AI-datainsamling: Allt du behöver veta
Intelligenta AI- och ML-modeller förvandlar industrier, från prediktiv sjukvård till autonoma fordon och intelligenta chatbots. Men vad är det som driver dessa kraftfulla modeller? Data. Data av hög kvalitet, och mycket av det. Den här guiden ger en omfattande översikt över datainsamling för AI, och täcker allt en nybörjare behöver veta.
Vad är datainsamling för AI?
Datainsamling för AI innebär att samla in och förbereda de rådata som krävs för att träna maskininlärningsmodeller. Dessa data kan ta olika former, inklusive text, bilder, ljud och video. För effektiv AI-träning måste den insamlade informationen vara:
- Massiv: Stora datamängder krävs i allmänhet för att träna robusta AI-modeller.
- Olika: Data bör representera den verkliga variabiliteten som modellen kommer att stöta på.
- Märkt: För övervakat lärande måste data märkas med rätt svar för att vägleda modellens lärande.
Lösning: Datainsamling (massiva mängder datainsamling för att träna ML-modeller.)
Inhämta AI-utbildningsdata för ML-modeller
Effektiv datainsamling kräver noggrann planering och utförande. Viktiga överväganden inkluderar:
- Definiera mål: Identifiera tydligt målen för ditt AI-projekt innan du påbörjar datainsamlingen.
- Datasetförberedelse: Planera för flera datamängder (utbildning, validering, testning).
Budgethantering: Upprätta en realistisk budget för datainsamling och anteckningar. - Datarelevans: Se till att den insamlade informationen är relevant för den specifika AI-modellen och dess avsedda användningsfall.
- Algoritmkompatibilitet: Tänk på de algoritmer du kommer att använda och deras datakrav.
- Inlärningsmetod: Bestäm om du kommer att använda övervakad, oövervakad eller förstärkningsinlärning.
Datainsamlingsmetoder
Flera metoder kan användas för att skaffa träningsdata:
- Gratis källor: Allmänt tillgängliga datauppsättningar (t.ex. Kaggle, Google Dataset, OpenML), öppna forum (t.ex. Reddit, Quora). Anmärkningar: Utvärdera noggrant kvaliteten och relevansen av gratis datamängder.
- Interna källor: Data från din organisation (t.ex. CRM, ERP-system).
- Betalda källor: Tredjepartsdataleverantörer, verktyg för dataskrapning.
Budgetering för datainsamling
Budgetering för datainsamling kräver att man beaktar flera faktorer:
- Projektets omfattning: Storlek, komplexitet, typ av AI-teknik (t.ex. djupinlärning, NLP, datorseende).
- Datavolym: Mängden data som behövs beror på projektets komplexitet och modellens krav.
- Prissättningsstrategi: Leverantörens prissättning varierar baserat på datakvalitet, komplexitet och leverantörens expertis.
- Inköpsmetod: Kostnaderna kommer att variera beroende på om data hämtas internt, från gratisresurser eller från betalda leverantörer.
Hur mäter man datakvalitet?
För att säkerställa om data som matas in i systemet är av hög kvalitet eller inte, se till att den följer följande parametrar:
- Avsedd för specifika användningsfall
- Hjälper till att göra modellen mer intelligent
- Påskyndar beslutsfattandet
- Representerar en realtidskonstruktion
Enligt de nämnda aspekterna, här är egenskaperna som du vill att dina datauppsättningar ska ha:
- Enhetlighet: Även om databitar kommer från flera vägar, måste de kontrolleras enhetligt, beroende på modell. Till exempel skulle en väl rutinerad kommenterad videodatauppsättning inte vara enhetlig om den parades med ljuddatauppsättningar som endast är avsedda för NLP-modeller som chatbots och röstassistenter.
- Konsistens: Datauppsättningar bör vara konsekventa om de vill betecknas som högkvalitativa. Detta innebär att varje enhet av data måste syfta till att göra beslutsfattande snabbare för modellen, som en komplementär faktor till alla andra enheter.
- Helhetsgrad: Planera alla aspekter och egenskaper hos modellen och se till att de hämtade datamängderna täcker alla baser. Till exempel måste NLP-relevanta data följa de semantiska, syntaktiska och till och med kontextuella kraven.
- Relevans: Om du har några resultat i åtanke, se till att data är både enhetliga och relevanta, vilket gör att AI-algoritmerna kan bearbeta dem med lätthet.
- Diversifierad: Låter det kontraintuitivt mot "Uniformity"-kvoten? Inte precis lika diversifierade datamängder är viktiga om man vill träna modellen holistiskt. Även om detta kan skala upp budgeten, blir modellen mycket mer intelligent och insiktsfull.
- Noggrannhet: Data bör vara fria från fel och inkonsekvenser.
Fördelar med onboarding end-to-end AI Training Data Service Provider
Innan du utnyttjar fördelarna, här är de aspekter som avgör den övergripande datakvaliteten:
- Plattform används
- Inblandade människor
- Processen följde
Och med en erfaren end-to-end-tjänsteleverantör i spel får du tillgång till den bästa plattformen, de mest erfarna människorna och testade processer som faktiskt hjälper dig att träna modellen till perfektion.
För detaljer, här är några av de mer utvalda fördelarna som förtjänar en extra titt:
- Relevans: End-to-end-tjänsteleverantörer är erfarna nog att endast tillhandahålla modell- och algoritmspecifika datauppsättningar. Dessutom tar de också hänsyn till systemets komplexitet, demografi och marknadssegmentering.
- Mångfald: Vissa modeller kräver lastbilslaster med relevanta datauppsättningar för att kunna fatta korrekta beslut. Till exempel självkörande bilar. End-to-end, erfarna tjänsteleverantörer tar hänsyn till behovet av mångfald genom att köpa även leverantörscentrerade datauppsättningar. Enkelt uttryckt, allt som kan vara vettigt för modellerna och algoritmerna görs tillgängligt.
- Kurerad data: Det bästa med erfarna tjänsteleverantörer är att de följer en stegvis metod för att skapa dataset. De taggar relevanta bitar med attribut för annotatorerna att förstå.
- Avancerad anteckning: Erfarna tjänsteleverantörer använder relevanta ämnesexperter för att kommentera enorma databitar till perfektion.
- Avidentifiering enligt riktlinjer: Datasäkerhetsbestämmelser kan skapa eller bryta din AI-utbildningskampanj. End-to-end-tjänsteleverantörer tar dock hand om alla efterlevnadsfrågor, relevanta för GDPR, HIPAA och andra myndigheter och låter dig fokusera helt på projektutveckling.
- Noll bias: Till skillnad från interna datainsamlare, städare och annotatorer, betonar trovärdiga tjänsteleverantörer att eliminera AI-bias från modeller för att ge mer objektiva resultat och korrekta slutsatser.
Att välja rätt datainsamlingsleverantör
Varje AI-utbildningskampanj börjar med datainsamling. Eller så kan man säga att ditt AI-projekt ofta är lika effektfullt som kvaliteten på data som förs fram.
Därför är det tillrådligt att ta med rätt datainsamlingsleverantör för jobbet, som följer följande riktlinjer:
- Nyhet eller unikhet
- Leveranser i rätt tid
- Noggrannhet
- Fullständighet
- Konsistens
Och här är de faktorer du behöver kontrollera som organisation för att nollställa rätt val:
- Datakvalitet: Begär exempeldatauppsättningar för att bedöma kvaliteten.
- efterlevnad: Verifiera efterlevnaden av relevanta datasekretessbestämmelser.
- Processtransparens: Förstå deras datainsamlings- och anteckningsprocesser.
- Bias Mitigation: Ifråga om deras inställning till att ta itu med partiskhet.
- skalbarhet: Se till att deras kapacitet kan skalas med ditt projekts tillväxt.
Redo att komma igång?
Datainsamling är grunden för alla framgångsrika AI-projekt. Genom att förstå de viktigaste övervägandena och bästa praxis som beskrivs i den här guiden kan du effektivt skaffa och förbereda den data som behövs för att bygga kraftfulla och effektfulla AI-modeller. Kontakta oss idag för att lära dig mer om våra tjänster för datainsamling.
Ladda ner vår infografik för en visuell sammanfattning av viktiga datainsamlingskoncept.
