A mesterséges intelligencia képzési adatainak gyűjtése elkerülhetetlen és kihívást jelent. Nincs mód arra, hogy kihagyjuk ezt a részt, és közvetlenül elérjük azt a pontot, ahol a modellünk értelmes eredményeket (vagy elsősorban eredményeket) kezd kitermelni. Szisztematikus és összefüggő.
Ahogy a kortárs AI (Artificial Intelligence) megoldások céljai és felhasználási esetei egyre szűkebbé válnak, egyre nagyobb az igény a finomított AI képzési adatok. Azzal, hogy a cégek és startupok újabb területekre és piaci szegmensekre merészkednek, olyan területeken kezdenek működni, amelyeket korábban még nem fedeztek fel. Ez teszi AI adatgyűjtés annál bonyolultabb és unalmasabb.
Bár az előttünk álló út határozottan ijesztő, stratégiai megközelítéssel egyszerűsíthető. Egy jól felvázolt tervvel egyszerűsítheti a AI adatgyűjtés folyamatot, és minden érintett számára egyszerűvé tegye. Csak annyit kell tennie, hogy tisztázza a követelményeket, és válaszoljon néhány kérdésre.
Kik ők? Találjuk ki.
Az alapvető AI képzési adatgyűjtési irányelv
Milyen adatokra van szüksége?
Ez az első kérdés, amire válaszolnia kell, ha értelmes adatkészleteket szeretne összeállítani, és kifizetődő AI-modellt szeretne felépíteni. A szükséges adatok típusa a megoldani kívánt valós problémától függ.
Virtuális asszisztenst fejleszt? Az Ön által igényelt adattípus olyan beszédadatokra vezethető vissza, amelyek sokféle hangsúlyt, érzelmet, életkort, nyelvet, modulációt, kiejtést és még sok mást tartalmaznak a közönségből.
Ha chatbotot fejleszt egy fintech megoldáshoz, akkor szövegalapú adatokra van szüksége a kontextusok, a szemantika, a szarkazmus, a nyelvtani szintaxis, az írásjelek és egyebek jó keverékével.
Néha több típusú adat keverékére is szüksége lehet az Ön által megoldott probléma és annak megoldási módja alapján. Például egy IoT-rendszer berendezés állapotának nyomon követésére szolgáló mesterséges intelligencia modellhez számítógépes látásból származó képekre és felvételekre lenne szükség a meghibásodások észleléséhez, és előzményadatokat (például szöveget, statisztikákat és idővonalakat) használnak fel ezek együttes feldolgozásához és az eredmények pontos előrejelzéséhez.
-
Mi az Ön adatforrása?
ML adatforrás trükkös és bonyolult. Ez közvetlenül befolyásolja a modellek jövőbeni eredményeit, és ezen a ponton ügyelni kell a jól meghatározott adatforrások és érintkezési pontok létrehozására.
Az adatbeszerzés megkezdéséhez belső adatgenerálási érintkezési pontokat kereshet. Ezeket az adatforrásokat az Ön vállalkozása és az Ön vállalkozása határozza meg. Ez azt jelenti, hogy az Ön használati esetére vonatkoznak.
Ha nem rendelkezik belső erőforrással, vagy ha további adatforrásokra van szüksége, megtekintheti az ingyenes forrásokat, például archívumokat, nyilvános adatkészleteket, keresőmotorokat és egyebeket. Ezeken a forrásokon kívül adatszolgáltatói is vannak, akik beszerezhetik a szükséges adatokat, és azokat teljesen kommentálva eljuttatják Önnek.
Amikor dönt az adatforrásról, vegye figyelembe azt a tényt, hogy hosszú távon több adatmennyiségre lenne szüksége, és a legtöbb adatkészlet strukturálatlan, nyers és mindenhol megtalálható.
Az ilyen problémák elkerülése érdekében a legtöbb vállalkozás rendszerint szállítóktól szerzi be adatkészleteit, akik gépre kész fájlokat szállítanak, amelyeket az iparág-specifikus kkv-k pontosan felcímkéznek.
-
Mennyi? – Mennyi adatmennyiségre van szüksége?
Hosszabbítsuk meg még egy kicsit az utolsó mutatót. Az AI-modell csak akkor lesz optimalizálva pontos eredményekre, ha következetesen több kontextuális adatkészlettel tanítják. Ez azt jelenti, hogy hatalmas mennyiségű adatra lesz szüksége. Ami az AI képzési adatokat illeti, nincs olyan, hogy túl sok adat.
Tehát nincs felső határ, de ha valóban döntenie kell a szükséges adatmennyiségről, akkor a költségvetést döntő tényezőként használhatja. A mesterséges intelligencia képzési költségvetése teljesen más labdajáték, és alaposan kitértünk erre téma itt. Megnézheti, és képet kaphat arról, hogyan közelítse meg és egyensúlyozza ki az adatmennyiséget és a kiadásokat.
-
Adatgyűjtési szabályozási követelmények
Az etika és a józan ész azt a tényt diktálja, hogy az adatbeszerzésnek tiszta forrásokból kell történnie. Ez még kritikusabb, ha olyan mesterséges intelligencia-modellt fejleszt, amely egészségügyi adatokat, fintech-adatokat és egyéb érzékeny adatokat tartalmaz. Miután megszerezte az adatkészleteket, hajtsa végre a szabályozási protokollokat és megfelelőségeket, mint pl GDPR, HIPAA szabványok és egyéb vonatkozó szabványok annak biztosítása érdekében, hogy adatai tiszták és jogszerűtlenek legyenek.Ha az adatokat szállítóktól szerzi be, ügyeljen a hasonló megfelelőségekre is. Az ügyfél vagy a felhasználó érzékeny információi soha nem kerülhetnek veszélybe. Az adatok azonosítását meg kell szüntetni, mielőtt betáplálnák őket a gépi tanulási modellekbe.
-
Adattorzítás kezelése
Az adatok torzítása lassan megölheti az AI-modellt. Tekintsük lassú méregnek, amelyet csak idővel észlelnek. Az elfogultság önkéntelen és titokzatos forrásokból kúszik be, és könnyen kihagyhatja a radart. Amikor a te AI képzési adatok elfogult, az eredmények torzak és gyakran egyoldalúak.
Az ilyen esetek elkerülése érdekében ügyeljen arra, hogy az Ön által gyűjtött adatok a lehető legkülönfélébbek legyenek. Például, ha beszédadatkészleteket gyűjt, vegyen fel több etnikumból, nemből, korcsoportból, kultúrából, akcentusból és egyebekből származó adatkészleteket, hogy megfeleljen a különféle típusú embereknek, akik végül igénybe vennék a szolgáltatásait. Minél gazdagabbak és sokrétűbbek az adatai, annál kevésbé lesznek elfogultak.
-
A megfelelő adatgyűjtési szállító kiválasztása
Ha úgy dönt, hogy kiszervezi adatgyűjtését, először el kell döntenie, hogy kit szervez ki. A megfelelő adatgyűjtési szállító szilárd portfólióval, átlátható együttműködési folyamattal és méretezhető szolgáltatásokat kínál. A tökéletes illeszkedés az is, amely etikusan gyűjti a mesterséges intelligencia képzési adatait, és biztosítja, hogy minden egyes megfelelést betartsanak. Egy időigényes folyamat meghosszabbíthatja a mesterséges intelligencia fejlesztési folyamatát, ha úgy dönt, hogy nem a megfelelő szállítóval dolgozik együtt.
Tehát nézze meg korábbi munkáikat, ellenőrizze, hogy dolgoztak-e azon az iparágon vagy piaci szegmensen, amelybe belevág, mérje fel elkötelezettségüket, és kérjen fizetett mintákat, hogy megtudja, az eladó ideális partner-e az Ön mesterséges intelligencia-ambícióihoz. Ismételje meg a folyamatot, amíg meg nem találja a megfelelőt.
Az etika és a józan ész azt a tényt diktálja, hogy az adatbeszerzésnek tiszta forrásokból kell történnie. Ez még kritikusabb, ha olyan mesterséges intelligencia-modellt fejleszt, amely egészségügyi adatokat, fintech-adatokat és egyéb érzékeny adatokat tartalmaz. Miután megszerezte az adatkészleteket, hajtsa végre a szabályozási protokollokat és megfelelőségeket, mint pl Csomagolta
A mesterséges intelligencia adatgyűjtése ezekre a kérdésekre vezethető vissza, és ha rendezi ezeket a mutatókat, biztos lehet benne, hogy a mesterséges intelligencia modellje úgy fog alakulni, ahogyan szeretné. Csak ne hozz elhamarkodott döntéseket. Évekbe telik az ideális mesterséges intelligencia modell kidolgozása, de csak percekbe telik, amíg kritikát kapunk róla. Kerülje el ezeket az irányelveink szerint.
Sok szerencsét!
