Vi trenger ikke å fortelle deg det verdien av AI-treningsdata for dine ambisiøse prosjekter. Du vet at hvis du mater søppeldata til modellene dine, vil de gi sammenfallende resultater, og trening av modellene dine med kvalitetsdatasett vil resultere i et effektivt og autonomt system som er i stand til å levere nøyaktige resultater.
Selv om dette konseptet er lett å forstå, kan det være utfordrende å finne den mest nyttige datasettkilden og dataene for å trene maskinlæringsprosjektene (ML).
Vi opprettet dette innlegget for å hjelpe bedrifter med å finne nyttige løsninger som er tilpasset deres spesifikke behov. Uansett om prosjektet ditt krever:
- Skreddersydde datasett som er av den nyeste opprinnelsen
- Generiske data for å kickstarte AI-treningsprosessen
- Svært nisjede datasett som kan være vanskelig å finne på nettet
Vi har en løsning på alle problemer du kan støte på i denne artikkelen.
La oss komme i gang.
3 enkle måter å skaffe treningsdata for AI/ML-modellene dine
Som aspirerende dataforsker eller AI-spesialist kan du finne data fra tre primære kilder:
- Gratis kilder
- Interne kilder
- Betalte kilder
1. Gratis kilder
Gratis kilder tilbyr datasett (du gjettet det) gratis. Det er flere populære kataloger, fora, portaler, søkemotorer og nettsteder for å hente datasettene dine. Disse kildene kan være offentlige, arkiver, data som er offentliggjort etter flere år med data med eksplisitte tillatelser. Vi har skissert en rask liste over eksempler på gratis ressurser nedenfor:
Kaggle –
En skattekiste for dataforskere og maskinlæringsentusiaster. Med Kaggle kan du finne, publisere, få tilgang til og laste ned datasett for prosjektene dine. Datasett fra Kaggle er av god kvalitet, tilgjengelig i forskjellige formater og lett nedlastbare.
UCI-database –
Maskinlærere og dataforskere har brukt UCI-databasen siden 1987. Denne ressursen tilbyr domeneteorier, databaser, arkiver, datageneratorer og mer for spesifikke prosjekter. UCI-databasene klassifiseres og vises basert på deres problemer eller oppgaver som klynging, klassifisering og regresjon.
Datakilder for markedsaktører –
Ressurser fra teknologigiganter som Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine og Microsoft Dataset.
- AWS-ressursen tilbyr datasett som er offentliggjort. Tilgjengelig gjennom AWS, datasett fra offentlige etater, bedrifter, forskningsinstitusjoner og enkeltpersoner kurateres og vedlikeholdes i AWS.
- Google tilbyr en søkemotor som henter gratis datasett relevant for søkene dine.
- Microsofts Open Data Repository Initiative gir dataforskere og maskinlærere datasett fra prosjekter som datasyn, NLP og mer.
Offentlige og offentlige datasett –
Offentlige datasett er en fremtredende ressurs som tilbyr datasett fra bransjer som komplekse nettverk, biologi og landbruksbyråer. Kategoriene er sekvensielle og pent organisert for rask visning, og lett tilgjengelig for nedlasting. Det er verdt å merke seg at noen av datasettene er lisensbaserte mens andre er gratis. Vi anbefaler at du leser grundig gjennom dokumentasjonen før du laster ned datasett.
En dataforsker vil vanligvis se etter historiske data for sine prosjekter som kan være geografibundne. I slike tilfeller opprettholdes en nyttig ressurs av internasjonale myndigheter. Relevante datasett er tilgjengelige via offentlige nettsteder fra India, USA, EU og andre land.
Fordeler med gratis ressurser
- Ingen utgifter involvert overhodet
- Massevis av ressurser for å finne relevante datasett
Ulemper med gratis ressurser
- Innebærer timer med manuell intervensjon for å se gjennom ressurser, laste ned, kategorisere og kompilere datasett
- Datamerkingsprosesser er fortsatt manuelle oppgaver
- Lisensbegrensninger og overholdelsesbegrensninger
- Å finne relevante datasett kan være tidkrevende
2. Interne kilder
En annen viktig datakilde er fra interne databaser. Du kan kanskje ikke finne det du leter etter i en gratis ressurs; i denne situasjonen kan det være lurt å se i organisasjonen din på tvers av flere kontaktpunkter for datagenerering du har etablert. Nøyaktige, nyere data som er relevante for prosjektet ditt bør være lett tilgjengelig internt.
Med interne kilder kan du tilpasse dataene for ulike brukstilfeller. Interne kilder kan være data produsert fra CRM-en din, sosiale medier-håndtak eller nettstedsanalyse.
Fordeler med interne ressurser
- Minimale utgifter involvert
- Endre parametere for å generere nødvendig informasjon direkte
Ulemper med interne ressurser
- Utallige timer med manuelt arbeid
- Inter- og intradepartementalt samarbeid er uunngåelig
- Ikke ideelt for prosjekter med begrenset tid til markedet
- Data generert internt ville være irrelevant for AI-modellene dine
3. Betalte kilder
Dessverre er unike datasett ikke tilgjengelige på gratis eller interne ressurser, men kan skaffes gjennom betalte ressurser. Betalte kilder er bygget av selskaper som jobber med å få datasettene du trenger for prosjektene dine gjennom sine egne spesifikke datakildeteknikker.
Hva er datakommentarer?
Prosessen med å legge til tilleggsinformasjon som beskrivelser og metadata til datasettene dine for å gjøre dem maskinforståelige er kjent som datakommentarer. Uansett hvor dataene dine kommer fra, vil de være i rå form. Det må rengjøres og kommenteres ved hjelp av presisjonsteknikker for å sikre at det kan bli AI-treningsdata for modellene dine.
Datanotering er der betalte ressurser blir ideelle. Når du outsourcer AI-treningsdata til tredjepartseksperter, trekker de ut, kompilerer, kommenterer og presenterer dataene for deg som ML-klare leveranser. Ved outsourcing kan du også være sikker på overholdelse, lisenser og andre juridiske problemer du kan overse når du bruker interne eller gratis ressurser.
Å håndtere rådata fra interne eller gratis ressurser er tidkrevende og en økonomisk belastning. Vi anbefaler alltid å sette ut opplæringsdatasett når det er mulig.
Fordeler med betalte ressurser
- Kommenterte og QAed-datasett når deg raskt
- Fleksible frister
- Tilpassede datasett tilgjengelig basert på dine krav
- Overholdelse av regelverk ved innhenting av data blir alltid ivaretatt av leverandøren
Ulemper med betalte ressurser
- Medfører utgifter
I Konklusjon
Hvis du har begrenset tid til å markedsføre eller har svært nisjespesifikasjoner angående datasett, foreslår vi at du bruker en betalt ressurs eller outsourcing til en bransjeekspert som oss. Vi har mange års erfaring med å levere AI-treningsdata for sentrale markedsaktører som MSME-bedrifter.
Kontakt oss i dag for å snakke om hvordan vi kan hjelpe deg med å hente AI-treningsdata.
