Intelligenta AI- och ML-modeller finns överallt, oavsett om det är
- Prediktiva vårdmodeller för proaktiv diagnos
- Autonoma fordon med körfältshållning, backparkering och andra inbyggda egenskaper
- Intelligenta chatbotar som är insatta i innehåll, sammanhang och avsikt
Men vad gör dessa modeller exakta, mycket automatiserade och vansinnigt specifika
Data, data och mer data.
För att data ska vara meningsfullt för en AI-modell måste du ha följande faktorer i åtanke:
- Massiva rådatabitar är tillgängliga
- Datablock är multivariata och olika
- Omärkt data är som brus för intelligenta maskiner
Lösning: Dataanteckning (process för att märka data för att skapa relevanta och användningsfallsspecifika datamängder)
Inhämta AI-utbildningsdata för ML-modeller
Trovärdiga AI-datainsamlare fokuserar på flera aspekter innan de påbörjar datainsamling och extrahering på olika sätt. Dessa inkluderar:
- Fokus på att förbereda flera datamängder
- Hålla datainsamlingen och anteckningsbudgeten under kontroll
- Inhämta modellrelevanta data
- Arbetar bara med trovärdiga datasetaggregatorer
- Identifiera organisationens mål i förväg
- Arbetar tillsammans med lämpliga algoritmer
- Övervakat eller oövervakat lärande
Toppalternativ för att skaffa data som följer de nämnda aspekterna:
- Gratis källor: Inkluderar öppna forum som Quora och Reddit och öppna aggregatorer som Kaggle OpenML, Google Dataset och mer
- Interna källor: Data extraherad från CRM- och ERP-plattformar
- Betalda källor: Inkluderar externa leverantörer och användning av verktyg för dataskrapning
Peka på anmärkning: Uppfatta öppna dataset med en nypa salt.
Budgetfaktorer
Planerar att budgetera vårt initiativ för AI-datainsamling. Innan du kan, ta hänsyn till följande aspekter och frågor:
- Typ av produkt som behöver utvecklas
- Stöder modellen förstärkningsinlärning?
- Stöds djupinlärning?
- Är det NLP, datorseende eller båda
- Vilka är dina plattformar och resurser för att märka data?
Baserat på analysen, här är de faktorer som kan och bör hjälpa dig att hantera prissättningen av kampanjen:
- Datavolym: Beroenden: Projektets storlek, preferenser för utbildning och testning av datamängder, systemets komplexitet, typ av AI-teknik som det följer och betoning på funktionsextraktion eller brist på sådan.
- Prissättningsstrategi: Beroenden: Kompetens hos tjänsteleverantören, kvaliteten på data och komplexiteten hos modellen på bilden
- Inköpsmetoder: Beroenden: Modellens komplexitet och storlek, inhyrd, avtalsenlig eller intern arbetskraft som hämtar data och val av källa, med alternativ som öppna, offentliga, betalda och interna källor.
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 och algoritmer
- 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.
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:
- Be om ett exempel på dataset
- Korskontrollera de efterlevnadsrelevanta frågorna
- Förstå mer om deras datainsamlings- och inköpsprocesser
- Kontrollera deras hållning och inställning för att eliminera partiskhet
- Se till att deras personalstyrka och plattformsspecifika kapacitet är skalbar, om du vill göra en progressiv utveckling av projektet över tiden
