人工智慧資料收集：您需要了解的一切
智慧人工智慧和機器學習模型正在改變各個行業，從預測醫療保健到自動駕駛汽車和智慧聊天機器人。但是是什麼推動了這些強大的模型呢？數據。高品質的數據，而且數量很多。本指南全面概述了人工智慧的數據收集，涵蓋了初學者需要了解的所有內容。
什麼是人工智慧資料收集？
人工智慧的資料收集涉及收集和準備訓練機器學習模型所需的原始資料。這些數據可以採用多種形式，包括文字、圖像、音訊和視訊。為了進行有效的人工智慧訓練，收集的數據必須是：
- 大量的： 通常需要大型資料集來訓練強大的人工智慧模型。
- 各種各樣的： 數據應該代表模型將遇到的現實世界的變化。
- 標籤： 對於監督式學習，需要用正確答案標記資料來指導模型的學習。
解決方案： 資料收集（收集大量資料來訓練機器學習模型。）
為 ML 模型獲取 AI 訓練數據
有效的數據收集需要仔細的規劃和執行。主要考慮因素包括：
- 定義目標： 在開始資料收集之前，請清楚確定人工智慧專案的目標。
- 資料集準備： 規劃多個資料集（訓練、驗證、測試）。
預算管理：為資料收集和註釋制定切合實際的預算。 - 數據相關性： 確保收集的數據與特定的人工智慧模型及其預期用例相關。
- 演算法相容性： 考慮您將使用的演算法及其資料要求。
- 學習方法： 確定您是否要使用監督學習、無監督學習或強化學習。
資料收集方法
可以使用多種方法來取得訓練資料：
- 免費資源： 公開可用的資料集（例如，Kaggle、Google 資料集、OpenML）、開放論壇（例如，Reddit、Quora）。 備註：仔細評估免費資料集的品質和相關性。
- 內部來源： 來自組織內部的資料（例如 CRM、ERP 系統）。
- 付費來源： 第三方資料提供者、資料抓取工具。
數據收集預算
資料收集預算需要考慮以下幾個因素：
- 項目範圍： AI 技術的規模、複雜性、類型（例如深度學習、NLP、電腦視覺）。
- 數據量： 所需的資料量取決於專案的複雜性和模型的要求。
- 定價策略： 供應商的定價根據數據品質、複雜性和供應商的專業知識而有所不同。
- 採購方式： 成本會有所不同，取決於數據是來自內部、來自免費資源還是來自付費供應商。
如何衡量數據質量？
為確保輸入系統的數據是否高質量，請確保其符合以下參數：
- 適用於特定用例
- 有助於使模型更智能
- 加快決策速度
- 表示實時構造
根據上述方面，以下是您希望數據集具有的特徵：
- 均勻度： 即使數據塊來自多個途徑，也需要根據模型進行統一審查。 例如，如果與僅適用於 NLP 模型（如聊天機器人和語音助手）的音頻數據集配對，一個經過充分註釋的視頻數據集將不會是統一的。
- 一致性： 如果數據集想要被稱為高質量，它們應該是一致的。 這意味著每個數據單元都必須旨在更快地為模型做出決策，作為任何其他單元的補充因素。
- 全面性： 規劃模型的各個方面和特徵，並確保源數據集涵蓋所有基礎。 例如，與 NLP 相關的數據必須符合語義、句法甚至上下文要求。
- 關聯性： 如果您有一些結果，請確保數據既統一又相關，讓 AI 算法能夠輕鬆處理它們。
- 多元化： 聽起來與“均勻性”商有悖常理？ 如果您想從整體上訓練模型，那麼多樣化的數據集並不那麼重要。 雖然這可能會增加預算，但該模型變得更加智能和敏銳。
- 精度： 數據應該沒有錯誤和不一致。
入職端到端 AI 訓練數據服務提供商的好處
在獲得好處之前，以下是決定整體數據質量的方面：
- 使用平台
- 涉及人員
- 後續流程
借助經驗豐富的端到端服務提供商，您可以獲得最佳平台、最有經驗的人員和經過測試的流程，這些流程實際上可以幫助您將模型訓練至完美。
具體而言，以下是一些更精心策劃的好處，值得進一步了解：
- 關聯性： 端到端服務提供商的經驗足以僅提供特定於模型和算法的數據集。 此外，他們還考慮到系統複雜性、人口統計和市場細分。
- 多樣性： 某些模型需要大量相關數據集才能準確做出決策。 例如，自動駕駛汽車。 端到端、經驗豐富的服務提供商通過採購甚至以供應商為中心的數據集來考慮多樣性的需求。 簡而言之，所有可能對模型和算法有意義的東西都是可用的。
- 精選數據： 經驗豐富的服務提供商最好的一點是他們遵循分步走的方法來創建數據集。 他們用屬性標記相關塊，以便註釋者理解。
- 高端註釋： 經驗豐富的服務提供商會部署相關的主題專家來對大量數據進行完美註釋。
- 根據指南去標識化： 數據安全法規可以成就或破壞您的 AI 培訓活動。 但是，端到端服務提供商會處理與 GDPR、HIPAA 和其他權威機構相關的所有合規問題，讓您完全專注於項目開發。
- 零偏差： 與內部數據收集器、清理器和註釋器不同，可靠的服務提供商強調消除模型中的 AI 偏見，以返回更客觀的結果和準確的推論。
選擇合適的數據收集供應商
每個 AI 培訓活動都從數據收集開始。 或者，可以說您的 AI 項目通常與提交的數據質量一樣具有影響力。
因此，建議為該工作選擇合適的數據收集供應商，該供應商遵守以下準則：
- 新穎性或獨特性
- 及時交貨
- 準確性
- 完備性
- 一致性
以下是您作為組織需要檢查的因素，以便確定正確的選擇：
- 數據質量： 請求樣本資料集來評估品質。
- 合規性： 驗證是否遵守相關資料隱私法規。
- 流程透明度： 了解他們的資料收集和註釋過程。
- 偏差緩解：我詢問他們解決偏見的方法。
- 可擴展性： 確保他們的能力可以隨著專案的成長而擴展。
準備開始了嗎？
數據收集是任何成功的人工智慧專案的基礎。透過了解本指南中概述的關鍵注意事項和最佳實踐，您可以有效地獲取和準備建立強大且有影響力的 AI 模型所需的數據。請立即聯絡我們，以了解有關我們的資料收集服務的更多資訊。
下載我們的資訊圖，以獲得關鍵資料收集概念的直觀摘要。
