Dữ liệu đào tạo về AI

3 cách đơn giản để thu thập dữ liệu đào tạo cho mô hình AI / ML của bạn

Chúng tôi không cần phải nói với bạn giá trị của dữ liệu đào tạo AI cho các dự án đầy tham vọng của bạn. Bạn biết rằng nếu bạn cung cấp dữ liệu rác cho các mô hình của mình, chúng sẽ tạo ra các kết quả trùng khớp và việc đào tạo các mô hình của bạn với các bộ dữ liệu chất lượng sẽ dẫn đến một hệ thống hiệu quả và tự chủ có khả năng cung cấp kết quả chính xác.

Mặc dù khái niệm này rất dễ hiểu, nhưng việc tìm kiếm nguồn dữ liệu và nguồn tập dữ liệu hữu ích nhất để đào tạo các dự án máy học (ML) của bạn có thể là một thách thức.

Chúng tôi tạo bài đăng này để giúp các doanh nghiệp tìm ra các giải pháp hữu ích đáp ứng nhu cầu cụ thể của họ. Bất kể dự án của bạn có yêu cầu:

  • Tập dữ liệu được điều chỉnh có nguồn gốc gần đây nhất
  • Dữ liệu chung để bắt đầu quá trình đào tạo AI của bạn
  • Bộ dữ liệu có độ chi tiết cao có thể khó tìm thấy trên mạng

Chúng tôi có giải pháp cho mọi vấn đề bạn có thể gặp phải trong bài viết này.

Băt đâu nao.

3 cách đơn giản để thu thập dữ liệu đào tạo cho mô hình AI / ML của bạn

Là một nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng hoặc một chuyên gia AI, bạn có thể tìm thấy dữ liệu từ ba nguồn chính:

  • Nguồn miễn phí
  • Nguồn nội bộ
  • Nguồn trả phí

Nguồn miễn phí

1. Nguồn miễn phí

Các nguồn miễn phí cung cấp các bộ dữ liệu (bạn đoán vậy) miễn phí. Có một số thư mục, diễn đàn, cổng thông tin, công cụ tìm kiếm và trang web phổ biến để tạo nguồn tập dữ liệu của bạn. Các nguồn này có thể là công khai, kho lưu trữ, dữ liệu được công khai sau vài năm dữ liệu có quyền rõ ràng. Chúng tôi đã phác thảo một danh sách nhanh các ví dụ về tài nguyên miễn phí bên dưới:

Kaggle -

Một kho báu dành cho các nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê máy học. Với Kaggle, bạn có thể tìm, xuất bản, truy cập và tải xuống bộ dữ liệu cho các dự án của mình. Bộ dữ liệu từ Kaggle có chất lượng tốt, có nhiều định dạng khác nhau và dễ dàng tải xuống.

Cơ sở dữ liệu UCI -

Người học máy và nhà khoa học dữ liệu đã sử dụng cơ sở dữ liệu UCI từ năm 1987. Tài nguyên này cung cấp lý thuyết miền, cơ sở dữ liệu, kho lưu trữ, trình tạo dữ liệu, v.v. cho các dự án cụ thể. Cơ sở dữ liệu UCI được phân loại và hiển thị dựa trên các vấn đề hoặc nhiệm vụ của chúng như Phân cụm, Phân loại và Hồi quy.

Nguồn dữ liệu của người chơi trên thị trường -

Tài nguyên từ những gã khổng lồ công nghệ như Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine và Microsoft Datasets.

  • Tài nguyên AWS cung cấp các tập dữ liệu đã được công khai. Có thể truy cập thông qua AWS, bộ dữ liệu từ các cơ quan chính phủ, doanh nghiệp, tổ chức nghiên cứu và cá nhân được quản lý và duy trì trong AWS.
  • Google cung cấp một công cụ tìm kiếm truy xuất bộ dữ liệu miễn phí có liên quan đến các truy vấn tìm kiếm của bạn.
  • Sáng kiến ​​Kho lưu trữ Dữ liệu Mở của Microsoft cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu và người học máy các bộ dữ liệu từ các dự án như thị giác máy tính, NLP, v.v.

Bộ dữ liệu Công cộng và Chính phủ -

Tập dữ liệu công cộng là một tài nguyên nổi bật cung cấp tập dữ liệu từ các ngành như mạng phức hợp, cơ quan sinh học và nông nghiệp. Các danh mục được sắp xếp theo thứ tự và sắp xếp gọn gàng để xem nhanh và có sẵn để tải xuống. Cần lưu ý rằng một số bộ dữ liệu dựa trên giấy phép trong khi những bộ khác là miễn phí. Chúng tôi khuyên bạn nên đọc kỹ tài liệu trước khi tải xuống bộ dữ liệu.

Một nhà khoa học dữ liệu thường tìm kiếm dữ liệu lịch sử cho các dự án của họ có thể bị ràng buộc về mặt địa lý. Trong những trường hợp như vậy, một nguồn tài nguyên hữu ích được duy trì bởi các chính phủ quốc tế. Các bộ dữ liệu liên quan có sẵn thông qua các trang web của chính phủ từ Ấn Độ, Hoa Kỳ, Liên minh Châu Âu và các quốc gia khác.

Ưu điểm của Tài nguyên Miễn phí

  • Không có bất kỳ chi phí nào liên quan
  • Rất nhiều tài nguyên để tìm các tập dữ liệu có liên quan

Nhược điểm của Tài nguyên Miễn phí

  • Cần hàng giờ can thiệp thủ công để xem qua tài nguyên, tải xuống, phân loại và biên dịch bộ dữ liệu
  • Các quy trình chú thích dữ liệu vẫn là các tác vụ thủ công
  • Giới hạn cấp phép và ràng buộc tuân thủ
  • Tìm bộ dữ liệu có liên quan có thể tốn nhiều thời gian

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

2. Nguồn nội bộ

Một nguồn dữ liệu quan trọng khác là từ cơ sở dữ liệu nội bộ. Bạn có thể không tìm thấy những gì bạn đang tìm kiếm trong một nguồn tài nguyên miễn phí; trong tình huống này, bạn có thể muốn xem xét trong tổ chức của mình qua nhiều điểm tiếp xúc tạo dữ liệu mà bạn đã thiết lập. Dữ liệu chính xác, gần đây có liên quan đến dự án của bạn nên có sẵn trong nội bộ.

Với các nguồn nội bộ, bạn có thể tùy chỉnh dữ liệu cho các trường hợp sử dụng khác nhau. Nguồn nội bộ có thể là dữ liệu được tạo ra từ CRM của bạn, xử lý trên mạng xã hội hoặc phân tích trang web.

Ưu điểm của Nguồn lực Nội bộ

  • Chi phí tối thiểu liên quan
  • Sửa đổi các thông số để tạo thông tin cần thiết trực tiếp

Nhược điểm của Nguồn lực Nội bộ

  • Vô số giờ làm việc thủ công
  • Sự hợp tác giữa các khoa và nội khoa là không thể tránh khỏi
  • Không lý tưởng cho các dự án có thời gian đưa ra thị trường hạn chế
  • Dữ liệu được tạo trong nhà sẽ không liên quan đến các mô hình AI của bạn

Nguồn trả phí

3. Nguồn trả phí

Thật không may, các bộ dữ liệu duy nhất không có sẵn trên tài nguyên nội bộ hoặc miễn phí nhưng bạn có thể lấy được thông qua tài nguyên trả phí. Các nguồn trả phí được xây dựng bởi các công ty làm việc trên việc lấy bộ dữ liệu mà bạn yêu cầu cho các dự án của mình thông qua các kỹ thuật tìm nguồn cung cấp dữ liệu cụ thể của riêng họ.

Chú thích Dữ liệu là gì?

Quá trình thêm thông tin bổ sung như mô tả và siêu dữ liệu vào tập dữ liệu của bạn để làm cho chúng có thể hiểu được bằng máy được gọi là chú thích dữ liệu. Bất kể dữ liệu của bạn đến từ đâu, nó sẽ ở dạng thô. Nó phải được làm sạch và chú thích bằng cách sử dụng các kỹ thuật chính xác để đảm bảo nó có thể trở thành dữ liệu đào tạo AI cho các mô hình của bạn.

Chú thích dữ liệu là nơi các tài nguyên trả phí trở nên lý tưởng. Khi bạn thuê ngoài dữ liệu đào tạo về AI cho các chuyên gia của bên thứ 3, họ sẽ trích xuất, biên dịch, chú thích và trình bày dữ liệu cho bạn dưới dạng các sản phẩm có sẵn ML. Khi thuê ngoài, bạn cũng có thể chắc chắn về sự tuân thủ, giấy phép và các mối quan tâm pháp lý khác mà bạn có thể bỏ qua khi sử dụng tài nguyên nội bộ hoặc miễn phí.

Xử lý dữ liệu thô từ các nguồn nội bộ hoặc tài nguyên miễn phí tốn nhiều thời gian và là gánh nặng tài chính. Chúng tôi luôn khuyên bạn nên thuê ngoài bộ dữ liệu đào tạo khi có thể.

Ưu điểm của tài nguyên trả phí

  • Tập dữ liệu được chú thích và QAed nhanh chóng đến tay bạn
  • Thời hạn linh hoạt
  • Bộ dữ liệu tùy chỉnh có sẵn dựa trên yêu cầu của bạn
  • Việc tuân thủ quy định trong việc tìm nguồn cung ứng dữ liệu luôn được nhà cung cấp quan tâm

Nhược điểm của Tài nguyên phải trả phí

  • Liên quan đến chi phí

Trong Kết luận

Nếu bạn có thời gian hạn chế để tiếp thị hoặc có thông số kỹ thuật rất thích hợp liên quan đến bộ dữ liệu, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng tài nguyên trả phí hoặc thuê ngoài cho một chuyên gia trong ngành như chúng tôi. Chúng tôi có nhiều năm kinh nghiệm cung cấp dữ liệu đào tạo về AI cho các bên tham gia thị trường chính như các doanh nghiệp MSME.

Hãy liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để trao đổi về cách chúng tôi có thể giúp bạn tìm nguồn dữ liệu đào tạo về AI.

Xã hội Chia sẻ

Chia sẻ trên facebook
Chia sẻ trên twitter
Chia sẻ trên linkin
Chia sẻ trên email
Chia sẻ trên whatsapp