AI-tiedonkeruu: Kaikki mitä sinun tarvitsee tietää
Älykkäät tekoäly- ja ML-mallit muuttavat toimialoja ennakoivasta terveydenhuollosta autonomisiin ajoneuvoihin ja älykkäisiin chatboteihin. Mutta mikä ruokkii näitä tehokkaita malleja? Data. Laadukasta dataa ja paljon. Tämä opas tarjoaa kattavan yleiskatsauksen tekoälyn tiedonkeruusta ja kattaa kaiken, mitä aloittelijan tulee tietää.
Mitä on tiedonkeruu tekoälylle?
Tiedonkeruu tekoälyä varten sisältää koneoppimismallien kouluttamiseen tarvittavan raakadatan keräämisen ja valmistelun. Nämä tiedot voivat olla eri muodoissa, kuten tekstiä, kuvia, ääntä ja videota. Tehokas tekoälyharjoittelu edellyttää, että kerätyt tiedot ovat:
- Massiivinen: Suuria tietojoukkoja tarvitaan yleensä vankkojen tekoälymallien kouluttamiseen.
- Eri: Tietojen tulee edustaa todellista vaihtelua, jonka malli kohtaa.
- Merkitty: Ohjattua oppimista varten dataan on merkittävä oikeat vastaukset mallin oppimisen ohjaamiseksi.
Ratkaisu: Tiedonkeruu (Valtava määrä tiedonkeruuta ML-mallien kouluttamiseksi.)
Tekoälyn harjoitustietojen hankkiminen ML-malleille
Tehokas tiedonkeruu edellyttää huolellista suunnittelua ja toteutusta. Keskeisiä huomioita ovat:
- Tavoitteiden määrittely: Selvitä tekoälyprojektisi tavoitteet selkeästi ennen tiedonkeruun aloittamista.
- Tietojoukon valmistelu: Suunnittele useita tietojoukkoja (koulutus, validointi, testaus).
Budjetin hallinta: Määritä realistinen budjetti tiedonkeruulle ja huomautuksille. - Tietojen osuvuus: Varmista, että kerätyt tiedot ovat merkityksellisiä tietyn tekoälymallin ja sen käyttötarkoituksen kannalta.
- Algoritmien yhteensopivuus: Harkitse käyttämiäsi algoritmeja ja niiden tietovaatimuksia.
- Oppimistapa: Päätä, käytätkö ohjattua, ohjaamatonta vai vahvistusta oppimista.
Tiedonkeruumenetelmät
Harjoitustietojen hankkimiseen voidaan käyttää useita menetelmiä:
- Ilmaiset lähteet: Julkisesti saatavilla olevat tietojoukot (esim. Kaggle, Google Datasets, OpenML), avoimet foorumit (esim. Reddit, Quora). Huomautuksia: Arvioi huolellisesti ilmaisten tietojoukkojen laatu ja relevanssi.
- Sisäiset lähteet: Tiedot organisaatiostasi (esim. CRM, ERP-järjestelmät).
- Maksulliset lähteet: Kolmannen osapuolen tiedontoimittajat, tietojen kaavintatyökalut.
Tiedonkeruun budjetointi
Tiedonkeruun budjetointi edellyttää useiden tekijöiden huomioon ottamista:
- Projektin laajuus: Tekoälytekniikan koko, monimutkaisuus, tyyppi (esim. syväoppiminen, NLP, tietokonenäkö).
- Tietojen määrä: Tarvittavan tiedon määrä riippuu projektin monimutkaisuudesta ja mallin vaatimuksista.
- Hinnoittelustrategia: Toimittajan hinnoittelu vaihtelee tietojen laadun, monimutkaisuuden ja palveluntarjoajan asiantuntemuksen mukaan.
- Hankintamenetelmä: Kustannukset vaihtelevat sen mukaan, hankitaanko tiedot sisäisesti, ilmaisista resursseista vai maksullisilta toimittajilta.
Kuinka mitata tietojen laatua?
Varmistaaksesi, että järjestelmään syötettävät tiedot ovat laadukkaita vai eivät, varmista, että se noudattaa seuraavia parametreja:
- Tarkoitettu erityiskäyttöön
- 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.
- Tarkkuus: Tiedoissa ei saa olla virheitä ja epäjohdonmukaisuuksia.
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:
- Tietojen laatu: Pyydä näytetietojoukkoja laadun arvioimiseksi.
- noudattaminen: Varmista asiaankuuluvien tietosuojamääräysten noudattaminen.
- Prosessin läpinäkyvyys: Ymmärrä heidän tiedonkeruu- ja huomautusprosessinsa.
- Virheen lieventäminen: Itiedustella heidän lähestymistapaansa puolueellisuuteen puuttumiseen.
- Skaalautuvuus: Varmista, että heidän kykynsä skaalautuvat projektisi kasvun myötä.
Oletko valmis aloittamaan?
Tiedonkeruu on jokaisen onnistuneen tekoälyprojektin perusta. Ymmärtämällä tässä oppaassa esitetyt keskeiset näkökohdat ja parhaat käytännöt voit hankkia ja valmistaa tehokkaasti dataa, jota tarvitaan tehokkaiden ja vaikuttavien tekoälymallien rakentamiseen. Ota yhteyttä jo tänään saadaksesi lisätietoja tiedonkeruupalveluistamme.
Lataa infografiikkamme saadaksesi visuaalisen yhteenvedon tärkeimmistä tiedonkeruun käsitteistä.
