Intelligente AI- og ML-modeller er overalt
- Prædiktive sundhedsmodeller til proaktiv diagnose
- Autonome køretøjer med vognbanehold, baglæns parkering og andre indbyggede egenskaber
- Intelligente chatbots, der er fortrolige med indhold, kontekst og hensigt
Men hvad gør disse modeller nøjagtige, stærkt automatiserede og sindssygt specifikke
Data, data og mere data.
For at data skal give mening for en AI-model, skal du huske på følgende faktorer:
- Massive rådatastykker er tilgængelige
- Datablokke er multivariate og mangfoldige
- Umærkede data er som støj for intelligente maskiner
Opløsning: Dataannotering (Process for mærkning af data for at skabe relevante og use-case-specifikke datasæt)
Indhentning af AI-træningsdata til ML-modeller
Troværdige AI-dataindsamlere fokuserer på flere aspekter, før de påbegynder dataindsamling og udtræk på tværs af veje. Disse omfatter:
- Fokus på at udarbejde flere datasæt
- Holder styr på dataindsamlingen og annoteringsbudgettet
- Indhentning af modelrelevante data
- Arbejder kun med troværdige datasætaggregatorer
- Identificering af organisationens mål på forhånd
- Arbejder sammen med passende algoritmer
- Superviseret eller uovervåget læring
Top muligheder for at indhente data, der overholder de nævnte aspekter:
- Gratis kilder: Inkluderer åbne fora som Quora og Reddit og åbne aggregatorer som Kaggle OpenML, Google Datasæt og mere
- Interne kilder: Data udtrukket fra CRM- og ERP-platforme
- Betalte kilder: Inkluderer eksterne leverandører og brug af dataskrabeværktøjer
Peg på note: Opfatt åbne datasæt med et gran salt.
Budgetfaktorer
Planlægger at budgettere vores AI-dataindsamlingsinitiativ. Inden du kan, skal du overveje følgende aspekter og spørgsmål:
- Arten af det produkt, der skal udvikles
- Understøtter modellen forstærkende læring?
- Er deep learning understøttet?
- Er det NLP, Computer Vision eller begge dele
- Hvad er dine platforme og ressourcer til at mærke dataene?
Baseret på analysen er her de faktorer, der kan og bør hjælpe dig med at styre prissætningen af kampagnen:
- Datavolumen: Afhængigheder: Projektets størrelse, præferencer for træning og afprøvning af datasæt, systemets kompleksitet, type AI-teknologi, det overholder, og vægt på udtræk af funktioner eller mangel på samme.
- Prisstrategi: Afhængigheder: Tjenesteudbyderens kompetence, kvaliteten af data og kompleksiteten af modellen på billedet
- Sourcing-metoder: Afhængigheder: Modellens kompleksitet og størrelse, ansat, kontraktmæssig eller intern arbejdsstyrke, der henter dataene, og valg af kilde, med muligheder som åbne, offentlige, betalte og interne kilder.
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 specifikke use cases og algoritmer
- 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.
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:
- Bed om et eksempeldatasæt
- Krydstjek de overholdelsesrelevante forespørgsler
- Forstå mere om deres dataindsamlings- og sourcingsprocesser
- Tjek deres holdning og tilgang til at eliminere bias
- Sørg for, at deres arbejdsstyrke og platformsspecifikke kapaciteter er skalerbare, hvis du ønsker at foretage en progressiv udvikling af projektet over tid
