AI 數據收集初學者指南
為您的 AI / ML 項目選擇 AI 數據收集公司
簡介
人工智能就是使用機器來提升人們的生活和生活方式，讓他們的平凡生活變得有趣和簡單。 人工智能永遠不應該是一種主導力量，而是一種互補的力量，它與人類協同工作以解決難以置信的問題並為集體進化鋪平道路。
截至目前，我們正走在正確的道路上，在人工智能的幫助下，各個行業都取得了重大突破。 以醫療保健為例，帶有機器學習模型的人工智能係統正在幫助專家更好地了解癌症並提出治療方法。 神經系統疾病和創傷後應激障礙等問題正在人工智能的幫助下得到治療。 由於人工智能驅動的臨床試驗和模擬，疫苗正在快速開發中。
不僅僅是醫療保健，人工智能涉及的每個行業或細分領域都在發生革命性的變化。 自動駕駛汽車、智能便利店、FitBit 等可穿戴設備，甚至我們的智能手機攝像頭都能夠通過 AI 捕捉到更好的面部圖像。
由於人工智能領域的創新，公司正在通過各種用例和解決方案闖入這個領域。 因此，到 267 年底，全球人工智能市場的市值預計將達到約 2027 億美元。此外，大約 37% 的企業已經在其流程和產品中實施人工智能解決方案。
更有趣的是，我們今天使用的產品和服務中有近 77% 是由人工智能提供支持的。 隨著技術概念在垂直領域顯著上升，企業如何利用人工智能做到不可能？
像手錶這樣簡單的設備如何準確預測人類的心髒病發作？ 一直需要司機的汽車和汽車怎麼可能突然在道路上減少司機？
聊天機器人如何讓我們相信我們正在與另一邊的另一個人交談？
如果你觀察每一個問題的答案，它就會歸結為一個元素——數據。 數據是所有特定於 AI 的操作和流程的中心。 它是幫助機器理解概念、處理輸入並提供準確結果的數據。
現有的所有主要 AI 解決方案都是我們稱為數據收集或數據採集或 AI 訓練數據的關鍵過程的所有產品。
這份詳盡的指南旨在幫助您了解它是什麼以及它為何重要。
什麼是人工智能數據採集？
機器沒有自己的頭腦。 缺乏這個抽象概念使他們缺乏意見、事實和推理、認知等能力。 它們只是佔據空間的不可移動的盒子或設備。 要將它們變成強大的媒介，您需要算法，更重要的是數據。
開發的算法需要一些東西來處理和處理，這些東西是相關的、上下文的和最新的數據。 為機器收集此類數據以達到其預期目的的過程稱為人工智能數據收集。
我們今天使用的每一個支持 AI 的產品或解決方案及其提供的結果都源於多年的培訓、開發和優化。 從提供導航路線的設備到提前幾天預測設備故障的複雜系統，每個實體都經歷了多年的人工智能培訓，才能準確交付結果。
人工智能數據採集 是人工智能開發過程中的第一步，從一開始就決定了人工智能係統的有效性和效率。 這是從無數來源獲取相關數據集的過程，這將有助於 AI 模型更好地處理細節並產生有意義的結果。
機器學習中 AI 訓練數據的類型
現在，人工智能數據收集是一個總稱。 這個空間中的數據可能意味著任何事情。 它可以是文本、視頻片段、圖像、音頻或所有這些的混合。 簡而言之，任何對機器執行學習和優化結果任務有用的東西都是數據。 為了讓您更深入地了解不同類型的數據，這裡有一個快速列表：
數據集可以來自結構化或非結構化來源。 對於外行，結構化數據集是那些具有明確含義和格式的數據集。 它們很容易被機器理解。 另一方面，非結構化是數據集中無處不在的細節。 它們不遵循特定的結構或格式，需要人工干預才能從此類數據集中提取有價值的見解。
文本數據
最豐富和最突出的數據形式之一。 文本數據可以以來自數據庫、GPS 導航單元、電子表格、醫療設備、表格等的見解的形式進行結構化。 非結構化文本可以是調查、手寫文檔、文本圖像、電子郵件回复、社交媒體評論等。
音頻數據
音頻數據集幫助公司開發更好的聊天機器人和系統，設計更好的虛擬助手等等。 它們還幫助機器理解不同方式的口音和發音，以不同的方式提出一個問題或查詢。
圖片資料
圖像是另一種突出的數據集類型，可用於多種用途。 從自動駕駛汽車和 Google Lens 等應用程序到面部識別，圖像幫助系統提出無縫解決方案。
視頻數據
視頻是更詳細的數據集，可讓機器深入了解某些內容。 視頻數據集來源於計算機視覺、數字成像等。
如何為機器學習收集數據？
這就是事情開始變得有點棘手的地方。 從一開始，您似乎已經想到了解決現實世界問題的方法，您知道 AI 將是解決此問題的理想方式，並且您已經開發了模型。 但是現在，您正處於需要開始 AI 培訓過程的關鍵階段。 你需要豐富的人工智能訓練數據，讓你的模型學習概念並交付結果。 您還需要驗證數據來測試您的結果並優化您的算法。
那麼，您如何獲取數據？ 您需要哪些數據以及需要多少數據？ 獲取相關數據的多個來源是什麼？
公司評估其 ML 模型的利基和目的，並繪製出獲取相關數據集的潛在方法。 定義所需的數據類型可以解決您對數據來源的主要擔憂。 為了讓您有更好的想法，數據收集有不同的渠道、途徑、來源或媒介：
免費資源
顧名思義，這些資源免費提供用於 AI 培訓目的的數據集。 免費資源可以是任何東西，從公共論壇、搜索引擎、數據庫和目錄到多年來維護信息檔案的政府門戶網站。
如果您不想在獲取免費數據集上花費太多精力，可以使用 Kaggle、AWS 資源、UCI 數據庫等專用網站和門戶網站，讓您探索多樣化
類別並免費下載所需的數據集。
內部資源
儘管免費資源似乎是一種方便的選擇，但也存在一些與之相關的限制。 首先，您不能總是確定您會找到與您的要求完全匹配的數據集。 即使它們匹配，數據集也可能與時間線無關。
如果您的細分市場相對較新或未開發，則不會有很多類別或相關
數據集供您下載。 為了避免免費資源的初步缺點，有
存在另一個數據資源，它充當您生成更多相關和上下文數據集的渠道。
它們是您的內部資源，例如 CRM 數據庫、表單、電子郵件營銷線索、產品或服務定義的接觸點、用戶數據、來自可穿戴設備的數據、網站數據、熱圖、社交媒體洞察等。 這些內部資源由您定義、設置和維護。 因此，您可以確定其可信度、相關性和新近度。
付費資源
不管它們聽起來多麼有用，內部資源也有相當多的複雜性和局限性。 例如，人才庫的大部分重點將用於優化數據接觸點。 此外，您的團隊和資源之間的協調也必須無可挑剔。
為了避免更多這樣的問題，你已經付費了。 它們是為您的項目提供最有用和上下文數據集的服務，並確保您在需要時始終如一地獲取它們。
我們大多數人對付費資源或數據供應商的第一印像是它們很貴。 然而，
當您進行數學計算時，從長遠來看，它們只會便宜。 憑藉其龐大的網絡和數據源方法，您將能夠為您的 AI 項目接收復雜的數據集，無論它們多麼令人難以置信。
為了讓您詳細了解三個來源之間的差異，這裡有一個精心製作的表格：
| 免費資源 | 內部資源 | 付費資源 |
|---|---|---|
| 數據集是免費提供的。 | 內部資源也可以免費，具體取決於您的運營費用。 | 您向數據供應商付款，以便為您提供相關數據集。 |
| 在線提供多種免費資源以下載首選數據集。 | 您可以根據 AI 培訓的需求獲得自定義數據。 | 只要您需要，您就可以始終如一地獲得自定義數據。 |
| 您需要手動編譯、整理、格式化和註釋數據集。 | 您甚至可以修改數據接觸點以生成包含所需信息的數據集。 | 來自供應商的數據集是機器學習就緒的。 意思是，它們帶有註釋並帶有質量保證。 |
| 對下載的數據集的許可和合規性限制保持謹慎。 | 如果您的產品上市時間有限，內部資源就會變得有風險。 | 您可以定義截止日期並相應地交付數據集。 |
不良數據如何影響您的 AI 抱負？
我們列出了三種最常見的數據資源，因為您將了解如何進行數據收集和採購。 然而，在這一點上，了解您的決定總是會決定您的 AI 解決方案的命運變得至關重要。
與高質量的 AI 訓練數據如何幫助您的模型提供準確及時的結果類似，糟糕的訓練數據也會破壞您的 AI 模型、扭曲結果、引入偏差並產生其他不良後果。
但為什麼會發生這種情況？ 不應該有任何數據來訓練和優化您的 AI 模型嗎？ 老實說，沒有。 讓我們進一步了解這一點。
壞數據——是什麼？
不良數據是任何不相關、不正確、不完整或有偏見的數據。 由於定義不明確的數據收集策略，大多數數據科學家和 註釋專家 被迫處理不良數據。
非結構化數據和不良數據之間的區別在於，對非結構化數據的洞察無處不在。 但本質上，它們無論如何都可能有用。 通過花費更多時間，數據科學家仍然能夠從非結構化數據集中提取相關信息。 但是，對於不良數據，情況並非如此。 這些數據集不包含/有限的見解或信息，這些見解或信息對您的 AI 項目或其培訓目的有價值或相關。
因此，當您從免費資源中獲取數據集或建立鬆散的內部數據接觸點時，您很有可能會下載或生成不良數據。 當您的科學家處理不良數據時，您不僅在浪費人力，而且還在推動產品的發布。
如果您仍然不清楚不良數據會對您的抱負造成什麼影響，這裡有一個快速列表：
- 您花費無數時間尋找不良數據，並在資源上浪費時間、精力和金錢。
- 如果不被注意，錯誤數據可能會給您帶來法律問題，並可能降低您的 AI 的效率
型號。 - 當您將接受不良數據訓練的產品上線時，它會影響用戶體驗
- 糟糕的數據可能會使結果和推論產生偏差，這可能會進一步引起強烈反對。
所以，如果你想知道是否有解決方案，實際上是有的。
AI 訓練數據提供者來救援
基本的解決方案之一是尋找數據供應商（付費來源）。 AI 培訓數據提供商可確保您收到的內容準確且相關，並且您以結構化的形式向您提供數據集。 您不必參與從門戶移動到門戶以搜索數據集的麻煩。
您所要做的就是接收數據並訓練您的 AI 模型以求完美。 話雖如此，我們確信您的下一個問題是與數據供應商合作所涉及的費用。 我們知道你們中的一些人已經在製定心理預算，而這正是我們接下來要走的方向。
為您的數據收集項目制定有效預算時要考慮的因素
AI 培訓是一種系統方法，這就是為什麼預算成為其中不可或缺的一部分。 在將大量資金投入 AI 開發之前，應考慮投資回報率、結果準確性、培訓方法等因素。 許多項目經理或企業主在這個階段摸索。 他們做出草率的決定，給他們的產品開發過程帶來不可逆轉的變化，最終迫使他們花費更多。
但是，本節將為您提供正確的見解。 當你坐下來處理 AI 培訓的預算時，三件事或因素是不可避免的。
讓我們詳細看看每一個。
您需要的數據量
我們一直在說，你的 AI 模型的效率和準確性取決於它的訓練程度。 這意味著數據集的數量越多，學習就越多。 但這是非常模糊的。 Dimensional Research 發布的一份報告顯示，企業至少需要 100,000 個樣本數據集來訓練他們的 AI 模型。
通過 100,000 個數據集，我們的意思是 100,000 個質量和相關的數據集。 這些數據集應該具有算法和機器學習模型處理信息和執行預期任務所需的所有基本屬性、註釋和見解。
這是一般的經驗法則，讓我們進一步了解您需要的數據量還取決於另一個複雜的因素，即您的業務用例。 您打算對您的產品或解決方案做什麼也決定了您需要多少數據。 例如，構建推薦引擎的企業與構建聊天機器人的公司具有不同的數據量要求。
數據定價策略
當您最終確定實際需要多少數據後，接下來需要製定數據定價策略。 簡單來說，這意味著您將如何為採購或生成的數據集付費。
一般來說，這些是市場上遵循的常規定價策略：
| 數據類型 | 定價策略 |
|---|---|
 圖片 | 按單個圖像文件定價 |
 視頻資料 | 按秒、分鐘、一小時或單個幀定價 |
 音頻/語音 | 按秒、分鐘或小時定價 |
 文本 | 按單詞或句子定價 |
可是等等。 這又是一個經驗法則。 採購數據集的實際成本還取決於以下因素：
- 必須從哪裡獲取數據集的獨特細分市場、人口統計數據或地理位置
- 用例的複雜性
- 你需要多少數據？
- 您的上市時間
- 任何量身定制的要求等等
如果您觀察一下，您就會知道為您的 AI 項目獲取大量圖像的成本可能會更低，但如果您的規格太多，價格可能會飆升。
您的採購策略
這很棘手。 正如您所見，有多種方法可以為您的 AI 模型生成或獲取數據。 常識表明免費資源是最好的，因為您可以免費下載所需數量的數據集而不會出現任何復雜情況。
現在，付費來源似乎也太貴了。 但這就是增加了一層複雜性的地方。 當您從免費資源中獲取數據集時，您需要花費額外的時間和精力來清理數據集、將它們編譯為特定於業務的格式，然後對它們進行單獨註釋。 在此過程中，您會產生運營成本。
使用付費來源，付款是一次性的，您還可以在需要的時候獲得機器就緒的數據集。 這裡的成本效益是非常主觀的。 如果您覺得自己有能力花時間對免費數據集進行註釋，則可以相應地進行預算。 如果您認為您的競爭激烈且上市時間有限，您可以在市場上產生連鎖反應，那麼您應該更喜歡付費資源。
預算就是分解細節並明確定義每個片段。 這三個因素應該可以作為您未來 AI 培訓預算過程的路線圖。
您是否通過內部數據採集節省了開支？
在製定預算時，我們探索了免費資源如何迫使您從長遠來看花費更多。 那時，您會不自覺地想知道內部數據採集過程的成本效益。
我們知道您仍然對付費來源猶豫不決，這就是為什麼本節將消除您對此的懷疑並闡明內部數據生成所涉及的隱藏成本。
內部數據採集是否昂貴？
是的！
現在，這是一個精心設計的回應。 費用是您花費的任何東西。 在討論免費資源時，我們透露您在此過程中花費了金錢、時間和精力。 這也適用於內部數據採集。
由於您擁有自定義的接觸點或數據漏斗，這並不意味著您將擁有 機器就緒數據集 到底。 您生成的數據仍然主要是原始的和非結構化的。 您可能在一個地方擁有所需的所有數據，但數據包含的內容將無處不在。
最終，您最終將花費在支付員工、數據科學家、註釋員、質量保證專業人員等方面。 您還將在訂閱註釋工具和
CMS、CRM 和其他基礎設施的維護費用。
此外，數據集必然存在偏差和準確性問題，您需要手動對它們進行排序。 如果您的 AI 培訓數據團隊存在人員流失問題，您將不得不花錢招募新成員，讓他們適應您的流程，培訓他們使用您的工具等等。
從長遠來看，您最終會花費更多。 還有註釋費用。 在任何給定時間點，使用內部數據產生的總成本為：
產生的成本 = 註釋者數量 * 每個註釋者的成本 + 平台成本
如果您的 AI 培訓日程安排為數月，請想像一下您將持續產生的費用。 那麼，這是解決數據採集問題的理想解決方案還是有其他選擇？
端到端 AI 數據收集服務提供商的優勢
這個問題有一個可靠的解決方案，並且有更好、更便宜的方法來獲取 AI 模型的訓練數據。 我們稱他們為培訓數據服務提供商或數據供應商。
他們是像 Shaip 這樣的企業，專門根據您的獨特需求和要求提供高質量的數據集。 它們消除了您在數據收集中面臨的所有麻煩，例如獲取相關數據集、清理、編譯和註釋它們等，讓您只專注於優化 AI 模型和算法。 通過與數據供應商合作，您可以專注於重要的事情以及您可以控制的事情。
此外，您還將消除與從免費和內部資源獲取數據集相關的所有麻煩。 為了讓您更好地了解端到端數據提供者的優勢，這裡有一個快速列表：
- 訓練數據服務提供商完全了解您的細分市場、用例、人口統計和其他細節，以便為您的 AI 模型獲取最相關的數據。
- 他們能夠獲取認為適合您的項目的各種數據集，例如圖像、視頻、文本、音頻文件或所有這些。
- 數據供應商清理數據、構建數據並用機器和算法學習和處理所需的屬性和洞察力來標記數據。 這是一項手動工作，需要對細節和時間一絲不苟。
- 您有主題專家負責註釋關鍵信息。 例如，如果您的產品用例在醫療保健領域，您無法從非醫療保健專業人員那裡獲得註釋並期望獲得準確的結果。 對於數據供應商，情況並非如此。 他們與中小企業合作並確保您的數字影像數據由行業資深人士正確註釋。
- 他們還負責數據去標識化並遵守 HIPAA 或其他行業特定的合規性和協議，因此您遠離任何形式的法律並發症。
- 數據供應商孜孜不倦地消除數據集中的偏見，確保您獲得客觀的結果和推論。
- 您還將收到您的細分市場中的最新數據集，以便優化您的 AI 模型以實現最佳效率。
- 它們也很容易使用。 例如，數據需求的突然變化可以傳達給他們，他們將根據更新的需求無縫地獲取適當的數據。
有了這些因素，我們堅信您現在已經了解與培訓數據提供商合作是多麼經濟高效和簡單。 有了這些了解，讓我們看看如何為您的 AI 項目選擇最理想的數據供應商。
採購相關數據集
了解您的市場、用例、人口統計數據，以獲取最近的數據集，無論是圖像、視頻、文本還是音頻。
清理相關數據
使用機器和算法理解的屬性和洞察來構建和標記數據。
數據偏差
消除數據集中的偏見，確保您獲得客觀的結果和推論。
資料註解
來自特定領域的主題專家負責註釋關鍵信息。
數據去標識化
遵守 HIPAA、GDPR 或其他行業特定的合規性和協議，以消除法律複雜性。
如何選擇合適的人工智能數據採集公司
選擇 AI 數據收集公司並不像從免費資源中收集數據那麼複雜或耗時。 您只需要考慮幾個簡單的因素，然後就可以握手進行合作。
當您開始尋找數據供應商時，我們假設您已經遵循並考慮了我們迄今為止討論的任何內容。 但是，這裡有一個快速回顧：
- 您有一個明確定義的用例
- 您的細分市場和數據要求已經明確
- 您的預算很到位
- 並且您了解所需的數據量
勾選這些項目後，讓我們了解如何尋找理想的訓練數據服務提供商。
樣本數據集 Litmus 測試
在簽署長期協議之前，詳細了解數據供應商總是一個好主意。 因此，從您將支付的示例數據集的要求開始您的合作。
這可能是一小部分數據集，用於評估他們是否了解您的要求、是否制定了正確的採購策略、他們的協作程序、透明度等。 考慮到此時您將與多個供應商聯繫這一事實，這將幫助您節省決定供應商的時間並最終確定誰更適合您的需求。
檢查它們是否合規
默認情況下，大多數訓練數據服務提供商遵守所有監管要求和協議。 但是，為了安全起見，請詢問他們的合規性和政策，然後縮小您的選擇範圍。
詢問他們的 QA 流程
數據收集的過程本身是系統的和分層的。 實施了一種線性方法。 要了解他們的運作方式，請詢問他們的 QA 流程，並詢問他們獲取和註釋的數據集是否通過了質量檢查和審計。 這會給你一個
關於您將收到的最終可交付成果是否機器就緒的想法。
解決數據偏差
只有知情的客戶才會詢問訓練數據集中的偏差。 當您與培訓數據供應商交談時，請談論數據偏差以及他們如何設法消除生成或獲取的數據集中的偏差。 雖然很難完全消除偏見是常識，但您仍然可以了解他們遵循的最佳實踐以防止偏見。
它們可擴展嗎？
一次性交付是好的。 長期可交付成果更好。 然而，最好的合作是那些支持您的業務願景並同時隨著您的增長而擴展其可交付成果的合作。
要求。
因此，請討論您與之交談的供應商是否可以在需要時擴大數據量。 如果可以，定價策略將如何相應改變。
結論
您想知道尋找最佳 AI 訓練數據提供商的捷徑嗎？ 請與我們聯繫。 跳過所有這些繁瑣的過程，與我們合作，為您的 AI 模型提供最優質、最精確的數據集。
我們選中了迄今為止討論過的所有復選框。 作為該領域的先驅，我們知道構建和擴展 AI 模型需要什麼，以及數據如何成為一切的中心。
我們還相信《買家指南》在不同方面內容廣泛且足智多謀。 AI 培訓雖然很複雜，但有了這些建議和建議，您可以讓它們變得不那麼乏味。 最終，您的產品是唯一能從這一切中受益的元素。
你不同意嗎？