Интеллектуальные модели AI и ML повсюду, будь то
- Прогностические модели здравоохранения для проактивной диагностики
- Автономные транспортные средства с удержанием полосы движения, парковкой задним ходом и другими встроенными функциями.
- Интеллектуальные чат-боты, осведомленные о содержании, контексте и намерениях
Но что делает эти модели точными, высокоавтоматизированными и безумно специфичными?
Данные, данные и еще раз данные.
Чтобы данные имели смысл для модели ИИ, необходимо учитывать следующие факторы:
- Доступны массивные фрагменты необработанных данных
- Блоки данных многовариантны и разнообразны
- Немаркированные данные подобны шуму для интеллектуальных машин
Решение: Аннотации данных (процесс маркировки данных для создания соответствующих наборов данных для конкретных случаев использования)
Получение обучающих данных ИИ для моделей машинного обучения
Надежные сборщики данных ИИ сосредотачиваются на нескольких аспектах, прежде чем приступать к сбору и извлечению данных по различным направлениям. К ним относятся:
- Сосредоточение внимания на подготовке нескольких наборов данных
- Контроль сбора данных и бюджета аннотаций
- Получение релевантных для модели данных
- Работаем только с надежными агрегаторами наборов данных
- Предварительное определение целей организации
- Работа с подходящими алгоритмами
- Контролируемое или неконтролируемое обучение
Лучшие варианты получения данных, соответствующие указанным аспектам:
- Бесплатные источники: Включает открытые форумы, такие как Quora и Reddit, а также открытые агрегаторы, такие как Kaggle OpenML, наборы данных Google и другие.
- Внутренние источники: Данные, извлеченные из платформ CRM и ERP
- Платные источники: Включает внешних поставщиков и использование инструментов очистки данных
Указать на Примечание: Воспринимайте открытые наборы данных с долей скептицизма.
Бюджетные факторы
Планирование бюджета нашей инициативы по сбору данных ИИ. Прежде чем вы сможете, примите во внимание следующие аспекты и вопросы:
- Характер продукта, который необходимо разработать
- Поддерживает ли модель обучение с подкреплением?
- Поддерживается ли глубокое обучение?
- Это НЛП, компьютерное зрение или и то, и другое?
- Каковы ваши платформы и ресурсы для маркировки данных?
Основываясь на анализе, вот факторы, которые могут и должны помочь вам управлять ценообразованием кампании:
- Объем данных: Зависимости: размер проекта, предпочтения в отношении наборов данных для обучения и тестирования, сложность системы, тип технологии ИИ, которой она придерживается, и акцент на извлечении признаков или их отсутствии.
- Стратегия ценообразования: Зависимости: компетентность поставщика услуг, качество данных и сложность модели на картинке.
- Методологии поиска: Зависимости: сложность и размер модели, наемная, контрактная или внутренняя рабочая сила, получающая данные, и выбор источника с вариантами открытых, общедоступных, платных и внутренних источников.
Как измерить качество данных?
Чтобы убедиться, что данные, подаваемые в систему, являются качественными или нет, убедитесь, что они соответствуют следующим параметрам:
- Предназначен для конкретных случаев использования и алгоритмов
- Помогает сделать модель более интеллектуальной
- Ускоряет принятие решений
- Представляет конструкцию в реальном времени
В соответствии с упомянутыми аспектами, вот черты, которые вы хотите, чтобы ваши наборы данных имели:
- Однородность: Даже если фрагменты данных получены из нескольких источников, они должны быть проверены единообразно, в зависимости от модели. Например, хорошо подготовленный аннотированный набор видеоданных не будет единообразным, если он будет сочетаться с наборами аудиоданных, которые предназначены только для моделей НЛП, таких как чат-боты и голосовые помощники.
- Консистенция: Наборы данных должны быть согласованными, если они хотят, чтобы их можно было назвать высококачественными. Это означает, что каждая единица данных должна быть направлена на ускорение принятия решений для модели в качестве дополнительного фактора по отношению к любой другой единице.
- Полнота: Спланируйте каждый аспект и характеристику модели и убедитесь, что исходные наборы данных охватывают все основы. Например, данные, относящиеся к НЛП, должны соответствовать семантическим, синтаксическим и даже контекстуальным требованиям.
- Актуальность: Если вы имеете в виду какие-то результаты, убедитесь, что данные однородны и актуальны, что позволит алгоритмам ИИ легко их обрабатывать.
- Диверсифицированный: Звучит нелогично по отношению к фактору «однородности»? Не так уж важны диверсифицированные наборы данных, если вы хотите целостно обучать модель. Хотя это может увеличить бюджет, модель становится более интеллектуальной и проницательной.
Преимущества подключения поставщика комплексных данных для обучения ИИ
Прежде чем перечислять преимущества, перечислим аспекты, определяющие общее качество данных:
- Используемая платформа
- Вовлеченные люди
- Процесс выполнен
А с опытным поставщиком комплексных услуг вы получаете доступ к лучшей платформе, самым опытным людям и проверенным процессам, которые действительно помогают вам довести модель до совершенства.
Для конкретики, вот некоторые из наиболее тщательно отобранных преимуществ, которые заслуживают дополнительного внимания:
- Актуальность: Поставщики комплексных услуг имеют достаточный опыт, чтобы предоставлять наборы данных только для конкретных моделей и алгоритмов. Кроме того, они также учитывают сложность системы, демографию и сегментацию рынка.
- Разнообразие: Некоторые модели требуют большого количества соответствующих наборов данных, чтобы иметь возможность принимать точные решения. Например, беспилотные автомобили. Опытные поставщики комплексных услуг учитывают потребность в разнообразии, получая даже наборы данных, ориентированные на поставщиков. Проще говоря, доступно все, что может иметь смысл для моделей и алгоритмов.
- Кураторские данные: Самое лучшее в опытных поставщиках услуг — это то, что они следуют поэтапному подходу к созданию набора данных. Они помечают соответствующие фрагменты атрибутами, чтобы аннотаторы могли их понять.
- Высококачественная аннотация: Опытные поставщики услуг задействуют соответствующих экспертов в предметной области, чтобы довести до совершенства аннотирование больших фрагментов данных.
- Деидентификация в соответствии с рекомендациями: Правила безопасности данных могут решить вашу кампанию по обучению ИИ. Однако поставщики комплексных услуг берут на себя все вопросы соответствия требованиям GDPR, HIPAA и других органов и позволяют вам полностью сосредоточиться на разработке проекта.
- Нулевой уклон: В отличие от собственных сборщиков данных, очистителей и аннотаторов, надежные поставщики услуг делают упор на устранение предвзятости ИИ из моделей, чтобы получить более объективные результаты и точные выводы.
Выбор правильного поставщика сбора данных
Каждая кампания по обучению ИИ начинается со сбора данных. Или можно сказать, что ваш проект искусственного интеллекта часто столь же эффективен, как и качество данных, представленных на столе.
Поэтому рекомендуется нанять подходящего поставщика сбора данных для работы, который придерживается следующих рекомендаций:
- Новизна или уникальность
- Своевременные поставки
- точность
- завершенность
- Согласованность
И вот факторы, которые вам как организации необходимо проверить, чтобы сделать правильный выбор:
- Запросить образец набора данных
- Перепроверьте запросы, относящиеся к соответствию
- Узнайте больше об их процессах сбора и поиска данных
- Проверьте их позицию и подход к устранению предвзятости
- Убедитесь, что их рабочая сила и возможности, специфичные для платформы, масштабируемы, если вы хотите постепенно развивать проект.
