Thị trường AI đang phát triển mang đến những cơ hội to lớn cho các doanh nghiệp mong muốn phát triển các ứng dụng chạy bằng AI. Tuy nhiên, việc xây dựng các mô hình AI thành công đòi hỏi các thuật toán phức tạp được đào tạo trên các tập dữ liệu chất lượng cao. Việc lựa chọn dữ liệu đào tạo AI phù hợp và có quy trình thu thập hợp lý đều rất quan trọng để đạt được kết quả AI chính xác và hiệu quả.
Blog này kết hợp các hướng dẫn để đơn giản hóa việc thu thập dữ liệu AI với tầm quan trọng của việc lựa chọn dữ liệu đào tạo phù hợp, cung cấp phương pháp tiếp cận toàn diện cho các doanh nghiệp đang nỗ lực tạo ra các mô hình AI có tác động.
Tại sao dữ liệu đào tạo AI lại quan trọng?
Dữ liệu đào tạo AI là xương sống của bất kỳ ứng dụng AI thành công nào. Nếu không có dữ liệu đào tạo chất lượng cao, mô hình AI của bạn có thể tạo ra kết quả không chính xác, phát sinh chi phí bảo trì cao hơn, làm giảm uy tín của sản phẩm và lãng phí nguồn lực tài chính. Bằng cách đầu tư thời gian và công sức vào việc lựa chọn và thu thập dữ liệu phù hợp, các doanh nghiệp có thể đảm bảo mô hình AI của họ tạo ra kết quả đáng tin cậy và có liên quan.
Những cân nhắc chính khi lựa chọn dữ liệu đào tạo AI
Phù hợp
Dữ liệu phải phù hợp trực tiếp với chức năng mong muốn của mô hình AI.
tính chính xác
Dữ liệu chất lượng cao, không có lỗi là rất quan trọng để đào tạo mô hình đáng tin cậy.
Đa dạng
Một loạt các điểm dữ liệu rộng giúp ngăn ngừa sai lệch và cải thiện khả năng khái quát hóa.
Khối lượng
Cần có đủ dữ liệu để đào tạo các mô hình mạnh mẽ và chính xác.
Đại diện
Dữ liệu đào tạo phải phản ánh chính xác các tình huống thực tế mà mô hình sẽ gặp phải.
Chất lượng chú thích
Việc dán nhãn chính xác và nhất quán là điều cần thiết cho việc học có giám sát.
Kịp thời
Sử dụng dữ liệu mới nhất để duy trì tính phù hợp và hiệu quả của mô hình AI.
Quyền riêng tư & Bảo mật
Đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu.
6 Nguyên tắc vững chắc để đơn giản hóa quy trình thu thập dữ liệu đào tạo AI của bạn
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.
Ví dụ về các tình huống :
- Trợ lý ảo: Dữ liệu giọng nói với nhiều giọng điệu, cảm xúc, độ tuổi, ngôn ngữ, cách biến điệu và cách phát âm khác nhau.
- Trò chuyện với Fintech: Dữ liệu dạng văn bản kết hợp tốt giữa ngữ cảnh, ngữ nghĩa, châm biếm, cú pháp ngữ pháp và dấu câu.
- Hệ thống IoT cho tình trạng thiết bị: Hình ảnh và cảnh quay từ công nghệ thị giác máy tính, dữ liệu văn bản lịch sử, số liệu thống kê và dòng thời gian.
Nguồn dữ liệu của bạn là gì?
Nguồn dữ liệu ML rất khó khăn và phức tạp. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả mà mô hình của bạn sẽ cung cấp trong tương lai và cần phải cẩn thận tại thời điểm này để thiết lập các nguồn dữ liệu và điểm tiếp xúc được xác định rõ ràng.
- Dữ liệu nội bộ: Dữ liệu do doanh nghiệp của bạn tạo ra và có liên quan đến trường hợp sử dụng của bạn.
- Tài nguyên miễn phí: Lưu trữ, tập dữ liệu công khai, công cụ tìm kiếm.
- Nhà cung cấp dữ liệu: Các công ty thu thập và chú thích dữ liệu.
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? – Bạn cần khối lượng dữ liệu bao nhiêu?
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 nào như vậy nhưng nếu bạn thực sự phải quyết định về khối lượng dữ liệu bạn cần, bạn có thể sử dụng ngân sách làm yếu tố quyết định. Ngân sách đào tạo AI là một trò chơi hoàn toàn khác và chúng tôi đã đề cập rộng rãi về chủ đề này tại đây. Bạn có thể xem qua 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
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 giết chết mô hình AI của bạn một cách chậm rãi. Hãy coi đó là chất độc chậm mà chỉ được phát hiện theo thời gian. Sự thiên vị xâm nhập từ những nguồn không mong muốn và bí ẩn và có thể dễ dàng bỏ qua radar. Khi dữ liệu đào tạo AI của bạn bị thiên vị, kết quả của bạn sẽ 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
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.
Với Shaip, bạn sẽ có được dữ liệu đáng tin cậy, được thu thập một cách minh bạch và có đạo đức để hỗ trợ hiệu quả các sáng kiến AI của mình.
Kết luận
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.
