不斷發展的人工智慧市場為渴望開發人工智慧應用程式的企業提供了巨大的機會。然而，建立成功的人工智慧模型需要在高品質資料集上訓練複雜的演算法。選擇正確的 AI 訓練資料和擁有簡化的收集流程對於實現準確有效的 AI 結果至關重要。
本部落格將簡化人工智慧資料收集的指南與選擇正確訓練資料的重要性結合起來，為努力創建有影響力的人工智慧模型的企業提供了全面的方法。
為什麼人工智慧訓練資料很重要？
人工智慧訓練資料是任何成功的人工智慧應用的支柱。如果沒有高品質的訓練數據，您的AI模型可能會產生不準確的結果，產生更高的維護成本，損害產品的信譽並浪費財務資源。透過投入時間和精力來選擇和收集正確的數據，企業可以確保他們的人工智慧模型產生可靠且相關的結果。
選擇 AI 訓練資料時的關鍵考量因素
相關性
數據應該與人工智慧模型的預期功能直接一致。
準確性
高品質、無錯誤的數據對於可靠的模型訓練至關重要。
多樣性
廣泛的數據點有助於防止偏見並提高概括性。
體積
需要足夠的數據來訓練穩健且準確的模型。
代表性
訓練資料應該準確反映模型將遇到的真實場景。
註釋質量
正確且一致的標籤對於監督學習至關重要。
及時性
使用最新的數據來保持 AI 模型的相關性和有效性。
隱私與安全
確保遵守資料保護法規。
簡化 AI 訓練資料收集流程的 6 個實用指南
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。
範例場景:
- 虛擬助理：具有多種口音、情緒、年齡、語言、語調和發音的語音資料。
- 金融科技聊天機器人：基於文本的數據，包含上下文、語義、諷刺、語法句法和標點符號。
- 設備健康物聯網系統： 來自電腦視覺、歷史文字資料、統計資料和時間軸的圖像和鏡頭。
您的數據源是什麼？
ML 資料採購十分棘手且複雜。這直接影響您的模型將來提供的結果，因此此時必須小心建立明確的資料來源和接觸點。
- 內部數據：由您的業務產生且與您的用例相關的資料。
- 免費資源：檔案、公共資料集、搜尋引擎。
- 數據供應商：提供資料和註釋資料的公司。
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。
多少？ – 您需要多少資料？
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，不存在上限，但如果您真的必須決定所需的資料量，則可以使用預算作為決定性因素。人工智慧訓練預算是完全不同的另一回事，我們已經在這裡廣泛討論了這個主題。您可以檢查並了解如何處理和平衡資料量和支出。
數據收集監管要求
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。
處理數據偏差
數據偏見會慢慢毀掉你的人工智慧模型。它是一種慢性毒藥，只有隨著時間的推移才能檢測到。偏見會從非自願且神秘的來源悄悄蔓延，並且很容易被雷達發現。當你的 AI 訓練資料有偏差時，你的結果就會出現偏差，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。
選擇正確的資料收集供應商
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。
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結論
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。
