Процесс сбора данных для обучения ИИ неизбежен и сложен. Мы не можем пропустить эту часть и сразу перейти к тому моменту, когда наша модель начинает выдавать значимые результаты (или результаты в первую очередь). Он систематичен и взаимосвязан.
Поскольку цели и варианты использования современных решений AI (искусственного интеллекта) становятся все более нишевыми, растет спрос на усовершенствованные Данные обучения ИИ. Когда компании и стартапы выходят на новые территории и сегменты рынка, они начинают работать в неизведанных ранее пространствах. Это делает Сбор данных AI тем более замысловато и утомительно.
Хотя предстоящий путь определенно пугает, его можно упростить с помощью стратегического подхода. Имея хорошо составленный план, вы можете оптимизировать Сбор данных AI процесс и сделать его простым для всех участников. Все, что вам нужно сделать, это прояснить свои требования и ответить на несколько вопросов.
Кто они такие? Давайте разберемся.
Типичное руководство по сбору данных для обучения ИИ
Какие данные вам нужны?
Это первый вопрос, на который вам нужно ответить, чтобы собрать значимые наборы данных и построить полезную модель искусственного интеллекта. Тип данных, которые вам нужны, зависит от реальной проблемы, которую вы собираетесь решить.
Вы разрабатываете виртуального помощника? Тип данных, который вам нужен, сводится к речевым данным, которые имеют разнообразный пул акцентов, эмоций, возраста, языков, модуляции, произношения и многого другого для вашей аудитории.
Если вы разрабатываете чат-бота для финтех-решения, вам требуются текстовые данные с хорошим сочетанием контекстов, семантики, сарказма, грамматического синтаксиса, знаков препинания и многого другого.
Иногда вам также может потребоваться сочетание нескольких типов данных в зависимости от решаемой проблемы и того, как вы ее решаете. Например, модель ИИ для системы отслеживания состояния оборудования IoT потребует изображений и видеозаписей с компьютерного зрения для обнаружения неисправностей и использования исторических данных, таких как текст, статистика и временные шкалы, для их совместной обработки и точного прогнозирования результатов.
-
Какой у вас источник данных?
Источники данных машинного обучения сложно и сложно. Это напрямую влияет на результаты, которые ваши модели будут давать в будущем, и на этом этапе необходимо позаботиться о создании четко определенных источников данных и точек соприкосновения.
Чтобы начать работу с источниками данных, вы можете поискать точки соприкосновения с внутренней генерацией данных. Эти источники данных определяются вашим бизнесом и вашим бизнесом. Это означает, что они имеют отношение к вашему варианту использования.
Если у вас нет внутреннего ресурса или вам нужны дополнительные источники данных, вы можете проверить бесплатные ресурсы, такие как архивы, общедоступные наборы данных, поисковые системы и многое другое. Помимо этих источников, у вас также есть поставщики данных, которые могут предоставить вам необходимые данные и предоставить их полностью аннотированными.
Когда вы выбираете свой источник данных, учитывайте тот факт, что вам потребуются тома за объемами данных в долгосрочной перспективе, а большинство наборов данных неструктурированы, они необработанные и повсюду.
Чтобы избежать таких проблем, большинство предприятий обычно получают свои наборы данных от поставщиков, которые предоставляют готовые для машины файлы, которые точно помечены отраслевыми МСП.
-
Сколько? - Объем данных вам нужен?
Давайте еще немного расширим последний указатель. Ваша модель ИИ будет оптимизирована для получения точных результатов только в том случае, если она будет постоянно обучаться с большим объемом контекстных наборов данных. Это означает, что вам потребуется большой объем данных. Что касается данных обучения ИИ, то слишком много данных не бывает.
Таким образом, ограничения как такового нет, но если вам действительно нужно решить, какой объем данных вам нужен, вы можете использовать бюджет как решающий фактор. Бюджет на обучение ИИ - это совсем другая игра, и мы подробно рассмотрели тема здесь. Вы можете проверить это и получить представление о том, как подойти и сбалансировать объем данных и расходы.
-
Нормативные требования к сбору данных
Этика и здравый смысл диктуют тот факт, что источники данных должны осуществляться из чистых источников. Это более важно, когда вы разрабатываете модель искусственного интеллекта с данными здравоохранения, финансовыми технологиями и другими конфиденциальными данными. После того, как вы получите свои наборы данных, внедрите нормативные протоколы и соответствия, такие как GDPR, Стандарты HIPAA и другие соответствующие стандарты, обеспечивающие чистоту и отсутствие законности ваших данных.Если вы получаете данные от поставщиков, обратите внимание на аналогичные требования. Ни в коем случае нельзя скомпрометировать конфиденциальную информацию клиента или пользователя. Данные должны быть деидентифицированы, прежде чем они будут введены в модели машинного обучения.
-
Обработка смещения данных
Предвзятость в данных может медленно убить вашу модель ИИ. Считайте это медленным ядом, который обнаруживается только со временем. Смещение закрадывается из непроизвольных и таинственных источников и может легко пропустить радар. Когда ваш Данные обучения ИИ предвзято, ваши результаты искажены и часто бывают односторонними.
Чтобы избежать таких случаев, убедитесь, что собираемые вами данные максимально разнообразны. Например, если вы собираете наборы речевых данных, включите наборы данных из разных этнических групп, полов, возрастных групп, культур, акцентов и т. Д., Чтобы учесть различные типы людей, которые в конечном итоге воспользуются вашими услугами. Чем богаче и разнообразнее ваши данные, тем меньше они могут быть предвзятыми.
-
Выбор подходящего поставщика для сбора данных
После того, как вы решите передать сбор данных на аутсорсинг, вам сначала нужно решить, кого отдать на аутсорсинг. Правильный поставщик услуг сбора данных имеет солидный портфель, прозрачный процесс совместной работы и предлагает масштабируемые услуги. Идеально подходит также тот, который этично использует данные обучения ИИ и обеспечивает соблюдение всех требований. Если вы решите сотрудничать не с тем поставщиком, процесс, который занимает много времени, может затянуть процесс разработки ИИ.
Итак, посмотрите на их предыдущие работы, проверьте, работали ли они в отрасли или сегменте рынка, в который вы собираетесь войти, оцените их приверженность и получите оплаченные образцы, чтобы узнать, является ли поставщик идеальным партнером для ваших амбиций в области ИИ. Повторяйте процесс, пока не найдете нужный.
Этика и здравый смысл диктуют тот факт, что источники данных должны осуществляться из чистых источников. Это более важно, когда вы разрабатываете модель искусственного интеллекта с данными здравоохранения, финансовыми технологиями и другими конфиденциальными данными. После того, как вы получите свои наборы данных, внедрите нормативные протоколы и соответствия, такие как Подводя итог
Сбор данных AI сводится к этим вопросам, и когда вы отсортируете эти указатели, вы можете быть уверены в том, что ваша модель AI будет формироваться так, как вы этого хотели. Только не принимайте поспешных решений. На разработку идеальной модели ИИ уходят годы, а на то, чтобы вызвать критику, - всего несколько минут. Избегайте этого, следуя нашим рекомендациям.
Желаем вам удачи!
