Data školení AI

6 solidních pokynů pro zjednodušení procesu shromažďování dat pro školení AI

Proces shromažďování tréninkových dat AI je nevyhnutelný a náročný. Neexistuje žádný způsob, jak bychom mohli tuto část přeskočit a dostat se přímo k bodu, kdy náš model začne chrlit smysluplné výsledky (nebo výsledky na prvním místě). Je to systematické a propojené.

S tím, jak se účely a případy použití současných řešení AI (Artificial Intelligence) stávají více specializovanými, roste poptávka po rafinovaných AI tréninková data. Se společnostmi a startupy, které se pouštějí do novějších teritorií a tržních segmentů, začínají působit v prostorech, které dříve nebyly prozkoumány. To dělá Sběr dat AI o to složitější a nudnější.

I když je cesta vpřed rozhodně skličující, mohla by být zjednodušena strategickým přístupem. S dobře zmapovaným plánem můžete zefektivnit své Sběr dat AI proces a zjednodušit ho pro všechny zúčastněné. Stačí si ujasnit své požadavky a odpovědět na pár otázek.

Co jsou? Pojďme to zjistit.

Směrnice pro shromažďování dat pro školení AI

  1. Jaká data potřebujete?

Toto je první otázka, kterou musíte zodpovědět, abyste mohli sestavit smysluplné datové sady a vytvořit hodnotný model umělé inteligence. Typ dat, která potřebujete, závisí na skutečném problému, který hodláte vyřešit.

Jaká data potřebujete Vyvíjíte virtuální asistentku? Datový typ, který požadujete, se scvrkává na data řeči, která má rozmanitou zásobu akcentů, emocí, věků, jazyků, modulací, výslovností a dalšího publika.

Pokud vyvíjíte chatbota pro fintech řešení, potřebujete textová data s dobrou kombinací kontextů, sémantiky, sarkasmu, gramatické syntaxe, interpunkce a dalších.

Někdy můžete také potřebovat směs více typů dat na základě problému, který řešíte, a způsobu jeho řešení. Například model umělé inteligence pro systém IoT sledující stav zařízení by vyžadoval obrázky a záběry z počítačového vidění, aby bylo možné detekovat nefunkčnost a používat historická data, jako je text, statistiky a časové osy, k jejich společnému zpracování a přesné předpovědi výsledků.

Pojďme dnes diskutovat o vašem požadavku na školení AI.

  1. Jaký je váš zdroj dat?

    ML získávání dat je ošemetná a složitá. To má přímý dopad na výsledky, které vaše modely v budoucnu přinesou, a v tomto bodě je třeba dbát na to, abyste vytvořili dobře definované zdroje dat a kontaktní body.

    Chcete-li začít se získáváním dat, můžete hledat interní kontaktní body pro generování dat. Tyto zdroje dat jsou definovány vaší firmou a pro vaši firmu. To znamená, že jsou relevantní pro váš případ použití.

    Pokud nemáte interní zdroj nebo pokud potřebujete další zdroje dat, můžete se podívat na bezplatné zdroje, jako jsou archivy, veřejné datové sady, vyhledávače a další. Kromě těchto zdrojů máte také dodavatele dat, kteří mohou získat vaše požadovaná data a dodat vám je kompletně s poznámkami.

    Když se rozhodnete pro svůj zdroj dat, zvažte skutečnost, že byste z dlouhodobého hlediska potřebovali objemy po objemech dat a většina datových sad je nestrukturovaná, jsou nezpracovaná a všude.

    Aby se těmto problémům předešlo, většina podniků obvykle získává své datové sady od dodavatelů, kteří dodávají strojově připravené soubory, které jsou přesně označeny malými a středními podniky v daném odvětví.

  2. Jak moc? – Objem dat, který potřebujete?

    Prodloužíme ještě trochu poslední ukazatel. Váš model AI bude optimalizován pro přesné výsledky pouze tehdy, bude-li důsledně trénován s větším objemem kontextových datových sad. To znamená, že budete potřebovat obrovský objem dat. Pokud jde o tréninková data AI, neexistuje nic jako příliš mnoho dat.

    Neexistuje tedy žádný strop jako takový, ale pokud se opravdu musíte rozhodnout o objemu dat, který potřebujete, můžete jako rozhodující faktor použít rozpočet. Rozpočet na školení AI je úplně jiná míčová hra a my jsme ji obsáhle pokryli téma zde. Můžete to zkontrolovat a získat představu o tom, jak přistupovat k objemu dat a výdajům a jak je vyvážit.

  3. Sběr dat Regulační požadavky

    Sběr dat Regulační požadavkyEtika a zdravý rozum diktují skutečnost, že získávání dat by mělo být z čistých zdrojů. To je důležitější, když vyvíjíte model umělé inteligence se zdravotnickými daty, fintech daty a dalšími citlivými daty. Jakmile získáte své datové sady, implementujte regulační protokoly a shody, jako jsou např GDPR, standardy HIPAA a další relevantní standardy, abyste zajistili, že vaše data budou čistá a bez zákonných předpisů.

    Pokud získáváte svá data od dodavatelů, dbejte také na podobné dodržování. V žádném případě by neměly být ohroženy citlivé informace zákazníka nebo uživatele. Údaje by měly být před vložením do modelů strojového učení deidentifikovány.

  4. Zpracování zkreslení dat

    Zkreslení dat může pomalu zabít váš model AI. Považujte to za pomalý jed, který se odhalí až časem. Zaujatost se plíží z nedobrovolných a tajemných zdrojů a může snadno přeskočit radar. Když tvůj AI tréninková data je neobjektivní, vaše výsledky jsou zkreslené a často jednostranné.

    Abyste se takovým případům vyhnuli, zajistěte, aby data, která shromažďujete, byla co nejrozmanitější. Pokud například shromažďujete datové sady řeči, zahrňte datové sady z různých etnik, pohlaví, věkových skupin, kultur, přízvuků a dalších, abyste vyhověli různým typům lidí, kteří by nakonec využili vašich služeb. Čím bohatší a rozmanitější jsou vaše data, tím méně zkreslená pravděpodobně budou.

  5. Výběr správného dodavatele sběru dat

    Jakmile se rozhodnete outsourcovat sběr dat, musíte se nejprve rozhodnout, koho outsourcovat. Správný dodavatel sběru dat má solidní portfolio, transparentní proces spolupráce a nabízí škálovatelné služby. Dokonale se hodí také ten, který eticky získává tréninková data AI a zajišťuje dodržování každé jednotlivé shody. Proces, který je časově náročný, by mohl skončit prodloužením procesu vývoje AI, pokud se rozhodnete spolupracovat s nesprávným dodavatelem.

    Podívejte se tedy na jejich předchozí práce, zkontrolujte, zda pracovali v odvětví nebo segmentu trhu, do kterého se chystáte pustit, zhodnoťte jejich odhodlání a získejte placené vzorky, abyste zjistili, zda je dodavatel ideálním partnerem pro vaše ambice v oblasti AI. Postup opakujte, dokud nenajdete ten správný.

Balil

Sběr dat AI se scvrkává na tyto otázky, a když máte tyto ukazatele seřazené, můžete si být jisti skutečností, že váš model AI bude vypadat tak, jak jste chtěli. Jen nedělejte unáhlená rozhodnutí. Vývoj ideálního modelu umělé inteligence trvá roky, ale kritika na něj trvá jen několik minut. Vyhněte se tomu pomocí našich pokynů.

Hodně štěstí!

Sociální sdílení