Vi behøver ikke fortælle dig det værdien af AI-træningsdata til dine ambitiøse projekter. Du ved, at hvis du tilfører skraldata til dine modeller, vil de producere sammenfaldende resultater, og træning af dine modeller med kvalitetsdatasæt vil resultere i et effektivt og autonomt system, der er i stand til at levere nøjagtige resultater.
Selvom dette koncept er let at forstå, kan det være en udfordring at finde den mest nyttige datasætkilde og data til at træne dine maskinlæringsprojekter (ML).
Vi oprettede dette indlæg for at hjælpe virksomheder med at finde nyttige løsninger, der imødekommes deres specifikke behov. Uanset om dit projekt kræver:
- Skræddersyede datasæt, der er af den nyeste oprindelse
- Generiske data til at starte din AI-træningsproces
- Meget niched datasæt, der kan være vanskelige at finde online
Vi har en løsning på ethvert problem, du kan støde på i denne artikel.
Lad os komme igang.
3 enkle måder at erhverve træningsdata til dine AI / ML-modeller
Som en håbefuld dataforsker eller en AI-specialist kan du finde data fra tre primære kilder:
- Gratis kilder
- Interne kilder
- Betalte kilder
1. Gratis kilder
Gratis kilder tilbyder datasæt (du gættede det) gratis. Der er flere populære mapper, fora, portaler, søgemaskiner og websteder, der kilder dine datasæt. Disse kilder kunne være offentlige, arkiver, data offentliggjort efter flere års data med eksplicit tilladelse. Vi har skitseret en hurtig liste over eksempler på gratis ressourcer nedenfor:
Kaggle -
En skattekiste for dataforskere og maskinindlæringsentusiaster. Med Kaggle kan du finde, offentliggøre, få adgang til og downloade datasæt til dine projekter. Datasæt fra Kaggle er af god kvalitet, tilgængelige i forskellige formater og kan downloades let.
UCI-database -
Maskinnelærere og dataforskere har brugt UCI-databasen siden 1987. Denne ressource tilbyder domæneteorier, databaser, arkiver, datageneratorer og mere til specifikke projekter. UCI-databaser klassificeres og vises ud fra deres problemer eller opgaver såsom klyngedannelse, klassifikation og regression.
Markedsaktørdatakilder -
Ressourcer fra tech-giganter som Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine og Microsoft Datasets.
- AWS-ressource tilbyder datasæt, der er blevet offentliggjort. Tilgængelig via AWS, datasæt fra regeringsorganer, virksomheder, forskningsinstitutioner og enkeltpersoner kurateres og vedligeholdes inden for AWS.
- Google tilbyder en søgemaskine, der henter gratis datasæt relevant for dine søgeforespørgsler.
- Microsofts Open Data Repository Initiative giver dataforskere og maskinelever datasæt fra projekter som computersyn, NLP og mere.
Offentlige og offentlige datasæt -
Offentlige datasæt er en fremtrædende ressource, der tilbyder datasæt fra industrier som komplekse netværk, biologi og landbrugsagenturer. Kategorierne er sekventielle og pænt organiseret til hurtig visning og let tilgængelige til download. Det er værd at bemærke, at nogle af datasættene er licensbaserede, mens andre er gratis. Vi anbefaler, at du læser grundigt igennem dokumentationen, før du downloader datasæt.
En dataforsker vil almindeligvis søge efter historiske data for deres projekter, der kan være geografisk bundet. I sådanne tilfælde opretholdes en nyttig ressource af internationale regeringer. Relevante datasæt er tilgængelige via offentlige websteder fra Indien, USA, EU og andre lande.
Fordele ved gratis ressourcer
- Ingen omkostninger involveret overhovedet
- Masser af ressourcer til at finde relevante datasæt
Ulemper ved gratis ressourcer
- Involverer timers manuel indgriben for at gennemse ressourcer, downloade, kategorisere og kompilere datasæt
- Processer til dataanmærkning er stadig manuelle opgaver
- Licensbegrænsninger og overholdelsesbegrænsninger
- At finde relevante datasæt kan være tidskrævende
2. Interne kilder
En anden vigtig datakilde er fra interne databaser. Du kan muligvis ikke finde det, du leder efter, i en gratis ressource; i denne situation vil du muligvis se inden for din organisation på tværs af flere dataproducerende berøringspunkter, du har oprettet. Præcise, nylige data, der er relevante for dit projekt, skal være let tilgængelige internt.
Med interne kilder kan du tilpasse dataene til forskellige brugssager. Interne kilder kan være data produceret fra din CRM, sociale mediehåndtag eller webstedsanalyse.
Fordele ved interne ressourcer
- Mindste involverede udgifter
- Rediger parametre for at generere nødvendige oplysninger direkte
Ulemper ved interne ressourcer
- Utallige timers manuelt arbejde
- Interdepartment og intradepartment samarbejde er uundgåelig
- Ikke ideel til projekter med begrænset markedsføringstid
- Data genereret internt ville være irrelevant for dine AI-modeller
3. Betalte kilder
Desværre er unikke datasæt ikke tilgængelige på gratis eller interne ressourcer, men kan opnås gennem betalte ressourcer. Betalte kilder er bygget af virksomheder, der arbejder på at hente de datasæt, du har brug for til dine projekter, gennem deres egne specifikke data sourcing teknikker.
Hvad er datanotering?
Processen med at tilføje yderligere oplysninger såsom beskrivelser og metadata til dine datasæt for at gøre dem maskinforståelige kaldes datanotering. Uanset hvor dine data kommer fra, vil de være i rå form. Det skal rengøres og kommenteres ved hjælp af præcisionsteknikker for at sikre, at det kan blive AI-træningsdata for dine modeller.
Datanotering er hvor betalte ressourcer bliver ideelle. Når du outsourcer AI-træningsdata til tredjepartseksperter, udtrækker de, kompilerer, kommenterer og præsenterer dataene for dig som ML-klare leverancer. Ved outsourcing kan du også være sikker på overholdelse, licenser og andre juridiske problemer, du kan overse, når du bruger interne eller gratis ressourcer.
At håndtere rådata fra interne eller gratis ressourcer er tidskrævende og en økonomisk byrde. Vi anbefaler altid at outsource træningsdatasæt, når det er muligt.
Fordele ved betalte ressourcer
- Annoterede og QAed datasæt når dig hurtigt
- Fleksible deadlines
- Tilpassede datasæt tilgængelige baseret på dine krav
- Lovgivningsmæssig overholdelse af sourcingdata håndteres altid af sælgeren
Ulemper ved betalte ressourcer
- Involverer udgifter
I Konklusion
Hvis du har begrænset tid til at markedsføre eller har meget nichespecifikationer vedrørende datasæt, foreslår vi at bruge en betalt ressource eller outsource til en brancheekspert ligesom os. Vi har mange års erfaring med at levere AI-træningsdata til vigtige markedsaktører såsom MSME-virksomheder.
Kontakt os i dag for at tale om, hvordan vi kan hjælpe dig med at hente AI-træningsdata.
