Die ontwikkelende KI-mark bied geweldige geleenthede vir besighede wat gretig is om KI-aangedrewe toepassings te ontwikkel. Die bou van suksesvolle KI-modelle vereis egter komplekse algoritmes wat op hoëgehalte-datastelle opgelei is. Beide die keuse van die regte KI-opleidingsdata en om 'n vaartbelynde insamelingsproses te hê, is van kritieke belang om akkurate en effektiewe KI-uitkomste te bereik.
Hierdie blog kombineer riglyne vir die vereenvoudiging van KI-data-insameling met die belangrikheid van die keuse van die regte opleidingsdata, wat 'n omvattende benadering bied vir besighede wat daarna streef om impakvolle KI-modelle te skep.
Waarom is KI-opleidingsdata belangrik?
KI-opleidingsdata is die ruggraat van enige suksesvolle KI-toepassing. Sonder opleidingsdata van hoë gehalte kan jou KI-model onakkurate resultate lewer, hoër instandhoudingskoste aangaan, jou produk se geloofwaardigheid beskadig en finansiële hulpbronne mors. Deur tyd en moeite te belê om die regte data te kies en in te samel, kan besighede verseker dat hul KI-modelle betroubare en relevante uitkomste genereer.
Sleuteloorwegings by die keuse van KI-opleidingsdata
relevansie
Data moet direk ooreenstem met die beoogde funksie van die KI-model.
Akkuraatheid
Hoë kwaliteit, foutvrye data is noodsaaklik vir betroubare modelopleiding.
Diversiteit
'n Wye reeks datapunte help om vooroordeel te voorkom en verbeter veralgemening.
Deel
Genoeg data is nodig om robuuste en akkurate modelle op te lei.
Verteenwoordiging
Die opleidingsdata moet die werklike scenario's wat die model sal teëkom, akkuraat weerspieël.
Aantekening Kwaliteit
Korrekte en konsekwente etikettering is noodsaaklik vir leer onder toesig.
tydigheid
Gebruik die mees onlangse data om die KI-model relevant en doeltreffend te hou.
Privaatheid en sekuriteit
Verseker nakoming van databeskermingsregulasies.
6 vaste riglyne om u KI-opleidingsdata-insamelingsproses te vereenvoudig
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.
Voorbeeld Scenario's:
- Virtuele Assistent: Spraakdata met uiteenlopende aksente, emosies, ouderdomme, tale, modulasies en uitsprake.
- Fintech Chatbot: Teksgebaseerde data met 'n goeie mengsel van kontekste, semantiek, sarkasme, grammatikale sintaksis en leestekens.
- IoT-stelsel vir toerustinggesondheid: Beelde en beeldmateriaal van rekenaarvisie, historiese teksdata, statistieke en tydlyne.
Wat is jou databron?
ML-dataverkryging is lastig en ingewikkeld. Dit het 'n direkte impak op die resultate wat jou modelle in die toekoms sal lewer en sorg moet op hierdie punt gedra word om goed gedefinieerde databronne en raakpunte daar te stel.
- Interne data: Data gegenereer deur jou besigheid en relevant vir jou gebruik geval.
- Gratis Resources: Argiewe, publieke datastelle, soekenjins.
- Dataverkopers: Maatskappye wat data bron en annoteer.
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.
Dus, daar is geen limiet as sodanig nie, maar as jy regtig moet besluit oor die volume data wat jy benodig, kan jy die begroting as 'n deurslaggewende faktor gebruik. KI-opleidingsbegroting is heeltemal 'n ander balspel en ons het die onderwerp hier breedvoerig gedek. Jy kan dit nagaan en 'n idee kry van hoe om datavolume en uitgawes te benader en te balanseer.
Data-insameling Regulerende Vereistes
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-insamelingsverskaffer
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.
Met Shaip, jy kry betroubare, eties verkryde data om jou KI-inisiatiewe effektief aan te dryf.
Gevolgtrekking
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.
