Сбор данных с помощью ИИ: все, что вам нужно знать
Интеллектуальные модели ИИ и МО преобразуют отрасли, от предиктивного здравоохранения до автономных транспортных средств и интеллектуальных чат-ботов. Но что питает эти мощные модели? Данные. Высококачественные данные и их много. Это руководство содержит всесторонний обзор сбора данных для ИИ, охватывающий все, что нужно знать новичку.
Что такое сбор данных для ИИ?
Сбор данных для ИИ включает сбор и подготовку необработанных данных, необходимых для обучения моделей машинного обучения. Эти данные могут принимать различные формы, включая текст, изображения, аудио и видео. Для эффективного обучения ИИ собранные данные должны быть:
- Массивный: Для обучения надежных моделей ИИ обычно требуются большие наборы данных.
- Разнообразный: Данные должны отражать реальную изменчивость, с которой столкнется модель.
- Помечено: Для контролируемого обучения данные необходимо пометить правильными ответами, чтобы направлять обучение модели.
Решение: Сбор данных (Огромный сбор данных для обучения моделей МО.)
Получение обучающих данных ИИ для моделей машинного обучения
Эффективный сбор данных требует тщательного планирования и выполнения. Ключевые соображения включают:
- Определение целей: Прежде чем приступить к сбору данных, четко определите цели вашего проекта ИИ.
- Подготовка набора данных: Планируйте использование нескольких наборов данных (обучение, проверка, тестирование).
Управление бюджетом: установите реалистичный бюджет для сбора и аннотирования данных. - Актуальность данных: Убедитесь, что собранные данные соответствуют конкретной модели ИИ и предполагаемому варианту ее использования.
- Совместимость алгоритмов: Подумайте, какие алгоритмы вы будете использовать, и какие требования к данным они предъявляют.
- Подход к обучению: Определите, будете ли вы использовать контролируемое, неконтролируемое или подкрепленное обучение.
Методы сбора данных
Для получения обучающих данных можно использовать несколько методов:
- Бесплатные источники: Общедоступные наборы данных (например, Kaggle, Google Datasets, OpenML), открытые форумы (например, Reddit, Quora). Внимание: Тщательно оцените качество и актуальность бесплатных наборов данных.
- Внутренние источники: Данные из вашей организации (например, CRM-системы, ERP-системы).
- Платные источники: Сторонние поставщики данных, инструменты сбора данных.
Бюджетирование сбора данных
При составлении бюджета на сбор данных необходимо учитывать несколько факторов:
- Объем проекта: Размер, сложность, тип технологии ИИ (например, глубокое обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение).
- Объем данных: Объем необходимых данных зависит от сложности проекта и требований модели.
- Стратегия ценообразования: Цены поставщиков различаются в зависимости от качества данных, сложности и опыта поставщика.
- Метод поиска: Расходы будут различаться в зависимости от того, откуда берутся данные: из внутренних источников, из бесплатных ресурсов или от платных поставщиков.
Как измерить качество данных?
Чтобы убедиться, что данные, подаваемые в систему, являются качественными или нет, убедитесь, что они соответствуют следующим параметрам:
- Предназначено для определенного варианта использования
- 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.
- Точность: Данные не должны содержать ошибок и несоответствий.
Преимущества подключения поставщика комплексных данных для обучения ИИ
Прежде чем перечислять преимущества, перечислим аспекты, определяющие общее качество данных:
- Используемая платформа
- Специалисты
- 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 подачи
- Полнота:
- Согласованность
И вот факторы, которые вам как организации необходимо проверить, чтобы сделать правильный выбор:
- Качество данных: Запросите образцы наборов данных для оценки качества.
- Юридические вопросы: Проверьте соблюдение соответствующих правил конфиденциальности данных.
- Прозрачность процесса: Изучите их процессы сбора и аннотирования данных.
- Смягчение предубеждений: Iузнать об их подходе к решению проблемы предвзятости.
- Масштабируемость. Убедитесь, что их возможности могут масштабироваться по мере роста вашего проекта.
Готовы начать?
Сбор данных — основа любого успешного проекта ИИ. Понимая ключевые соображения и передовые практики, изложенные в этом руководстве, вы сможете эффективно получать и подготавливать данные, необходимые для создания мощных и эффективных моделей ИИ. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше о наших услугах по сбору данных.
Загрузите нашу инфографику для наглядного обзора основных концепций сбора данных.
