AI-dataindsamling: Alt hvad du behøver at vide
Intelligente AI- og ML-modeller transformerer industrier, fra prædiktiv sundhedspleje til autonome køretøjer og intelligente chatbots. Men hvad driver disse kraftfulde modeller? Data. Data af høj kvalitet, og masser af det. Denne vejledning giver et omfattende overblik over dataindsamling til AI, der dækker alt, hvad en nybegynder har brug for at vide.
Hvad er dataindsamling for AI?
Dataindsamling til AI involverer indsamling og forberedelse af de rådata, der kræves for at træne maskinlæringsmodeller. Disse data kan antage forskellige former, herunder tekst, billeder, lyd og video. For effektiv AI-træning skal de indsamlede data være:
- Massiv: Store datasæt er generelt nødvendige for at træne robuste AI-modeller.
- Alsidig: Data skal repræsentere den virkelige variabilitet, som modellen vil støde på.
- Mærket: For superviseret læring skal data mærkes med de rigtige svar for at guide modellens læring.
Opløsning: Dataindsamling (Massive mængder af dataindsamling for at træne ML-modeller.)
Indhentning af AI-træningsdata til ML-modeller
Effektiv dataindsamling kræver omhyggelig planlægning og udførelse. Nøgleovervejelser omfatter:
- Definition af mål: Identificer tydeligt målene for dit AI-projekt, før du begynder dataindsamlingen.
- Forberedelse af datasæt: Planlæg for flere datasæt (træning, validering, test).
Budgetstyring: Etabler et realistisk budget for dataindsamling og annotering. - Data Relevans: Sørg for, at de indsamlede data er relevante for den specifikke AI-model og dens tilsigtede brugssag.
- Algoritmekompatibilitet: Overvej de algoritmer, du vil bruge, og deres datakrav.
- Læringstilgang: Bestem, om du vil bruge overvåget, uovervåget eller forstærkende læring.
Dataindsamlingsmetoder
Flere metoder kan bruges til at indhente træningsdata:
- Gratis kilder: Offentligt tilgængelige datasæt (f.eks. Kaggle, Google Datasæt, OpenML), åbne fora (f.eks. Reddit, Quora). Bemærk: Evaluer omhyggeligt kvaliteten og relevansen af gratis datasæt.
- Interne kilder: Data fra din organisation (f.eks. CRM, ERP-systemer).
- Betalte kilder: Tredjeparts dataudbydere, dataskrabeværktøjer.
Budgettering for dataindsamling
Budgettering af dataindsamling kræver, at flere faktorer tages i betragtning:
- Projektets omfang: Størrelse, kompleksitet, type AI-teknologi (f.eks. deep learning, NLP, computervision).
- Datavolumen: Mængden af nødvendige data afhænger af projektets kompleksitet og modellens krav.
- Prisstrategi: Leverandørpriserne varierer baseret på datakvalitet, kompleksitet og udbyderens ekspertise.
- Indkøbsmetode: Omkostningerne vil variere afhængigt af, om data er hentet internt, fra gratis ressourcer eller fra betalte leverandører.
Hvordan måler man datakvalitet?
For at sikre, om de data, der føres ind i systemet, er af høj kvalitet eller ej, skal du sikre dig, at de overholder følgende parametre:
- Beregnet til specifik brug
- Hjælper med at gøre modellen mere intelligent
- Fremskynder beslutningstagning
- Repræsenterer en realtidskonstruktion
I henhold til de nævnte aspekter er her de egenskaber, du ønsker, at dine datasæt skal have:
- ensartethed: Selvom datastykker kommer fra flere veje, skal de kontrolleres ensartet, afhængigt af modellen. For eksempel ville et velanlagt annoteret videodatasæt ikke være ensartet, hvis det parres med lyddatasæt, der kun er beregnet til NLP-modeller som chatbots og stemmeassistenter.
- Konsistens: Datasæt bør være konsistente, hvis de ønsker at blive betegnet som høj kvalitet. Dette betyder, at hver enhed af data skal sigte mod at gøre beslutningstagning hurtigere for modellen, som en komplementær faktor til enhver anden enhed.
- Helhed: Planlæg alle aspekter og karakteristika ved modellen og sørg for, at de hentede datasæt dækker alle baserne. For eksempel skal NLP-relevante data overholde de semantiske, syntaktiske og endda kontekstuelle krav.
- Relevans: Hvis du har nogle resultater i tankerne, skal du sikre dig, at dataene er både ensartede og relevante, hvilket gør det muligt for AI-algoritmerne at kunne behandle dem med lethed.
- Diversificeret: Lyder det kontraintuitivt i forhold til 'Uniformity'-kvotienten? Ikke lige så diversificerede datasæt er vigtige, hvis man vil træne modellen holistisk. Selvom dette kan opskalere budgettet, bliver modellen meget mere intelligent og indsigtsfuld.
- Nøjagtighed: Data bør være fri for fejl og uoverensstemmelser.
Fordele ved onboarding end-to-end AI Training Data Service Provider
Før du får fordelene, er her de aspekter, der bestemmer den overordnede datakvalitet:
- Brugt platform
- Folk involveret
- Processen fulgte
Og med en erfaren ende-til-ende-tjenesteudbyder i spil, får du adgang til den bedste platform, mest erfarne mennesker og testede processer, der rent faktisk hjælper dig med at træne modellen til perfektion.
For detaljer, her er nogle af de mere kurerede fordele, der fortjener et ekstra look:
- Relevans: End-to-End-tjenesteudbydere er erfarne nok til kun at levere model- og algoritmespecifikke datasæt. Derudover tager de også højde for systemets kompleksitet, demografi og markedssegmentering.
- mangfoldighed: Visse modeller kræver vognlæs af relevante datasæt for at kunne træffe beslutninger præcist. For eksempel selvkørende biler. End-to-end, erfarne tjenesteudbydere tager hensyn til behovet for mangfoldighed ved at indkøbe selv leverandørcentrerede datasæt. Kort sagt, alt, hvad der kan give mening for modellerne og algoritmerne, er gjort tilgængeligt.
- Kurerede data: Det bedste ved erfarne tjenesteudbydere er, at de følger en trinvis tilgang til oprettelse af datasæt. De mærker relevante bidder med attributter, som annotatorerne kan give mening i.
- Avanceret annotering: Erfarne tjenesteudbydere implementerer relevante emneeksperter til at kommentere massive bidder af data til perfektion.
- Afidentifikation i henhold til retningslinjer: Datasikkerhedsregler kan gøre eller ødelægge din AI-træningskampagne. End-to-End-tjenesteudbydere tager sig dog af alle overholdelsesspørgsmål, der er relevante for GDPR, HIPAA og andre myndigheder, og lader dig fokusere fuldstændigt på projektudvikling.
- Nul bias: I modsætning til interne dataindsamlere, rengøringsassistenter og annotatorer lægger troværdige tjenesteudbydere vægt på at eliminere AI-bias fra modeller for at returnere mere objektive resultater og nøjagtige slutninger.
Valg af den rigtige leverandør af dataindsamling
Hver AI-træningskampagne starter med dataindsamling. Eller det kan siges, at dit AI-projekt ofte er lige så virkningsfuldt som kvaliteten af data, der bringes til bordet.
Derfor er det tilrådeligt at ombord på den rigtige dataindsamlingsleverandør til jobbet, som overholder følgende retningslinjer:
- Nyhed eller unikhed
- Rettidig levering
- Nøjagtighed
- Fuldstændighed
- Sammenhæng
Og her er de faktorer, du skal tjekke som organisation for at finde det rigtige valg:
- Datakvalitet: Anmod om prøvedatasæt for at vurdere kvaliteten.
- Overholdelse: Bekræft overholdelse af relevante databeskyttelsesforskrifter.
- Procesgennemsigtighed: Forstå deres dataindsamlings- og annoteringsprocesser.
- Bias Mitigation: Iforespørge om deres tilgang til at håndtere bias.
- Skalerbarhed: Sørg for, at deres evner kan skaleres med dit projekts vækst.
Klar til at komme i gang?
Dataindsamling er grundlaget for ethvert vellykket AI-projekt. Ved at forstå de vigtigste overvejelser og bedste praksis, der er beskrevet i denne vejledning, kan du effektivt erhverve og forberede de data, der er nødvendige for at bygge kraftfulde og virkningsfulde AI-modeller. Kontakt os i dag for at lære mere om vores dataindsamlingstjenester.
Download vores infografik for en visuel oversigt over nøglebegreber til dataindsamling.
