Quá trình thu thập dữ liệu đào tạo AI là không thể tránh khỏi và đầy thách thức. Không có cách nào chúng ta có thể bỏ qua phần này và đi thẳng vào điểm mà mô hình của chúng ta bắt đầu tạo ra các kết quả có ý nghĩa (hoặc kết quả ngay từ đầu). Nó có tính hệ thống và liên kết với nhau.
Khi các mục đích và trường hợp sử dụng của các giải pháp AI (Trí tuệ nhân tạo) đương đại trở nên thích hợp hơn, thì nhu cầu về các Dữ liệu đào tạo AI. Với việc các công ty và công ty khởi nghiệp mạo hiểm vào các lãnh thổ và phân khúc thị trường mới hơn, họ bắt đầu hoạt động trong những không gian chưa được khám phá trước đây. Điều này làm cho Thu thập dữ liệu AI tất cả đều phức tạp và tẻ nhạt hơn.
Mặc dù con đường phía trước chắc chắn là khó khăn, nhưng nó có thể được đơn giản hóa bằng một cách tiếp cận chiến lược. Với một kế hoạch được lập biểu đồ tốt, bạn có thể sắp xếp hợp lý Thu thập dữ liệu AI quy trình và làm cho nó đơn giản cho tất cả mọi người tham gia. Tất cả những gì bạn phải làm là hiểu rõ yêu cầu của mình và trả lời một số câu hỏi.
Họ là ai? Hãy cùng tìm hiểu.
Hướng dẫn thu thập dữ liệu đào tạo AI tinh túy
Bạn cần dữ liệu gì?
Đây là câu hỏi đầu tiên bạn cần trả lời để biên dịch các bộ dữ liệu có ý nghĩa và xây dựng một mô hình AI bổ ích. Loại dữ liệu bạn cần tùy thuộc vào vấn đề trong thế giới thực mà bạn định giải quyết.
Bạn đang phát triển một trợ lý ảo? Loại dữ liệu bạn yêu cầu tổng hợp thành dữ liệu giọng nói có nhiều trọng âm, cảm xúc, độ tuổi, ngôn ngữ, cách điều chỉnh, cách phát âm và nhiều đối tượng khác nhau.
Nếu bạn đang phát triển một chatbot cho một giải pháp fintech, bạn yêu cầu dữ liệu dựa trên văn bản với sự kết hợp tốt giữa các ngữ cảnh, ngữ nghĩa, châm biếm, cú pháp ngữ pháp, dấu chấm câu và hơn thế nữa.
Đôi khi, bạn cũng có thể cần sự kết hợp của nhiều loại dữ liệu dựa trên mối quan tâm bạn giải quyết và cách bạn giải quyết nó. Ví dụ: một mô hình AI cho tình trạng thiết bị theo dõi hệ thống IoT sẽ yêu cầu hình ảnh và cảnh quay từ thị giác máy tính để phát hiện sự cố và sử dụng dữ liệu lịch sử như văn bản, số liệu thống kê và dòng thời gian để xử lý chúng cùng nhau và dự đoán chính xác kết quả.
-
Nguồn dữ liệu của bạn là gì?
Nguồn cung cấp dữ liệu ML là khó và phức tạp. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả mà mô hình của bạn sẽ mang lại trong tương lai và cần phải chú ý vào thời điểm này để thiết lập các nguồn dữ liệu và điểm tiếp xúc được xác định rõ ràng.
Để bắt đầu với việc tìm nguồn cung cấp dữ liệu, bạn có thể tìm kiếm các đầu mối tạo dữ liệu nội bộ. Các nguồn dữ liệu này được xác định bởi doanh nghiệp của bạn và cho doanh nghiệp của bạn. Có nghĩa là, chúng có liên quan đến trường hợp sử dụng của bạn.
Nếu bạn không có tài nguyên nội bộ hoặc nếu bạn cần nguồn dữ liệu bổ sung, bạn có thể xem các tài nguyên miễn phí như kho lưu trữ, bộ dữ liệu công khai, công cụ tìm kiếm, v.v. Ngoài các nguồn này, bạn còn có các nhà cung cấp dữ liệu, những người có thể cung cấp dữ liệu được yêu cầu của bạn và cung cấp cho bạn hoàn toàn được chú thích.
Khi bạn quyết định nguồn dữ liệu của mình, hãy xem xét thực tế là bạn sẽ cần khối lượng sau khi khối lượng dữ liệu trong thời gian dài và hầu hết các bộ dữ liệu không có cấu trúc, chúng là thô và ở khắp nơi.
Để tránh những vấn đề như vậy, hầu hết các doanh nghiệp thường lấy bộ dữ liệu của họ từ các nhà cung cấp, những người cung cấp các tệp sẵn sàng cho máy được gắn nhãn chính xác bởi các doanh nghiệp vừa và nhỏ theo ngành cụ thể.
-
Bao nhiêu? - Khối lượng dữ liệu bạn cần?
Hãy mở rộng con trỏ cuối cùng thêm một chút. Mô hình AI của bạn sẽ chỉ được tối ưu hóa để có kết quả chính xác khi nó được đào tạo nhất quán với khối lượng bộ dữ liệu ngữ cảnh nhiều hơn. Điều này có nghĩa là bạn sẽ yêu cầu một khối lượng lớn dữ liệu. Đối với dữ liệu đào tạo AI có liên quan, không có gì gọi là quá nhiều dữ liệu.
Vì vậy, không có giới hạn như vậy nhưng nếu bạn thực sự phải quyết định về khối lượng dữ liệu bạn cần, bạn có thể sử dụng ngân sách như một yếu tố quyết định. Ngân sách đào tạo AI hoàn toàn là một trò chơi bóng khác và chúng tôi đã đề cập rộng rãi đến chủ đề ở đây. Bạn có thể kiểm tra nó và có ý tưởng về cách tiếp cận và cân bằng khối lượng dữ liệu và chi tiêu.
-
Yêu cầu quy định về thu thập dữ liệu
Đạo đức và ý thức chung quy định thực tế rằng việc tìm nguồn cung cấp dữ liệu phải từ các nguồn sạch. Điều này càng quan trọng hơn khi bạn đang phát triển một mô hình AI với dữ liệu chăm sóc sức khỏe, dữ liệu fintech và các dữ liệu nhạy cảm khác. Sau khi bạn nguồn bộ dữ liệu của mình, hãy triển khai các giao thức quy định và tuân thủ, chẳng hạn như GDPR, Tiêu chuẩn HIPAA và các tiêu chuẩn có liên quan khác để đảm bảo dữ liệu của bạn sạch sẽ và không có tính pháp lý.Nếu bạn đang tìm nguồn cung cấp dữ liệu của mình từ các nhà cung cấp, hãy chú ý đến những tuân thủ tương tự. Thông tin nhạy cảm của khách hàng hoặc người dùng sẽ không bị xâm phạm. Dữ liệu phải được khử nhận dạng trước khi được đưa vào các mô hình học máy.
-
Xử lý thiên vị dữ liệu
Sự thiên vị dữ liệu có thể từ từ giết chết mô hình AI của bạn. Hãy coi nó là một chất độc chậm và chỉ bị phát hiện theo thời gian. Bias xâm nhập từ các nguồn không tự nguyện và bí ẩn và có thể dễ dàng bỏ qua radar. Khi của bạn Dữ liệu đào tạo AI là thành kiến, kết quả của bạn bị lệch và thường là một chiều.
Để tránh những trường hợp như vậy, hãy đảm bảo dữ liệu bạn thu thập càng đa dạng càng tốt. Ví dụ: nếu bạn đang thu thập tập dữ liệu giọng nói, hãy bao gồm tập dữ liệu từ nhiều dân tộc, giới tính, nhóm tuổi, văn hóa, giọng nói, v.v. để phù hợp với nhiều loại người khác nhau cuối cùng sẽ sử dụng dịch vụ của bạn. Dữ liệu của bạn càng phong phú và đa dạng thì càng ít có khả năng bị sai lệch.
-
Chọn nhà cung cấp thu thập dữ liệu phù hợp
Khi bạn chọn thuê ngoài việc thu thập dữ liệu của mình, trước tiên bạn cần phải quyết định ai sẽ thuê ngoài. Nhà cung cấp thu thập dữ liệu phù hợp có danh mục đầu tư vững chắc, quy trình cộng tác minh bạch và cung cấp các dịch vụ có thể mở rộng. Sự phù hợp hoàn hảo cũng là nguồn cung cấp dữ liệu đào tạo AI về mặt đạo đức và đảm bảo mọi tuân thủ đều được tuân thủ. Một quá trình tốn nhiều thời gian có thể kéo dài quá trình phát triển AI của bạn nếu bạn chọn cộng tác với nhà cung cấp sai.
Vì vậy, hãy xem xét các tác phẩm trước đây của họ, kiểm tra xem họ đã làm việc trong ngành hoặc phân khúc thị trường mà bạn sẽ tham gia hay chưa, đánh giá cam kết của họ và nhận các mẫu trả phí để tìm hiểu xem nhà cung cấp có phải là đối tác lý tưởng cho tham vọng AI của bạn hay không. Lặp lại quá trình cho đến khi bạn tìm thấy đúng.
Đạo đức và ý thức chung quy định thực tế rằng việc tìm nguồn cung cấp dữ liệu phải từ các nguồn sạch. Điều này càng quan trọng hơn khi bạn đang phát triển một mô hình AI với dữ liệu chăm sóc sức khỏe, dữ liệu fintech và các dữ liệu nhạy cảm khác. Sau khi bạn nguồn bộ dữ liệu của mình, hãy triển khai các giao thức quy định và tuân thủ, chẳng hạn như Tổng kết
Việc thu thập dữ liệu AI tập trung vào những câu hỏi này và khi bạn đã sắp xếp các con trỏ này, bạn có thể chắc chắn về thực tế rằng mô hình AI của bạn sẽ hình thành theo cách bạn muốn. Chỉ cần không đưa ra quyết định vội vàng. Phải mất nhiều năm để phát triển mô hình AI lý tưởng nhưng chỉ mất vài phút để nhận được những lời chỉ trích về nó. Tránh những điều này bằng cách sử dụng các nguyên tắc của chúng tôi.
Chúc may mắn!
