Data-insameling

Wat is data-insameling? Alles wat 'n beginner moet weet

Het u al ooit gewonder?
Tipes data

Intelligente KI- en ML-modelle is oral, of dit nou is

  • Voorspellende gesondheidsorgmodelle vir proaktiewe diagnose
  • Outonome voertuie met baanhou, omgekeerde parkering en ander ingeboude eienskappe
  • Intelligente kletsbotte wat bewus is van inhoud, konteks en bedoeling

Maar wat maak hierdie modelle akkuraat, hoogs geoutomatiseerd en waansinnig spesifiek

Data, data en meer data.

Vir data om sin te maak vir 'n KI-model, moet jy die volgende faktore in gedagte hou:

  • Massiewe rou data-stukke is beskikbaar
  • Datablokke is veelveranderlik en divers
  • Ongemerkte data is soos geraas vir intelligente masjiene 

Oplossing: Data-annotasie (Proses van etikettering van data om relevante en gebruik-geval-spesifieke datastelle te skep)

Verkryging van AI-opleidingsdata vir ml-modelle

Verkryging van KI-opleidingsdata vir ML-modelle

Geloofwaardige KI-dataversamelaars fokus op veelvuldige aspekte voordat hulle datavaslegging en -onttrekking oor weë begin. Dit sluit in:

  • Fokus op die voorbereiding van veelvuldige datastelle
  • Hou die data-insameling en annotasiebegroting onder beheer
  • Verkry model relevante data
  • Werk slegs met geloofwaardige datastelversamelaars
  • Identifisering van organisasie doelwitte vooraf
  • Werk saam met geskikte algoritmes
  • Leer onder toesig of sonder toesig

Topopsies vir die verkryging van data wat aan die genoemde aspekte voldoen:

  1. Gratis bronne: Sluit oop forums soos Quora en Reddit en oop aggregators soos Kaggle OpenML, Google-datastelle en meer in
  2. Interne bronne: Data onttrek vanaf CRM- en ERP-platforms
  3. Betaalde bronne: Sluit eksterne verskaffers en die gebruik van dataskraapnutsmiddels in

Wys op opmerking: Neem oop datastelle met 'n knippie sout waar.

Begrotingsfaktore

Begrotingsfaktore

Beplan om ons KI-data-insameling-inisiatief te begroot. Voordat jy kan, neem die volgende aspekte en vrae in ag:

  • Aard van die produk wat ontwikkel moet word
  • Ondersteun die model versterkingsleer?
  • Word diep leer ondersteun?
  • Is dit NLP, rekenaarvisie, of albei
  • Wat is jou platforms en hulpbronne vir die etikettering van die data?

Gebaseer op die ontleding, is hier die faktore wat jou kan en moet help om die pryse van die veldtog te bestuur:

  1. Datavolume: Afhanklikhede: Grootte van die projek, voorkeure ten opsigte van opleiding en toetsing van datastelle, die kompleksiteit van die stelsel, tipe KI-tegnologie waaraan dit voldoen, en klem op kenmerk-onttrekking of gebrek daaraan. 
  2. Prysstrategie: Afhanklikhede: Bevoegdheid van die diensverskaffer, kwaliteit van data en kompleksiteit van die model in die prentjie
  3. Verkrygingsmetodologieë: Afhanklikhede: Kompleksiteit en grootte van die model, gehuurde, kontraktuele of interne arbeidsmag wat die data verkry, en keuse van bron, met opsies wat oop, publiek, betaalde en interne bronne is.
Data gehalte

Hoe om datakwaliteit te meet?

Om te verseker of die data wat in die stelsel ingevoer word van hoë gehalte is of nie, maak seker dat dit aan die volgende parameters voldoen:

  • Bedoel vir spesifieke gebruiksgevalle en algoritmes
  • Help om die model meer intelligent te maak
  • Bespoedig besluitneming 
  • Verteenwoordig 'n real-time konstruk

Soos per die genoemde aspekte, hier is die eienskappe wat u wil hê dat u datastelle moet hê:

  1. eenvormigheid: Selfs al word datastukke van verskeie weë verkry, moet hulle eenvormig nagegaan word, afhangend van die model. Byvoorbeeld, 'n goed gesoute geannoteerde video-datastel sal nie eenvormig wees as dit gepaard gaan met oudiodatastelle wat slegs bedoel is vir NLP-modelle soos kletsbotte en stemassistente nie.
  2. Konsekwentheid: Datastelle moet konsekwent wees as hulle as hoë kwaliteit bestempel wil word. Dit beteken elke eenheid data moet daarop gemik wees om besluitneming vinniger vir die model te maak, as 'n komplementêre faktor tot enige ander eenheid.
  3. Omvattendheid: Beplan elke aspek en kenmerk van die model en verseker dat die verkrygde datastelle al die basisse dek. Byvoorbeeld, NLP-relevante data moet voldoen aan die semantiese, sintaktiese en selfs kontekstuele vereistes. 
  4. relevansie: As jy 'n paar uitkomste in gedagte het, maak seker dat die data beide eenvormig en relevant is, sodat die KI-algoritmes dit met gemak kan verwerk. 
  5. Gediversifiseerd: Klink teen-intuïtief vir die 'Uniformiteit'-kwosiënt? Nie presies so gediversifiseerde datastelle belangrik is as jy die model holisties wil oplei nie. Alhoewel dit die begroting kan vergroot, word die model baie intelligenter en meer insiggewend.
Voordele van die aanboord van end-tot-end AI-opleidingsdatadiensverskaffer

Voordele van onboarding end-to-end KI Training Data Service Provider

Voordat u die voordele aanwend, is hier die aspekte wat die algehele datakwaliteit bepaal:

  • Platform gebruik 
  • Mense betrokke
  • Proses het gevolg

En met 'n ervare end-tot-end diensverskaffer in die spel, kry jy toegang tot die beste platform, mees gesoute mense en beproefde prosesse wat jou eintlik help om die model tot perfeksie op te lei.

Vir besonderhede, hier is 'n paar van die meer saamgestelde voordele wat 'n bykomende voorkoms verdien:

  1. relevansie: Einde-tot-einde diensverskaffers is ervare genoeg om slegs model- en algoritme-spesifieke datastelle te verskaf. Boonop neem hulle ook die stelselkompleksiteit, demografie en marksegmentering in ag. 
  2. Diversiteit: Sekere modelle vereis vragmotorvragte van relevante datastelle om besluite akkuraat te kan neem. Byvoorbeeld, selfbesturende motors. Einde-tot-einde, ervare diensverskaffers neem die behoefte aan diversiteit in ag deur selfs verskaffer-gesentreerde datastelle te verkry. Eenvoudig gestel, alles wat vir die modelle en algoritmes sin kan maak, word beskikbaar gestel.
  3. Samegestelde data: Die beste ding van ervare diensverskaffers is dat hulle 'n stapsgewyse benadering tot die skep van datastel volg. Hulle merk relevante stukke met eienskappe vir die annoteerders om sin van te maak.
  4. Hoë-end aantekening: Ervare diensverskaffers ontplooi relevante vakkundiges om massiewe stukke data tot perfeksie te annoteer.
  5. De-identifikasie volgens riglyne: Datasekuriteitsregulasies kan jou KI-opleidingsveldtog maak of breek. Einde-tot-einde diensverskaffers sorg egter vir elke voldoeningskwessie, relevant tot GDPR, HIPAA en ander owerhede en laat jou heeltemal op projekontwikkeling fokus.
  6. Nul vooroordeel: Anders as interne dataversamelaars, skoonmakers en annoteerders, beklemtoon geloofwaardige diensverskaffers die uitskakeling van KI-vooroordeel van modelle om meer objektiewe resultate en akkurate afleidings te lewer.
Die keuse van die regte data-insamelingsverskaffer

Die keuse van die regte data-insamelingsverskaffer

Elke KI-opleidingsveldtog begin met data-insameling. Of daar kan gesê word dat jou KI-projek dikwels so impakvol is soos die kwaliteit van data wat na die tafel gebring word.

Daarom is dit raadsaam om die regte data-insameling-verskaffer vir die werk aan boord te kry, wat aan die volgende riglyne voldoen:

  • Nuutheid of Uniekheid
  • Tydige aflewerings
  • Akkuraatheid
  • volledigheid
  • Konsekwentheid

En hier is die faktore wat u as 'n organisasie moet nagaan om in te skakel op die regte keuse:

  1. Vra vir 'n voorbeelddatastel
  2. Kontroleer die navrae wat verband hou met voldoening
  3. Verstaan ​​meer oor hul data-insameling en verkrygingsprosesse
  4. Kontroleer hul houding en benadering om vooroordeel uit te skakel
  5. Maak seker dat hul arbeidsmag en platformspesifieke vermoëns skaalbaar is, ingeval jy met verloop van tyd progressiewe ontwikkelings aan die projek wil maak.

Sosiale Deel