Intelligente AI- og ML-modeller er overalt, det være seg
- Prediktive helsetjenester modeller for proaktiv diagnose
- Autonome kjøretøy med kjørefelt, ryggeparkering og andre innebygde egenskaper
- Intelligente chatbots som er opptatt av innhold, kontekst og hensikt
Men hva gjør disse modellene nøyaktige, svært automatiserte og vanvittig spesifikke
Data, data og mer data.
For at data skal gi mening for en AI-modell, må du huske på følgende faktorer:
- Massive rådatabiter er tilgjengelige
- Datablokker er multivariate og mangfoldige
- Umerkede data er som støy for intelligente maskiner
Løsning: Dataannotering (Prosess for å merke data for å lage relevante og bruksspesifikke datasett)
Innhenting av AI-treningsdata for ML-modeller
Troverdige AI-datainnsamlere fokuserer på flere aspekter før de starter datafangst og utvinning på tvers av veier. Disse inkluderer:
- Fokuser på å utarbeide flere datasett
- Holde datainnsamlingen og merknadsbudsjettet under kontroll
- Innhenting av modellrelevante data
- Arbeider kun med troverdige datasettaggregatorer
- Identifisere organisasjonens mål på forhånd
- Jobber sammen med passende algoritmer
- Veiledet eller uovervåket læring
Toppalternativer for å innhente data som følger de nevnte aspektene:
- Gratis kilder: Inkluderer åpne fora som Quora og Reddit og åpne aggregatorer som Kaggle OpenML, Google-datasett og mer
- Interne kilder: Data hentet fra CRM- og ERP-plattformer
- Betalte kilder: Inkluderer eksterne leverandører og bruk av dataskrapingsverktøy
Pek på merknad: Oppfatt åpne datasett med en klype salt.
Budsjettfaktorer
Planlegger å budsjettere vårt AI-datainnsamlingsinitiativ. Før du kan, ta følgende aspekter og spørsmål i betraktning:
- Arten av produktet som må utvikles
- Støtter modellen forsterkende læring?
- Støttes dyp læring?
- Er det NLP, Computer Vision eller begge deler
- Hvilke plattformer og ressurser har du for å merke dataene?
Basert på analysen, her er faktorene som kan og bør hjelpe deg med å administrere prisen på kampanjen:
- Datavolum: Avhengigheter: Prosjektets størrelse, preferanser for opplæring og testing av datasett, kompleksiteten til systemet, type AI-teknologi det følger, og vekt på funksjonsutvinning eller mangel på slike.
- Pris strategi: Avhengigheter: Tjenesteleverandørens kompetanse, datakvalitet og kompleksiteten til modellen i bildet
- Innkjøpsmetoder: Avhengigheter: Kompleksitet og størrelsen på modellen, innleid, kontraktsfestet eller intern arbeidsstyrke som henter dataene, og valg av kilde, med alternativer som åpne, offentlige, betalte og interne kilder.
Hvordan måle datakvalitet?
For å sikre om dataene som mates inn i systemet er av høy kvalitet eller ikke, sørg for at de overholder følgende parametere:
- Beregnet for spesifikke brukstilfeller og algoritmer
- Hjelper med å gjøre modellen mer intelligent
- Fremskynder beslutningstaking
- Representerer en sanntidskonstruksjon
I henhold til de nevnte aspektene, her er egenskapene du vil at datasettene dine skal ha:
- Ensartethet: Selv om databiter er hentet fra flere veier, må de kontrolleres jevnt, avhengig av modellen. For eksempel ville et godt erfaren kommentert videodatasett ikke være ensartet hvis det er paret med lyddatasett som bare er ment for NLP-modeller som chatbots og stemmeassistenter.
- Konsistens: Datasett bør være konsistente hvis de ønsker å bli betegnet som høy kvalitet. Dette betyr at hver enhet av data må ta sikte på å gjøre beslutningstaking raskere for modellen, som en komplementær faktor til enhver annen enhet.
- Helhet: Planlegg alle aspekter og kjennetegn ved modellen og sørg for at de hentede datasettene dekker alle basene. For eksempel må NLP-relevante data overholde de semantiske, syntaktiske og til og med kontekstuelle kravene.
- Relevans: Hvis du har noen utfall i tankene, sørg for at dataene er både enhetlige og relevante, slik at AI-algoritmene enkelt kan behandle dem.
- Diversifisert: Høres det motintuitivt ut for 'Uniformity'-kvotienten? Ikke akkurat like diversifiserte datasett er viktig hvis du ønsker å trene modellen helhetlig. Selv om dette kan skalere opp budsjettet, blir modellen mye mer intelligent og oppfattende.
Fordeler med onboarding ende-til-ende AI Training Data Service Provider
Før du benytter deg av fordelene, her er aspektene som bestemmer den generelle datakvaliteten:
- Plattform brukt
- Mennesker involvert
- Prosessen fulgte
Og med en erfaren ende-til-ende tjenesteleverandør i spill, får du tilgang til den beste plattformen, de mest erfarne menneskene og testede prosesser som faktisk hjelper deg å trene modellen til perfeksjon.
For detaljer, her er noen av de mer kuraterte fordelene som fortjener en ekstra titt:
- Relevans: End-to-end-tjenesteleverandører er erfarne nok til å kun levere modell- og algoritmespesifikke datasett. I tillegg tar de også hensyn til systemets kompleksitet, demografi og markedssegmentering.
- Mangfold: Enkelte modeller krever lastebillass med relevante datasett for å kunne ta avgjørelser nøyaktig. For eksempel selvkjørende biler. End-to-end, erfarne tjenesteleverandører tar hensyn til behovet for mangfold ved å hente selv leverandørsentriske datasett. Enkelt sagt, alt som kan gi mening for modellene og algoritmene er gjort tilgjengelig.
- Kurserte data: Det beste med erfarne tjenesteleverandører er at de følger en trinnvis tilnærming til å lage datasett. De merker relevante biter med attributter som kommentatorene kan forstå.
- Avansert merknad: Erfarne tjenesteleverandører distribuerer relevante emneeksperter for å kommentere massive databiter til perfeksjon.
- Avidentifikasjon i henhold til retningslinjer: Datasikkerhetsbestemmelser kan gjøre eller ødelegge AI-treningskampanjen din. End-to-end tjenesteleverandører tar seg imidlertid av alle samsvarsspørsmål, relevant for GDPR, HIPAA og andre myndigheter, og lar deg fokusere fullstendig på prosjektutvikling.
- Null skjevhet: I motsetning til interne datainnsamlere, rengjøringsmidler og annotatorer, legger troverdige tjenesteleverandører vekt på å eliminere AI-bias fra modeller for å gi mer objektive resultater og nøyaktige slutninger.
Velge riktig datainnsamlingsleverandør
Hver AI-treningskampanje starter med datainnsamling. Eller det kan sies at AI-prosjektet ditt ofte er like virkningsfullt som kvaliteten på dataene som bringes til bordet.
Derfor er det tilrådelig å ta med den riktige datainnsamlingsleverandøren for jobben, som følger følgende retningslinjer:
- Nyhet eller unikhet
- Rettidig levering
- Nøyaktighet
- fullstendighet
- Konsistens
Og her er faktorene du må sjekke som organisasjon for å nå det riktige valget:
- Be om et eksempeldatasett
- Krysssjekk de samsvarsrelevante spørringene
- Forstå mer om deres datainnsamlings- og innkjøpsprosesser
- Sjekk deres holdning og tilnærming for å eliminere skjevhet
- Sørg for at deres arbeidsstyrke og plattformspesifikke evner er skalerbare, i tilfelle du ønsker å gjøre en progressiv utvikling av prosjektet over tid
