智能 AI 和 ML 模型無處不在
- 用於主動診斷的預測性醫療保健模型
- 具有車道保持、倒車停車和其他內置特性的自動駕駛汽車
- 了解內容、上下文和意圖的智能聊天機器人
但是，是什麼讓這些模型準確、高度自動化和異常具體
數據、數據和更多數據。
要使數據對 AI 模型有意義，您需要牢記以下因素：
- 海量原始數據塊可用
- 數據塊是多元多樣的
- 未標記的數據對智能機器來說就像噪音
解決方案： 數據註釋（標記數據以創建相關和特定於用例的數據集的過程）
為 ML 模型獲取 AI 訓練數據
可靠的 AI 數據收集器在開始跨渠道捕獲和提取數據之前會關注多個方面。 這些包括：
- 專注於準備多個數據集
- 控制數據收集和註釋預算
- 獲取模型相關數據
- 僅與可靠的數據集聚合器合作
- 事先確定組織目標
- 與合適的算法一起工作
- 有監督或無監督學習
獲取符合上述方面的數據的最佳選項：
- 免費資源： 包括 Quora 和 Reddit 等開放論壇以及 Kaggle OpenML、Google 數據集等開放聚合器
- 內部來源： 從 CRM 和 ERP 平台提取的數據
- 付費來源： 包括外部供應商並使用數據抓取工具
注意事項： 用少許鹽來感知開放數據集。
預算因素
計劃對我們的 AI 數據收集計劃進行預算。 在此之前，請考慮以下方面和問題：
- 需要開發的產品的性質
- 該模型是否支持強化學習？
- 是否支持深度學習？
- 是 NLP、計算機視覺還是兩者兼而有之
- 您有哪些用於標記數據的平台和資源？
根據分析，以下是可以而且應該幫助您管理廣告系列定價的因素：
- 數據量： 依賴項：項目的規模、對訓練和測試數據集的偏好、系統的複雜性、所遵循的人工智能技術類型，以及對特徵提取的重視或缺乏。
- 定價策略： 依賴關係：服務提供商的能力、數據質量和圖中模型的複雜性
- 採購方法： 依賴關係：模型的複雜性和規模、採購數據的僱傭、合同或內部勞動力以及來源的選擇，選項包括開放、公共、付費和內部來源。
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：
- 用於特定用例和算法
- 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： 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。
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： 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：
- 索要樣本數據集
- 交叉檢查合規性相關查詢
- 了解更多關於他們的數據收集和採購流程
- 檢查他們消除偏見的立場和方法
- 確保他們的勞動力和特定於平台的功能是可擴展的，以防您希望隨著時間的推移對項目進行漸進式開發
