyć. Maszyna nie potrafi odróżnić kota od psa czy autobusu od samochodu, ponieważ nie doświadczyły jeszcze tych przedmiotów ani nie nauczyły się, jak wyglądają.
Tak więc, dla kogoś, kto buduje samojezdny samochód, podstawową funkcją, którą należy dodać, jest zdolność systemu do rozumienia wszystkich codziennych elementów, z którymi może się spotkać samochód, tak aby pojazd mógł je zidentyfikować i podejmować odpowiednie decyzje dotyczące jazdy. To jest gdzie Dane treningowe AI wchodzi w grę.
Dziś moduły sztucznej inteligencji oferują nam wiele udogodnień w postaci silników rekomendacji, nawigacji, automatyzacji i nie tylko. Wszystko to dzieje się dzięki szkoleniu danych AI, które zostało użyte do trenowania algorytmów podczas ich tworzenia.
Dane szkoleniowe AI to podstawowy proces w budowaniu uczenie maszynowe i algorytmy AI. Jeśli tworzysz aplikację opartą na tych koncepcjach technicznych, musisz przeszkolić swoje systemy, aby zrozumieć elementy danych w celu zoptymalizowanego przetwarzania. Bez szkolenia Twój model AI będzie nieefektywny, wadliwy i potencjalnie bezcelowy.
Szacuje się, że Data Scientists wydają ponad 80% swojego czasu w Data Preparation & Enrichment w celu trenowania modeli ML.
Tak więc dla tych z Was, którzy chcą pozyskać finansowanie od inwestorów venture capital, samodzielnych przedsiębiorców, którzy pracują nad ambitnymi projektami, oraz entuzjastów technologii, którzy dopiero zaczynają korzystać z zaawansowanej sztucznej inteligencji, opracowaliśmy ten przewodnik, aby pomóc odpowiedzieć na najważniejsze pytania dotyczące Twoje dane treningowe AI.
Tutaj zbadamy, czym są dane szkoleniowe AI, dlaczego jest to nieuniknione w Twoim procesie, ilość i jakość danych, których faktycznie potrzebujesz, i nie tylko.
Co to są dane szkoleniowe AI?
Dane szkoleniowe AI to starannie wyselekcjonowane i oczyszczone informacje, które są wprowadzane do systemu w celach szkoleniowych. Ten proces powoduje lub przerywa sukces modelu AI. Może pomóc w zrozumieniu, że nie wszystkie czworonożne zwierzęta na zdjęciu to psy, lub może pomóc modelowi odróżnić gniewny krzyk od radosnego śmiechu. Jest to pierwszy etap budowania modułów sztucznej inteligencji, które wymagają danych podawanych łyżką, aby nauczyć maszyny podstaw i umożliwić im naukę w miarę podawania większej ilości danych. To znowu ustępuje miejsca wydajnemu modułowi, który dostarcza precyzyjne wyniki użytkownikom końcowym.
Rozważ proces treningu danych AI jako sesję treningową dla muzyka, gdzie im więcej ćwiczy, tym lepiej osiąga piosenkę lub skalę. Jedyną różnicą jest to, że maszyny muszą najpierw zostać nauczone, czym jest instrument muzyczny. Podobnie jak muzyk, który dobrze wykorzystuje niezliczone godziny spędzone na ćwiczeniach na scenie, model AI oferuje konsumentom optymalne wrażenia po wdrożeniu.
Dlaczego dane szkoleniowe AI są wymagane?
Najprostszą odpowiedzią na pytanie, dlaczego dane szkoleniowe AI są potrzebne do opracowania modelu, jest to, że bez nich maszyny nie wiedziałyby nawet, co w ogóle zrozumieć. Podobnie jak osoba przeszkolona do wykonywania określonej pracy, maszyna potrzebuje zbioru informacji, aby służyć określonemu celowi i dostarczać również odpowiednie wyniki.
Rozważmy ponownie przykład samochodów autonomicznych. Terabajty po terabajtach danych w samojezdnym pojeździe pochodzą z wielu czujników, komputerowych urządzeń wizyjnych, RADARÓW, LIDARów i wielu innych. Wszystkie te ogromne porcje danych byłyby bezcelowe, gdyby centralny system przetwarzania samochodu nie wiedział, co z nimi zrobić.
Na przykład, wizja komputerowa jednostka samochodu może wyrzucać duże ilości danych na temat elementów drogi, takich jak piesi, zwierzęta, wyboje i inne. Jeśli moduł uczenia maszynowego nie zostanie przeszkolony w ich identyfikacji, pojazd nie będzie wiedział, że są przeszkodami, które mogą powodować wypadki, jeśli zostaną napotkane. Dlatego moduły muszą być przeszkolone w zakresie tego, czym jest każdy element na drodze i jak dla każdego z nich wymagane są różne decyzje dotyczące jazdy.
Chociaż dotyczy to tylko elementów wizualnych, samochód powinien również być w stanie zrozumieć ludzkie instrukcje dzięki Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i kolekcja audio lub mowy i odpowiednio zareaguj. Na przykład, jeśli kierowca wyda polecenie, aby system informacyjno-rozrywkowy w samochodzie wyszukał pobliskie stacje benzynowe, powinien być w stanie zrozumieć wymóg i podać odpowiednie wyniki. W tym celu jednak powinien być w stanie zrozumieć każde słowo w wyrażeniu, połączyć je i być w stanie zrozumieć pytanie.
Chociaż można się zastanawiać, czy proces przetwarzania danych szkoleniowych AI jest złożony tylko dlatego, że jest wdrażany w przypadku intensywnego użytkowania, takiego jak samochód autonomiczny, faktem jest, że nawet następny film zalecany przez Netflix przechodzi ten sam proces, aby zaoferować spersonalizowane sugestie. Każda aplikacja, platforma lub podmiot, z którym jest powiązana sztuczna inteligencja, jest domyślnie zasilana danymi treningowymi AI.
Jakich danych potrzebuję?
Istnieją 4 podstawowe typy danych, które byłyby potrzebne, tj. Obraz, wideo, dźwięk/mowa lub tekst, aby skutecznie trenować modele uczenia maszynowego. Rodzaj potrzebnych danych będzie zależał od różnych czynników, takich jak dany przypadek użycia, złożoność trenowanych modeli, zastosowana metoda uczenia oraz różnorodność wymaganych danych wejściowych.
Ile danych jest adekwatnych?
Mówią, że uczeniu się nie ma końca, a to zdanie jest idealne w spektrum danych treningowych AI. Im więcej danych, tym lepsze wyniki. Jednak odpowiedź tak niejasna, jak to nie wystarczy, aby przekonać każdego, kto chce uruchomić aplikację opartą na sztucznej inteligencji. Ale rzeczywistość jest taka, że nie ma ogólnej zasady, formuły, indeksu lub pomiaru dokładnej ilości danych, które są potrzebne do trenowania ich zestawów danych AI.
Ekspert w dziedzinie uczenia maszynowego wyjawiłby komicznie, że należy zbudować oddzielny algorytm lub moduł, aby wywnioskować ilość danych wymaganych dla projektu. Taka jest niestety również rzeczywistość.
Teraz jest powód, dla którego niezwykle trudno jest ograniczyć ilość danych wymaganych do treningu AI. Wynika to z zawiłości samego procesu szkoleniowego. Moduł AI składa się z kilku warstw połączonych ze sobą i nakładających się na siebie fragmentów, które wpływają i uzupełniają się nawzajem.
Załóżmy na przykład, że tworzysz prostą aplikację do rozpoznawania drzewa kokosowego. Z perspektywy brzmi to dość prosto, prawda? Jednak z perspektywy sztucznej inteligencji jest to znacznie bardziej złożone.
Na samym początku maszyna jest pusta. Przede wszystkim nie wie, czym jest drzewo, nie mówiąc już o wysokim, specyficznym dla regionu, tropikalnym drzewie owocującym. W tym celu model musi zostać przeszkolony w zakresie tego, czym jest drzewo, jak odróżnić się od innych wysokich i smukłych obiektów, które mogą pojawić się w kadrze, takich jak latarnie uliczne lub słupy elektryczne, a następnie przejść do uczenia go niuansów drzewa kokosowego. Gdy moduł uczenia maszynowego nauczy się, czym jest drzewo kokosowe, można śmiało założyć, że wie, jak je rozpoznać.
Ale tylko wtedy, gdy nakarmisz obraz figowca, zdasz sobie sprawę, że system błędnie zidentyfikował drzewo figowe jako drzewo kokosowe. W przypadku systemu wszystko, co jest wysokie i ma zbite liście, to drzewo kokosowe. Aby to wyeliminować, system musi teraz dokładnie rozpoznać każde drzewo, które nie jest drzewem kokosowym. Jeśli jest to proces dla prostej jednokierunkowej aplikacji z tylko jednym wynikiem, możemy sobie tylko wyobrazić złożoność aplikacji opracowanych dla opieki zdrowotnej, finansów i nie tylko.
Poza tym, co również wpływa na ilość danych wymaganych do szkolenie obejmuje aspekty wymienione poniżej:
- Metoda szkolenia, w której różnice w typach danych (ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane) wpływają na zapotrzebowanie na duże ilości danych
- Etykietowanie danych lub techniki adnotacji
- Sposób, w jaki dane są przekazywane do systemu
- Iloraz tolerancji błędu, który oznacza po prostu procent błędy, które są znikome w Twojej niszy lub domenie
Rzeczywiste przykłady tomów szkoleniowych
Chociaż ilość danych potrzebnych do trenowania modułów zależy od trochę na temat Twojego projektu i innych czynników, o których rozmawialiśmy wcześniej inspiracja lub odniesienie pomogłyby uzyskać obszerny pomysł na dane wymagania.
Poniżej znajdują się rzeczywiste przykłady ilości używanych zestawów danych do celów szkoleniowych AI przez różne firmy i przedsiębiorstwa.
- Rozpoznawanie twarzy – wielkość próbki ponad 450,000 XNUMX zdjęć twarzy
- Adnotacja obrazu – wielkość próbki ponad 185,000 XNUMX zdjęć z blisko 650,000 XNUMX obiektów z adnotacjami
- Analiza sentymentu na Facebooku – wielkość próby ponad 9,000 over komentarze i 62,000 XNUMX postów
- Szkolenie chatbota – wielkość próby ponad 200,000 XNUMX pytań z questions ponad 2 miliony odpowiedzi
- Aplikacja do tłumaczenia – wielkość próbki ponad 300,000 XNUMX dźwięku lub mowy odbiór od nie-native speakerów
Co jeśli nie mam wystarczającej ilości danych?
W świecie AI i ML trening danych jest nieunikniony. Słusznie mówi się, że nie ma końca uczeniu się nowych rzeczy i jest to prawdą, gdy mówimy o spektrum danych treningowych AI. Im więcej danych, tym lepsze wyniki. Istnieją jednak przypadki, w których przypadek użycia, który próbujesz rozwiązać, dotyczy kategorii niszowej, a pozyskiwanie odpowiedniego zestawu danych samo w sobie jest wyzwaniem. Tak więc w tym scenariuszu, jeśli nie masz odpowiednich danych, prognozy z modelu ML mogą nie być dokładne lub mogą być stronnicze. Istnieją sposoby, takie jak wzbogacanie danych i oznaczanie danych, które mogą pomóc w przezwyciężeniu niedociągnięć, jednak wynik może nadal nie być dokładny lub wiarygodny.
Jak poprawić jakość danych?
Jakość danych jest wprost proporcjonalna do jakości wyników. Dlatego bardzo dokładne modele wymagają wysokiej jakości zestawów danych do uczenia. Jest jednak pewien haczyk. Jak na koncepcję, która opiera się na precyzji i dokładności, pojęcie jakości jest często dość niejasne.
Dane wysokiej jakości brzmią mocno i wiarygodnie, ale co to właściwie oznacza?
Czym jest przede wszystkim jakość?
Cóż, podobnie jak same dane, które wprowadzamy do naszych systemów, również jakość ma wiele czynników i parametrów z nią związanych. Jeśli skontaktujesz się z ekspertami AI lub weteranami uczenia maszynowego, mogą oni udostępnić dowolną kombinację wysokiej jakości danych, co jest –
- Mundur – dane pochodzące z jednego konkretnego źródła lub jednolitość w zbiorach danych pochodzących z wielu źródeł
- Wszechstronny – dane obejmujące wszystkie możliwe scenariusze, nad którymi ma pracować Twój system
- Stały monitoring – każdy bajt danych ma podobny charakter
- Istotnych – dane, które pozyskujesz i dostarczasz, są podobne do Twoich wymagań i oczekiwanych wyników oraz
- Różnorodność – masz kombinację wszystkich rodzajów danych, takich jak audio, wideo, obraz, tekst i inne
Teraz, gdy rozumiemy, co oznacza jakość w jakości danych, szybko przyjrzyjmy się różnym sposobom, w jakie możemy zapewnić jakość zbieranie danych i pokolenie.
1. Zwróć uwagę na uporządkowane i nieustrukturyzowane dane. To pierwsze jest łatwo zrozumiałe dla maszyn, ponieważ mają one adnotowane elementy i metadane. Ta ostatnia jest jednak nadal surowa i nie zawiera cennych informacji, z których system może skorzystać. Tutaj pojawia się adnotacja danych.
2. Wyeliminowanie stronniczości to kolejny sposób na zapewnienie jakości danych, ponieważ system usuwa wszelkie uprzedzenia z systemu i zapewnia obiektywny wynik. Bias tylko wypacza twoje wyniki i sprawia, że jest on daremny.
3. Dokładnie czyść dane, ponieważ niezmiennie poprawia to jakość Twoich wyników. Każdy naukowiec zajmujący się danymi powie Ci, że główną częścią ich pracy jest czyszczenie danych. Podczas czyszczenia danych usuwasz duplikaty, szumy, brakujące wartości, błędy strukturalne itp.
Co wpływa na jakość danych treningowych?
Istnieją trzy główne czynniki, które mogą pomóc w przewidywaniu pożądanego poziomu jakości modeli AI/ML. Trzy kluczowe czynniki to ludzie, proces i platforma, które mogą stworzyć lub zepsuć twój projekt AI.
Platforma: Do pozyskiwania, transkrypcji i opisywania różnorodnych zestawów danych potrzebna jest kompletna, prawnie zastrzeżona platforma typu „human-in-the-loop”, umożliwiająca pomyślne wdrażanie najbardziej wymagających inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją i ML. Platforma jest również odpowiedzialna za zarządzanie pracownikami oraz maksymalizację jakości i przepustowości
Ludzie: Aby sztuczna inteligencja myślała mądrzej, potrzeba ludzi, którzy są jednymi z najmądrzejszych umysłów w branży. Aby skalować, potrzebujesz tysięcy takich profesjonalistów na całym świecie do transkrypcji, etykietowania i komentowania wszystkich typów danych.
Proces: Dostarczanie danych o złotym standardzie, które są spójne, kompletne i dokładne, to skomplikowana praca. Ale to jest to, co zawsze będziesz musiał dostarczać, aby przestrzegać najwyższych standardów jakości, a także rygorystycznych i sprawdzonych kontroli jakości i punktów kontrolnych.
Skąd pozyskujesz dane szkoleniowe AI?
W przeciwieństwie do naszej poprzedniej sekcji, mamy tutaj bardzo dokładny wgląd. Dla tych z Was, którzy chcą pozyskać dane
lub jeśli jesteś w trakcie zbierania wideo, zbierania obrazów, zbierania tekstu i innych, są trzy
główne drogi, z których możesz pozyskiwać swoje dane.
Zbadajmy je indywidualnie.
Darmowe źródła
Darmowe źródła to drogi, które są mimowolnymi repozytoriami ogromnych ilości danych. To dane, które po prostu leżą tam na powierzchni za darmo. Niektóre z bezpłatnych zasobów obejmują:
- Zbiory danych Google, w których w 250 roku opublikowano ponad 2020 milionów zestawów danych
- Fora takie jak Reddit, Quora i inne, które są zasobnymi źródłami danych. Poza tym społeczności zajmujące się nauką danych i sztuczną inteligencją na tych forach mogą również pomóc w uzyskaniu określonych zestawów danych, gdy się z nimi skontaktujesz.
- Kaggle to kolejne bezpłatne źródło, w którym oprócz bezpłatnych zestawów danych można znaleźć zasoby uczenia maszynowego.
- Wymieniliśmy również bezpłatne otwarte zbiory danych, aby rozpocząć szkolenie modeli AI
Chociaż te drogi są bezpłatne, ostatecznie poświęcisz czas i wysiłek. Dane z darmowych źródeł są wszędzie i musisz poświęcić wiele godzin pracy na pozyskiwanie, czyszczenie i dostosowywanie ich do swoich potrzeb.
Jedną z innych ważnych wskazówek, o których należy pamiętać, jest to, że niektóre dane z bezpłatnych źródeł nie mogą być również wykorzystywane do celów komercyjnych. To wymaga licencjonowanie danych.
Skrobanie danych
Jak sama nazwa wskazuje, data scraping to proces wydobywania danych z wielu źródeł przy użyciu odpowiednich narzędzi. Ze stron internetowych, portali publicznych, profili, dzienników, dokumentów i nie tylko, narzędzia mogą zbierać potrzebne dane i bezproblemowo przenosić je do bazy danych.
Choć brzmi to jak idealne rozwiązanie, zbieranie danych jest legalne tylko w przypadku użytku osobistego. Jeśli jesteś firmą, która chce zeskrobać dane z ambicjami handlowymi, staje się to trudne, a nawet nielegalne. Dlatego potrzebujesz zespołu prawnego, który sprawdzi strony internetowe, zgodność i warunki, zanim będziesz mógł zebrać potrzebne dane.
Dostawcy zewnętrzni
Jeśli chodzi o gromadzenie danych dla danych szkoleniowych AI, outsourcing lub kontakt z zewnętrznymi dostawcami zestawów danych jest najbardziej idealną opcją. Biorą odpowiedzialność za znalezienie zestawów danych dla Twoich wymagań, podczas gdy Ty możesz skupić się na tworzeniu swoich modułów. Dzieje się tak w szczególności z następujących powodów –
- nie musisz spędzać godzin na szukaniu ścieżek danych
- nie ma żadnych wysiłków w zakresie czyszczenia i klasyfikacji danych
- otrzymujesz wysokiej jakości zestawy danych, które dokładnie sprawdzają wszystkie czynniki, o których rozmawialiśmy jakiś czas temu
- możesz uzyskać zestawy danych dostosowane do Twoich potrzeb
- możesz zażądać takiej ilości danych, jaka jest potrzebna do Twojego projektu i nie tylko
- a co najważniejsze, zapewniają również, że ich gromadzenie danych i same dane są zgodne z lokalnymi wytycznymi regulacyjnymi.
Jedynym czynnikiem, który może okazać się wadą w zależności od skali działalności, jest to, że outsourcing wiąże się z wydatkami. Znowu, co nie wiąże się z wydatkami.
Shaip jest już liderem w zakresie usług gromadzenia danych i posiada własne repozytorium danych dotyczących opieki zdrowotnej oraz zestawów danych mowy/dźwięku, na które można licencjonować swoje ambitne projekty sztucznej inteligencji. .
Otwarte zbiory danych – używać czy nie?
Otwarte zestawy danych to publicznie dostępne zestawy danych, których można używać w projektach uczenia maszynowego. Nie ma znaczenia, czy potrzebujesz zestawu danych audio, wideo, obrazu czy tekstu, dostępne są otwarte zestawy danych dla wszystkich formularzy i klas danych.
Na przykład istnieje zbiór danych recenzji produktów Amazon, który zawiera ponad 142 miliony recenzji użytkowników od 1996 do 2014 roku. W przypadku obrazów masz doskonałe źródło, takie jak Google Open Images, w którym możesz pozyskać zestawy danych z ponad 9 milionów zdjęć. Google ma również skrzydło o nazwie Machine Perception, które oferuje blisko 2 miliony klipów audio trwających dziesięć sekund.
Pomimo dostępności tych zasobów (i innych), ważnym czynnikiem, który często jest pomijany, są warunki związane z ich użytkowaniem. Z pewnością są one publiczne, ale istnieje cienka granica między naruszeniem a dozwolonym użyciem. Każdy zasób ma swój własny stan i jeśli badasz te opcje, sugerujemy ostrożność. Dzieje się tak dlatego, że pod pretekstem preferowania bezpłatnych dróg możesz ponieść procesy sądowe i powiązane wydatki.
Prawdziwe koszty danych szkoleniowych AI AI
Tylko pieniądze, które wydajesz na pozyskiwanie danych lub generowanie danych we własnym zakresie, nie są tym, co powinieneś brać pod uwagę. Musimy wziąć pod uwagę elementy liniowe, takie jak czas i wysiłek poświęcony na rozwój systemów AI i koszt z perspektywy transakcyjnej. nie komplementuje drugiego.
Czas poświęcony na pozyskiwanie i opisywanie danych
Czynniki takie jak geografia, dane demograficzne rynku i konkurencja w Twojej niszy utrudniają dostępność odpowiednich zbiorów danych. Czas spędzony na ręcznym wyszukiwaniu danych jest marnowaniem czasu na szkolenie systemu AI. Gdy uda Ci się pozyskać dane, opóźnisz szkolenie, poświęcając czas na adnotowanie danych, aby Twoja maszyna mogła zrozumieć, co jest zasilane.
Cena zbierania i opisywania danych
Koszty ogólne (wewnętrzne zbieracze danych, adnotatorzy, konserwacja sprzętu, infrastruktura techniczna, subskrypcje narzędzi SaaS, tworzenie zastrzeżonych aplikacji) muszą być obliczane podczas pozyskiwania danych AI
Koszt złych danych
Złe dane mogą kosztować morale zespołu firmy, przewagę konkurencyjną i inne namacalne konsekwencje, które pozostają niezauważone. Złe dane definiujemy jako dowolny zbiór danych, który jest nieczysty, nieprzetworzony, nieistotny, nieaktualny, niedokładny lub pełen błędów ortograficznych. Złe dane mogą zepsuć model sztucznej inteligencji, wprowadzając stronniczość i psując algorytmy z wypaczonymi wynikami.
Koszty zarządzania
Wszystkie koszty związane z administracją Twojej organizacji lub przedsiębiorstwa, rzeczowe i niematerialne koszty zarządzania są często najdroższymi wydatkami na zarządzanie.
Co dalej po pozyskiwaniu danych?
Gdy już masz zestaw danych w ręku, następnym krokiem jest dodanie do niego adnotacji lub etykiety. Po wszystkich skomplikowanych zadaniach masz czyste, surowe dane. Maszyna nadal nie może zrozumieć danych, które posiadasz, ponieważ nie są one opatrzone adnotacjami. Tu zaczyna się pozostała część prawdziwego wyzwania.
Jak wspomnieliśmy, maszyna potrzebuje danych w formacie, który może zrozumieć. To właśnie robi adnotacja danych. Pobiera surowe dane i dodaje warstwy etykiet i znaczników, aby pomóc modułowi dokładnie zrozumieć każdy element danych.
Na przykład w tekście etykietowanie danych informuje system AI o składni gramatycznej, częściach mowy, przyimkach, interpunkcjach, emocjach, sentymentach i innych parametrach związanych ze zrozumieniem maszynowym. W ten sposób chatboty lepiej rozumieją ludzkie rozmowy i tylko wtedy, gdy to robią, mogą lepiej naśladować ludzkie interakcje również poprzez swoje odpowiedzi.
Jakkolwiek nieuniknione, jak się wydaje, jest to również niezwykle czasochłonne i żmudne. Niezależnie od skali Twojej firmy czy jej ambicji, czas potrzebny na adnotację danych jest ogromny.
Dzieje się tak przede wszystkim dlatego, że obecni pracownicy muszą poświęcić czas w swoim codziennym harmonogramie na dodawanie adnotacji do danych, jeśli nie masz specjalistów od adnotacji danych. Musisz więc wezwać członków swojego zespołu i przydzielić to jako dodatkowe zadanie. Im bardziej się opóźnia, tym dłużej trwa trenowanie modeli AI.
Chociaż istnieją bezpłatne narzędzia do adnotacji danych, nie oznacza to, że proces ten jest czasochłonny.
W tym miejscu wkraczają dostawcy adnotacji danych, tacy jak Shaip. Sprowadzają ze sobą dedykowany zespół specjalistów od adnotacji danych, którzy skupiają się tylko na Twoim projekcie. Oferują Ci rozwiązania w taki sposób, w jaki chcesz, dla Twoich potrzeb i wymagań. Poza tym możesz ustalić z nimi ramy czasowe i zażądać wykonania pracy w tym konkretnym przedziale czasowym.
Jedną z głównych korzyści jest to, że członkowie Twojego wewnętrznego zespołu mogą nadal koncentrować się na tym, co jest ważniejsze dla Twoich operacji i projektu, podczas gdy eksperci wykonują za Ciebie swoją pracę polegającą na dodawaniu adnotacji i oznaczaniu etykietami danych. .
Dzięki outsourcingowi można zapewnić optymalną jakość, minimalny czas i maksymalną precyzję.
Owijanie w górę
To było wszystko w danych treningowych AI. Od zrozumienia, czym są dane szkoleniowe, do odkrywania bezpłatnych zasobów i korzyści z outsourcingu adnotacji danych, omówiliśmy je wszystkie. Po raz kolejny protokoły i zasady są nadal niestabilne w tym zakresie i zawsze zalecamy skontaktowanie się z ekspertami od danych treningowych AI, takimi jak my, w celu zaspokojenia Twoich potrzeb.
Od pozyskiwania, deidentyfikacji po adnotacje danych, pomożemy Ci we wszystkich Twoich potrzebach, abyś mógł pracować tylko nad budowaniem swojej platformy. Rozumiemy zawiłości związane z pozyskiwaniem danych i etykietowaniem. Dlatego przypominamy, że trudne zadania można było zostawić nam i skorzystać z naszych rozwiązań.
Już dziś skontaktuj się z nami w sprawie wszystkich potrzeb związanych z adnotacjami do danych.
Porozmawiajmy
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Jeśli chcesz tworzyć inteligentne systemy, musisz dostarczać uporządkowane, wyselekcjonowane i przydatne informacje ułatwiające nadzorowane uczenie się. Oznakowane informacje są nazywane danymi treningowymi AI i zawierają metadane rynkowe, algorytmy ML i wszystko, co pomaga w podejmowaniu decyzji.
Każda maszyna napędzana sztuczną inteligencją ma możliwości ograniczone przez jej historyczne przeznaczenie. Oznacza to, że maszyna może przewidzieć pożądany wynik tylko wtedy, gdy została wcześniej przeszkolona przy użyciu porównywalnych zestawów danych. Dane treningowe pomagają w nadzorowanym treningu o objętości wprost proporcjonalnej do wydajności i dokładności modeli AI.
Odmienne zestawy danych treningowych są niezbędne do trenowania określonych algorytmów uczenia maszynowego, aby pomóc konfiguracjom opartym na sztucznej inteligencji podejmować ważne decyzje z uwzględnieniem kontekstu. Na przykład, jeśli planujesz dodanie funkcji Computer Vision do maszyny, modele muszą zostać przeszkolone za pomocą obrazów z adnotacjami i większej liczby zestawów danych rynkowych. Podobnie, w przypadku sprawności NLP, duże ilości kolekcji mowy działają jako dane treningowe.
Nie ma górnego limitu ilości danych uczących wymaganych do trenowania kompetentnego modelu AI. Im większa objętość danych, tym lepsza będzie zdolność modelu do identyfikacji i segregacji elementów, tekstów i kontekstów.
Chociaż dostępnych jest wiele danych, nie każda porcja nadaje się do modeli szkoleniowych. Aby algorytm działał jak najlepiej, potrzebujesz kompleksowych, spójnych i odpowiednich zestawów danych, które są jednolicie wyodrębniane, ale wciąż są wystarczająco zróżnicowane, aby objąć szeroki zakres scenariuszy. Niezależnie od danych, które planujesz używać, lepiej je wyczyścić i opisać, aby poprawić naukę.
Jeśli masz na myśli konkretny model sztucznej inteligencji, ale dane szkoleniowe nie są wystarczające, musisz najpierw usunąć wartości odstające, sparować konfiguracje transferu i uczenia iteracyjnego, ograniczyć funkcje i uczynić konfigurację open source, aby użytkownicy mogli nadal dodawać dane dla trenowanie maszyny stopniowo, w czasie. Możesz nawet zastosować podejścia dotyczące rozszerzania danych i uczenia się transferu, aby w pełni wykorzystać ograniczone zbiory danych.
Otwarte zbiory danych zawsze można wykorzystać do gromadzenia danych uczących. Jeśli jednak szukasz wyłączności na lepsze szkolenie modeli, możesz polegać na zewnętrznych dostawcach, darmowych źródłach, takich jak Reddit, Kaggle i innych, a nawet Data Scraping w celu selektywnego wydobywania spostrzeżeń z profili, portali i dokumentów. Niezależnie od podejścia, przed użyciem należy sformatować, zredukować i wyczyścić pozyskane dane.