AI-datainnsamling: Alt du trenger å vite
Intelligente AI- og ML-modeller transformerer bransjer, fra prediktivt helsevesen til autonome kjøretøy og intelligente chatbots. Men hva driver disse kraftige modellene? Data. Data av høy kvalitet, og mye av det. Denne guiden gir en omfattende oversikt over datainnsamling for AI, og dekker alt en nybegynner trenger å vite.
Hva er datainnsamling for AI?
Datainnsamling for AI innebærer å samle inn og forberede rådataene som kreves for å trene maskinlæringsmodeller. Disse dataene kan ha ulike former, inkludert tekst, bilder, lyd og video. For effektiv AI-trening må de innsamlede dataene være:
- Massiv: Store datasett kreves vanligvis for å trene robuste AI-modeller.
- Mangfoldig: Data bør representere variasjonen i den virkelige verden modellen vil møte.
- Merket: For veiledet læring må data merkes med de riktige svarene for å veilede modellens læring.
Løsning: Datainnsamling (Massive mengder datainnsamling for å trene ML-modeller.)
Innhenting av AI-treningsdata for ML-modeller
Effektiv datainnsamling innebærer nøye planlegging og utførelse. Viktige hensyn inkluderer:
- Definere mål: Identifiser tydelig målene for AI-prosjektet ditt før du starter datainnsamlingen.
- Datasettforberedelse: Planlegg for flere datasett (opplæring, validering, testing).
Budsjettstyring: Etabler et realistisk budsjett for datainnsamling og merknader. - Datarelevans: Sørg for at de innsamlede dataene er relevante for den spesifikke AI-modellen og dens tiltenkte brukstilfelle.
- Algoritmekompatibilitet: Vurder algoritmene du skal bruke og deres datakrav.
- Læringsmetode: Bestem om du skal bruke overvåket, uovervåket eller forsterkende læring.
Datainnsamlingsmetoder
Flere metoder kan brukes for å innhente treningsdata:
- Gratis kilder: Offentlig tilgjengelige datasett (f.eks. Kaggle, Google-datasett, OpenML), åpne fora (f.eks. Reddit, Quora). Merknader: Evaluer nøye kvaliteten og relevansen til gratis datasett.
- Interne kilder: Data fra organisasjonen din (f.eks. CRM, ERP-systemer).
- Betalte kilder: Tredjeparts dataleverandører, dataskrapingverktøy.
Budsjettering for datainnsamling
Budsjettering for datainnsamling krever å vurdere flere faktorer:
- Prosjektomfang: Størrelse, kompleksitet, type AI-teknologi (f.eks. dyp læring, NLP, datasyn).
- Datavolum: Mengden data som trengs avhenger av prosjektets kompleksitet og modellens krav.
- Pris strategi: Leverandørpriser varierer basert på datakvalitet, kompleksitet og leverandørens ekspertise.
- Innkjøpsmetode: Kostnadene vil variere avhengig av om data er hentet internt, fra gratisressurser eller fra betalte leverandører.
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
- 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.
- Nøyaktighet: Data skal være fri for feil og inkonsekvenser.
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:
- Datakvalitet: Be om prøvedatasett for å vurdere kvaliteten.
- Samsvar: Bekreft overholdelse av relevante personvernforskrifter.
- Prosessgjennomsiktighet: Forstå deres datainnsamlings- og merknadsprosesser.
- Bias Mitigation: Ispørre om deres tilnærming til å adressere skjevhet.
- skalerbarhet: Sørg for at deres evner kan skaleres med prosjektets vekst.
Klar til å komme i gang?
Datainnsamling er grunnlaget for ethvert vellykket AI-prosjekt. Ved å forstå hovedhensynene og beste praksis skissert i denne veiledningen, kan du effektivt innhente og forberede dataene som trengs for å bygge kraftige og virkningsfulle AI-modeller. Kontakt oss i dag for å lære mer om våre datainnsamlingstjenester.
Last ned vår infografikk for et visuelt sammendrag av viktige datainnsamlingskonsepter.
