Mi a képzési adat a gépi tanulásban:
Meghatározás, előnyök, kihívások, példák és adatkészletek
A végső vásárlók útmutatója 2025
Bevezetés
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás világában az adatképzés elkerülhetetlen. Ez az a folyamat, amely a gépi tanulási modulokat pontos, hatékony és teljes mértékben működőképessé teszi. Ebben a bejegyzésben részletesen megvizsgáljuk, hogy mik az AI képzési adatok, a képzési adatok minősége, az adatgyűjtés és engedélyezés stb.
Becslések szerint átlagosan a felnőtt a múltbeli tanulás alapján dönt az életről és a mindennapi dolgokról. Ezek viszont a helyzetek és az emberek által formált élettapasztalatokból származnak. Szó szerinti értelemben a helyzetek, az esetek és az emberek nem más, mint az elménkbe táplált adatok. Ahogy évek óta gyűjtött adatokat tapasztalat formájában halmozunk fel, az emberi elme hajlamos a zökkenőmentes döntések meghozatalára.
Mit jelent ez? Ezek az adatok elkerülhetetlenek a tanulásban.
Hasonló ahhoz, ahogyan a gyermeknek szüksége van egy ábécének nevezett címkére az A, B, C, D betűk megértéséhez, a gépnek is meg kell értenie a kapott adatokat.
Pontosan ez az Mesterséges intelligencia (AI) a képzés lényege. A gép nem különbözik attól a gyermektől, akinek még tanulnia kell a dolgokat abból, amit tanítani fognak. A gép nem tud különbséget tenni macska és kutya, vagy busz és autó között, mert még nem tapasztalták meg ezeket a tárgyakat, és nem tanították meg nekik, hogy néznek ki.
Tehát annak, aki önvezető autót épít, az elsődleges funkció, amelyet hozzá kell adni, a rendszer azon képessége, hogy megértse a mindennapi elemeket, amelyekkel az autó találkozhat, így a jármű azonosítani tudja őket, és megfelelő vezetési döntéseket hozhat. Ez az, ahol AI képzési adatok jön a játék.
Manapság a mesterséges intelligencia modulok számos kényelmet kínálnak számunkra ajánlási motorok, navigáció, automatizálás stb. Mindez az AI adatoktatásának köszönhető, amelyet az algoritmusok betanításakor használtak.
A mesterséges intelligencia képzési adatok alapvető folyamat az építkezés során gépi tanulás és AI algoritmusok. Ha olyan alkalmazást fejleszt, amely ezekre a technológiai koncepciókra épül, akkor ki kell képeznie a rendszereket, hogy megértsék az adatelemeket az optimalizált feldolgozáshoz. Képzés nélkül az Ön AI-modellje hatástalan, hibás és potenciálisan értelmetlen lesz.
Becslések szerint az adattudósok többet költenek, mint Idejük 80% -a az adatok előkészítésében és gazdagításában az ML modellek betanítása érdekében.
Tehát azok számára, akik finanszírozást szeretnének kapni a kockázati tőkebefektetőktől, az ottani önálló vállalkozóktól, akik ambiciózus projekteken dolgoznak, és a technológiai rajongóktól, akik még csak most kezdik el használni a fejlett mesterséges intelligenciát, kidolgoztuk ezt az útmutatót, amely segít megválaszolni a legfontosabb kérdéseket az AI képzési adatait.
Itt megvizsgáljuk, hogy mik az AI képzési adatok, miért elkerülhetetlenek a folyamatban, a ténylegesen szükséges adatok mennyisége és minősége stb.
Mi az AI képzési adat?
Egyszerű – a gépi tanulási modell betanításához használt adatokat tanítási adatoknak nevezzük. A képzési adatkészlet anatómiája címkézett vagy megjegyzésekkel ellátott attribútumokat foglal magában, amelyek lehetővé teszik a modellek észlelését és tanulását a mintákból. Az annotált adatok kritikusak az adatképzésben, mivel lehetővé teszik a modellek számára a valószínűségek megkülönböztetését, összehasonlítását és korrelációját a tanulási szakaszban. A minőségi képzési adatok ember által jóváhagyott adatkészleteket foglalnak magukban, ahol az adatok szigorú minőségellenőrzésen mentek keresztül, hogy biztosítsák a megjegyzések pontosságát és helyességét. Minél világosabb a megjegyzés, annál jobb az adatminőség.
Hogyan használják fel a képzési adatokat a gépi tanulásban?
Az AI/ML modell olyan, mint egy csecsemő. Meg kell tanítani mindent a nulláról. Hasonlóan ahhoz, ahogy egy általános iskolás gyereknek megtanítjuk az emberi test részeit, az adathalmaz minden aspektusát annotációkon keresztül kell elhelyeznünk. A modell csak ezen információkon keresztül veszi fel az ember által meghatározott fogalmakat, neveket, funkciókat és egyéb attribútumokat. Ez döntő fontosságú mind a felügyelt, mind a nem felügyelt tanulási modelleknél. A kritikusság növekszik, ahogy a használati eset egyre szűkösebbé válik.
Miért fontosak az AI képzési adatok?
Az AI betanítási adatok minősége közvetlenül tükrözi a gépi tanulási modellek kimeneti minőségét. Ez az összefüggés kritikusabbá válik az olyan ágazatokban, mint az egészségügy és az autóipar, ahol közvetlenül emberéletek forognak kockán. Emellett az AI betanítási adatok is befolyásolják a kimenetek torzítási hányadosát.
Például egy modell, amelyet csak egy osztályú mintakészlettel képeztek ki, mondjuk ugyanabból a demográfiai vagy emberi személyiségből, gyakran oda vezethet, hogy a gép azt feltételezi, hogy nem léteznek különböző típusú valószínűségek. Ez méltánytalansághoz vezet a kibocsátásban, ami végső soron jogi és hírnevet érintő következményekkel járhat a vállalatok számára. Ennek mérséklése érdekében erősen ajánlott minőségi adatok és képzési modellek beszerzése erre vonatkozóan.
Példa: Hogyan használják az önvezető autók a mesterséges intelligencia képzési adatait a biztonságos navigáláshoz
Az autonóm autók hatalmas mennyiségű adatot használnak fel olyan érzékelőktől, mint a kamerák, a RADAR és a LIDAR. Ezek az adatok hiábavalók, ha az autó rendszere nem tudja feldolgozni azokat. Például az autónak fel kell ismernie a gyalogosokat, állatokat és a kátyúkat a balesetek elkerülése érdekében. Képezni kell ezen elemek megértésére és a biztonságos vezetési döntések meghozatalára.
Ezenkívül az autónak meg kell értenie a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) segítségével kimondott parancsokat. Például, ha arra kérik, hogy keresse meg a közeli benzinkutakat, akkor pontosan értelmeznie kell és válaszolnia kell.
A mesterséges intelligencia képzése nem csak az autók esetében kulcsfontosságú, hanem minden mesterséges intelligencia-rendszer esetében, például a Netflix ajánlásainál, amelyek szintén hasonló adatfeldolgozásra támaszkodnak, hogy személyre szabott javaslatokat kínáljanak.
A minőségi adatkészletekkel rendelkező képzési modellek előnyei
A kiváló minőségű adatkészletekkel rendelkező képzési modellek számos előnnyel járnak, mint például:
- A modell jobb teljesítménye a relevancia, a pontosság és a gyorsaság tekintetében
- Csökkentett edzésidő
- Minimalizált túlillesztés és jobb általánosítás
- Csökkentett torzítás
- Lehetőség a márkák számára, hogy megalapozzák jelenlétüket és pozitív piaci hangulatukat, és így tovább
Az AI képzési adatok kihívásai
Az AI-képzés egy kifinomult és hatalmas vállalkozás, amely magában foglalja a maga kihívásait és szűk keresztmetszeteit. Kezdetnek nézzünk meg néhányat a leggyakoribb akadályok közül:
A megfelelő adatok hiánya
Az AI-modellek nem taníthatók semmilyen rendelkezésre álló adatra. A modellbe betáplált adatkészletnek igazodnia kell az üzleti eredményekhez, a jövőképhez, a promptokhoz való relevanciához, a tartományhoz, a téma szakértelméhez és egyebekhez.
Figyelembe véve a mesterséges intelligencia képzéséhez szükséges mennyiséget, az ideális adatok beszerzése bonyolult lehet. A komplexitás fokozódik az olyan ágazatokban, mint az egészségügy és a pénzügy, ahol az adatérzékenység kulcsfontosságú.
Előítélet
Az emberek eredendően elfogultak, és amit beépítünk egy modellbe, azt a modell feldolgozza és továbbítja is. Ezt a minőségi adatok hiányával kombinálva modellek alakulhatnak ki
elfogultság, ami tisztességtelen és előítéletes eredményekhez vezet.
Túl illesztés
Ez egy modell autoimmun betegségéhez hasonlítható, ahol saját tökéletessége szűk keresztmetszetként működik a meglepetések és a felszólítások sokféleségének leküzdésében. Az ilyen esetek mesterséges intelligencia hallucinációihoz vezethetnek,
ahol nem tudja, hogyan válaszoljon a felszólításokra vagy kérdésekre, akkor nem igazodik vissza a betanítási adatkészleteihez.
Etika és megmagyarázhatóság
A mesterséges intelligencia képzésének egyik másik nehézsége a megmagyarázhatóság. Nevezhetjük elszámoltathatóságnak is, amikor nem vagyunk biztosak abban, hogy egy modell hogyan jutott el egy adott válaszra a racionalitás szempontjából. A mesterséges intelligencia döntéshozatalának átláthatóbbá tételéről szóló beszélgetések jelenleg is folynak, és a jövőben több protokollnak leszünk tanúi az XAI-n (magyarázható AI).
A képzési és tesztelési adatok közötti különbség megértése
A képzési és tesztelési adatok közötti különbség ugyanaz, mint a felkészülés és a vizsgálat közötti különbség.
| Aspect | Képzési adatok | Tesztelési adatok |
|---|---|---|
| Cél | Megtanít egy modellt a tervezett fogalmak megtanulására | Ellenőrzi, hogy a modell mennyire tanult |
| Szerep | Előkészítés | Vizsgálat |
| Értékelés | Nem használják teljesítményértékelésre | Kritikus a teljesítmény értékeléséhez (gyorsaság, relevancia, pontosság, elfogultság) |
| Optimalizálás | Segít a modellképzésben | Biztosítja a modell optimalizálását, és tájékoztat, ha további edzési adatokra van szükség |
| Az érintettek döntéshozatala | A modell felépítéséhez használták | A modellpontszámok alapján a továbbképzés vagy módosítások eldöntésére szolgál |
Használati esetek
Okostelefon alkalmazások
Általánossá vált, hogy a telefonos alkalmazások AI-val működnek. Ha egy modellt szilárd mesterséges intelligencia-tanítási adatokkal tanítanak meg, az alkalmazások jobban megérthetik a felhasználói preferenciákat és viselkedést, megjósolhatják a műveleteket, feloldhatják a telefonokat, jobban reagálhatnak a hangutasításokra stb.
Kiskereskedelem
Az AI révén hihetetlenül optimalizálták az ügyfelek vásárlási élményeit és a potenciális ügyfelekkel való kapcsolattartást. A kosárelhagyások valós idejű kedvezményeitől a prediktív értékesítésig a lehetőségek korlátlanok.
Egészségügy
Valószínűleg az egészségügy profitál a legtöbbet az AI-ból és az ML-ből. Az onkológia területén végzett kísérő kutatásoktól és a gyógyszerkutatásban és klinikai vizsgálatokban való segítségnyújtástól az orvosi képalkotás anomáliáinak kimutatásáig az AI-modellek résfunkciók végrehajtására képezhetők.
Biztonság
A kibertámadások növekvő számának növekedésével az AI felhasználható a kifinomult támadások mérséklésére optimalizált hálózatvédelem, anomáliák észlelése, alkalmazásbiztonság, hibakódok és biztonsági rések javítása, javítások fejlesztésének automatizálása és még sok más révén.
Finanszíroz
A mesterséges intelligencia segíti a pénzügyek világát fejlett csalásfelderítési módszerekkel, automatizálja a kárrendezést, chatbotokat használ a KYC formalitásainak lebonyolításához és még sok máshoz. A BFSI-vállalatok az AI-t is kihasználják hálózataik és rendszereik optimális kiberbiztonsági intézkedésekkel történő megerősítésére.
értékesítés és marketing
A felhasználói viselkedés megértése, a fejlett közönségszegmentálás, az online hírnévkezelés, valamint a közösségi médiához való másolatok generálása, a közösségi média kampányok szimulációi és egyéb előnyök jellemzőek az értékesítési és marketingszakemberek számára.
Mennyi adatra van szükség az ML modellek betanításához?
Azt mondják, nincs vége a tanulásnak, és ez a kifejezés ideális az AI képzési spektrumában. Minél több az adat, annál jobb az eredmény. Azonban egy ilyen homályos válasz nem elegendő ahhoz, hogy meggyőzzön bárkit, aki egy mesterséges intelligenciával működő alkalmazás elindítását szeretné. De a valóság az, hogy nincs általános ökölszabály, képlet, index vagy a pontos adatmennyiség mérése, amelyre szükség van az AI adathalmazainak képzéséhez.
A gépi tanulás szakértője komikusan elárulná, hogy külön algoritmust vagy modult kell felépíteni a projekthez szükséges adatmennyiség levezetésére. Sajnos ez a valóság is.
Most oka van annak, hogy rendkívül nehéz korlátot szabni az AI-képzéshez szükséges adatmennyiségre. Ennek oka maga a képzési folyamat bonyolultsága. Az AI-modul több, egymással összekapcsolt és egymást átfedő töredékből áll, amelyek befolyásolják és kiegészítik egymás folyamatait.
Vegyük például fontolóra egy egyszerű alkalmazás fejlesztését a kókuszfa felismerésére. A nézőpontból nézve meglehetősen egyszerűnek tűnik, igaz? AI szempontból azonban sokkal összetettebb.
Kezdetben a gép üres. Először nem tudja, mi az a fa, nem beszélve egy magas, régióspecifikus, trópusi gyümölcsöt termő fáról. Ehhez a modellt meg kell tanítani arra, hogy mi az a fa, hogyan lehet megkülönböztetni más magas és karcsú tárgyaktól, amelyek megjelenhetnek a keretben, mint például az utcai lámpák vagy az elektromos oszlopok, majd továbbtanítani a kókuszfa árnyalatait. Miután a gépi tanulási modul megtanulta, mi a kókuszfa, nyugodtan feltételezhetjük, hogy tudja, hogyan kell felismerni.
De csak akkor, ha betáplál egy banyanfa képet, rájön, hogy a rendszer rosszul azonosította a banyan fájt a kókuszfához. A rendszer számára minden, ami magas, fürtös lombokkal, kókuszfa. Ennek kiküszöbölése érdekében a rendszernek meg kell értenie minden egyes fát, amely nem kókuszfa, hogy pontosan azonosítsa. Ha ez a folyamat egy egyszerű, egyirányú alkalmazáshoz, amelynek csak egy eredménye van, akkor csak elképzelni tudjuk, hogy milyen bonyolultsággal járnak az alkalmazások, amelyeket egészségügyi, pénzügyi és egyéb célokra fejlesztettek ki.
Ezen kívül mi befolyásolja a szükséges adatmennyiséget is a képzés az alább felsorolt szempontokat tartalmazza:
- Képzési módszer, ahol az adattípusok közötti különbségek (strukturált és strukturálatlan) befolyásolják az adatok mennyiségének szükségességét
- Adatok címkézése vagy megjegyzési technikák
- Az adatok rendszerbe történő betáplálásának módja
- Hibatűrési hányados, amely egyszerűen azt jelenti, hogy hány százalék a rést vagy a tartományt tekintve elhanyagolható hibák
Valós példák az edzés volumenére
Bár a modulok betanításához szükséges adatok mennyisége függ a projektjével és a többi tényezővel, amelyeket korábban megbeszéltünk, egy kicsit inspiráció vagy referencia segítene átfogó képet kapni az adatokról követelményeket.
A következőkben valós példákat mutatunk be a felhasznált adatkészletek mennyiségére mesterséges intelligencia-képzés céljából, különféle vállalatok és vállalkozások által.
- arcfelismerő - mintaméret több mint 450,000 XNUMX arckép
- Kép annotációja - mintaméret több mint 185,000 XNUMX kép közel 650,000 XNUMX jegyzetelt tárgy
- Facebook hangulatelemzés - a minta nagysága meghaladja a 9,000-et megjegyzéseket és 62,000 XNUMX bejegyzést
- Chatbot képzés - a mintaméret meghaladja a 200,000 XNUMX kérdést több mint 2 millió válasz
- Fordítási alkalmazás - mintaméret meghaladja a 300,000 XNUMX hangot vagy beszédet gyűjtemény nem anyanyelvűektől
Mi van, ha nincs elég adatom?
Az AI és az ML világában elkerülhetetlen az adatképzés. Joggal mondják, hogy nincs vége az új dolgok megtanulásának, és ez igaz, ha az AI képzési adatspektrumáról beszélünk. Minél több az adat, annál jobb az eredmény. Vannak azonban olyan esetek, amikor a megoldani kívánt eset egy niche kategóriára vonatkozik, és a megfelelő adatkészlet megszerzése önmagában is kihívás. Tehát ebben az esetben, ha nem rendelkezik megfelelő adatokkal, előfordulhat, hogy az ML modell előrejelzései nem pontosak vagy elfogultak. Vannak olyan módszerek, mint például az adatok bővítése és az adatok jelölése, amelyek segíthetnek a hiányosságok leküzdésében, de az eredmény még mindig nem pontos vagy megbízható.
Hogyan javíthatja az adatminőséget?
Az adatok minősége egyenesen arányos a kimenet minőségével. Éppen ezért a nagyon pontos modellekhez magas színvonalú adatkészletek szükségesek a képzéshez. Van azonban fogás. A pontosságra és pontosságra támaszkodó koncepció esetében a minőség fogalma gyakran meglehetősen homályos.
A kiváló minőségű adatok erősnek és hitelesnek hangzanak, de valójában mit jelentenek?
Mi a minőség egyáltalán?
Nos, hasonlóan a rendszerünkbe bevitt adatokhoz, a minőséghez is sok tényező és paraméter kapcsolódik. Ha megkeresi az AI-szakértőket vagy a gépi tanulás veteránjait, akkor ők megoszthatják a kiváló minőségű adatok bármilyen formáját -
- Egyenruha - egy adott forrásból származó adatok vagy az adatkészletek egységessége, amelyek több forrásból származnak
- Átfogó - olyan adatok, amelyek lefedik az összes lehetséges forgatókönyvet, amelyeken a rendszered dolgozik
- Következetes - az adatok minden egyes bájtja hasonló jellegű
- jelentő - az Ön által beszerzett és betáplált adatok hasonlóak az Ön igényeihez és a várható eredményekhez, és
- vegyes - minden típusú adat kombinációja van, például audio, video, kép, szöveg és egyebek
Most, hogy megértettük, mit jelent az adatminőség minősége, nézzük meg gyorsan a minőség biztosításának különböző módjait adatgyűjtés és generáció.
1. Figyeljen a strukturált és strukturálatlan adatokra. Az előbbit a gépek könnyen megértik, mert megjegyzésekkel ellátott elemekkel és metaadatokkal rendelkeznek. Ez utóbbi azonban még mindig nyers, és nincs értékes információja, amelyet a rendszer fel tud használni. Itt jön be az adatok megjegyzése.
2. Az elfogultság kiküszöbölése egy másik módja a minőségi adatok biztosításának, mivel a rendszer eltávolít minden előítéletet a rendszerből, és objektív eredményt hoz. Az elfogultság csak torzítja az eredményeket, és hiábavalóvá teszi.
3. Alaposan tisztítsa meg az adatokat, mivel ez mindig javítja a kimenetek minőségét. Bármelyik adattudós azt mondaná, hogy feladatainak nagy része az adatok tisztítása. Az adatok tisztításakor eltávolítja az ismétlődéseket, a zajt, a hiányzó értékeket, a szerkezeti hibákat stb.
Mi befolyásolja a képzési adatok minőségét?
Három fő tényező segíthet előre megjósolni az AI/ML modellek kívánt minőségét. A három kulcsfontosságú tényező az Emberek, Folyamat és Platform, amelyek létrehozhatják vagy megszakíthatják az AI -projektet.
Platform: A legmagasabb igényű AI és ML kezdeményezések sikeres megvalósításához teljes körű, saját fejlesztésű emberi platformra van szükség különféle adatkészletek forrásához, átiratához és jegyzeteléséhez. A platform felelős a munkavállalók irányításáért, valamint a minőség és az áteresztőképesség maximalizálásáért is
emberek: Ahhoz, hogy az AI okosabban gondolkodjon, olyan emberekre van szükség, akik az iparág legokosabb elméi. A skálázáshoz ezen szakemberek ezreinek kell szerte a világon átírniuk, címkézniük és jegyzetelniük minden adattípust.
Folyamat: Egységes, teljes és pontos aranystandard adatok szolgáltatása összetett munka. De ezt mindig meg kell adnia, hogy megfeleljen a legmagasabb minőségi előírásoknak, valamint a szigorú és bevált minőségellenőrzéseknek és ellenőrzési pontoknak.
Honnan származik AI képzési adatok?
Az előző részünkkel ellentétben itt nagyon pontos rálátásunk van. Azoknak, akik adatforrásokat keresnek
vagy ha éppen videógyűjtés, képgyűjtés, szöveggyűjtés és egyebek alatt áll, akkor három van
elsődleges útvonalak, ahonnan forráshoz juthat.
Fedezzük fel őket egyenként.
Ingyenes források
A szabad források olyan utak, amelyek óriási mennyiségű adat önkéntelen tárhelyei. Az adatok egyszerűen ott fekszenek a felszínen ingyen. Néhány ingyenes forrás a következőket tartalmazza:
- Google adatkészletek, ahol 250-ban több mint 2020 millió adatsort adtak ki
- Olyan fórumok, mint a Reddit, a Quora és még sok más, amelyek leleményes adatforrások. Ezenkívül ezeken a fórumokon az adattudomány és az AI közösségek is segítséget nyújthatnak bizonyos adathalmazokhoz, amikor elérik őket.
- A Kaggle egy másik ingyenes forrás, ahol az ingyenes adatkészleteken kívül gépi tanulási forrásokat találhat.
- Ingyenes nyílt adathalmazokat is felsoroltunk, hogy elkezdhesse az AI-modellek képzését
Bár ezek az utak szabadok, az idő és a fáradság, amit végül elköltene. Az ingyenes forrásokból származó adatok mindenhol megtalálhatók, és órákon át kell dolgoznia az igényeinek megfelelő beszerzéssel, tisztítással és testre szabással.
A másik fontos szempont, amelyre emlékezni kell, hogy az ingyenes forrásokból származó adatok egy része nem használható fel kereskedelmi célokra sem. Szükséges hozzá adatengedélyezés.
Adatkaparás
Ahogy a neve is sugallja, az adatgyűjtés több forrásból származó adatok bányászata megfelelő eszközök segítségével. Webhelyekből, nyilvános portálokból, profilokból, folyóiratokból, dokumentumokból és egyebekből az eszközök lekaparhatják a szükséges adatokat, és zökkenőmentesen eljuttathatják őket az adatbázisához.
Bár ez ideális megoldásnak tűnik, az adatkaparás csak személyes használatra vonatkozik. Ha Ön olyan vállalat, amely kereskedelmi ambíciókkal kívánja letörölni az adatokat, akkor ez trükkös és akár illegális is lesz. Ezért van szüksége jogi csapatra, hogy megvizsgálja a webhelyeket, a megfelelőséget és a feltételeket, mielőtt lekaparhatná a szükséges adatokat.
Külső szállítók
Ami az AI-képzési adatok gyűjtését illeti, a legideálisabb megoldás az adatszolgáltatások kiszervezése vagy külső gyártókkal való kapcsolatfelvétel. Ők vállalják a felelősséget az Ön igényeinek megfelelő adatkészletek megtalálásában, miközben Ön a modulok felépítésére összpontosíthat. Ennek oka kifejezetten a következő okok miatt -
- nem kell órákat tölteni az adatút keresésével
- nincsenek erőfeszítések az adatok tisztítása és osztályozása terén
- olyan minőségi adatsorozatok kerülnek kézbe, amelyek pontosan ellenőrzik az összes tényezőt, amelyet valamikor visszavettünk
- az Ön igényeihez szabott adatkészleteket kaphat
- igényelheti a projektjéhez szükséges adatmennyiséget és még sok mást
- és ami a legfontosabb, azt is biztosítják, hogy adatgyűjtésük és maga az adat is megfeleljen a helyi szabályozási irányelveknek.
Az egyetlen tényező, amely működési skálájától függően hiányosságnak bizonyulhat, az, hogy a kiszervezés költségekkel jár. Ismét, ami nem jár kiadásokkal.
A Shaip már az adatgyűjtési szolgáltatások terén vezető szerepet tölt be, és rendelkezik saját egészségügyi tárral, valamint beszéd / audio adatkészletekkel, amelyek engedélyezhetők az ambiciózus mesterséges intelligencia projektjeihez.
Adatkészletek megnyitása - használni vagy nem használni?
Például van egy Amazon termékismertető adatkészlet, amely 142 és 1996 között több mint 2014 millió felhasználói véleményt tartalmaz. A képekhez kiváló forrásai vannak, mint például a Google Open Images, ahol több mint 9 millió képből nyerhet adathalmazokat. A Google rendelkezik egy Machine Perception nevű szárnyával is, amely közel 2 millió tíz másodperces hangklipet kínál.
Ezen erőforrások (és mások) rendelkezésre állása ellenére a fontos tényező, amelyet gyakran figyelmen kívül hagynak, azok használatának feltételei. Biztosan nyilvánosak, de vékony vonal van a jogsértés és a tisztességes használat között. Minden erőforrás saját állapotával rendelkezik, és ha ezeket a lehetőségeket vizsgálja, javasoljuk, hogy legyen óvatos. Ennek oka, hogy az ingyenes utak előnyben részesítése ürügyén perek és kapcsolódó költségek merülhetnek fel.
Az AI képzési adatok valódi költségei
Csak az adatok beszerzésére vagy házon belüli generálására fordított pénzt nem érdemes figyelembe venni. Figyelembe kell venni olyan lineáris elemeket, mint az AI-rendszerek fejlesztésére fordított idő és erőfeszítés költség tranzakciós szempontból. nem sikerül dicsérni a másikat.
Az adatok beszerzésével és kommentálásával töltött idő
Az olyan tényezők, mint a földrajz, a piaci demográfia és a verseny a piacon, akadályozzák a megfelelő adatkészletek elérhetőségét. Az adatok manuális keresésével töltött idő időpocsékolás az AI rendszer képzésénél. Ha sikerül forráshoz juttatnia adatait, tovább késlelteti a képzést azzal, hogy időt szán az adatok jegyzetelésére, hogy a gépe megérthesse, mit táplál.
Az adatok gyűjtésének és kommentálásának ára
A rezsiköltségeket (házon belüli adatgyűjtők, jegyzetelők, berendezések karbantartása, technikai infrastruktúra, SaaS-eszközök előfizetése, saját alkalmazások fejlesztése) ki kell számítani az AI-adatok beszerzése során
A rossz adatok költsége
A rossz adatok a vállalat csapatának moráljába, versenyelőnyébe és egyéb kézzelfogható következményekbe kerülhetnek, amelyek észrevétlenek maradnak. Rossz adatnak minősül minden olyan adathalmaz, amely tisztátalan, nyers, lényegtelen, elavult, pontatlan vagy helyesírási hibákkal teli. A rossz adatok elronthatják az AI -modelljét, ha torzításokat vezetnek be, és az algoritmusokat torzított eredményekkel rontják.
Kezelési költségek
A szervezet vagy vállalkozás adminisztrációjával, a tárgyi eszközökkel és az immateriális javakkal kapcsolatos összes költség kezelési költség, amely gyakran a legdrágább.
Hogyan válasszuk ki a megfelelő mesterséges intelligencia képzési adatszolgáltató vállalatot, és hogyan segíthet a Shaip?
A megfelelő AI képzési adatszolgáltató kiválasztása kritikus szempont annak biztosításában, hogy AI-modellje jól teljesítsen a piacon. Szerepük, a projekt megértése és hozzájárulásuk megváltoztathatja vállalkozása életét. Néhány tényezőt figyelembe kell venni ebben a folyamatban:
- annak a tartománynak a megértése, amelyet az AI-modellnek meg kell építenie
- minden hasonló projektet, amelyen korábban dolgoztak
- nyújtanak-e minta képzési adatokat, vagy beleegyeznek-e egy kísérleti együttműködésbe
- hogyan kezelik az adatigényeket nagy léptékben
- mik a minőségbiztosítási protokolljaik
- nyitottak-e a mozgékonyságra a műveletekben
- hogyan szerzik be az etikus képzési adatkészleteket és egyebeket
Vagy kihagyhatja mindezt, és közvetlenül kapcsolatba léphet velünk a Shaip-nél. A prémium minőségű, etikus forrásból származó mesterséges intelligencia képzési adatok egyik vezető szolgáltatója vagyunk. Mivel évek óta dolgozunk az iparágban, megértjük az adatkészletek beszerzésének árnyalatait. Elkötelezett projektmenedzsereink, minőségbiztosítási szakemberekből álló csapatunk és mesterséges intelligencia szakértőink zökkenőmentes és átlátható együttműködést biztosítanak az Ön vállalati elképzeléseihez. Lépjen kapcsolatba velünk, hogy még ma megvitassuk a hatókört.
Csomagolta
Ez volt minden az AI képzési adataiban. Az oktatási adatok megértésétől kezdve az ingyenes források és az adatfeliratkozás -outsourcing előnyeinek feltárásáig mindannyian megbeszéltük. Ismétlem, a protokollok és házirendek továbbra is hibásak ebben a spektrumban, és mindig azt javasoljuk, hogy vegye fel a kapcsolatot az AI képzési adatszakértőivel, mint mi az Ön igényei szerint.
A beszerzéstől, az azonosítástól az adatok megjegyzéseiig minden igényét segítjük, így csak a platform felépítésén dolgozhat. Megértjük az adatok beszerzésével és címkézésével kapcsolatos bonyodalmakat. Ezért ismételjük meg azt a tényt, hogy a nehéz feladatokat ránk bízhatja, és felhasználhatja megoldásainkat.
Forduljon hozzánk ma minden adatjegyzési igényével kapcsolatban.
Beszéljünk
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
Ha intelligens rendszereket szeretne létrehozni, akkor a felügyelt tanulás megkönnyítése érdekében tisztított, gondozott és működőképes információkat kell megadnia. A címkézett információkat AI képzési adatoknak nevezik, és piaci metaadatokat, ML algoritmusokat és mindent, ami segít a döntéshozatalban.
Minden mesterséges intelligenciával működő gép rendelkezik olyan lehetőségekkel, amelyeket történelmi állása korlátoz. Ez azt jelenti, hogy a gép csak akkor tudja megjósolni a kívánt eredményt, ha korábban hasonló adatkészletekkel képezték ki. A képzési adatok segítik a felügyelt edzést, mivel a hangerő közvetlenül arányos az AI modellek hatékonyságával és pontosságával.
Külön gépi tanulási algoritmusok betanításához különböző képzési adatkészletekre van szükség, hogy segítsük az AI-alapú beállításokat fontos döntések meghozatalában a kontextus figyelembevételével. Például, ha a Computer Vision funkciót egy géphez kívánja hozzáadni, a modelleket megjegyzésekkel ellátott képekkel és további piaci adatkészletekkel kell oktatni. Hasonlóképpen, az NLP ügyessége szempontjából a nagy mennyiségű beszédgyűjtés képzési adatként működik.
Az illetékes AI -modell képzéséhez szükséges képzési adatok mennyiségének nincs felső határa. Minél nagyobb az adatmennyiség, annál jobb lesz a modell azon képessége, hogy azonosítsa és elkülönítse az elemeket, szövegeket és összefüggéseket.
Bár sok adat áll rendelkezésre, nem minden darab alkalmas edzési modellekhez. Ahhoz, hogy egy algoritmus a legjobban működjön, átfogó, következetes és releváns adatkészletekre van szüksége, amelyek egységesen kerülnek kivonásra, de még mindig elég változatosak ahhoz, hogy a forgatókönyvek széles skáláját lefedjék. Függetlenül attól, hogy milyen adatokat tervez használni, jobb tisztítani és megjegyzéseket fűzni a jobb tanuláshoz.
Ha egy adott AI modellre gondol, de a képzési adatok nem elégségesek, akkor először el kell távolítania a kiugró értékeket, párosítania kell az átviteli és iteratív tanulási beállításokat, korlátoznia kell a funkciókat, és nyílt forráskódúvá kell tennie a beállítást, hogy a felhasználók továbbra is hozzáadhassák a a gép betanítása, fokozatosan, időben. A korlátozott adathalmazok maximális kihasználása érdekében követheti az adatnöveléssel és az átviteli tanulással kapcsolatos megközelítéseket is.
A nyílt adatkészletek mindig használhatók az edzésadatok gyűjtésére. Ha azonban kizárólagosságot keres a modellek jobb képzéséhez, akkor külső szolgáltatókra, ingyenes forrásokra, például a Redditre, a Kaggle -re és még sok másra támaszkodhat, sőt az adatkaparásra is, hogy szelektíven bányászhasson betekintést a profilokból, portálokból és dokumentumokból. A megközelítéstől függetlenül használat előtt formázni, csökkenteni és tisztítani kell a beszerzett adatokat.