AI-träningsdata

3 enkla sätt att skaffa träningsdata för dina AI / ML-modeller

Vi behöver inte berätta för dig värdet av AI-träningsdata för dina ambitiösa projekt. Du vet att om du matar avfallsdata till dina modeller kommer de att ge sammanfallande resultat, och träning av dina modeller med kvalitetsdatamängder kommer att resultera i ett effektivt och autonomt system som kan leverera exakta resultat.

Även om detta koncept är lätt att förstå, kan det vara utmanande att hitta den mest användbara datakällan och data för att träna dina maskininlärningsprojekt (ML).

Vi skapade det här inlägget för att hjälpa företag att hitta användbara lösningar som tillgodoser deras specifika behov. Oavsett om ditt projekt kräver:

  • Skräddarsydda datamängder som är av det senaste ursprunget
  • Generiska data för att starta din AI-träningsprocess
  • Mycket nischade datamängder som kan vara svåra att hitta online

Vi har en lösning på alla problem du kan stöta på i den här artikeln.

Låt oss börja.

3 enkla sätt att skaffa träningsdata för dina AI / ML-modeller

Som en blivande datavetare eller AI-specialist kan du hitta data från tre primära källor:

  • Gratis källor
  • Interna källor
  • Betalda källor

Gratis källor

1. Gratis källor

Gratis källor erbjuder datasatser (du gissade det) gratis. Det finns flera populära kataloger, forum, portaler, sökmotorer och webbplatser för att källa till dina datamängder. Dessa källor kan vara offentliga, arkiv, data offentliggjorda efter flera års data med uttryckliga behörigheter. Vi har beskrivit en snabb lista med exempel på gratis resurser nedan:

Kaggle -

En skattkista för datavetare och maskininlärningsentusiaster. Med Kaggle kan du hitta, publicera, komma åt och ladda ner datamängder för dina projekt. Datamängder från Kaggle är av god kvalitet, tillgängliga i olika format och lätt nedladdningsbara.

UCI-databas -

Maskinlärare och datavetare har använt UCI-databasen sedan 1987. Denna resurs erbjuder domänteorier, databaser, arkiv, datageneratorer och mer för specifika projekt. UCI-databaserna klassificeras och visas baserat på deras problem eller uppgifter som kluster, klassificering och regression.

Marknadsspelare datakällor -

Resurser från tekniska giganter som Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine och Microsoft Datasets.

  • AWS-resurs erbjuder datauppsättningar som har offentliggjorts. Tillgänglig via AWS, datauppsättningar från myndigheter, företag, forskningsinstitutioner och individer samlas och underhålls inom AWS.
  • Google erbjuder en sökmotor som hämtar gratis datamängder relevant för dina sökfrågor.
  • Microsofts Open Data Repository Initiative förser dataforskare och maskininlärare med datamängder från projekt som datorvision, NLP och mer.

Offentliga och statliga datamängder -

Offentliga datamängder är en framträdande resurs som erbjuder datamängder från industrier som komplexa nätverk, biologi och jordbruksbyråer. Kategorierna är sekventiella och snyggt organiserade för snabb överblick och tillgängliga för nedladdning. Det är värt att notera att vissa datauppsättningar är licensbaserade medan andra är gratis. Vi rekommenderar att du läser igenom dokumentationen noggrant innan du laddar ner datauppsättningar.

En datavetare kommer ofta att leta efter historisk data för sina projekt som kan vara geografibundna. I sådana fall upprätthålls en hjälpsam resurs av internationella regeringar. Relevanta datamängder är tillgängliga via statliga webbplatser från Indien, USA, EU och andra länder.

Fördelar med gratis resurser

  • Inga utgifter involverade alls
  • Massor av resurser för att hitta relevanta datamängder

Nackdelar med gratis resurser

  • Innehåller timmar av manuell intervention för att leta igenom resurser, ladda ner, kategorisera och sammanställa datamängder
  • Processer för dataanmärkning är fortfarande manuella uppgifter
  • Licensbegränsningar och begränsningar för efterlevnad
  • Det kan vara tidskrävande att hitta relevanta datamängder

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.

2. Interna källor

En annan viktig datakälla är från interna databaser. Du kanske inte kan hitta det du letar efter i en gratis resurs; i den här situationen kanske du vill titta inom din organisation över flera dataprogram som du har skapat. Exakta, senaste data som är relevanta för ditt projekt bör vara lätt tillgängliga internt.

Med interna källor kan du anpassa data för olika användningsfall. Interna källor kan vara data som produceras från din CRM, sociala mediehandtag eller webbplatsanalys.

Fördelar med interna resurser

  • Minimala kostnader
  • Ändra parametrar för att generera nödvändig information direkt

Nackdelar med interna resurser

  • Otaliga timmar av manuellt arbete
  • Interdepartementella och interdepartementala samarbeten är oundvikliga
  • Inte perfekt för projekt med begränsad tid till marknaden
  • Data genererad internt skulle vara irrelevant för dina AI-modeller

Betalda källor

3. Betalda källor

Tyvärr är unika datamängder inte tillgängliga på gratis eller interna resurser men kan erhållas via betalda resurser. Betalda källor byggs av företag som arbetar med att få de datauppsättningar du behöver för dina projekt genom sina egna specifika datainsamlingstekniker.

Vad är datanotering?

Processen att lägga till ytterligare information som beskrivningar och metadata till dina datamängder för att göra dem maskinförståelig kallas datanotering. Oavsett var dina data kommer ifrån kommer de att vara i rå form. Det måste rengöras och antecknas med precisionstekniker för att säkerställa att det kan bli AI-träningsdata för dina modeller.

Dataanmärkning är där betalda resurser blir idealiska. När du lägger ut AI-utbildningsdata till experter från tredje part extraherar de, sammanställer, kommenterar och presenterar informationen för dig som ML-redo leveranser. Vid outsourcing kan du också vara säker på överensstämmelse, licenser och andra juridiska problem som du kan förbise när du använder interna eller gratis resurser.

Att hantera rådata från interna eller fria resurser är tidskrävande och en ekonomisk börda. Vi rekommenderar alltid outsourcing av träningsuppsättningar när det är möjligt.

Fördelar med betalda resurser

  • Kommentarer och QAed-datamängder når dig snabbt
  • Flexibla tidsfrister
  • Anpassade datamängder tillgängliga baserat på dina krav
  • Regleringsöverensstämmelse i sourcingdata tas alltid hand om av säljaren

Nackdelar med betalda resurser

  • Involverar kostnader

Slutsatser

Om du har begränsad tid att marknadsföra eller har mycket nischade specifikationer för datasatser, föreslår vi att du använder en betald resurs eller outsourcing till en branschexpert. som oss. Vi har mångårig erfarenhet av att leverera AI-utbildningsdata för viktiga marknadsaktörer som MSME-företag.

Kontakta oss idag för att prata om hur vi kan hjälpa dig att hämta AI-träningsdata.

Social Dela