Sběr dat

Co je sběr dat? Vše, co začátečník potřebuje vědět

Napadlo tě někdy
Druhy dat

Sběr dat AI: Vše, co potřebujete vědět

Inteligentní modely AI a ML transformují průmyslová odvětví, od prediktivní zdravotní péče po autonomní vozidla a inteligentní chatboty. Co ale tyto výkonné modely pohání? Data. Vysoce kvalitní data a hodně. Tato příručka poskytuje komplexní přehled shromažďování dat pro umělou inteligenci a zahrnuje vše, co začátečník potřebuje vědět.

Co je sběr dat pro umělou inteligenci?
Sběr dat pro umělou inteligenci zahrnuje shromažďování a přípravu nezpracovaných dat potřebných k trénování modelů strojového učení. Tato data mohou mít různé formy, včetně textu, obrázků, zvuku a videa. Pro efektivní školení AI musí být shromážděná data:

  • Masivní: K trénování robustních modelů umělé inteligence jsou obecně vyžadovány velké datové sady.
  • Rozmanité: Data by měla představovat reálnou variabilitu, se kterou se model setká.
  • Označeno: Pro učení pod dohledem musí být data označena správnými odpověďmi, které vedou k učení modelu.

Řešení: Sběr dat (Masivní množství shromažďovaných dat pro trénování modelů ML.)

Získávání dat pro trénink AI pro modely ml

Získávání školicích dat AI pro modely ML

Efektivní sběr dat zahrnuje pečlivé plánování a provádění. Mezi hlavní úvahy patří:

  • Definování cílů: Před zahájením sběru dat jasně určete cíle svého projektu AI.
  • Příprava datové sady: Plánujte více datových sad (školení, ověřování, testování).
    Správa rozpočtu: Stanovte si realistický rozpočet pro sběr dat a anotaci.
  • Relevance dat: Ujistěte se, že shromážděná data jsou relevantní pro konkrétní model AI a jeho zamýšlený případ použití.
  • Kompatibilita algoritmu: Zvažte algoritmy, které budete používat, a jejich požadavky na data.
  • Vzdělávací přístup: Rozhodněte se, zda budete používat učení pod dohledem, bez dozoru nebo posilování.

Metody sběru dat

K získání tréninkových dat lze použít několik metod:

  1. Volné zdroje: Veřejně dostupné datové sady (např. Kaggle, Google Datasets, OpenML), otevřená fóra (např. Reddit, Quora). Pozor: Pečlivě vyhodnoťte kvalitu a relevanci bezplatných datových sad.
  2. Interní zdroje: Data z vaší organizace (např. CRM, ERP systémy).
  3. Placené zdroje: Poskytovatelé dat třetích stran, nástroje pro odstraňování dat.
faktory

Rozpočet pro sběr dat

Rozpočet pro sběr dat vyžaduje zvážení několika faktorů:

  • Rozsah projektu: Velikost, složitost, typ technologie AI (např. hluboké učení, NLP, počítačové vidění).
  • Objem dat: Množství potřebných dat závisí na složitosti projektu a požadavcích modelu.
  • Cenová strategie: Ceny dodavatele se liší v závislosti na kvalitě dat, složitosti a odbornosti poskytovatele.
  • Metoda získávání zdrojů: Náklady se budou lišit v závislosti na tom, zda jsou data získávána interně, z bezplatných zdrojů nebo od placených prodejců.
Kvalita dat

Jak měřit kvalitu dat?

Aby bylo zajištěno, že data vkládaná do systému jsou vysoce kvalitní nebo ne, zajistěte, aby dodržovala následující parametry:

  • Určeno pro konkrétní případ použití
  • Pomáhá učinit model inteligentnějším
  • Urychluje rozhodování 
  • Představuje konstrukci v reálném čase

Podle uvedených aspektů jsou zde vlastnosti, které chcete, aby vaše datové sady měly:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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. 
  4. Relevantnost: Pokud máte na mysli nějaké výsledky, zajistěte, aby data byla jednotná a relevantní, aby je mohly algoritmy AI snadno zpracovat. 
  5. 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.
  6. Přesnost: Data by měla být bez chyb a nesrovnalostí.
Výhody připojení poskytovatele komplexních datových služeb pro školení ai

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:

  1. 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. 
  2. 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.
  3. 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.
  4. High-endová anotace: Zkušení poskytovatelé služeb nasazují relevantní experty na předmět, aby dovedli k dokonalosti obrovské kusy dat.
  5. 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.
  6. 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 sběru dat

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:

  1. Kvalita dat: Vyžádejte si vzorové datové sady pro posouzení kvality.
  2. Dodržování: Ověřte dodržování příslušných předpisů o ochraně osobních údajů.
  3. Transparentnost procesu: Pochopte jejich procesy shromažďování dat a anotací.
  4. Zmírnění předsudků: Izeptejte se na jejich přístup k řešení zkreslení.
  5. Škálovatelnost: Zajistěte, aby se jejich schopnosti mohly škálovat s růstem vašeho projektu.

Jste připraveni začít?

Sběr dat je základem každého úspěšného projektu AI. Pochopením klíčových úvah a osvědčených postupů uvedených v této příručce můžete efektivně získávat a připravovat data potřebná k sestavení výkonných a působivých modelů umělé inteligence. Kontaktujte nás ještě dnes a zjistěte více o našich službách shromažďování dat.

Stáhněte si naši infografiku pro vizuální shrnutí klíčových konceptů sběru dat.

Sociální sdílení