Die proses om KI-opleidingsdata in te samel is beide onvermydelik en uitdagend. Daar is geen manier waarop ons hierdie deel kan oorslaan en direk by die punt uitkom dat ons model betekenisvolle resultate (of resultate in die eerste plek) begin uitstuur nie. Dit is sistematies en onderling verbind.
Namate die doeleindes en gebruiksgevalle van kontemporêre KI (kunsmatige intelligensie) oplossings meer nis word, is daar 'n groter vraag na verfynde KI-opleidingsdata. Met maatskappye en nuwe ondernemings wat nuwe gebiede en marksegmente aandurf, begin hulle werk in ruimtes wat voorheen onontgin is. Dit maak KI data-insameling des te meer ingewikkeld en vervelig.
Alhoewel die pad vorentoe beslis skrikwekkend is, kan dit met 'n strategiese benadering vereenvoudig word. Met 'n goed beraamde plan kan jy jou KI data-insameling verwerk en maak dit eenvoudig vir almal wat betrokke is. Al wat jy hoef te doen is om duidelikheid te kry oor jou vereistes en 'n paar vrae te beantwoord.
Wat is hulle? Kom ons vind uit.
Die Quintessential AI Training Data Collection Guideline
Watter data het jy nodig?
Dit is die eerste vraag wat u moet beantwoord om betekenisvolle datastelle saam te stel en 'n lonende KI-model te bou. Die tipe data wat jy benodig hang af van die werklike probleem wat jy van plan is om op te los.
Is jy besig om 'n virtuele assistent te ontwikkel? Die datatipe wat jy benodig, kom neer op spraakdata wat 'n diverse poel van aksente, emosies, ouderdomme, tale, modulasies, uitsprake en meer van jou gehoor het.
As jy 'n kletsbot vir 'n fintech-oplossing ontwikkel, benodig jy teksgebaseerde data met 'n goeie mengsel van kontekste, semantiek, sarkasme, grammatikale sintaksis, leestekens, en meer.
Soms het jy dalk ook 'n mengsel van veelvuldige tipes data nodig, gebaseer op die probleem wat jy oplos en hoe jy dit oplos. Byvoorbeeld, 'n KI-model vir 'n IoT-stelsel wat toerusting naspeur, sal beelde en beeldmateriaal van rekenaarvisie vereis om wanfunksionering op te spoor en historiese data soos teks, statistieke en tydlyne te gebruik om dit saam te verwerk en resultate akkuraat te voorspel.
-
Wat is jou databron?
ML data verkryging is lastig en ingewikkeld. Dit het 'n direkte impak op die resultate wat u modelle in die toekoms sal lewer en sorg moet op hierdie punt gedra word om goed gedefinieerde databronne en raakpunte daar te stel.
Om met dataverkryging te begin, kan jy na interne datagenerering raakpunte soek. Hierdie databronne word deur jou besigheid en vir jou besigheid gedefinieer. Dit beteken dat hulle relevant is vir jou gebruiksgeval.
As jy nie 'n interne hulpbron het nie of as jy bykomende databronne benodig, kan jy gratis hulpbronne soos argiewe, publieke datastelle, soekenjins en meer nagaan. Afgesien van hierdie bronne, het jy ook dataverkopers wat jou vereiste data kan verkry en dit volledig geannoteer aan jou kan lewer.
Wanneer jy op jou databron besluit, oorweeg die feit dat jy op die lang termyn volumes na volumes data sal benodig en die meeste datastelle is ongestruktureerd, hulle is rou en oraloor.
Om sulke probleme te vermy, verkry die meeste besighede gewoonlik hul datastelle van verskaffers, wat masjiengereed lêers lewer wat presies deur industriespesifieke KMO's gemerk is.
-
Hoeveel? – Volume data het jy nodig?
Kom ons brei die laaste wyser 'n bietjie meer uit. Jou KI-model sal slegs vir akkurate resultate geoptimaliseer word wanneer dit konsekwent opgelei word met meer volume kontekstuele datastelle. Dit beteken dat u 'n groot hoeveelheid data gaan benodig. Wat KI-opleidingsdata betref, is daar nie iets soos te veel data nie.
Daar is dus geen limiet as sodanig nie, maar as jy regtig moet besluit oor die volume data wat jy nodig het, kan jy die begroting as 'n deurslaggewende faktor gebruik. KI-opleidingsbegroting is heeltemal 'n ander balspel en ons het dit breedvoerig gedek onderwerp hier. Jy kan dit nagaan en 'n idee kry van hoe om datavolume en uitgawes te benader en te balanseer.
-
Data-insameling Regulerende Vereistes
Etiek en gesonde verstand bepaal die feit dat dataverkryging van skoon bronne moet wees. Dit is meer krities wanneer jy 'n KI-model met gesondheidsorgdata, fintech-data en ander sensitiewe data ontwikkel. Sodra jy jou datastelle verkry, implementeer regulatoriese protokolle en voldoening soos BBP, HIPAA-standaarde en ander relevante standaarde om te verseker dat jou data skoon en sonder wettigheid is.As jy jou data van verskaffers verkry, kyk ook uit vir soortgelyke voldoening. Op geen stadium moet 'n kliënt of gebruiker se sensitiewe inligting gekompromitteer word nie. Die data moet gede-identifiseer word voordat dit in masjienleermodelle ingevoer word.
-
Hantering van datavooroordeel
Data-vooroordeel kan jou KI-model stadig doodmaak. Beskou dit as 'n stadige gif wat eers mettertyd opgespoor word. Vooroordeel sluip in van onwillekeurige en geheimsinnige bronne en kan maklik die radar oorslaan. Wanneer jou KI-opleidingsdata bevooroordeeld is, is jou resultate skeef en is dikwels eensydig.
Om sulke gevalle te vermy, maak seker dat die data wat jy insamel so divers as moontlik is. As jy byvoorbeeld spraakdatastelle versamel, sluit datastelle van verskeie etnisiteite, geslagte, ouderdomsgroepe, kulture, aksente en meer in om die uiteenlopende tipe mense te akkommodeer wat uiteindelik jou dienste sou gebruik. Hoe ryker en meer divers jou data is, hoe minder bevooroordeeld sal dit waarskynlik wees.
-
Die keuse van die regte data-insameling-verskaffer
Sodra jy kies om jou data-insameling uit te kontrakteer, moet jy eers besluit wie om uit te kontrakteer. Die regte data-insamelingsverskaffer het 'n stewige portefeulje, 'n deursigtige samewerkingsproses en bied skaalbare dienste. Die perfekte pasvorm is ook die een wat KI-opleidingsdata eties verkry en verseker dat elke enkele voldoening nagekom word. ’n Proses wat tydrowend is, kan uiteindelik jou KI-ontwikkelingsproses verleng as jy kies om met die verkeerde verkoper saam te werk.
So, kyk na hul vorige werke, kyk of hulle gewerk het aan die industrie of marksegment waarin jy gaan waag, assesseer hul toewyding en kry betaalde monsters om uit te vind of die verkoper 'n ideale vennoot vir jou KI-ambisies is. Herhaal die proses totdat jy die regte een kry.
Etiek en gesonde verstand bepaal die feit dat dataverkryging van skoon bronne moet wees. Dit is meer krities wanneer jy 'n KI-model met gesondheidsorgdata, fintech-data en ander sensitiewe data ontwikkel. Sodra jy jou datastelle verkry, implementeer regulatoriese protokolle en voldoening soos Wikkel
KI-data-insameling kom neer op hierdie vrae en wanneer jy hierdie wenke gesorteer het, kan jy seker wees van die feit dat jou KI-model sal vorm soos jy dit wou hê. Moet net nie oorhaastige besluite neem nie. Dit neem jare om die ideale KI-model te ontwikkel, maar slegs minute om kritiek daarop te haal. Vermy dit deur ons riglyne te gebruik.
Voorspoed!
