Tekoälyn harjoittelutiedot

3 yksinkertaista tapaa hankkia harjoitustiedot AI / ML-malleillesi

Meidän ei tarvitse kertoa sinulle tekoälyn koulutustietojen arvo kunnianhimoisille projekteillesi. Tiedät, että jos syötät roskatietoja malleihisi, ne tuottavat vastaavia tuloksia, ja mallien kouluttaminen laadukkailla tietojoukoilla johtaa tehokkaaseen ja itsenäiseen järjestelmään, joka pystyy tuottamaan tarkkoja tuloksia.

Vaikka tämä käsite on helppo ymmärtää, hyödyllisimmän tietojoukon lähteen ja tietojen löytäminen koneoppimisprojektien kouluttamiseen voi olla haastavaa.

Olemme luoneet tämän viestin auttaaksemme yrityksiä löytämään hyödyllisiä ratkaisuja, jotka vastaavat heidän erityistarpeitaan. Riippumatta siitä, edellyttääkö projekti:

  • Räätälöidyt tietojoukot, jotka ovat uusinta alkuperää
  • Yleistä tietoa tekoälyharjoitusprosessin käynnistämiseksi
  • Erittäin kapeat tietojoukot, joita voi olla vaikea löytää verkosta

Meillä on ratkaisu kaikkiin ongelmiin, joita saatat kohdata tässä artikkelissa.

Aloitetaan.

3 yksinkertaista tapaa hankkia koulutustietoja AI/ML -malleillesi

Tietojen tutkijana tai tekoälyasiantuntijana voit löytää tietoja kolmesta ensisijaisesta lähteestä:

  • Ilmaiset lähteet
  • Sisäiset lähteet
  • Maksulliset lähteet

Ilmaiset lähteet

1. Ilmaiset lähteet

Ilmaiset lähteet tarjoavat tietojoukkoja (arvasit sen) ilmaiseksi. On olemassa useita suosittuja hakemistoja, foorumeita, portaaleja, hakukoneita ja verkkosivustoja tietojoukkojen hankkimiseksi. Nämä lähteet voivat olla julkisia, arkistot, tiedot, jotka on julkistettu useiden vuosien tietojen jälkeen ja joilla on nimenomaiset luvat. Olemme hahmottaneet lyhyen luettelon esimerkkejä ilmaisista resursseista alla:

Kaggle -

Aarrearkku datatieteilijöille ja koneoppimisen harrastajille. Kagglen avulla voit etsiä, julkaista, käyttää ja ladata projektejesi tietojoukkoja. Kagglen tietojoukot ovat hyvälaatuisia, saatavilla eri muodoissa ja helposti ladattavissa.

UCI -tietokanta -

Koneoppijat ja datatieteilijät ovat käyttäneet UCI -tietokantaa vuodesta 1987. Tämä resurssi tarjoaa verkkotieteen teorioita, tietokantoja, arkistoja, datageneraattoreita ja paljon muuta tiettyihin projekteihin. UCI -tietokannat luokitellaan ja näytetään niiden ongelmien tai tehtävien, kuten klusteroinnin, luokittelun ja regression, perusteella.

Market Playerin tietolähteet -

Resursseja teknisiltä jättiläisiltä, ​​kuten Amazonilta (AWS), Googlen tietojoukkojen hakukoneelta ja Microsoftin tietojoukoilta.

  • AWS -resurssi tarjoaa tietojoukkoja, jotka on julkistettu. Käytettävissä AWS: n kautta, valtion virastojen, yritysten, tutkimuslaitosten ja yksityishenkilöiden tietojoukkoja kuratoidaan ja ylläpidetään AWS: ssä.
  • Google tarjoaa hakukone, joka hakee ilmaisia ​​tietojoukkoja hakukyselyihisi.
  • Microsoftin Open Data Repository Initiative tarjoaa datatieteilijöille ja koneoppijoille tietojoukkoja esimerkiksi tietokonevisiosta, NLP: stä ja muista.

Julkiset ja julkiset tietojoukot -

Julkiset tietojoukot ovat merkittävä resurssi, joka tarjoaa tietojoukkoja eri aloilta, kuten monimutkaisista verkoista, biologiasta ja maatalousvirastoista. Luokat ovat peräkkäisiä ja siististi järjestettyjä nopeaa katselua varten, ja ne ovat helposti ladattavissa. On syytä huomata, että jotkut tietojoukot ovat lisenssiperusteisia, kun taas toiset ovat ilmaisia. Suosittelemme, että luet asiakirjat huolellisesti ennen tietojoukkojen lataamista.

Datatutkija etsii yleensä historiallista tietoa hankkeistaan, jotka voivat olla maantieteellisiä. Tällaisissa tapauksissa kansainväliset hallitukset ylläpitävät hyödyllistä resurssia. Asiaankuuluvat aineistot ovat saatavilla Intian, Yhdysvaltojen, EU: n ja muiden maiden hallitusten verkkosivustojen kautta.

Hyödyt ilmaisista resursseista

  • Ei mitään kuluja
  • Tonnia resursseja tarvittavien tietojoukkojen löytämiseksi

Miinukset ilmaisista resursseista

  • Sisältää tuntikausia manuaalisia toimia resurssien etsimiseen, lataamiseen, luokitteluun ja datasarjojen kokoamiseen
  • Tietojen merkintäprosessit ovat edelleen manuaalisia tehtäviä
  • Lisensointirajoitukset ja vaatimustenmukaisuusrajoitukset
  • Osuvien tietojoukkojen löytäminen voi viedä aikaa

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

2. Sisäiset lähteet

Toinen tärkeä tietolähde on sisäisistä tietokannoista. Et ehkä löydä etsimääsi ilmaisesta resurssista; Tässä tilanteessa sinun kannattaa ehkä tarkastella organisaatiotasi useiden luomiesi tietojen luomisen yhteyspisteiden kautta. Tarkat, viimeisimmät projektisi kannalta olennaiset tiedot ovat helposti saatavilla sisäisesti.

Sisäisten lähteiden avulla voit muokata tietoja eri käyttötapauksia varten. Sisäiset lähteet voivat olla tietoja, jotka on tuotettu CRM -järjestelmästäsi, sosiaalisen median kahvoista tai verkkosivustoanalytiikasta.

Hyödyt sisäisistä resursseista

  • Minimaaliset kulut
  • Muokkaa parametreja tarvittavien tietojen tuottamiseksi suoraan

Miinukset sisäisistä resursseista

  • Lukemattomia tunteja käsityötä
  • Osastojen välinen ja osastojen välinen yhteistyö on väistämätöntä
  • Ei ihanteellinen hankkeisiin, joilla on rajallinen aika markkinoille
  • Sisäisesti tuotetuilla tiedoilla ei olisi merkitystä tekoälymalleillesi

Maksulliset lähteet

3. Maksulliset lähteet

Valitettavasti ainutlaatuisia tietojoukkoja ei ole saatavilla ilmaisista tai sisäisistä resursseista, mutta ne voidaan hankkia maksetuista resursseista. Maksullisia lähteitä rakentavat yritykset, jotka pyrkivät hankkimaan projekteillesi tarvittavat tietojoukot omien tietolähteiden avulla.

Mikä on tietojen merkintä?

Prosessia, jossa lisätään tietojasi, kuten kuvauksia ja metatietoja, jotta ne ovat koneellisesti ymmärrettäviä, kutsutaan tietojen huomautuksiksi. Riippumatta siitä, mistä tietosi tulevat, ne ovat raakamuodossa. Se on puhdistettava ja tehtävä huomautukset tarkkuustekniikoilla varmistaakseen, että siitä voi tulla AI -harjoitustietoa malleillesi.

Tietojen merkintä missä maksetuista resursseista tulee ihanteellisia. Kun ulkoistat tekoälyn koulutustietoja kolmannen osapuolen asiantuntijoille, he poimivat, kokoavat, merkitsevät ja esittävät tiedot sinulle ML-valmiina tuotteina. Ulkoistamisen yhteydessä voit myös olla varma yhteensopivuudesta, lisensseistä ja muista oikeudellisista huolenaiheista, jotka saatat jättää huomiotta käyttäessäsi sisäisiä tai ilmaisia ​​resursseja.

Raakadatan käsittely sisäisistä tai vapaista resursseista on aikaa vievää ja taloudellista taakkaa. Suosittelemme aina koulutustietojen ulkoistamista mahdollisuuksien mukaan.

Hyödyt maksetuista resursseista

  • Huomautetut ja QAed -tietojoukot tavoittavat sinut nopeasti
  • Joustavat määräajat
  • Räätälöityjä tietojoukkoja saatavilla tarpeidesi mukaan
  • Toimittaja huolehtii aina hankintatietojen säännösten noudattamisesta

Haitat maksetuista resursseista

  • Sisältää kulut

Johtopäätös

Jos sinulla on rajallinen aika markkinoida tai sinulla on hyvin kapeita eritelmiä tietojoukoista, suosittelemme maksullisen resurssin käyttöä tai ulkoistamista alan asiantuntijalle kuten me. Meillä on vuosien kokemus tekoälykoulutustietojen toimittamisesta keskeisille markkinatoimijoille, kuten MSME -yrityksille.

Ota yhteyttä jo tänään keskustellaksesi siitä, kuinka voimme auttaa sinua hankkimaan tekoälyharjoitteludataa.

Sosiaalinen osuus

Jaa facebookissa
Jaa Twitterissä
Jaa LinkedIn
Jaa sähköpostilla
Jaa whatsappissa