Processen med at indsamle AI-træningsdata er både uundgåelig og udfordrende. Der er ingen måde, vi kunne springe denne del over og direkte komme til det punkt, hvor vores model begynder at frembringe meningsfulde resultater (eller resultater i første omgang). Det er systematisk og sammenhængende.
Efterhånden som formålene og anvendelsesmulighederne for moderne AI-løsninger (Artificial Intelligence) bliver mere niche, er der en øget efterspørgsel efter raffinerede AI-træningsdata. Med virksomheder og startups, der begiver sig ud i nyere territorier og markedssegmenter, begynder de at operere i uudforskede rum. Dette gør AI-dataindsamling så meget desto mere indviklet og kedeligt.
Selvom vejen frem er afgjort skræmmende, kan den forenkles med en strategisk tilgang. Med en velovervejet plan kan du strømline din AI-dataindsamling proces og gør det nemt for alle involverede. Alt du skal gøre er at få klarhed over dine krav og besvare et par spørgsmål.
Hvad er de? Lad os finde ud af det.
The Quintessential AI Training Data Collection Guideline
Hvilke data har du brug for?
Dette er det første spørgsmål, du skal besvare for at kompilere meningsfulde datasæt og bygge en givende AI-model. Den type data, du har brug for, afhænger af det virkelige problem, du har til hensigt at løse.
Udvikler du en virtuel assistent? Den datatype, du har brug for, koger ned til taledata, der har en mangfoldig pulje af accenter, følelser, aldre, sprog, modulationer, udtaler og mere fra dit publikum.
Hvis du udvikler en chatbot til en fintech-løsning, har du brug for tekstbaserede data med en god blanding af kontekster, semantik, sarkasme, grammatisk syntaks, tegnsætning og meget mere.
Nogle gange har du måske også brug for en blanding af flere typer data baseret på den bekymring, du løser, og hvordan du løser den. For eksempel ville en AI-model for et IoT-system, der sporer udstyrs sundhed, kræve billeder og optagelser fra computervision for at opdage funktionsfejl og bruge historiske data såsom tekst, statistik og tidslinjer til at behandle dem sammen og præcist forudsige resultater.
-
Hvad er din datakilde?
ML data sourcing er vanskelig og kompliceret. Dette påvirker direkte de resultater, dine modeller vil levere i fremtiden, og der skal på dette tidspunkt tages hensyn til at etablere veldefinerede datakilder og kontaktpunkter.
For at komme i gang med data sourcing, kan du kigge efter interne datagenerering touchpoints. Disse datakilder er defineret af din virksomhed og for din virksomhed. Det betyder, at de er relevante for din use case.
Hvis du ikke har en intern ressource, eller hvis du har brug for yderligere datakilder, kan du tjekke gratis ressourcer som arkiver, offentlige datasæt, søgemaskiner og mere. Udover disse kilder har du også dataleverandører, som kan hente dine nødvendige data og levere dem til dig fuldstændigt kommenteret.
Når du beslutter dig for din datakilde, så overvej det faktum, at du ville få brug for mængder efter mængder af data i det lange løb, og de fleste datasæt er ustrukturerede, de er rå og overalt.
For at undgå sådanne problemer henter de fleste virksomheder normalt deres datasæt fra leverandører, som leverer maskinklare filer, der er præcist mærket af branchespecifikke SMV'er.
-
Hvor meget? – Datamængde har du brug for?
Lad os udvide den sidste pointer lidt mere. Din AI-model vil kun blive optimeret til nøjagtige resultater, når den konsekvent trænes med mere mængde kontekstuelle datasæt. Det betyder, at du kommer til at kræve en enorm mængde data. Hvad angår AI-træningsdata, er der ikke noget, der hedder for meget data.
Så der er ingen loft som sådan, men hvis du virkelig skal beslutte dig for mængden af data, du har brug for, kan du bruge budgettet som en afgørende faktor. AI-træningsbudget er et helt andet boldspil, og vi har dækket grundigt emne her. Du kan tjekke det ud og få en idé om, hvordan du kan gribe og balancere datamængde og -udgifter.
-
Lovmæssige krav til dataindsamling
Etik og sund fornuft dikterer det faktum, at datakilden skal være fra rene kilder. Dette er mere kritisk, når du udvikler en AI-model med sundhedsdata, fintech-data og andre følsomme data. Når du henter dine datasæt, skal du implementere regulatoriske protokoller og overholdelse som f.eks GDPR, HIPAA-standarder og andre relevante standarder for at sikre, at dine data er rene og fri for lovligheder.Hvis du henter dine data fra leverandører, skal du også være opmærksom på lignende overholdelse. På intet tidspunkt må en kundes eller brugers følsomme oplysninger kompromitteres. Dataene bør afidentificeres, før de føres ind i maskinlæringsmodeller.
-
Håndtering af databias
Databias kan langsomt dræbe din AI-model. Betragt det som en langsom gift, der kun bliver opdaget med tiden. Bias sniger sig ind fra ufrivillige og mystiske kilder og kan nemt springe radaren over. Når din AI-træningsdata er forudindtaget, er dine resultater skæve og er ofte ensidige.
For at undgå sådanne tilfælde skal du sørge for, at de data, du indsamler, er så forskellige som muligt. For eksempel, hvis du indsamler taledatasæt, skal du inkludere datasæt fra flere etniciteter, køn, aldersgrupper, kulturer, accenter og mere for at imødekomme de forskellige typer mennesker, der ville ende med at bruge dine tjenester. Jo rigere og mere forskelligartede dine data er, jo mindre partiske er de sandsynligvis.
-
Valg af den rigtige leverandør af dataindsamling
Når du vælger at outsource din dataindsamling, skal du først beslutte, hvem du vil outsource. Den rigtige dataindsamlingsleverandør har en solid portefølje, en gennemsigtig samarbejdsproces og tilbyder skalerbare tjenester. Den perfekte pasform er også den, der etisk henter AI-træningsdata og sikrer, at hver enkelt overholdelse overholdes. En proces, der er tidskrævende, kan ende med at forlænge din AI-udviklingsproces, hvis du vælger at samarbejde med den forkerte leverandør.
Så kig på deres tidligere værker, tjek, om de har arbejdet på den branche eller det markedssegment, du vil vove dig ind i, vurder deres engagement, og få betalt prøver for at finde ud af, om leverandøren er en ideel partner til dine AI-ambitioner. Gentag processen, indtil du finder den rigtige.
Etik og sund fornuft dikterer det faktum, at datakilden skal være fra rene kilder. Dette er mere kritisk, når du udvikler en AI-model med sundhedsdata, fintech-data og andre følsomme data. Når du henter dine datasæt, skal du implementere regulatoriske protokoller og overholdelse som f.eks Indpakning op
AI-dataindsamling koger ned til disse spørgsmål, og når du har sorteret disse pointer, kan du være sikker på, at din AI-model vil forme sig, som du ønskede det. Bare tag ikke forhastede beslutninger. Det tager år at udvikle den ideelle AI-model, men kun få minutter at få kritik på den. Undgå disse ved at bruge vores retningslinjer.
Held og lykke!
