Мы не должны вам говорить ценность данных обучения искусственного интеллекта для ваших амбициозных проектов. Вы знаете, что если вы загрузите мусорные данные в свои модели, они дадут совпадающие результаты, а обучение ваших моделей с помощью качественных наборов данных приведет к созданию эффективной и автономной системы, способной предоставлять точные результаты.
Хотя эту концепцию легко понять, поиск наиболее полезного источника набора данных и данных для обучения ваших проектов машинного обучения (ML) может оказаться сложной задачей.
Мы создали этот пост, чтобы помочь компаниям найти полезные решения, отвечающие их конкретным потребностям. Независимо от того, требует ли ваш проект:
- Индивидуальные наборы данных самого последнего происхождения
- Общие данные для запуска процесса обучения ИИ
- Наборы данных с высокой степенью ниши, которые может быть трудно найти в Интернете
У нас есть решение каждой проблемы, с которой вы можете столкнуться в этой статье.
Итак, начнем.
3 простых способа получить данные обучения для ваших моделей AI / ML
Как начинающий специалист по данным или специалист по ИИ, вы можете найти данные из трех основных источников:
- Бесплатные источники
- Внутренние источники
- Платные источники
1. Бесплатные исходники
Бесплатные источники предлагают наборы данных (как вы уже догадались) бесплатно. Есть несколько популярных каталогов, форумов, порталов, поисковых систем и веб-сайтов для источников ваших наборов данных. Эти источники могут быть общедоступными, архивами, данными, опубликованными после нескольких лет сбора данных с явными разрешениями. Ниже мы привели краткий список примеров бесплатных ресурсов:
Kaggle -
Сундук с сокровищами для специалистов по данным и энтузиастов машинного обучения. С помощью Kaggle вы можете находить, публиковать, получать доступ и загружать наборы данных для своих проектов. Наборы данных от Kaggle хорошего качества, доступны в различных форматах и легко загружаются.
База данных UCI -
Машинные обучающиеся и специалисты по данным используют базу данных UCI с 1987 года. Этот ресурс предлагает теории предметной области, базы данных, архивы, генераторы данных и многое другое для конкретных проектов. Базы данных UCI классифицируются и отображаются в зависимости от их проблем или задач, таких как кластеризация, классификация и регрессия.
Источники данных участников рынка -
Ресурсы от технологических гигантов, таких как Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine и Microsoft Datasets.
- Ресурс AWS предлагает общедоступные наборы данных. Доступные через AWS наборы данных от государственных учреждений, предприятий, исследовательских институтов и частных лиц обрабатываются и поддерживаются в AWS.
- Google предлагает поисковая система, которая извлекает бесплатные наборы данных релевантные вашим поисковым запросам.
- Инициатива Microsoft по открытому репозиторию данных предоставляет специалистам по данным и специалистам по машинному обучению наборы данных из таких проектов, как компьютерное зрение, НЛП и другие.
Общедоступные и правительственные наборы данных -
Общедоступные наборы данных - это популярный ресурс, предлагающий наборы данных из таких отраслей, как сложные сети, биология и сельскохозяйственные агентства. Категории расположены последовательно и аккуратно организованы для быстрого просмотра и легко доступны для загрузки. Стоит отметить, что некоторые наборы данных основаны на лицензии, а другие бесплатны. Мы рекомендуем внимательно прочитать документацию перед загрузкой наборов данных.
Специалист по анализу данных обычно ищет исторические данные для своих проектов, которые могут быть привязаны к географическому региону. В таких случаях полезный ресурс поддерживается международными правительствами. Соответствующие наборы данных доступны на государственных веб-сайтах Индии, США, ЕС и других стран.
Плюсы бесплатных ресурсов
- Никаких расходов
- Тонны ресурсов для поиска соответствующих наборов данных
Минусы бесплатных ресурсов
- Требует часов ручного вмешательства для просмотра ресурсов, загрузки, категоризации и компиляции наборов данных
- Процессы аннотации данных по-прежнему выполняются вручную
- Лицензионные ограничения и ограничения соответствия
- Поиск соответствующих наборов данных может занять много времени
2. Внутренние источники
Другой важный источник данных - внутренние базы данных. Возможно, вы не сможете найти то, что ищете на бесплатном ресурсе; В этой ситуации вам может потребоваться изучить в своей организации несколько установленных вами точек соприкосновения для генерации данных. Точные и актуальные данные, относящиеся к вашему проекту, должны быть легко доступны внутри компании.
С помощью внутренних источников вы можете настроить данные для различных вариантов использования. Внутренние источники могут быть данными, полученными из вашей CRM, дескрипторов социальных сетей или аналитики веб-сайта.
Плюсы внутренних ресурсов
- Минимальные затраты
- Измените параметры, чтобы напрямую генерировать необходимую информацию
Минусы внутренних ресурсов
- Бесчисленные часы ручной работы
- Межведомственное и внутриведомственное сотрудничество неизбежно
- Не идеально подходит для проектов с ограниченным временем вывода на рынок
- Данные, созданные собственными силами, не будут иметь отношения к вашим моделям искусственного интеллекта.
3. Платные источники
К сожалению, уникальные наборы данных недоступны на бесплатных или внутренних ресурсах, но могут быть получены через платные ресурсы. Платные источники создаются компаниями, которые работают над получением наборов данных, необходимых для ваших проектов, с помощью своих собственных методов сбора данных.
Что такое аннотация к данным?
Процесс добавления дополнительной информации, такой как описания и метаданные, к вашим наборам данных, чтобы сделать их понятными для машины, известен как аннотация данных. Независимо от того, откуда поступают ваши данные, они будут в необработанном виде. Он должен быть очищен и аннотирован с использованием точных методов, чтобы он мог стать данными обучения ИИ для ваших моделей.
Аннотация данных Здесь платные ресурсы становятся идеальными. Когда вы передаете данные для обучения ИИ сторонним экспертам, они извлекают, компилируют, аннотируют и представляют вам данные в виде готовых результатов для машинного обучения. При аутсорсинге вы также можете быть уверены в соблюдении требований, лицензиях и других юридических проблемах, которые вы можете пропустить при использовании внутренних или бесплатных ресурсов.
Работа с необработанными данными из внутренних или бесплатных ресурсов требует много времени и финансовых затрат. Мы всегда рекомендуем передавать наборы данных обучения сторонним организациям, когда это возможно.
Плюсы платных ресурсов
- Аннотированные и проверенные наборы данных быстро дойдут до вас
- Гибкие сроки
- Доступны индивидуальные наборы данных в соответствии с вашими требованиями
- Поставщик всегда заботится о соответствии нормативным требованиям в отношении данных об источниках.
Минусы платных ресурсов
- Влечет за собой расходы
В заключение
Если у вас ограниченное время выхода на рынок или у вас очень нишевые спецификации относительно наборов данных, мы предлагаем использовать платный ресурс или обратиться к отраслевому эксперту на аутсорсинг. как мы. У нас есть многолетний опыт предоставления данных об обучении ИИ для ключевых игроков рынка, таких как предприятия МСБ.
Свяжитесь с нами сегодня, чтобы поговорить о том, как мы можем помочь вам получить данные для обучения ИИ.
