Nemusíme vám to říkat hodnota dat školení AI pro vaše ambiciózní projekty. Víte, že pokud svým modelům dodáte odpadky, budou produkovat shodné výsledky a trénink modelů s kvalitními datovými sadami povede k efektivnímu a autonomnímu systému schopnému poskytovat přesné výsledky.
I když je tento koncept snadno pochopitelný, nalezení nejužitečnějšího zdroje datové sady a dat pro školení vašich projektů strojového učení (ML) může být náročné.
Tento příspěvek jsme vytvořili, abychom pomohli podnikům najít užitečná řešení, která vyhovují jejich konkrétním potřebám. Bez ohledu na to, zda váš projekt vyžaduje:
- Datové sady na míru, které jsou nejnovějšího původu
- Obecná data k nastartování vašeho tréninkového procesu AI
- Vysoce specializované datové sady, které může být obtížné najít online
V tomto článku máme řešení všech problémů, se kterými se můžete setkat.
Začněme.
3 jednoduché způsoby, jak získat tréninková data pro vaše modely AI/ML
Jako aspirující datový vědec nebo specialista na AI můžete najít data ze tří primárních zdrojů:
- Zdarma zdroje
- Interní zdroje
- Placené zdroje
1. Volné zdroje
Zdarma zdroje nabízejí datové sady (uhodli jste) zdarma. Existuje několik oblíbených adresářů, fór, portálů, vyhledávačů a webů, ze kterých lze získávat vaše datové sady. Tyto zdroje by mohly být veřejné, archivy, data zveřejněná po několika letech dat s explicitními oprávněními. Níže jsme uvedli rychlý seznam příkladů bezplatných zdrojů:
Kaggle -
Pokladnice pro datové vědce a nadšence strojového učení. S Kaggle můžete vyhledávat, publikovat, přistupovat a stahovat datové sady pro vaše projekty. Datové sady od společnosti Kaggle mají dobrou kvalitu, jsou k dispozici v různých formátech a lze je snadno stáhnout.
Databáze UCI -
Strojní studenti a datoví vědci používají UCI databázi od roku 1987. Tento zdroj nabízí teorie domén, databáze, archivy, generátory dat a další pro konkrétní projekty. Databáze UCI jsou klasifikovány a zobrazovány na základě jejich problémů nebo úkolů, jako je shlukování, klasifikace a regrese.
Zdroje dat Market Player -
Zdroje od technologických gigantů, jako jsou Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine a Microsoft Datasets.
- Prostředek AWS nabízí datové sady, které byly zveřejněny. Datové soubory od vládních agentur, podniků, výzkumných institucí a jednotlivců, přístupné prostřednictvím AWS, jsou v rámci AWS spravovány a udržovány.
- Google nabízí a vyhledávač, který načítá bezplatné datové sady relevantní pro vaše vyhledávací dotazy.
- Iniciativa Microsoft Open Data Repository Initiative poskytuje datovým vědcům a studentům strojů datové sady z projektů, jako je počítačové vidění, NLP a další.
Veřejné a vládní datové sady -
Veřejné datové sady jsou prominentním zdrojem datových sad z průmyslových odvětví, jako jsou složité sítě, biologie a zemědělské agentury. Kategorie jsou sekvenční a úhledně uspořádané pro rychlé zobrazení a snadno dostupné ke stažení. Stojí za zmínku, že některé soubory dat jsou založeny na licencích, zatímco jiné jsou zdarma. Před stažením datových sad doporučujeme důkladně si přečíst dokumentaci.
Datový vědec bude běžně hledat historická data pro své projekty, které by mohly být vázány na geografii. V takových případech udržují mezinárodní vlády užitečný zdroj. Relevantní datové sady jsou k dispozici na vládních webech z Indie, USA, EU a dalších zemí.
Výhody bezplatných zdrojů
- Nejsou s tím spojeny žádné výdaje
- Tuny zdrojů k nalezení příslušných datových sad
Nevýhody bezplatných zdrojů
- Zahrnuje hodiny ručního zásahu prohledávání zdrojů, stahování, kategorizaci a kompilaci datových sad
- Procesy anotace dat jsou stále manuální úkoly
- Omezení licencování a omezení dodržování předpisů
- Hledání relevantních datových sad může být časově náročné
2. Vnitřní zdroje
Dalším zásadním zdrojem dat jsou interní databáze. Ve volném zdroji možná nebudete moci najít to, co hledáte; v této situaci se můžete ve své organizaci podívat na více kontaktních bodů pro generování dat, které jste vytvořili. Přesné, nedávné údaje relevantní pro váš projekt by měly být snadno dostupné interně.
S interními zdroji můžete přizpůsobit data pro různé případy použití. Interními zdroji mohou být data vytvořená z vašeho CRM, ovladačů sociálních médií nebo analýzy webových stránek.
Pros interních zdrojů
- Minimální náklady s tím spojené
- Upravte parametry tak, aby generovaly požadované informace přímo
Nevýhody interních zdrojů
- Nespočet hodin ruční práce
- Mezirezortní a mezirezortní spolupráce je nevyhnutelná
- Není ideální pro projekty s omezeným časem uvedení na trh
- Data generovaná interně by byla pro vaše modely AI irelevantní
3. Placené zdroje
Jedinečné datové sady bohužel nejsou k dispozici u bezplatných nebo interních zdrojů, ale lze je získat prostřednictvím placených zdrojů. Placené zdroje vytvářejí společnosti, které pracují na získávání datových sad, které pro své projekty požadujete, prostřednictvím vlastních specifických technik získávání dat.
Co je datová anotace?
Proces přidávání dalších informací, jako jsou popisy a metadata, do vašich datových sad, aby byly strojově srozumitelné, se nazývá anotace dat. Bez ohledu na to, odkud vaše data pocházejí, budou v nezpracované podobě. Musí být vyčištěn a opatřen poznámkami pomocí přesných technik, aby se zajistilo, že se pro vaše modely stanou tréninkovými daty AI.
Datová anotace je místo, kde se placené zdroje stávají ideálními. Když zadáváte data o výcviku umělé inteligence externím odborníkům, extrahují je, kompilují, přidávají k nim poznámky a prezentují je jako výstupy připravené pro ML. Při outsourcingu si také můžete být jisti dodržováním předpisů, licencemi a dalšími právními problémy, které můžete při používání interních nebo bezplatných zdrojů přehlížet.
Nakládání s nezpracovanými daty z interních nebo volných zdrojů je časově náročné a představuje finanční zátěž. Pokud je to možné, vždy doporučujeme outsourcing datových sad školení.
Pros placených zdrojů
- Datované sady poznámek a QAed se k vám dostanou rychle
- Flexibilní termíny
- Přizpůsobené datové sady jsou k dispozici na základě vašich požadavků
- Dodržování předpisů při získávání dat vždy zajišťuje dodavatel
Nevýhody placených zdrojů
- Zahrnuje výdaje
Na závěr
Pokud máte omezený čas na uvedení na trh nebo máte velmi specifické specifikace týkající se datových sad, doporučujeme využít placený zdroj nebo outsourcing odborníkovi z oboru. jako jsme my. Máme dlouholeté zkušenosti s poskytováním údajů o školení AI pro klíčové hráče na trhu, jako jsou podniky MSME.
Kontaktujte nás ještě dnes a pohovořte si o tom, jak vám můžeme pomoci získat tréninková data AI.
