Tekoälyn harjoitustietojen kerääminen on väistämätöntä ja haastavaa. Emme voi mitenkään ohittaa tätä osaa ja päästä suoraan siihen pisteeseen, että mallimme alkaa tuottaa merkityksellisiä tuloksia (tai tuloksia ensin). Se on järjestelmällinen ja yhteydessä toisiinsa.
Kun nykyaikaisten AI (Artificial Intelligence) -ratkaisujen tarkoitukset ja käyttötapaukset muuttuvat markkinarakoisemmiksi, kehittyneille tuotteille on lisääntynyt kysyntä. Tekoälyn harjoittelutiedot. Kun yritykset ja startupit lähtevät uusille alueille ja markkinasegmenteille, ne alkavat toimia alueilla, joita ei ole vielä tutkittu. Tämä tekee AI-tietojen kerääminen sitäkin monimutkaisempi ja tylsempi.
Vaikka edessä oleva polku on ehdottomasti pelottava, sitä voitaisiin yksinkertaistaa strategisella lähestymistavalla. Hyvin laaditun suunnitelman avulla voit virtaviivaistaa AI-tietojen kerääminen prosessi ja tehdä siitä yksinkertaista kaikille osapuolille. Sinun tarvitsee vain selvittää vaatimukset ja vastata muutamaan kysymykseen.
Mitä ne ovat? Otetaan selvää.
Pohjimmainen tekoälykoulutuksen tiedonkeruuohje
Mitä tietoja tarvitset?
Tämä on ensimmäinen kysymys, johon sinun on vastattava, jotta voit koota merkityksellisiä tietojoukkoja ja rakentaa palkitsevaa tekoälymallia. Tarvitsemasi tiedon tyyppi riippuu todellisesta ongelmasta, jonka aiot ratkaista.
Oletko kehittämässä virtuaaliassistenttia? Tarvitsemasi tietotyyppi tiivistyy puhedataan, joka sisältää erilaisia aksentteja, tunteita, ikäryhmiä, kieliä, modulaatioita, ääntämistä ja muuta yleisöäsi.
Jos olet kehittämässä chatbotia fintech-ratkaisua varten, tarvitset tekstipohjaista dataa, jossa on hyvä sekoitus konteksteja, semantiikkaa, sarkasmia, kielioppisyntaksia, välimerkkejä ja paljon muuta.
Joskus saatat tarvita myös useiden erityyppisten tietojen yhdistelmää ratkaisemasi huolenaiheen ja sen ratkaisemisen perusteella. Esimerkiksi IoT-järjestelmän laitteiden kunnon seurantaan tarkoitettu tekoälymalli vaatisi tietokonenäön kuvia ja materiaalia toimintahäiriöiden havaitsemiseksi ja historiallisten tietojen, kuten tekstin, tilastojen ja aikajanojen, käsittelemiseksi yhdessä ja tulosten tarkkaan ennustamiseen.
-
Mikä on tietolähteesi?
ML-tietojen hankinta on hankalaa ja monimutkaista. Tämä vaikuttaa suoraan tuloksiin, joita mallisi tuottavat tulevaisuudessa, ja tässä vaiheessa on huolehdittava hyvin määritellyistä tietolähteistä ja kosketuspisteistä.
Voit aloittaa tiedonhankinnan etsimällä sisäisiä tiedon luomisen kosketuspisteitä. Nämä tietolähteet määrittävät yrityksesi ja yrityksesi. Tämä tarkoittaa, että ne liittyvät käyttötapauksiisi.
Jos sinulla ei ole sisäistä resurssia tai jos tarvitset lisätietolähteitä, voit tutustua ilmaisiin resursseihin, kuten arkistoihin, julkisiin tietojoukkoon, hakukoneisiin ja muihin. Näiden lähteiden lisäksi sinulla on myös tietotoimittajia, jotka voivat hankkia tarvittavat tiedot ja toimittaa ne sinulle täysin selitettyinä.
Kun päätät tietolähteestäsi, ota huomioon se, että tarvitset määriä tietomäärien jälkeen pitkällä aikavälillä ja useimmat tietojoukot ovat rakenteettomia, ne ovat raakaa ja kaikkialla.
Tällaisten ongelmien välttämiseksi useimmat yritykset hankkivat tietojoukonsa yleensä toimittajilta, jotka toimittavat konevalmiit tiedostot, jotka alakohtaiset pk-yritykset ovat tarkasti merkinneet.
-
Kuinka paljon? – Tarvitsetko tietomäärää?
Jatketaan viimeistä osoitinta vielä hieman. Tekoälymallisi optimoidaan tarkkoja tuloksia varten vain, kun sitä harjoitetaan johdonmukaisesti suuremmalla määrällä kontekstuaalisia tietojoukkoja. Tämä tarkoittaa, että tarvitset valtavan määrän dataa. Mitä tulee tekoälyn harjoitustietoihin, ei ole olemassa liikaa dataa.
Joten ylärajaa sinänsä ei ole, mutta jos sinun on todella päätettävä tarvitsemasi tiedon määrästä, voit käyttää budjettia ratkaisevana tekijänä. Tekoälyn harjoitusbudjetti on täysin erilainen pallopeli, ja olemme käsitelleet sen laajasti aihe täällä. Voit tarkistaa sen ja saada käsityksen siitä, kuinka lähestyä ja tasapainottaa tietomäärää ja -kuluja.
-
Tiedonkeruun sääntelyvaatimukset
Etiikka ja maalaisjärki sanelevat sen tosiasian, että datan hankinnan tulee olla puhtaista lähteistä. Tämä on tärkeämpää, kun kehität tekoälymallia terveydenhuollon tietojen, fintech-tietojen ja muiden arkaluontoisten tietojen kanssa. Kun olet hankkinut tietojoukot, ota käyttöön sääntelyprotokollat ja vaatimustenmukaisuus, kuten GDPR, HIPAA-standardeja ja muita asiaankuuluvia standardeja varmistaaksesi, että tietosi ovat puhtaita ja laittomia.Jos hankit tietosi toimittajilta, varo myös vastaavia vaatimustenmukaisuuksia. Asiakkaan tai käyttäjän arkaluonteisia tietoja ei saa missään vaiheessa vaarantaa. Tietojen tunnistaminen tulee poistaa ennen kuin se syötetään koneoppimismalleihin.
-
Käsittely Data Bias
Dataharha voi hitaasti tappaa tekoälymallisi. Pidä sitä hitaana myrkkynä, joka havaitaan vasta ajan myötä. Harha hiipisee tahattomista ja salaperäisistä lähteistä ja voi helposti ohittaa tutkan. Kun sinun Tekoälyn harjoittelutiedot on puolueellinen, tulokset ovat vääristyneitä ja usein yksipuolisia.
Tällaisten tapausten välttämiseksi varmista, että keräämäsi tiedot ovat mahdollisimman monipuolisia. Jos esimerkiksi keräät puhetietojoukkoja, sisällytä tietojoukkoja useista etnisistä, sukupuolista, ikäryhmistä, kulttuureista, aksenteista ja muista erityyppisistä ihmisistä, jotka päätyisivät käyttämään palveluitasi. Mitä rikkaampia ja monipuolisempia tietosi ovat, sitä vähemmän puolueellisia ne todennäköisesti ovat.
-
Oikean tiedonkeruutoimittajan valinta
Kun päätät ulkoistaa tiedonkeruun, sinun on ensin päätettävä, kenelle ulkoistat. Oikealla tiedonkeruutoimittajalla on vankka portfolio, läpinäkyvä yhteistyöprosessi ja skaalautuvat palvelut. Täydellinen istuvuus on myös se, joka hankkii eettisesti tekoälyn harjoitustiedot ja varmistaa, että jokaista vaatimustenmukaisuutta noudatetaan. Aikaa vievä prosessi saattaa pidentää tekoälyn kehitysprosessia, jos päätät tehdä yhteistyötä väärän toimittajan kanssa.
Joten katso heidän aiempia töitään, tarkista, ovatko he työskennelleet alalla tai markkinasegmentillä, johon aiot ryhtyä, arvioi heidän sitoutumistaan ja hanki maksettuja näytteitä selvittääksesi, onko toimittaja ihanteellinen kumppani tekoälytavoitteillesi. Toista prosessia, kunnes löydät oikean.
Etiikka ja maalaisjärki sanelevat sen tosiasian, että datan hankinnan tulee olla puhtaista lähteistä. Tämä on tärkeämpää, kun kehität tekoälymallia terveydenhuollon tietojen, fintech-tietojen ja muiden arkaluontoisten tietojen kanssa. Kun olet hankkinut tietojoukot, ota käyttöön sääntelyprotokollat ja vaatimustenmukaisuus, kuten Käärimistä
AI-tiedonkeruu tiivistyy näihin kysymyksiin, ja kun olet lajitellut nämä osoittimet, voit olla varma siitä, että tekoälymallisi muotoutuu haluamallasi tavalla. Älä vain tee hätäisiä päätöksiä. Ihanteellisen tekoälymallin kehittäminen vie vuosia, mutta vain minuutteja saada kritiikki siitä. Vältä näitä noudattamalla ohjeitamme.
Onnea!
