人工智能訓練數據

6 個簡化 AI 訓練數據收集過程的可靠指南

收集人工智能訓練數據的過程既不可避免又充滿挑戰。 我們不可能跳過這一部分並直接到達我們的模型開始產生有意義的結果(或首先產生結果)的點。 它是系統性的、相互關聯的。

隨著當代 AI(人工智能)解決方案的目的和用例變得更加小眾,對精細化的需求不斷增加 人工智能訓練數據。 隨著公司和初創公司冒險進入新的領域和細分市場,他們開始在以前從未探索過的領域開展業務。 這使得 人工智能數據採集 一切都更加複雜和乏味。

雖然前面的道路肯定是令人畏懼的,但可以通過戰略方法來簡化它。 有了詳盡的計劃,您可以簡化您的工作 人工智能數據採集 流程並讓所有參與者都變得簡單。 您所要做的就是弄清楚您的要求並回答一些問題。

這些是什麼? 讓我們來看看吧。

典型的人工智能訓練數據收集指南

  1. 您需要什麼數據?

這是編譯有意義的數據集並構建有益的人工智能模型需要回答的第一個問題。 您需要的數據類型取決於您想要解決的現實問題。

您需要什麼數據 您正在開發虛擬助手嗎? 您需要的數據類型可以歸結為具有多種口音、情緒、年齡、語言、語調、發音以及更多受眾的語音數據。

如果您正在為金融科技解決方案開發聊天機器人,則需要基於文本的數據,其中包含上下文、語義、諷刺、語法、標點符號等。

有時,您可能還需要根據您解決的問題以及解決方式混合多種類型的數據。 例如,用於跟踪設備健康狀況的物聯網系統的人工智能模型需要來自計算機視覺的圖像和鏡頭來檢測故障,並使用文本、統計數據和時間線等歷史數據來一起處理它們並準確預測結果。

讓我們今天討論一下您的 AI 訓練數據需求。

  1. 您的數據源是什麼?

    機器學習數據源 是棘手和復雜的。 這直接影響您的模型將來提供的結果,此時必須小心建立明確定義的數據源和接觸點。

    要開始數據源,您可以尋找內部數據生成接觸點。 這些數據源由您的企業並為您的企業定義。 意思是,它們與您的用例相關。

    如果您沒有內部資源或者需要其他數據源,您可以查看免費資源,例如檔案、公共數據集、搜索引擎等。 除了這些來源之外,您還有數據供應商,他們可以獲取您所需的數據並將其提供給您完整的註釋。

    當您決定數據源時,請考慮這樣一個事實:從長遠來看,您將需要大量數據,並且大多數數據集都是非結構化的、原始的且分佈廣泛。

    為了避免此類問題,大多數企業通常從供應商那裡獲取數據集,供應商提供由特定行業的中小企業精確標記的機器就緒文件。

  2. 多少? – 您需要大量數據嗎?

    讓我們再擴展一下最後一個指針。 只有當使用更多的上下文數據集進行持續訓練時,您的人工智能模型才會得到優化以獲得準確的結果。 這意味著您將需要大量數據。 就AI訓練數據而言,數據並不多。

    因此,沒有上限,但如果您確實必須決定所需的數據量,則可以將預算作為決定性因素。 人工智能培訓預算完全是另一回事,我們已經廣泛討論了 主題在這裡。 您可以查看並了解如何處理和平衡數據量和支出。

  3. 數據收集監管要求

    數據收集監管要求道德和常識決定了數據來源應該來自乾淨的來源。 當您使用醫療保健數據、金融科技數據和其他敏感數據開發人工智能模型時,這一點更為重要。 獲取數據集後,實施監管協議和合規性,例如 GDPR、HIPAA 標準和其他相關標準,以確保您的數據乾淨且不合法。

    如果您從供應商處獲取數據,也要注意類似的合規性。 任何時候都不應洩露客戶或用戶的敏感信息。 在將數據輸入機器學習模型之前,應先對其進行去識別化處理。

  4. 處理數據偏差

    數據偏差會慢慢殺死你的人工智能模型。 將其視為一種慢性毒藥,只有隨著時間的推移才會被發現。 偏見是從不自覺的、神秘的來源中悄悄產生的,很容易被忽視。 當你的 人工智能訓練數據 是有偏見的,你的結果是有偏差的,而且往往是片面的。

    為了避免此類情況,請確保您收集的數據盡可能多樣化。 例如,如果您正在收集語音數據集,請包含來自多個種族、性別、年齡組、文化、口音等的數據集,以適應最終使用您的服務的不同類型的人。 您的數據越豐富、越多樣化,其偏見就越少。

  5. 選擇正確的數據收集供應商

    一旦您選擇外包數據收集,您首先需要決定外包誰。 合適的數據收集供應商擁有可靠的產品組合、透明的協作流程,並提供可擴展的服務。 最完美的選擇還在於以合乎道德的方式獲取人工智能訓練數據並確保遵守每一項合規性。 如果您選擇與錯誤的供應商合作,一個耗時的過程可能最終會延長您的人工智能開發過程。

    因此,請查看他們之前的作品,檢查他們是否曾在您要涉足的行業或細分市場工作過,評估他們的承諾,並獲得付費樣品,以了解該供應商是否是實現您的人工智能雄心的理想合作夥伴。 重複這一過程,直到找到合適的。

結束語

AI 數據收集歸結為這些問題,當您對這些指針進行排序時,您可以確信您的 AI 模型將按照您想要的方式形成。 只是不要倉促做出決定。 開發理想的人工智能模型需要數年時間,但只需要幾分鐘就能招致批評。 使用我們的指南來避免這些情況。

祝你好運!

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