Nem kell elmondanunk az AI képzési adatok értéke ambiciózus projektjei számára. Tudja, hogy ha szemétszavakat ad meg a modelljeinek, azok egybeeső eredményeket fognak produkálni, és a modellek minőségi adatkészletekkel történő betanítása hatékony és autonóm rendszert eredményez, amely képes pontos eredményeket elérni.
Bár ez a koncepció könnyen érthető, a leghasznosabb adatkészlet -forrás és adatok megtalálása a gépi tanulási (ML) projektek oktatásához kihívást jelenthet.
Ezt a bejegyzést azért hoztuk létre, hogy segítsünk a vállalkozásoknak hasznos megoldásokat találni, amelyek megfelelnek saját igényeiknek. Függetlenül attól, hogy a projekt megköveteli:
- Testre szabott adatkészletek, amelyek a legutóbbi eredetűek
- Általános adatok az AI képzési folyamat elindításához
- Rendkívül szűkös adatkészletek, amelyeket nehéz lehet megtalálni az interneten
Ebben a cikkben minden problémára megoldást találunk.
Lássunk neki.
3 egyszerű módszer a képzési adatok beszerzésére AI/ML modellekhez
Haladó adattudósként vagy AI -szakértőként három elsődleges forrásból találhat adatokat:
- Ingyenes források
- Belső források
- Fizetett források
1. Ingyenes források
Az ingyenes források ingyen kínálnak adatkészleteket (sejtette). Számos népszerű könyvtár, fórum, portál, keresőmotor és webhely található az adatkészletek forrásaihoz. Ezek a források lehetnek nyilvánosak, archívumok, adatok, amelyeket többéves adatok után nyilvánosak, kifejezett engedélyekkel. Az alábbiakban felvázoltuk az ingyenes források példáinak gyors listáját:
Kaggle -
Kincsesláda az adatok tudósainak és a gépi tanulás szerelmeseinek. A Kaggle segítségével megtalálhatja, közzéteheti, elérheti és letöltheti projektjeinek adatkészleteit. A Kaggle adatkészletei jó minőségűek, különböző formátumokban állnak rendelkezésre és könnyen letölthetők.
UCI adatbázis -
A gépi tanulók és az adattudósok 1987 óta használják az UCI adatbázist. Ez az erőforrás tartományelméleteket, adatbázisokat, archívumokat, adatgenerátorokat és egyebeket kínál konkrét projektekhez. Az UCI adatbázisok a problémáik vagy feladataik alapján vannak osztályozva és megjelenítve, például csoportosítás, osztályozás és regresszió.
Piaci szereplők adatforrásai -
Erőforrások olyan technikai óriásoktól, mint az Amazon (AWS), a Google Dataset Search Engine és a Microsoft Datasets.
- Az AWS erőforrás nyilvánosságra hozott adatkészleteket kínál. Az AWS -en keresztül elérhető, a kormányzati szervek, vállalkozások, kutatóintézetek és magánszemélyek adatkészleteit az AWS -en belül kurátozzák és karbantartják.
- A Google a keresőmotor, amely lekéri az ingyenes adatkészleteket releváns a keresési lekérdezéseihez.
- A Microsoft Open Data Repository Initiative kezdeményezése az adatok tudósainak és a gépi tanulóknak adathalmazokat biztosít olyan projektekből, mint például a számítógépes látás, az NLP stb.
Nyilvános és kormányzati adatkészletek -
A nyilvános adatkészletek kiemelkedő erőforrások, amelyek olyan iparágak adatkészleteit kínálják, mint a komplex hálózatok, a biológia és a mezőgazdasági ügynökségek. A kategóriák egymás után helyezkednek el, és gyorsan megtekinthetők, és könnyen letölthetők. Érdemes megjegyezni, hogy néhány adatkészlet licenc alapú, míg mások ingyenesek. Javasoljuk, hogy az adatkészletek letöltése előtt alaposan olvassa el a dokumentációt.
Egy adattudós általában történelmi adatokat keres a projektjeihez, amelyek földrajzhoz köthetők. Ilyen esetekben a nemzetközi kormányok hasznos forrást tartanak fenn. A vonatkozó adatkészletek elérhetők India, az USA, az EU és más országok kormányzati webhelyein keresztül.
Az ingyenes források előnyei
- Semmilyen költség nem jár
- Rengeteg erőforrás a megfelelő adatkészletek megtalálásához
Hátrányok a szabad erőforrásokról
- Órákig tartó manuális beavatkozást igényel az erőforrások áttekintéséhez, az adatkészletek letöltéséhez, kategorizálásához és összeállításához
- Az adatfelismerési folyamatok továbbra is kézi feladatok
- Engedélyezési korlátozások és megfelelési korlátozások
- A megfelelő adatkészletek megtalálása időigényes lehet
2. Belső források
Egy másik fontos adatforrás a belső adatbázisokból származik. Lehet, hogy nem találja meg, amit keres egy ingyenes forrásból; ebben a helyzetben érdemes több, az Ön által létrehozott adatgenerációs érintkezési pontot átnéznie szervezetén belül. A projektre vonatkozó pontos, friss adatoknak belülről könnyen elérhetőnek kell lenniük.
Belső forrásokkal személyre szabhatja az adatokat különböző használati esetekre. Belső források lehetnek a CRM -ből, a közösségi média fogantyúiból vagy a webhely -elemzésekből származó adatok.
A belső erőforrások előnyei
- Minimális költségek
- Módosítsa a paramétereket a szükséges információk közvetlen generálásához
Hátrányok a belső erőforrásokról
- Számtalan óra fizikai munka
- A tárcaközi és osztályon belüli együttműködések elkerülhetetlenek
- Nem ideális olyan projektekhez, amelyek korlátozott ideig tartanak a piacon
- A házon belül generált adatok irrelevánsak lennének az AI-modellek szempontjából
3. Fizetett források
Sajnos egyedi adatkészletek nem állnak rendelkezésre ingyenes vagy belső erőforrásokon, de fizetett forrásokon keresztül szerezhetők be. A fizetett forrásokat olyan vállalatok építik fel, amelyek saját konkrét adatszerzési technikáikon keresztül dolgoznak azon, hogy a projektjeikhez szükséges adatkészleteket megkapják.
Mi az adatmegjegyzés?
Azt a folyamatot, amikor további információkat, például leírásokat és metaadatokat ad hozzá az adatkészletekhez annak érdekében, hogy azok gépi érthetőségűek legyenek, adatfeliratozásnak nevezzük. Függetlenül attól, hogy honnan származnak az adatok, nyers formában lesznek. Meg kell tisztítani és jegyzetelni kell precíz technikákkal annak biztosítása érdekében, hogy a modellek AI képzési adataivá válhassanak.
Adatok megjegyzése ahol a fizetett források ideálissá válnak. Amikor a mesterséges intelligencia képzési adatait külső felek szakértőinek szállítja ki, azok kibontják, összeállítják, megjegyzésekkel látják el és mutatják be az adatokat ML-kész szállítmányként. Az outsourcing során biztos lehet a megfelelőségekben, a licencekben és egyéb jogi kérdésekben is, amelyeket figyelmen kívül hagyhat, ha belső vagy ingyenes erőforrásokat használ.
A belső vagy szabad erőforrásokból származó nyers adatok kezelése időigényes és pénzügyi teher. Ha lehetséges, mindig javasoljuk a képzési adathalmazok kiszervezését.
A fizetett források előnyei
- A jegyzett és minősített adatkészletek gyorsan elérik Önt
- Rugalmas határidők
- Az Ön igényei alapján személyre szabott adatkészletek állnak rendelkezésre
- A beszerzési adatok szabályozási betartásáról mindig az eladó gondoskodik
A fizetett források hátrányai
- Költségeket tartalmaz
A következtetés
Ha korlátozott ideje van a piacon, vagy nagyon hiányos specifikációi vannak az adatkészletekkel kapcsolatban, javasoljuk, hogy használjon fizetett erőforrást vagy kiszervezzen egy ipari szakértőt mint mi. Több éves tapasztalattal rendelkezünk mesterséges intelligencia képzési adatok szállításában a legfontosabb piaci szereplők, például az MSME vállalkozások számára.
Lépjen kapcsolatba velünk még ma, és beszéljen arról, hogyan segíthetünk az AI képzési adatok forrásában.
