Az intelligens AI és ML modellek mindenhol megtalálhatók, legyen az
- Prediktív egészségügyi modellek a proaktív diagnózishoz
- Autonóm járművek sávtartással, hátrameneti parkolással és egyéb beépített tulajdonságokkal
- Intelligens chatbotok, amelyek a tartalomtól, a kontextustól és a szándéktól függenek
De mitől lesznek ezek a modellek pontosak, nagymértékben automatizáltak és őrülten specifikusak
Adatok, adatok és további adatok.
Ahhoz, hogy az adatok értelmesek legyenek egy AI-modellben, a következő tényezőket kell szem előtt tartania:
- Hatalmas nyers adatcsomagok állnak rendelkezésre
- Az adatblokkok többváltozósak és változatosak
- A címkézetlen adatok olyanok, mint az intelligens gépek zaja
Megoldás: Adatannotáció (az adatok címkézésének folyamata releváns és használati eset-specifikus adatkészletek létrehozásához)
AI képzési adatok beszerzése ML modellekhez
A hiteles AI-adatgyűjtők több szempontra összpontosítanak, mielőtt megkezdenék az adatok rögzítését és kinyerését. Ezek tartalmazzák:
- Több adathalmaz elkészítésére összpontosítva
- Az adatgyűjtési és annotációs költségvetés ellenőrzése alatt tartása
- Modellre vonatkozó adatok beszerzése
- Csak megbízható adathalmaz-aggregátorokkal dolgozzon
- A szervezeti célok előzetes meghatározása
- Munkavégzés megfelelő algoritmusok mellett
- Felügyelt vagy felügyelet nélküli tanulás
Az említett szempontoknak megfelelő adatgyűjtés legfontosabb lehetőségei:
- Ingyenes források: Tartalmazza az olyan nyílt fórumokat, mint a Quora és a Reddit, valamint a nyílt aggregátorokat, mint a Kaggle OpenML, a Google Datasets stb.
- Belső források: CRM és ERP platformokról kinyert adatok
- Fizetett források: Tartalmazza a külső szállítókat és az adatkaparó eszközök használatát
Megjegyzés: Érzékelje a nyitott adatkészleteket egy csipet sóval.
Költségvetési tényezők
Az AI-adatgyűjtési kezdeményezés költségvetésének tervezése. Mielőtt tehetné, vegye figyelembe a következő szempontokat és kérdéseket:
- A fejlesztendő termék jellege
- Támogatja-e a modell a megerősítő tanulást?
- Támogatott-e a mély tanulás?
- NLP, Computer Vision vagy mindkettő
- Milyen platformokkal és forrásokkal rendelkezik az adatok címkézésére?
Az elemzés alapján az alábbiakban felsoroljuk azokat a tényezőket, amelyek segíthetik és kell, hogy segítsék a kampány árának kezelését:
- Adatmennyiség: Függőségek: A projekt mérete, a képzési és tesztelési adatkészletek preferenciái, a rendszer összetettsége, az AI-technológia típusa, amelyhez ragaszkodik, és a hangsúly a jellemzők kinyerésére vagy hiányára.
- Árazási stratégia: Függőségek: A szolgáltató kompetenciája, az adatok minősége és a képen látható modell összetettsége
- Beszerzési módszerek: Függőségek: A modell összetettsége és mérete, az adatokat bérelt, szerződéses vagy házon belüli munkaerő, valamint a forrás megválasztása, a lehetőségek nyílt, nyilvános, fizetett és belső források.
Hogyan mérjük az adatminőséget?
Annak érdekében, hogy a rendszerbe bevitt adatok jó minőségűek-e vagy sem, győződjön meg arról, hogy az megfelel a következő paramétereknek:
- Speciális felhasználási esetekhez és algoritmusokhoz készült
- Segít intelligensebbé tenni a modellt
- Felgyorsítja a döntéshozatalt
- Valós idejű konstrukciót jelent
Az említett szempontok szerint a következő tulajdonságokkal kívánja rendelkezni az adatkészletekben:
- Egységesség: Még akkor is, ha az adattömbök több forrásból származnak, a modelltől függően egységesen ellenőrizni kell őket. Például egy jól fűszerezett, megjegyzésekkel ellátott videó adatkészlet nem lenne egységes, ha olyan hangadatkészletekkel párosulna, amelyek csak NLP-modellekhez, például chatbotokhoz és Voice Assistantokhoz készültek.
- Következetesség: Az adatkészleteknek konzisztensnek kell lenniük, ha jó minőségűnek akarják őket nevezni. Ez azt jelenti, hogy minden adategységnek a modell döntéshozatalának gyorsabbá tételére kell törekednie, mint bármely más egység kiegészítő tényezője.
- Átfogóság: Tervezze meg a modell minden aspektusát és jellemzőjét, és gondoskodjon arról, hogy a forrásból származó adatkészletek minden alapot lefedjenek. Például az NLP-releváns adatoknak meg kell felelniük a szemantikai, szintaktikai, sőt kontextuális követelményeknek.
- Fontossági: Ha bizonyos eredményeket szeretne szem előtt tartani, gondoskodjon arról, hogy az adatok egységesek és relevánsak legyenek, lehetővé téve az AI-algoritmusok számára, hogy könnyedén feldolgozhassák azokat.
- Változatos: Ellentétesnek hangzik az „egyenletesség” hányadossal? Nem annyira diverzifikált adatkészletek fontosak, ha holisztikusan akarjuk tanítani a modellt. Bár ez növelheti a költségvetést, a modell sokkal intelligensebbé és felfogóbbá válik.
A teljes körű mesterségesintelligencia-képzési adatszolgáltató bevezetésének előnyei
Az előnyök igénybevétele előtt az alábbi szempontok határozzák meg az adatok általános minőségét:
- Használt platform
- Bevont emberek
- A folyamat következett
Egy tapasztalt, teljes körű szolgáltatóval pedig hozzáférést kap a legjobb platformhoz, a legtapasztaltabb emberekhez és a tesztelt folyamatokhoz, amelyek ténylegesen segítenek a modell tökéletes képzésében.
A konkrétumokért íme néhány jobban összeállított előny, amelyek megérdemelnek egy további pillantást:
- Fontossági: A végpontok közötti szolgáltatók elég tapasztaltak ahhoz, hogy csak modell- és algoritmusspecifikus adatkészleteket biztosítsanak. Ezenkívül figyelembe veszik a rendszer összetettségét, a demográfiai jellemzőket és a piaci szegmentációt.
- Sokféleség: Bizonyos modellek teherautónyi releváns adatkészletet igényelnek a pontos döntések meghozatalához. Például az önvezető autók. A végponttól végpontig terjedő, tapasztalt szolgáltatók figyelembe veszik a sokszínűség igényét, még a szállítóközpontú adatkészletek beszerzésével is. Egyszerűen fogalmazva, minden elérhetővé válik, ami a modellek és algoritmusok számára értelmes lehet.
- Kurált adatok: A tapasztalt szolgáltatókban az a legjobb, hogy lépcsőzetes megközelítést alkalmaznak az adatkészlet-készítés során. A releváns darabokat attribútumokkal jelölik meg, hogy az annotátorok érthetővé váljanak.
- Csúcskategóriás megjegyzés: A tapasztalt szolgáltatók megfelelő témaszakértőket alkalmaznak a hatalmas adattömbök tökéletes megjegyzéséhez.
- Az azonosítás megszüntetése az irányelvek szerint: Az adatbiztonsági előírások megzavarhatják vagy megszakíthatják a mesterséges intelligencia képzési kampányát. A teljes körű szolgáltatók azonban gondoskodnak minden megfelelőségi problémáról, amely a GDPR-ra, a HIPAA-ra és más hatóságokra vonatkozik, és lehetővé teszik, hogy Ön teljes mértékben a projektfejlesztésre összpontosítson.
- Nulla torzítás: Ellentétben a házon belüli adatgyűjtőkkel, takarítókkal és annotátorokkal, a hiteles szolgáltatók hangsúlyozzák, hogy ki kell küszöbölni a mesterséges intelligencia torzítását a modellekből, hogy objektívebb eredményeket és pontosabb következtetéseket adhassanak.
A megfelelő adatgyűjtési szállító kiválasztása
Minden mesterséges intelligencia képzési kampány adatgyűjtéssel kezdődik. Vagy azt is mondhatjuk, hogy az AI-projektje gyakran ugyanolyan hatásos, mint az asztalra kerülő adatok minősége.
Ezért tanácsos a feladathoz megfelelő adatgyűjtési szállítót bevonni, aki betartja a következő irányelveket:
- Újdonság vagy egyediség
- Időben történő szállítások
- Pontosság
- Teljesség
- Következetesség
És itt vannak azok a tényezők, amelyeket szervezetként ellenőriznie kell, hogy nullázza-e a megfelelő választást:
- Kérjen minta adatkészletet
- Ellenőrizze a megfelelőségi vonatkozású lekérdezéseket
- Tudjon meg többet adatgyűjtési és beszerzési folyamataikról
- Ellenőrizze álláspontjukat és megközelítésüket az elfogultság megszüntetésére
- Győződjön meg arról, hogy munkaerő- és platform-specifikus képességeik méretezhetőek, arra az esetre, ha fokozatosan fejleszteni kívánja a projektet, idővel
