Rozvíjející se trh s umělou inteligencí představuje obrovské příležitosti pro podniky, které touží vyvíjet aplikace založené na umělé inteligenci. Vytvoření úspěšných modelů umělé inteligence však vyžaduje složité algoritmy trénované na vysoce kvalitních souborech dat. Pro dosažení přesných a efektivních výsledků umělé inteligence je zásadní výběr správných tréninkových dat AI a efektivní proces shromažďování.
Tento blog kombinuje pokyny pro zjednodušení shromažďování dat AI s důležitostí výběru správných školicích dat a poskytuje komplexní přístup pro podniky, které se snaží vytvářet modely AI s dopadem.
Proč jsou data školení AI důležitá?
Tréninková data AI jsou páteří každé úspěšné aplikace AI. Bez vysoce kvalitních školicích dat může váš model umělé inteligence produkovat nepřesné výsledky, vyžadovat vyšší náklady na údržbu, poškodit důvěryhodnost vašeho produktu a plýtvat finančními zdroji. Investováním času a úsilí do výběru a sběru správných dat mohou podniky zajistit, aby jejich modely AI generovaly spolehlivé a relevantní výsledky.
Klíčové úvahy při výběru dat školení AI
Relevance
Data by měla přímo odpovídat zamýšlené funkci modelu AI.
Přesnost
Vysoce kvalitní a bezchybná data jsou zásadní pro spolehlivé modelování.
Rozmanitost
Široká škála datových bodů pomáhá předcházet zkreslení a zlepšuje zobecnění.
Objem nádrží
K trénování robustních a přesných modelů je potřeba dostatek dat.
Reprezentace
Tréninková data by měla přesně odrážet reálné scénáře, se kterými se model setká.
Kvalita anotace
Správné a konzistentní označování je nezbytné pro učení pod dohledem.
Včasnost
Používejte nejaktuálnější data, aby byl model AI relevantní a efektivní.
Ochrana osobních údajů a zabezpečení
Zajistěte dodržování předpisů na ochranu údajů.
6 solidních pokynů pro zjednodušení procesu shromažďování dat pro školení AI
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.
Příklad scénářů:
- Virtuální asistent: Data řeči s různými přízvuky, emocemi, věkem, jazyky, modulacemi a výslovností.
- Fintech Chatbot: Textová data s dobrou kombinací kontextů, sémantiky, sarkasmu, gramatické syntaxe a interpunkce.
- Systém IoT pro zdraví zařízení: Obrázky a záběry z počítačového vidění, historická textová data, statistiky a časové osy.
Jaký je váš zdroj dat?
ML získávání dat je složité a komplikované. 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.
- Interní data: Data generovaná vaší firmou a relevantní pro váš případ použití.
- Volný Zdroje: Archivy, veřejné datové sady, vyhledávače.
- Prodejci dat: Společnosti, které získávají data a anotují je.
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.
Kolik? – 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 tomuto tématu jsme se zde rozsáhle věnovali. Můžete to zkontrolovat a získat představu o tom, jak přistupovat k objemu dat a výdajům a jak je vyvážit.
Sběr dat Regulační požadavky
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.
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 jsou vaše tréninková data AI zkreslená, 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.
Výběr správného dodavatele sběru dat
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.
se Shaipem, získáte spolehlivá data z etických zdrojů, která efektivně posílí vaše iniciativy AI.
Proč investovat do čističky vzduchu?
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.
