Inteligentne modele AI i ML są wszędzie, czy to
- Modele predykcyjne opieki zdrowotnej do proaktywnej diagnozy
- Pojazdy autonomiczne z utrzymywaniem pasa ruchu, parkowaniem wstecznym i innymi wbudowanymi funkcjami
- Inteligentne chatboty, które są świadome treści, kontekstu i intencji
Ale co sprawia, że te modele są dokładne, wysoce zautomatyzowane i szalenie szczegółowe?
Dane, dane i więcej danych.
Aby dane miały sens w modelu AI, należy pamiętać o następujących czynnikach:
- Dostępne są ogromne porcje surowych danych
- Bloki danych są wielowymiarowe i różnorodne
- Nieoznakowane dane są jak hałas dla inteligentnych maszyn
Rozwiązanie: Adnotacja danych (proces etykietowania danych w celu utworzenia odpowiednich i specyficznych dla przypadku użycia zbiorów danych)
Pozyskiwanie danych szkoleniowych AI dla modeli ML
Wiarygodne zbieracze danych AI skupiają się na wielu aspektach przed rozpoczęciem przechwytywania i ekstrakcji danych różnymi drogami. Obejmują one:
- Koncentrowanie się na przygotowaniu wielu zbiorów danych
- Utrzymywanie kontroli nad gromadzeniem danych i budżetem adnotacji
- Pozyskiwanie danych istotnych dla modelu
- Praca tylko z wiarygodnymi agregatorami zbiorów danych
- Wcześniejsze określenie celów organizacji
- Praca z odpowiednimi algorytmami
- Nauka nadzorowana lub nienadzorowana
Najlepsze opcje pozyskiwania danych, które są zgodne z wymienionymi aspektami:
- Darmowe źródła: Obejmuje otwarte fora, takie jak Quora i Reddit, oraz otwarte agregatory, takie jak Kaggle OpenML, zbiory danych Google i inne
- Źródła wewnętrzne: Dane pozyskane z platform CRM i ERP
- Płatne źródła: Obejmuje zewnętrznych dostawców i korzysta z narzędzi do zbierania danych
Wskaż uwagę: Postrzegaj otwarte zbiory danych z przymrużeniem oka.
Czynniki budżetowe
Planujemy budżetowanie naszej inicjatywy gromadzenia danych AI. Zanim będziesz mógł, weź pod uwagę następujące aspekty i pytania:
- Charakter produktu, który należy opracować
- Czy model wspiera uczenie się ze wzmocnieniem?
- Czy wspierane jest głębokie uczenie się?
- Czy to NLP, wizja komputerowa, czy jedno i drugie?
- Jakie są twoje platformy i zasoby do oznaczania danych?
Na podstawie przeprowadzonej analizy, oto czynniki, które mogą i powinny pomóc w zarządzaniu wyceną kampanii:
- Ilość danych: Zależności: Wielkość projektu, preferencje w zakresie szkolenia i testowania zbiorów danych, złożoność systemu, rodzaj technologii AI, z którą się korzysta, oraz nacisk na ekstrakcję cech lub jej brak.
- Polityka cenowa: Zależności: Kompetencje usługodawcy, jakość danych, złożoność modelu na zdjęciu
- Metodologie pozyskiwania: Zależności: złożoność i wielkość modelu, zatrudnieni, kontraktowi lub wewnętrzni pracownicy pozyskujący dane oraz wybór źródła, z opcjami otwartymi, publicznymi, płatnymi i wewnętrznymi.
Jak mierzyć jakość danych?
Aby upewnić się, że dane wprowadzane do systemu są wysokiej jakości, upewnij się, że są zgodne z następującymi parametrami:
- Przeznaczony do konkretnych przypadków użycia i algorytmów
- Pomaga uczynić model bardziej inteligentnym
- Przyspiesza podejmowanie decyzji
- Reprezentuje konstrukcję w czasie rzeczywistym
Zgodnie z wymienionymi aspektami, oto cechy, które chcesz, aby Twoje zbiory danych miały:
- Jednolitość: Nawet jeśli porcje danych pochodzą z wielu źródeł, muszą być jednolicie zweryfikowane, w zależności od modelu. Na przykład dobrze sezonowany zestaw danych wideo z adnotacjami nie byłby jednolity, gdyby był sparowany z zestawami danych audio, które są przeznaczone tylko dla modeli NLP, takich jak chatboty i asystenci głosowi.
- Konsystencja: Zbiory danych powinny być spójne, jeśli mają być określane jako wysokiej jakości. Oznacza to, że każda jednostka danych musi mieć na celu szybsze podejmowanie decyzji dla modelu, jako czynnik uzupełniający w stosunku do każdej innej jednostki.
- Kompleksowość: Zaplanuj każdy aspekt i cechę modelu oraz upewnij się, że pozyskiwane zbiory danych obejmują wszystkie podstawy. Na przykład dane związane z NLP muszą być zgodne z wymaganiami semantycznymi, składniowymi, a nawet kontekstowymi.
- Stosowność: Jeśli masz na myśli jakieś wyniki, upewnij się, że dane są zarówno jednolite, jak i istotne, dzięki czemu algorytmy AI mogą z łatwością je przetwarzać.
- Urozmaicony: Brzmi sprzecznie z ilorazem Jednolitości? Nie dokładnie tak, jak zróżnicowane zestawy danych są ważne, jeśli chcesz holistycznie trenować model. Chociaż może to zwiększyć budżet, model staje się o wiele bardziej inteligentny i spostrzegawczy.
Korzyści z wdrożenia kompleksowego dostawcy usług danych szkoleniowych AI
Zanim wymienimy korzyści, oto aspekty, które decydują o ogólnej jakości danych:
- Używana platforma
- Ludzie zamieszani
- Przebieg procesu
A mając do dyspozycji doświadczonego dostawcę usług typu end-to-end, zyskujesz dostęp do najlepszej platformy, najbardziej doświadczonych ludzi i przetestowanych procesów, które faktycznie pomogą Ci wytrenować model do perfekcji.
Aby poznać szczegóły, oto niektóre z bardziej wyselekcjonowanych korzyści, które zasługują na dodatkowe spojrzenie:
- Stosowność: Dostawcy usług typu end-to-end są wystarczająco doświadczeni, aby dostarczać tylko zestawy danych specyficzne dla modelu i algorytmu. Ponadto dbają również o złożoność systemu, dane demograficzne i segmentację rynku.
- Różnorodność: Niektóre modele wymagają dużej ilości odpowiednich zestawów danych, aby móc dokładnie podejmować decyzje. Na przykład samochody autonomiczne. Doświadczeni dostawcy usług typu end-to-end biorą pod uwagę potrzebę różnorodności, pozyskując nawet zestawy danych zorientowane na dostawcę. Mówiąc wprost, udostępniane jest wszystko, co może mieć sens dla modeli i algorytmów.
- Wyselekcjonowane dane: Najlepszą rzeczą w doświadczonych dostawcach usług jest to, że stosują podejście stopniowe do tworzenia zestawów danych. Oznaczają odpowiednie fragmenty atrybutami, aby adnotatorzy mieli sens.
- Adnotacja z najwyższej półki: Doświadczeni usługodawcy wdrażają odpowiednich ekspertów merytorycznych, aby perfekcyjnie opisywać ogromne porcje danych.
- Deidentyfikacja zgodnie z wytycznymi: Przepisy dotyczące bezpieczeństwa danych mogą spowodować lub przerwać kampanię szkoleniową AI. Jednak dostawcy usług typu end-to-end dbają o każdy problem dotyczący zgodności, mający znaczenie dla RODO, HIPAA i innych organów, i pozwalają całkowicie skupić się na rozwoju projektu.
- Zerowe stronniczość: W przeciwieństwie do wewnętrznych zbieraczy danych, narzędzi czyszczących i adnotatorów, wiarygodni dostawcy usług kładą nacisk na eliminację stronniczości sztucznej inteligencji z modeli, aby uzyskać bardziej obiektywne wyniki i dokładne wnioski.
Wybór odpowiedniego dostawcy gromadzenia danych
Każda kampania szkoleniowa AI zaczyna się od zbierania danych. Można też powiedzieć, że Twój projekt AI ma często taki sam wpływ, jak jakość danych dostarczanych do tabeli.
Dlatego wskazane jest zatrudnienie odpowiedniego dostawcy danych do pracy, który przestrzega następujących wytycznych:
- Nowość lub wyjątkowość
- Terminowe dostawy
- Dokładność
- Kompletność
- Konsystencja
A oto czynniki, które musisz sprawdzić jako organizacja, aby dokonać właściwego wyboru:
- Poproś o przykładowy zbiór danych
- Sprawdź krzyżowo zapytania dotyczące zgodności
- Dowiedz się więcej o ich procesach gromadzenia i pozyskiwania danych
- Sprawdź ich stanowisko i podejście do eliminacji uprzedzeń
- Upewnij się, że ich pracownicy i możliwości specyficzne dla platformy są skalowalne, na wypadek gdybyś chciał wprowadzać progresywne zmiany w projekcie z biegiem czasu
