AI-träningsdata

6 solida riktlinjer för att förenkla din AI-träningsdatainsamlingsprocess

Processen att samla in AI-träningsdata är både oundviklig och utmanande. Det finns inget sätt att vi kan hoppa över den här delen och direkt komma till den punkt som vår modell börjar ta fram meningsfulla resultat (eller resultat i första hand). Det är systematiskt och sammankopplat.

När syftena och användningsfallen för samtida AI-lösningar (artificiell intelligens) blir mer nischade, finns det en ökad efterfrågan på förfinade AI-träningsdata. Med företag och nystartade företag som ger sig ut på nyare territorier och marknadssegment börjar de verka i utrymmen som tidigare outforskats. Detta gör AI-datainsamling desto mer invecklad och tråkig.

Även om vägen framåt definitivt är skrämmande, kan den förenklas med ett strategiskt tillvägagångssätt. Med en väl utarbetad plan kan du effektivisera din AI-datainsamling process och gör det enkelt för alla inblandade. Allt du behöver göra är att få klarhet i dina krav och svara på några frågor.

Vad är dem? Låt oss ta reda på.

The Quintessential AI Training Data Collection Guideline

  1. Vilken data behöver du?

Det här är den första frågan du behöver svara på för att sammanställa meningsfulla datauppsättningar och bygga en givande AI-modell. Vilken typ av data du behöver beror på det verkliga problem du tänker lösa.

Vilken data behöver du Utvecklar du en virtuell assistent? Datatypen du behöver kokar ner till taldata som har en mängd olika accenter, känslor, åldrar, språk, moduleringar, uttal och mer av din publik.

Om du utvecklar en chatbot för en fintech-lösning behöver du textbaserad data med en bra blandning av sammanhang, semantik, sarkasm, grammatisk syntax, skiljetecken och mer.

Ibland kan du också behöva en blandning av flera typer av data baserat på det problem du löser och hur du löser det. Till exempel skulle en AI-modell för ett IoT-system som spårar utrustningens hälsa kräva bilder och filmer från datorseende för att upptäcka fel och använda historiska data som text, statistik och tidslinjer för att bearbeta dem tillsammans och korrekt förutsäga resultat.

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.

  1. Vad är din datakälla?

    ML datasourcing är knepigt och komplicerat. Detta påverkar direkt resultaten som dina modeller kommer att leverera i framtiden och försiktighet måste iakttas vid denna tidpunkt för att etablera väldefinierade datakällor och kontaktpunkter.

    För att komma igång med datasourcing kan du leta efter interna kontaktpunkter för datagenerering. Dessa datakällor definieras av ditt företag och för ditt företag. Det betyder att de är relevanta för ditt användningsfall.

    Om du inte har en intern resurs eller om du behöver ytterligare datakällor kan du kolla in gratisresurser som arkiv, offentliga datauppsättningar, sökmotorer och mer. Förutom dessa källor har du också dataleverantörer som kan hämta dina nödvändiga data och leverera dem till dig helt kommenterade.

    När du bestämmer dig för din datakälla, överväg det faktum att du skulle behöva volymer efter volymer av data i det långa loppet och de flesta datamängder är ostrukturerade, de är råa och överallt.

    För att undvika sådana problem köper de flesta företag vanligtvis sina datauppsättningar från leverantörer, som levererar maskinklara filer som är exakt märkta av branschspecifika små och medelstora företag.

  2. Hur mycket? – Datavolym behöver du?

    Låt oss förlänga den sista pekaren lite mer. Din AI-modell kommer att optimeras för korrekta resultat endast när den konsekvent tränas med mer volym av kontextuella datamängder. Detta innebär att du kommer att kräva en enorm mängd data. När det gäller AI-träningsdata finns det inget som heter för mycket data.

    Så det finns inget tak som sådant men om du verkligen måste bestämma dig för mängden data du behöver kan du använda budgeten som en avgörande faktor. AI-träningsbudget är ett helt annat bollspel och vi har täckt in omfattande ämne här. Du kan kolla upp det och få en uppfattning om hur du ska närma dig och balansera datavolym och utgifter.

  3. Datainsamling Regulatoriska krav

    Datainsamling Regulatoriska kravEtik och sunt förnuft dikterar det faktum att datakällan bör komma från rena källor. Detta är mer kritiskt när du utvecklar en AI-modell med sjukvårdsdata, fintech-data och annan känslig data. När du har hämtat dina datauppsättningar, implementera regulatoriska protokoll och efterlevnad som t.ex GDPR, HIPAA-standarder och andra relevanta standarder för att säkerställa att dina uppgifter är rena och saknar laglighet.

    Om du skaffar dina data från leverantörer, se upp för liknande efterlevnad också. Vid ingen tidpunkt får en kunds eller användares känsliga information äventyras. Datan bör avidentifieras innan den matas in i maskininlärningsmodeller.

  4. Hantering av databias

    Databias kan sakta döda din AI-modell. Se det som ett långsamt gift som bara upptäcks med tiden. Bias smyger sig in från ofrivilliga och mystiska källor och kan lätt hoppa över radarn. När din AI-träningsdata är partisk är dina resultat skeva och är ofta ensidiga.

    För att undvika sådana fall bör du se till att informationen du samlar in är så varierande som möjligt. Om du till exempel samlar in taldatauppsättningar, inkludera datauppsättningar från flera etniciteter, kön, åldersgrupper, kulturer, accenter och mer för att tillgodose de olika typer av människor som skulle sluta använda dina tjänster. Ju rikare och mer varierande din data är, desto mindre partisk är den sannolikt.

  5. Att välja rätt datainsamlingsleverantör

    När du väljer att lägga ut din datainsamling på entreprenad måste du först bestämma vem du ska lägga ut på entreprenad. Rätt datainsamlingsleverantör har en solid portfölj, en transparent samarbetsprocess och erbjuder skalbara tjänster. Den perfekta passformen är också den som etiskt hämtar AI-utbildningsdata och säkerställer att varje enskild efterlevnad följs. En process som är tidskrävande kan leda till att din AI-utvecklingsprocess förlängs om du väljer att samarbeta med fel leverantör.

    Så titta på deras tidigare verk, kontrollera om de har arbetat med branschen eller marknadssegmentet du ska ge dig ut på, bedöm deras engagemang och få betalda prover för att ta reda på om leverantören är en idealisk partner för dina AI-ambitioner. Upprepa processen tills du hittar rätt.

Inslag Up

AI-datainsamling kokar ner till dessa frågor och när du har sorterat dessa tips kan du vara säker på att din AI-modell kommer att formas som du ville ha den. Ta bara inte förhastade beslut. Det tar år att utveckla den ideala AI-modellen men bara några minuter att få kritik på den. Undvik dessa genom att använda våra riktlinjer.

Lycka till!

Social Dela