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
介紹
人工智慧 (AI) 透過簡化任務和增強體驗來改善我們的生活。它的目的是補充人類，而不是主宰人類，幫助解決複雜的問題並推動進步。
人工智慧在醫療保健、協助癌症研究、治療神經系統疾病和加速疫苗開發等領域取得了長足進展。它正在徹底改變各個行業，從自動駕駛汽車到智慧型裝置和改進的智慧型手機相機。
到 267 年，全球人工智慧市場預計將達到 2027 億美元，其中 37% 的企業已經在使用人工智慧解決方案。我們今天使用的約 77% 的產品和服務都是由人工智慧驅動的。簡單的設備如何預測心臟病發作或汽車自動駕駛？聊天機器人為何看起來如此人性化？
關鍵是數據。數據是人工智慧的核心，使機器能夠理解、處理和提供準確的結果。本指南將幫助您了解資料在人工智慧中的重要性。
什麼是人工智能數據採集？
滿足這些標準後，它可能會影響人工智慧系統的有效性及其提供預測的能力。
示例：
一家科技公司目前正在開發一款專為家庭設備設計的人工智慧語音助理。以下是該公司資料收集流程的簡要分解：
- 他們聘請了像 Shaip 這樣的專業資料收集機構來招募和管理來自不同語言背景的數千名參與者，確保他們具有廣泛的口音、方言和言語模式。
- 該公司安排個人開展活動，例如設定鬧鐘、查詢天氣更新、管理智慧家庭設備以及回應各種命令和查詢。
- 他們錄製環境中的聲音以複製現實生活中的情況，例如安靜的房間、繁忙的廚房和戶外環境。
- 該公司還收集環境噪音的錄音，例如狗叫聲和電視聲音，以協助人工智慧區分語音命令和背景噪音。
- 他們聆聽每個音訊樣本，並記下每個樣本中有關說話者特徵、情緒表達和背景噪音水平的資訊。
- 他們採用資料增強方法來產生不同版本的音訊樣本、修改音調和速度或合併合成背景雜訊。
- 為了保護隱私，記錄中的個人資訊會被刪除，音訊樣本也會被匿名化。
- 該公司確保它平等地代表不同年齡、不同性別和口音的個人，以防止人工智慧表現出現任何偏差。
- 該公司建立了一個在現實生活場景中利用語音助理持續收集數據的流程。目標是隨著時間的推移增強人工智慧對自然語言和各種查詢類型的理解。當然，這一切都是在用戶同意的情況下進行的。
資料收集的常見挑戰
在資料收集之前和期間考慮這些因素：
資料處理與清理
資料處理和清理包括消除資料中的錯誤或不一致（清理）以及將數值特徵縮放到標準化範圍（標準化）以保持準確性和一致性。這部分也涉及將資料轉換為適合AI模型的格式（格式化）。
標籤數據
在監督式學習中，數據需要有正確的輸出或標籤。這項任務可以由人類專家手動完成，也可以透過眾包或半自動技術等方法完成。目的是保持一致和高品質的標籤，以實現人工智慧模型的最佳性能。
隱私和道德考慮
當出於研究或行銷活動等任何目的收集資料時，有必要遵守 GDPR 或 CCPA 指南。在繼續之前還必須獲得參與者的同意並對任何個人資訊進行匿名化，以防止未經授權的存取或違反隱私標準。此外，應考慮道德影響，以防止因任何形式的資料收集或使用而產生的傷害或歧視性做法。
考慮偏見
確保收集的數據準確反映不同的群體和情況，以避免創建有偏見的模型，這些模型可能會透過強化或放大社會不平等而加劇社會不平等。此步驟可能包括找出未很好表示的資料點或維護平衡的資料集。
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？
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？
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
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。
內部資料蒐集真的具有成本效益嗎？
在製定預算時，我們發現隨著時間的推移，內部資料獲取的成本可能會更高。如果您對付費來源猶豫不決，本節將揭示內部資料產生的隱藏費用。
原始和非結構化數據：自訂資料點不保證資料集隨時可用。
人員費用：向員工、資料科學家和品質保證專業人員支付報酬。
工具訂閱和維護：註釋工具、CMS、CRM 和基礎架構的成本。
偏差和準確性問題：需要手動排序。
自然損耗成本：招募和培訓新團隊成員。
最終，你花的可能比你得到的多。總成本包括註釋者費用和平台費用，增加了長期成本。
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？