Inteligentní modely AI a ML jsou všude
- Prediktivní modely zdravotní péče pro proaktivní diagnostiku
- Autonomní vozidla s udržováním v jízdním pruhu, couváním a dalšími zabudovanými vlastnostmi
- Inteligentní chatboti, kteří jsou zasvěceni do obsahu, kontextu a záměru
Ale co dělá tyto modely přesnými, vysoce automatizovanými a šíleně konkrétními
Data, data a další data.
Aby data dávala modelu AI smysl, musíte mít na paměti následující faktory:
- K dispozici jsou velké části nezpracovaných dat
- Datové bloky jsou mnohorozměrné a různorodé
- Neoznačená data jsou pro inteligentní stroje jako šum
Řešení: Anotace dat (proces označování dat za účelem vytvoření relevantních datových sad specifických pro jednotlivé případy použití)
Získávání školicích dat AI pro modely ML
Důvěryhodné sběrače dat AI se zaměřují na několik aspektů, než zahájí sběr a extrakci dat napříč různými cestami. Tyto zahrnují:
- Zaměření na přípravu více datových sad
- Udržujte sběr dat a rozpočet na anotaci pod kontrolou
- Získávání relevantních dat modelu
- Práce pouze s důvěryhodnými agregátory datových sad
- Identifikace cílů organizace předem
- Spolupráce s vhodnými algoritmy
- Učení pod dohledem nebo bez dozoru
Nejlepší možnosti pro získávání dat, která splňují uvedené aspekty:
- Volné zdroje: Zahrnuje otevřená fóra jako Quora a Reddit a otevřené agregátory jako Kaggle OpenML, Google Datasets a další
- Interní zdroje: Data extrahovaná z platforem CRM a ERP
- Placené zdroje: Zahrnuje externí dodavatele a používá nástroje pro škrábání dat
Poznámka: Vnímejte otevřené datové sady se špetkou soli.
Rozpočtové faktory
Plánujeme rozpočet naší iniciativy sběru dat AI. Než budete moci, vezměte v úvahu následující aspekty a otázky:
- Povaha produktu, který je třeba vyvinout
- Podporuje model posilovací učení?
- Je podporováno hluboké učení?
- Je to NLP, počítačové vidění nebo obojí
- Jaké jsou vaše platformy a zdroje pro označování dat?
Na základě analýzy uvádíme faktory, které vám mohou a měly by pomoci řídit cenu kampaně:
- Objem dat: Závislosti: Velikost projektu, preference školení a testovacích datových sad, složitost systému, typ technologie AI, kterou používá, a důraz na extrakci funkcí nebo jejich nedostatek.
- Cenová strategie: Závislosti: Kompetence poskytovatele služeb, kvalita dat a složitost modelu na obrázku
- Metodiky získávání zdrojů: Závislosti: Složitost a velikost modelu, najatá, smluvní nebo interní pracovní síla, která získává data, a výběr zdroje, přičemž možnosti jsou otevřené, veřejné, placené a interní zdroje.
Jak měřit kvalitu dat?
Aby bylo zajištěno, že data vkládaná do systému jsou vysoce kvalitní nebo ne, zajistěte, aby dodržovala následující parametry:
- Určeno pro specifické případy použití a algoritmy
- Pomáhá učinit model inteligentnějším
- Urychluje rozhodování
- Představuje konstrukci v reálném čase
Podle uvedených aspektů jsou zde vlastnosti, které chcete, aby vaše datové sady měly:
- Jednotnost: I když jsou datové bloky získávány z více cest, je třeba je jednotně prověřovat v závislosti na modelu. Například dobře okořeněná anotovaná video datová sada by nebyla jednotná, pokud by byla spárována se zvukovými datovými sadami, které jsou určeny pouze pro modely NLP, jako jsou chatboti a hlasoví asistenti.
- Konzistence: Datové sady by měly být konzistentní, pokud chtějí být označeny jako vysoce kvalitní. To znamená, že každá jednotka dat se musí zaměřit na urychlení rozhodování pro model jako doplňkový faktor k jakékoli jiné jednotce.
- obsáhlost: Naplánujte si každý aspekt a charakteristiku modelu a zajistěte, aby zdrojové datové sady pokrývaly všechny základy. Například data relevantní pro NLP musí splňovat sémantické, syntaktické a dokonce i kontextové požadavky.
- Relevantnost: Pokud máte na mysli nějaké výsledky, zajistěte, aby data byla jednotná a relevantní, aby je mohly algoritmy AI snadno zpracovat.
- Diverzifikované: Zní to neintuitivně vůči kvocientu 'Uniformity'? Ne přesně tak, jak jsou diverzifikované datové sady důležité, pokud chcete model trénovat holisticky. I když to může zvýšit rozpočet, model se stává mnohem inteligentnějším a vnímavějším.
Výhody integrace poskytovatele datových služeb pro školení AI typu end-to-end
Než začnete využívat výhody, zde jsou aspekty, které určují celkovou kvalitu dat:
- Použitá platforma
- Zapojení lidé
- Následoval proces
A se zkušeným poskytovatelem komplexních služeb ve hře získáte přístup k nejlepší platformě, nejzkušenějším lidem a testovaným procesům, které vám skutečně pomohou vytrénovat model k dokonalosti.
Pro upřesnění uvádíme některé z více vybraných výhod, které si zaslouží další pohled:
- Relevantnost: Poskytovatelé end-to-end služeb mají dostatečné zkušenosti, aby poskytovali pouze datové sady specifické pro model a algoritmus. Navíc se také starají o složitost systému, demografii a segmentaci trhu.
- Rozmanitost: Některé modely vyžadují nákladná vozidla s relevantními datovými sadami, aby bylo možné přijímat přesná rozhodnutí. Například samořídící auta. End-to-End zkušení poskytovatelé služeb berou potřebu diverzity v úvahu tím, že získávají i datové sady zaměřené na dodavatele. Jednoduše řečeno, vše, co může dávat smysl modelům a algoritmům, je k dispozici.
- Vybraná data: Nejlepší na zkušených poskytovatelích služeb je, že postupují podle postupného přístupu k vytváření datových sad. Označují relevantní kousky pomocí atributů, aby anotátoři měli smysl.
- High-endová anotace: Zkušení poskytovatelé služeb nasazují relevantní experty na předmět, aby dovedli k dokonalosti obrovské kusy dat.
- Zrušení identifikace podle pokynů: Předpisy pro zabezpečení dat mohou způsobit nebo narušit vaši školicí kampaň AI. Poskytovatelé end-to-end služeb se však postarají o každý problém s dodržováním předpisů, který se týká GDPR, HIPAA a dalších úřadů, a nechají vás plně se soustředit na vývoj projektu.
- Nulové zkreslení: Na rozdíl od interních sběračů dat, čističů a anotátorů kladou důvěryhodní poskytovatelé služeb důraz na eliminaci zkreslení AI z modelů, aby vraceli objektivnější výsledky a přesnější závěry.
Výběr správného dodavatele pro sběr dat
Každá tréninková kampaň AI začíná sběrem dat. Nebo se dá říci, že váš projekt AI má často stejný dopad jako kvalita dat, která jsou předložena ke stolu.
Proto je vhodné najmout správného dodavatele sběru dat pro danou úlohu, který dodržuje následující pokyny:
- Novost nebo jedinečnost
- Včasné dodávky
- Přesnost
- Úplnost
- Konzistence
A zde jsou faktory, které musíte jako organizace zkontrolovat, abyste se zaměřili na správnou volbu:
- Požádejte o vzorovou datovou sadu
- Křížově zkontrolujte dotazy související s dodržováním předpisů
- Pochopte více o jejich procesech shromažďování dat a získávání zdrojů
- Zkontrolujte jejich postoj a přístup k odstranění zaujatosti
- Ujistěte se, že jejich pracovní síla a možnosti specifické pro platformu jsou škálovatelné, v případě, že chcete projekt postupně rozvíjet
