KI-opleidingsdata

3 eenvoudige maniere om opleidingsdata vir u AI / ML-modelle te bekom

Ons hoef dit nie vir u te sê nie die waarde van KI-opleidingsdata vir u ambisieuse projekte. U weet dat as u vullisdata aan u modelle toevoer, dit gelyktydige resultate sal lewer, en die opleiding van u modelle met kwaliteit datastelle sal lei tot 'n doeltreffende en outonome stelsel wat akkurate resultate kan lewer.

Alhoewel hierdie konsep maklik verstaanbaar is, kan dit moeilik wees om die nuttigste databron en data te vind om u masjienleerprojekte (ML) op te lei.

Ons het hierdie pos geskep om besighede te help om nuttige oplossings te vind wat in hul spesifieke behoeftes voorsien. Ongeag of u projek benodig:

  • Pasgemaakte datastelle wat van die nuutste oorsprong is
  • Generiese data om u AI-opleidingsproses van stapel te stuur
  • Uiters nich datastelle wat moeilik aanlyn is om te vind

Ons het 'n oplossing vir elke probleem wat u in hierdie artikel kan ervaar.

Laat ons begin.

3 eenvoudige maniere om opleidingsdata vir u AI / ML-modelle te bekom

As aspirant-datawetenskaplike of 'n KI-spesialis kan u data uit drie primêre bronne vind:

  • Gratis bronne
  • Interne bronne
  • Betaalde bronne

Gratis bronne

1. Gratis bronne

Gratis bronne bied datastelle (jy raai aan) gratis. Daar is verskeie gewilde gidse, forums, portale, soekenjins en webwerwe om u datastelle te verkry. Hierdie bronne kan openbaar wees, argiewe, data wat na 'n paar jaar se data met eksplisiete toestemming bekend gemaak word. Ons het 'n kort lys van voorbeelde van gratis hulpbronne hieronder uiteengesit:

Kaggle -

'N Skatkis vir data-wetenskaplikes en masjienleer-entoesiaste. Met Kaggle kan u datastelle vir u projekte vind, publiseer, toegang tot en aflaai. Datastelle van Kaggle is van goeie gehalte, beskikbaar in uiteenlopende formate en maklik aflaaibaar.

UCI-databasis -

Masjienleerders en datawetenskaplikes gebruik die UCI-databasis sedert 1987. Hierdie bron bied domeinteorieë, databasisse, argiewe, data-opwekkers, en meer vir spesifieke projekte. Die UCI-databasisse word geklassifiseer en vertoon op grond van hul probleme of take soos groepering, klassifikasie en regressie.

Markspeler-databronne -

Bronne van tegnologiereuse soos Amazon (AWS), Google Dataset-soekenjin en Microsoft-datastelle.

  • AWS-hulpbron bied datastelle wat bekend gemaak is. Toeganklik via AWS, datastelle van regeringsinstansies, besighede, navorsingsinstellings en individue word binne AWS saamgestel en onderhou.
  • Google bied 'n soekenjin wat gratis datastelle haal relevant tot u soektognavrae.
  • Microsoft se Open Data Repository Initiative bied data-wetenskaplikes en masjienleerders datastelle van projekte soos rekenaarvisie, NLP, en meer.

Datastelle vir openbare en regerings -

Publieke datastelle is 'n prominente bron wat datastelle van nywerhede soos komplekse netwerke, biologie en landbou-agentskappe bied. Die kategorieë is opeenvolgend en netjies georganiseer om vinnig te sien, en is maklik beskikbaar om af te laai. Dit is opmerklik dat sommige datastelle lisensie-gebaseer is, terwyl ander gratis is. Ons beveel aan dat u die dokumentasie deeglik deurlees voordat u datastelle aflaai.

'N Datawetenskaplike sal gewoonlik historiese data soek vir hul projekte wat geografies gebonde kan wees. In sulke gevalle word 'n nuttige hulpbron deur internasionale regerings onderhou. Relevante datastelle is beskikbaar via regeringswebwerwe uit Indië, die VSA, die EU en ander lande.

Voordele van gratis bronne

  • Geen uitgawes hoegenaamd betrokke nie
  • Baie bronne om relevante datastelle te vind

Nadele van gratis bronne

  • Behels ure se handmatige ingryping om bronne te ondersoek, datastelle af te laai, te kategoriseer en saam te stel
  • Data-aantekeningsprosesse is steeds handtake
  • Lisensiëringsbeperkings en nakomingsbeperkings
  • Dit kan tydrowend wees om relevante datastelle te vind

Kom ons bespreek u vereiste vir AI -opleidingsdata vandag.

2. Interne bronne

Nog 'n belangrike databron is van interne databasisse. U sal miskien nie in 'n gratis hulpbron kan soek wat u soek nie; In hierdie situasie wil u dalk binne u organisasie kyk na verskeie raakpunte vir die generering van data wat u opgestel het. Presiese, onlangse data wat relevant is vir u projek, moet intern beskikbaar wees.

Met interne bronne kan u die data aanpas vir verskillende gebruiksgevalle. Interne bronne kan data wees wat uit u CRM, sosiale media-handvatsels of webwerfanalise vervaardig word.

Voordele van interne hulpbronne

  • Minimale uitgawes daaraan verbonde
  • Verander parameters om die benodigde inligting direk te genereer

Nadele van interne hulpbronne

  • Ontelbare ure se handewerk
  • Interdepartementele en intradepartementele samewerking is onvermydelik
  • Nie ideaal vir projekte met beperkte tyd om te bemark nie
  • Gegewens wat intern gegenereer word, sou nie van belang wees vir u KI-modelle nie

Betaalde bronne

3. Betaalde bronne

Ongelukkig is unieke datastelle nie beskikbaar op gratis of interne bronne nie, maar kan u betaal deur middel van betaalde bronne. Betaalde bronne word gebou deur maatskappye wat hulle eie datastelle benodig vir u projekte deur middel van hul eie spesifieke data-verkrygingstegnieke.

Wat is data-aantekening?

Die proses om addisionele inligting soos beskrywings en metadata by u datastelle te voeg om dit masjien verstaanbaar te maak, staan ​​bekend as data-aantekening. Ongeag waar u data vandaan kom, dit sal in rou vorm wees. Dit moet skoongemaak en geannoteer word met behulp van presisietegnieke om te verseker dat dit AI-opleidingsdata vir u modelle kan word.

Data-aantekening is waar betaalde hulpbronne ideaal word. Wanneer u KI-opleidingsdata aan kontrakteurs van derdepartye uitkontrakteer, haal hulle die data uit, stel dit saam, annoteer dit en bied dit aan as ML-gereed lewerbare. By uitkontraktering kan u ook seker wees van die nakoming, lisensies en ander wettige kwessies wat u misken wanneer u interne of gratis hulpbronne gebruik.

Die hantering van rou data van interne of gratis hulpbronne is tydrowend en 'n finansiële las. Ons beveel altyd aan dat u opleidingsdatastelle uitkontrakteer indien moontlik.

Voordele van betaalde bronne

  • Geannoteerde en QAed-datastelle bereik u vinnig
  • Buigsame sperdatums
  • Aangepaste datastelle beskikbaar op grond van u vereistes
  • Die verskaffer sorg altyd vir die nakoming van regulasies in die verkryging van data

Nadele van betaalde bronne

  • Betrek uitgawes

Ten slotte

As u beperkte tyd het om te bemark of baie nisspesifikasies het oor datastelle, stel ons voor dat u 'n betaalde hulpbron gebruik of uitkontraktering doen aan 'n kundige in die bedryf soos ons. Ons het jare lange ervaring met die lewering van KI-opleidingsdata vir belangrike markspelers soos MSME-ondernemings.

Kontak ons ​​vandag om te praat oor hoe ons u kan help om AI -opleidingsdata te kry.

Sosiale Deel