Сбор данных AI

Определение

Сбор данных с помощью ИИ — это процесс сбора необработанных данных (текста, аудио, изображений, видео или структурированных записей), используемых для обучения, валидации и тестирования моделей машинного обучения. Он гарантирует, что модели содержат репрезентативные примеры реальных проблем.

Цель

Цель — создание наборов данных, позволяющих алгоритмам эффективно изучать закономерности. Надёжный сбор данных снижает смещение и повышает точность моделей в различных средах и группах населения.

Значение

• Качество собранных данных напрямую влияет на результаты модели.
• Неправильный сбор данных может привести к созданию необъективных или непригодных для использования моделей.
• Разнообразные источники повышают обобщаемость и уменьшают несправедливость.
• Необходимо соблюдать этические и правовые стандарты (например, GDPR, HIPAA).

Как это работает

1. Определите тип необходимых данных на основе целей проекта.
2. Определите источники (датчики, API, опросы, записи и т. д.).
3. Собирайте данные с соответствующего согласия и с соблюдением мер защиты конфиденциальности.
4. Храните данные с метаданными для отслеживания и контекста.
5. Подготовьте данные для последующего аннотирования, очистки или обучения.

Примеры (реальный мир)

• ImageNet: крупномасштабный набор данных изображений для исследований в области компьютерного зрения.
• Google Street View: данные, собранные для карт и визуального ИИ.
• Mozilla Common Voice: открытый набор данных записей речи для ASR.

Ссылки/Дополнительная литература

• Таблицы данных для наборов данных — Gebru et al., ACM FAccT.
• Подготовка данных для систем ИИ — NIST.
• ISO/IEC TR 20547-5: Эталонная архитектура больших данных — ISO.