Den växande AI-marknaden erbjuder enorma möjligheter för företag som är ivriga att utveckla AI-drivna applikationer. Men att bygga framgångsrika AI-modeller kräver komplexa algoritmer som tränas på datauppsättningar av hög kvalitet. Både att välja rätt AI-träningsdata och att ha en strömlinjeformad insamlingsprocess är avgörande för att uppnå korrekta och effektiva AI-resultat.
Den här bloggen kombinerar riktlinjer för att förenkla AI-datainsamling med vikten av att välja rätt träningsdata, vilket ger ett heltäckande tillvägagångssätt för företag som strävar efter att skapa slagkraftiga AI-modeller.
Varför är AI-utbildningsdata viktiga?
AI-träningsdata är ryggraden i alla framgångsrika AI-applikationer. Utan utbildningsdata av hög kvalitet kan din AI-modell ge felaktiga resultat, ådra sig högre underhållskostnader, skada din produkts trovärdighet och slösa med ekonomiska resurser. Genom att investera tid och ansträngning på att välja och samla in rätt data kan företag säkerställa att deras AI-modeller genererar tillförlitliga och relevanta resultat.
Viktiga överväganden vid val av AI-träningsdata
Relevans
Data bör direkt överensstämma med AI-modellens avsedda funktion.
Noggrannhet
Högkvalitativa, felfria data är avgörande för tillförlitlig modellträning.
Mångfald
Ett brett utbud av datapunkter hjälper till att förhindra partiskhet och förbättrar generalisering.
Volym
Tillräckliga data behövs för att träna robusta och exakta modeller.
Representationen
Träningsdatan bör exakt återspegla de verkliga scenarierna som modellen kommer att stöta på.
Anteckningskvalitet
Korrekt och konsekvent märkning är avgörande för övervakat lärande.
aktualitet
Använd den mest uppdaterade informationen för att hålla AI-modellen relevant och effektiv.
Sekretess och Säkerhet
Säkerställa efterlevnad av dataskyddsbestämmelser.
6 solida riktlinjer för att förenkla din process för insamling av AI-träningsdata
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.
Exempelscenarier:
- Virtuell assistent: Taldata med olika accenter, känslor, åldrar, språk, moduleringar och uttal.
- Fintech Chatbot: Textbaserad data med en bra blandning av sammanhang, semantik, sarkasm, grammatisk syntax och skiljetecken.
- IoT-system för utrustningshälsa: Bilder och filmer från datorseende, historisk textdata, statistik och tidslinjer.
Vad är din datakälla?
ML-datasourcing är knepigt och komplicerat. Detta påverkar direkt de resultat som dina modeller kommer att leverera i framtiden och försiktighet måste iakttas vid denna tidpunkt för att etablera väldefinierade datakällor och kontaktpunkter.
- Interna data: Data som genereras av ditt företag och som är relevanta för ditt användningsfall.
- Gratis resurser: Arkiv, offentliga datamängder, sökmotorer.
- Dataleverantörer: Företag som hämtar och kommenterar data.
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.
Hur mycket? – Volym data 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 ingående täckt ämnet här. Du kan kolla upp det och få en uppfattning om hur du ska närma dig och balansera datavolym och utgifter.
Datainsamling Regulatoriska krav
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.
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 dina AI-träningsdata är partiska 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.
Att välja rätt datainsamlingsleverantör
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.
med Shaip, du får tillförlitlig, etiskt framtagen data för att effektivt driva dina AI-initiativ.
Slutsats
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.
