Älykkäät AI- ja ML-mallit ovat kaikkialla, olipa se sitten
- Ennakoivat terveydenhuollon mallit ennakoivaa diagnoosia varten
- Autonomiset ajoneuvot, joissa on kaistanpito, peruutuspysäköinti ja muut sisäänrakennetut ominaisuudet
- Älykkäät chatbotit, jotka ovat tietoisia sisällöstä, kontekstista ja tarkoituksesta
Mutta mikä tekee näistä malleista tarkkoja, erittäin automatisoituja ja järjettömän tarkkoja
Dataa, dataa ja lisää tietoja.
Jotta data olisi järkevää tekoälymallissa, sinun on pidettävä mielessä seuraavat tekijät:
- Saatavilla on valtavia raakadatan paloja
- Tietolohkot ovat monimuuttujia ja erilaisia
- Merkitsemätön data on kuin melu älykkäille koneille
Ratkaisu: Tietojen merkintä (tietojen merkitsemisprosessi asiaankuuluvien ja käyttötapauskohtaisten tietojoukkojen luomiseksi)
Tekoälyn harjoitustietojen hankkiminen ML-malleille
Luotettavat tekoälyn tiedonkerääjät keskittyvät useisiin näkökohtiin, ennen kuin he aloittavat tietojen keräämisen ja poimimisen. Nämä sisältävät:
- Keskittyminen useiden tietojoukkojen valmisteluun
- Tiedonkeruu- ja huomautusbudjetin pitäminen hallinnassa
- Mallin kannalta olennaisten tietojen hankkiminen
- Työskentele vain luotettavien tietojoukon kokoajien kanssa
- Organisaation tavoitteiden tunnistaminen etukäteen
- Työskentely sopivien algoritmien kanssa
- Ohjattu tai ohjaamaton oppiminen
Parhaat vaihtoehdot tietojen hankintaan, jotka noudattavat mainittuja näkökohtia:
- Ilmaiset lähteet: Sisältää avoimet keskusteluryhmät, kuten Quora ja Reddit, ja avoimet kokoajat, kuten Kaggle OpenML, Google Datasets ja paljon muuta
- Sisäiset lähteet: Data poimittu CRM- ja ERP-alustoista
- Maksulliset lähteet: Sisältää ulkoiset toimittajat ja tietojen kaavintatyökalujen käytön
Huomautus: Havaitse avoimet tietojoukot ripaus suolaa.
Budjettitekijät
Suunnittelemme budjetoida tekoälyn tiedonkeruualoitteemme. Ennen kuin voit, ota seuraavat näkökohdat ja kysymykset huomioon:
- Kehitettävän tuotteen luonne
- Tukeeko malli vahvistusoppimista?
- Tuetaanko syväoppimista?
- Onko se NLP, Computer Vision vai molemmat
- Mitkä ovat alustasi ja resurssit tietojen merkitsemiseen?
Analyysin perusteella tässä ovat tekijät, jotka voivat ja joiden pitäisi auttaa sinua hallitsemaan kampanjan hinnoittelua:
- Tietojen määrä: Riippuvuudet: Projektin koko, koulutus- ja testaustietosarjojen mieltymykset, järjestelmän monimutkaisuus, tekoälyteknologian tyyppi, jota se noudattaa, ja ominaisuuksien poimimisen tai sen puuttumisen korostaminen.
- Hinnoittelustrategia: Riippuvuudet: Palveluntarjoajan pätevyys, tiedon laatu ja kuvan mallin monimutkaisuus
- Hankintamenetelmät: Riippuvuudet: Mallin monimutkaisuus ja koko, palkattu, sopimusperusteinen tai yrityksen sisäinen työvoima, joka hankkii tiedot, ja lähteen valinta, vaihtoehdot ovat avoimet, julkiset, palkalliset ja sisäiset lähteet.
Kuinka mitata tietojen laatua?
Varmistaaksesi, että järjestelmään syötettävät tiedot ovat laadukkaita vai eivät, varmista, että se noudattaa seuraavia parametreja:
- Tarkoitettu tiettyihin käyttötapauksiin ja algoritmeihin
- Auttaa tekemään mallista älykkäämmän
- Nopeuttaa päätöksentekoa
- Edustaa reaaliaikaista rakennetta
Mainittujen näkökohtien mukaisesti tässä ovat ominaisuudet, jotka haluat tietojoukoillasi olevan:
- Yhtenäisyys: Vaikka tietopaloja hankittaisiin useilta eri tavoilta, ne on tarkastettava yhdenmukaisesti mallista riippuen. Esimerkiksi hyvin maustettu annotoitu videotietojoukko ei olisi yhtenäinen, jos se yhdistettäisiin äänitietosarjoihin, jotka on tarkoitettu vain NLP-malleille, kuten chatboteille ja Voice Assistanteille.
- Johdonmukaisuus: Tietojoukkojen tulee olla johdonmukaisia, jos niitä halutaan kutsua korkealaatuisiksi. Tämä tarkoittaa, että jokaisen tietoyksikön tulee pyrkiä nopeuttamaan mallin päätöksentekoa, täydentämään mitä tahansa muuta yksikköä.
- Kattavuus: Suunnittele mallin kaikki näkökohdat ja ominaisuudet ja varmista, että lähdetietojoukot kattavat kaikki perusteet. Esimerkiksi NLP:tä koskevien tietojen on noudatettava semanttisia, syntaktisia ja jopa kontekstuaalisia vaatimuksia.
- Merkityksellisyys: Jos sinulla on mielessäsi tuloksia, varmista, että tiedot ovat yhtenäisiä ja olennaisia, jotta tekoälyalgoritmit voivat käsitellä niitä helposti.
- Monipuolinen: Kuulostaako "yhdenmukaisuus"-osamäärän vastaiselta? Eivät aivan niin monipuoliset tietojoukot ole tärkeitä, jos haluat kouluttaa mallia kokonaisvaltaisesti. Vaikka tämä saattaa kasvattaa budjettia, mallista tulee paljon älykkäämpi ja havainnollisempi.
Onboarding end-to-end AI Training Data Service Providerin edut
Ennen kuin hyödynnät etuja, seuraavat seikat määrittävät tietojen yleisen laadun:
- Käytetty alusta
- Mukana olevat ihmiset
- Prosessi seurasi
Ja kokeneen kokonaisvaltaisen palveluntarjoajan ollessa pelissä käytössäsi on paras alusta, kokeneimmat ihmiset ja testatut prosessit, jotka todella auttavat sinua kouluttamaan mallin täydellisyyteen.
Tarkemmin sanottuna tässä on joitain paremmin kuratoituja etuja, jotka ansaitsevat tarkastelun:
- Merkityksellisyys: Päästä päähän -palveluntarjoajat ovat tarpeeksi kokeneita tarjotakseen vain malli- ja algoritmikohtaisia tietojoukkoja. Lisäksi he ottavat huomioon järjestelmän monimutkaisuuden, väestörakenteen ja markkinoiden segmentoinnin.
- monimuotoisuus: Tietyt mallit vaativat rekkakuormat relevantteja tietojoukkoja voidakseen tehdä tarkkoja päätöksiä. Esimerkiksi itse ajavat autot. Päästä päähän, kokeneet palveluntarjoajat ottavat huomioon monimuotoisuuden tarpeen hankkimalla jopa toimittajakeskeisiä tietojoukkoja. Yksinkertaisesti sanottuna kaikki, mikä saattaa olla järkevää malleille ja algoritmeille, on saatavilla.
- Kuroitu data: Parasta kokeneissa palveluntarjoajissa on, että he noudattavat vaiheittaista lähestymistapaa tietojoukon luomiseen. Ne merkitsevät asiaankuuluvat palaset attribuutilla, jotta annotaattorit ymmärtävät sen.
- Huippuluokan huomautus: Kokeneet palveluntarjoajat ottavat käyttöön asianmukaisia aiheasiantuntijoita, jotka merkitsevät valtavia tietopaloja täydellisesti.
- Henkilöllisyyden poistaminen ohjeiden mukaan: Tietoturvamääräykset voivat tehdä tekoälyn koulutuskampanjasta tai rikkoa sen. Kokonaisvaltaiset palveluntarjoajat huolehtivat kuitenkin kaikista GDPR:n, HIPAA:n ja muiden viranomaisten vaatimustenmukaisuudesta ja antavat sinun keskittyä täysin projektien kehittämiseen.
- Nolla bias: Toisin kuin sisäiset tiedonkerääjät, siivoojat ja annotaattorit, uskottavat palveluntarjoajat korostavat tekoälypoikkeaman poistamista malleista saadakseen objektiivisempia tuloksia ja tarkkoja päätelmiä.
Oikean tiedonkeruutoimittajan valinta
Jokainen tekoälyn koulutuskampanja alkaa tiedonkeruulla. Tai voidaan sanoa, että tekoälyprojektisi on usein yhtä vaikuttava kuin pöydälle tuodun tiedon laatu.
Siksi on suositeltavaa ottaa työhön oikea tiedonkeruutoimittaja, joka noudattaa seuraavia ohjeita:
- Uutuus tai ainutlaatuisuus
- Oikea-aikaiset toimitukset
- tarkkuus
- täydellisyys
- Johdonmukaisuus
Ja tässä ovat tekijät, jotka sinun on organisaationa tarkistettava oikean valinnan tekemiseksi:
- Pyydä esimerkkiaineistoa
- Tarkista vaatimustenmukaisuuden kannalta merkitykselliset kyselyt
- Ymmärrä enemmän heidän tiedonkeruu- ja hankintaprosesseistaan
- Tarkista heidän kantansa ja lähestymistapa puolueellisuuden poistamiseen
- Varmista, että heidän työvoimansa ja alustakohtaiset ominaisuudet ovat skaalautuvia, jos haluat kehittää projektia asteittain ajan mittaan
