Dữ liệu đào tạo trong học máy là gì:
Định nghĩa, Lợi ích, Thách thức, Ví dụ & Bộ dữ liệu
Hướng dẫn người mua cuối cùng năm 2024
Giới thiệu
Trong thế giới của trí tuệ nhân tạo và máy học, việc đào tạo dữ liệu là không thể tránh khỏi. Đây là quá trình làm cho các mô-đun học máy chính xác, hiệu quả và đầy đủ chức năng. Trong bài đăng này, chúng tôi khám phá chi tiết dữ liệu đào tạo AI là gì, chất lượng dữ liệu đào tạo, thu thập và cấp phép dữ liệu, v.v.
Người ta ước tính rằng trung bình người lớn đưa ra quyết định về cuộc sống và những việc hàng ngày dựa trên học tập trong quá khứ. Đến lượt mình, những điều này đến từ kinh nghiệm sống được định hình bởi các tình huống và con người. Theo nghĩa đen, các tình huống, trường hợp và con người không là gì khác ngoài dữ liệu được đưa vào tâm trí chúng ta. Khi chúng ta tích lũy nhiều năm dữ liệu dưới dạng kinh nghiệm, tâm trí con người có xu hướng đưa ra các quyết định liền mạch.
Điều này truyền đạt điều gì? Dữ liệu đó là tất yếu trong học tập.
Tương tự như cách một đứa trẻ cần một nhãn gọi là bảng chữ cái để hiểu các chữ cái A, B, C, D, một chiếc máy cũng cần hiểu dữ liệu mà nó đang nhận.
Đó chính xác là những gì Artificial Intelligence (AI) đào tạo là tất cả về. Một cái máy không khác gì một đứa trẻ vẫn chưa học được những điều từ những gì chúng sắp được dạy. Máy không biết phân biệt mèo và chó, xe buýt và xe hơi vì chúng chưa được trải nghiệm những món đồ đó hoặc chưa được dạy chúng trông như thế nào.
Vì vậy, đối với một người đang chế tạo ô tô tự lái, chức năng chính cần được bổ sung là khả năng hệ thống hiểu được tất cả các yếu tố hàng ngày mà xe có thể gặp phải, để chiếc xe có thể xác định chúng và đưa ra quyết định lái xe phù hợp. Đây là đâu Dữ liệu đào tạo AI đến chơi.
Ngày nay, các mô-đun trí tuệ nhân tạo cung cấp cho chúng ta nhiều tiện ích dưới dạng công cụ đề xuất, điều hướng, tự động hóa và hơn thế nữa. Tất cả điều đó xảy ra do đào tạo dữ liệu AI được sử dụng để đào tạo các thuật toán khi chúng được xây dựng.
Dữ liệu đào tạo AI là một quá trình cơ bản trong việc xây dựng học máy và các thuật toán AI. Nếu bạn đang phát triển một ứng dụng dựa trên các khái niệm công nghệ này, bạn cần đào tạo hệ thống của mình để hiểu các yếu tố dữ liệu để xử lý được tối ưu hóa. Nếu không được đào tạo, mô hình AI của bạn sẽ không hiệu quả, thiếu sót và có khả năng vô nghĩa.
Người ta ước tính rằng các Nhà khoa học Dữ liệu chi tiêu nhiều hơn 80% thời gian của họ trong Chuẩn bị & Làm giàu Dữ liệu để đào tạo các mô hình ML.
Vì vậy, đối với những người trong số các bạn đang tìm kiếm tài trợ từ các nhà đầu tư mạo hiểm, những người đơn độc đang làm việc trên các dự án đầy tham vọng và những người đam mê công nghệ mới bắt đầu với AI tiên tiến, chúng tôi đã phát triển hướng dẫn này để giúp trả lời các câu hỏi quan trọng nhất liên quan đến dữ liệu đào tạo AI của bạn.
Ở đây chúng ta sẽ khám phá dữ liệu đào tạo AI là gì, tại sao nó không thể tránh khỏi trong quy trình của bạn, khối lượng và chất lượng dữ liệu bạn thực sự cần, v.v.
Dữ liệu đào tạo AI là gì?
Rất đơn giản – dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình học máy được gọi là dữ liệu đào tạo. Cấu trúc của tập dữ liệu đào tạo bao gồm các thuộc tính được gắn nhãn hoặc chú thích, cho phép các mô hình phát hiện và học hỏi từ các mẫu. Dữ liệu được chú thích rất quan trọng trong quá trình đào tạo dữ liệu vì nó cho phép các mô hình phân biệt, so sánh và tương quan các xác suất trong giai đoạn học. Dữ liệu đào tạo chất lượng bao gồm các tập dữ liệu được con người chấp thuận, trong đó dữ liệu đã trải qua các lần kiểm tra chất lượng nghiêm ngặt để đảm bảo chú thích chính xác và đúng. Chú thích càng rõ ràng thì chất lượng dữ liệu càng cao.
Dữ liệu đào tạo được sử dụng như thế nào trong học máy?
Mô hình AI/ML giống như một đứa trẻ sơ sinh. Nó cần được dạy mọi thứ từ đầu. Tương tự như cách chúng ta dạy một đứa trẻ tiểu học về các bộ phận của cơ thể con người, chúng ta phải trình bày mọi khía cạnh của một tập dữ liệu thông qua các chú thích. Chỉ thông qua thông tin này, một mô hình mới có thể tiếp thu các khái niệm, tên, chức năng và các thuộc tính khác theo định nghĩa của con người. Điều này rất quan trọng đối với cả mô hình học có giám sát và không giám sát. Tính quan trọng tăng lên khi trường hợp sử dụng trở nên chuyên biệt hơn.
Tại sao dữ liệu đào tạo AI lại quan trọng?
Chất lượng dữ liệu đào tạo AI chuyển trực tiếp sang chất lượng đầu ra của các mô hình học máy. Mối tương quan này trở nên quan trọng hơn trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và ô tô, nơi tính mạng con người bị đe dọa trực tiếp. Bên cạnh đó, dữ liệu đào tạo AI cũng ảnh hưởng đến hệ số thiên vị của đầu ra.
Ví dụ, một mô hình đã được đào tạo chỉ với một lớp tập mẫu, chẳng hạn như từ cùng một đặc điểm nhân khẩu học hoặc tính cách con người, thường có thể dẫn đến việc máy tính cho rằng không tồn tại các loại xác suất khác nhau. Điều này dẫn đến sự không công bằng trong đầu ra, cuối cùng có thể mang lại hậu quả pháp lý và danh tiếng cho các công ty. Để giảm thiểu điều này, việc tìm nguồn dữ liệu chất lượng và các mô hình đào tạo về điều này được khuyến khích mạnh mẽ.
Ví dụ: Cách xe tự lái sử dụng dữ liệu đào tạo AI để điều hướng an toàn
Xe tự hành sử dụng lượng lớn dữ liệu từ các cảm biến như camera, RADAR và LIDAR. Dữ liệu này vô dụng nếu hệ thống của xe không thể xử lý. Ví dụ, xe cần nhận dạng người đi bộ, động vật và ổ gà để tránh tai nạn. Xe phải được đào tạo để hiểu các yếu tố này và đưa ra quyết định lái xe an toàn.
Ngoài ra, xe phải hiểu được các lệnh nói bằng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Ví dụ, nếu được yêu cầu tìm các trạm xăng gần đó, xe phải diễn giải và phản hồi chính xác.
Đào tạo AI không chỉ quan trọng đối với ô tô mà còn đối với bất kỳ hệ thống AI nào, như đề xuất của Netflix, cũng dựa vào cách xử lý dữ liệu tương tự để đưa ra các gợi ý được cá nhân hóa.
Lợi ích của mô hình đào tạo với bộ dữ liệu chất lượng
Các mô hình đào tạo với bộ dữ liệu chất lượng cao mang lại nhiều lợi thế, chẳng hạn như:
- Cải thiện hiệu suất của mô hình về tính liên quan, độ chính xác và tính kịp thời
- Giảm thời gian đào tạo
- Giảm thiểu việc lắp quá mức và cải thiện khả năng khái quát hóa
- Giảm độ lệch
- Cơ hội cho các thương hiệu thiết lập sự hiện diện và tình cảm tích cực của thị trường và hơn thế nữa
Những thách thức của dữ liệu đào tạo AI
Đào tạo AI là một công việc phức tạp và đồ sộ, bao gồm những thách thức và nút thắt riêng. Để bắt đầu, hãy cùng xem xét một số rào cản phổ biến nhất:
Thiếu dữ liệu phù hợp
Các mô hình AI không thể được đào tạo trên bất kỳ dữ liệu nào có sẵn. Bộ dữ liệu được đưa vào mô hình phải phù hợp với kết quả kinh doanh, tầm nhìn, mức độ liên quan đến lời nhắc, lĩnh vực, chuyên môn về chủ đề và nhiều yếu tố khác.
Xem xét khối lượng dữ liệu cần thiết cho đào tạo AI, việc tìm nguồn dữ liệu lý tưởng có thể rất khó khăn. Sự phức tạp tăng lên trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và tài chính, nơi độ nhạy của dữ liệu là chìa khóa.
Bias
Con người có thiên hướng bẩm sinh và những gì chúng ta đưa vào mô hình cũng chính là những gì mô hình xử lý và cung cấp. Kết hợp điều này với việc thiếu dữ liệu chất lượng, các mô hình có thể phát triển
sự thiên vị, dẫn đến kết quả không công bằng và có định kiến.
Quá vừa vặn
Điều này có thể được so sánh với bệnh tự miễn dịch của mô hình, trong đó sự hoàn hảo của chính nó đóng vai trò như một nút thắt để giải quyết những bất ngờ và tính đa dạng trong các lời nhắc. Những trường hợp như vậy có thể dẫn đến ảo giác AI,
khi nó không biết cách phản hồi lời nhắc hoặc câu hỏi thì nó không khớp với tập dữ liệu đào tạo của nó.
Đạo đức và khả năng giải thích
Một trong những biến chứng khác với đào tạo AI là khả năng giải thích. Chúng ta cũng có thể gọi nó là trách nhiệm giải trình, khi chúng ta không chắc chắn về cách một mô hình đưa ra phản hồi cụ thể về mặt lý trí. Các cuộc thảo luận về việc làm cho quá trình ra quyết định của AI minh bạch hơn hiện đang diễn ra và trong tương lai, chúng ta sẽ chứng kiến nhiều giao thức hơn về XAI (AI có thể giải thích).
Hiểu sự khác biệt giữa dữ liệu đào tạo và thử nghiệm
Sự khác biệt giữa dữ liệu đào tạo và dữ liệu kiểm tra cũng giống như sự khác biệt giữa chuẩn bị và kiểm tra.
| Aspect | Dữ liệu đào tạo | Dữ liệu thử nghiệm |
|---|---|---|
| Mục đích | Dạy một mô hình để học các khái niệm dự định | Xác thực mức độ học hỏi của mô hình |
| Vai trò | Chuẩn bị | Kiểm tra |
| Đánh giá | Không được sử dụng để đánh giá hiệu suất | Quan trọng để đánh giá hiệu suất (tính kịp thời, tính phù hợp, tính chính xác, tính thiên vị) |
| Tối ưu hóa | Giúp đào tạo mô hình | Đảm bảo tối ưu hóa mô hình và thông báo nếu cần thêm dữ liệu đào tạo |
| Quyết định của bên liên quan | Được sử dụng để xây dựng mô hình | Được sử dụng để quyết định đào tạo thêm hoặc điều chỉnh dựa trên điểm số mô hình |
Trường hợp sử dụng
Ứng dụng điện thoại thông minh
Ứng dụng điện thoại được hỗ trợ bởi AI đã trở nên phổ biến. Khi một mô hình được đào tạo bằng dữ liệu đào tạo AI vững chắc, các ứng dụng có thể hiểu rõ hơn về sở thích và hành vi của người dùng, dự đoán hành động, mở khóa điện thoại, phản hồi tốt hơn với lệnh thoại và hơn thế nữa.
Bán lẻ
Trải nghiệm mua sắm của khách hàng và tương tác với khách hàng tiềm năng được tối ưu hóa đáng kinh ngạc thông qua AI. Từ chiết khấu theo thời gian thực cho việc bỏ giỏ hàng đến bán hàng dự đoán, khả năng là vô hạn.
Chăm sóc sức khỏe
Chăm sóc sức khỏe có lẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ AI và ML. Từ việc đi kèm nghiên cứu trong lĩnh vực ung thư và hỗ trợ khám phá thuốc và thử nghiệm lâm sàng đến phát hiện bất thường trong hình ảnh y tế, các mô hình AI có thể được đào tạo để thực hiện các chức năng thích hợp.
Bảo mật
Với sự gia tăng của các cuộc tấn công mạng, AI có thể được sử dụng để giảm thiểu các cuộc tấn công tinh vi thông qua bảo vệ mạng được tối ưu hóa, phát hiện bất thường, bảo mật ứng dụng, sửa mã có lỗi và lỗ hổng bảo mật, tự động phát triển bản vá, v.v.
Tài chính
AI giúp thế giới tài chính thông qua các phương pháp phát hiện gian lận tiên tiến, tự động hóa giải quyết khiếu nại, sử dụng chatbot để thực hiện thủ tục KYC và nhiều hơn nữa. Các công ty BFSI cũng đang tận dụng AI để củng cố mạng lưới và hệ thống của họ thông qua các biện pháp an ninh mạng tối ưu.
Bán hàng & Tiếp thị
Hiểu được hành vi của người dùng, phân khúc đối tượng mục tiêu nâng cao, quản lý danh tiếng trực tuyến và tạo bản sao cho phương tiện truyền thông xã hội, mô phỏng chiến dịch truyền thông xã hội và các lợi ích khác là điều phổ biến đối với các chuyên gia bán hàng và tiếp thị.
Cần bao nhiêu dữ liệu để đào tạo mô hình ML?
Họ nói rằng không có kết thúc cho việc học và cụm từ này là lý tưởng trong phổ dữ liệu đào tạo AI. Dữ liệu càng nhiều, kết quả càng tốt. Tuy nhiên, một câu trả lời mơ hồ như vậy không đủ thuyết phục bất kỳ ai đang muốn khởi chạy một ứng dụng hỗ trợ AI. Nhưng thực tế là không có quy tắc chung, một công thức, một chỉ số hoặc một phép đo khối lượng dữ liệu chính xác mà người ta cần để đào tạo bộ dữ liệu AI của họ.
Một chuyên gia học máy sẽ tiết lộ một cách hài hước rằng một thuật toán hoặc mô-đun riêng biệt phải được xây dựng để suy ra khối lượng dữ liệu cần thiết cho một dự án. Đó cũng là thực tế đáng buồn.
Hiện tại, có một lý do khiến việc giới hạn khối lượng dữ liệu cần thiết cho việc đào tạo AI là vô cùng khó khăn. Điều này là do sự phức tạp liên quan đến chính quá trình đào tạo. Một mô-đun AI bao gồm một số lớp các mảnh được kết nối và chồng chéo lên nhau ảnh hưởng và bổ sung cho các quy trình của nhau.
Ví dụ, hãy xem bạn đang phát triển một ứng dụng đơn giản để nhận dạng cây dừa. Từ triển vọng, nó có vẻ khá đơn giản, phải không? Tuy nhiên, từ góc độ AI, nó phức tạp hơn nhiều.
Ngay khi bắt đầu, máy trống rỗng. Đầu tiên nó không biết là cây gì chứ đừng nói đến một loại cây ăn quả nhiệt đới cao, đặc trưng cho từng vùng. Vì vậy, người mẫu cần được đào tạo về thế nào là cây, cách phân biệt với các vật thể cao và mảnh mai khác có thể xuất hiện trong khung hình như đèn đường hoặc cột điện và sau đó chuyển sang dạy các sắc thái của cây dừa. Một khi mô-đun học máy đã học được cây dừa là gì, người ta có thể yên tâm cho rằng nó biết cách nhận ra cây dừa.
Nhưng chỉ khi bạn đưa hình ảnh cây đa vào, bạn mới nhận ra rằng hệ thống đã xác định nhầm cây đa thành cây dừa. Đối với một hệ thống, bất cứ thứ gì cao với tán lá mọc thành cụm đều là cây dừa. Để loại bỏ điều này, hệ thống bây giờ cần phải hiểu từng cây đơn lẻ không phải là cây dừa để xác định chính xác. Nếu đây là quy trình cho một ứng dụng một chiều đơn giản với chỉ một kết quả, thì chúng ta chỉ có thể tưởng tượng sự phức tạp liên quan đến các ứng dụng được phát triển cho chăm sóc sức khỏe, tài chính và hơn thế nữa.
Ngoài điều này, điều gì cũng ảnh hưởng đến lượng dữ liệu cần thiết cho đào tạo bao gồm các khía cạnh được liệt kê dưới đây:
- Phương pháp đào tạo, nơi có sự khác biệt về kiểu dữ liệu (có cấu trúc và phi cấu trúc) ảnh hưởng đến nhu cầu về khối lượng dữ liệu
- Ghi nhãn dữ liệu hoặc kỹ thuật chú thích
- Cách dữ liệu được cung cấp cho hệ thống
- Thương số chịu lỗi, chỉ đơn giản có nghĩa là tỷ lệ phần trăm của lỗi không đáng kể trong niche hoặc miền của bạn
Ví dụ trong thế giới thực về các khối lượng đào tạo
Mặc dù lượng dữ liệu bạn cần để đào tạo các mô-đun của mình phụ thuộc vào về dự án của bạn và các yếu tố khác mà chúng ta đã thảo luận trước đó, một chút nguồn cảm hứng hoặc tài liệu tham khảo sẽ giúp có được ý tưởng sâu rộng về dữ liệu yêu cầu.
Sau đây là các ví dụ thực tế về số lượng bộ dữ liệu được sử dụng cho các mục đích đào tạo AI của các công ty và doanh nghiệp đa dạng.
- nhận dạng khuôn mặt - kích thước mẫu hơn 450,000 hình ảnh khuôn mặt
- Chú thích hình ảnh - kích thước mẫu hơn 185,000 hình ảnh với gần 650,000 đối tượng được chú thích
- Phân tích tình cảm trên Facebook - kích thước mẫu hơn 9,000 bình luận và 62,000 bài đăng
- Đào tạo chatbot - kích thước mẫu hơn 200,000 câu hỏi với hơn 2 triệu câu trả lời
- Ứng dụng dịch thuật - kích thước mẫu hơn 300,000 âm thanh hoặc lời nói bộ sưu tập từ những người không phải là người bản ngữ
Nếu tôi không có đủ dữ liệu thì sao?
Trong thế giới của AI & ML, việc đào tạo dữ liệu là không thể tránh khỏi. Người ta nói đúng rằng không có kết thúc để học những điều mới và điều này đúng khi chúng ta nói về phổ dữ liệu đào tạo AI. Dữ liệu càng nhiều, kết quả càng tốt. Tuy nhiên, có những trường hợp trường hợp sử dụng mà bạn đang cố gắng giải quyết các mối liên quan đến một danh mục thích hợp và việc tìm nguồn cung cấp tập dữ liệu phù hợp là một thách thức. Vì vậy, trong trường hợp này, nếu bạn không có đủ dữ liệu, các dự đoán từ mô hình ML có thể không chính xác hoặc có thể bị sai lệch. Có những cách như tăng dữ liệu và đánh dấu dữ liệu có thể giúp bạn khắc phục những thiếu sót tuy nhiên kết quả vẫn có thể không chính xác hoặc đáng tin cậy.
Làm cách nào để bạn cải thiện Chất lượng dữ liệu?
Chất lượng của dữ liệu tỷ lệ thuận với chất lượng đầu ra. Đó là lý do tại sao các mô hình có độ chính xác cao đòi hỏi bộ dữ liệu chất lượng cao để đào tạo. Tuy nhiên, có một nhược điểm. Đối với một khái niệm phụ thuộc vào độ chính xác và độ chính xác, khái niệm chất lượng thường khá mơ hồ.
Dữ liệu chất lượng cao nghe có vẻ mạnh mẽ và đáng tin cậy nhưng nó thực sự có ý nghĩa gì?
Chất lượng ở vị trí đầu tiên là gì?
Cũng giống như dữ liệu mà chúng tôi cung cấp vào hệ thống của mình, chất lượng cũng có rất nhiều yếu tố và thông số liên quan đến nó. Nếu bạn liên hệ với các chuyên gia AI hoặc cựu chiến binh học máy, họ có thể chia sẻ mọi hoán vị của dữ liệu chất lượng cao là bất kỳ thứ gì -
- Bộ đồng phục - dữ liệu được lấy từ một nguồn cụ thể hoặc tính đồng nhất trong tập dữ liệu được lấy từ nhiều nguồn
- Toàn diện - dữ liệu bao gồm tất cả các tình huống có thể xảy ra mà hệ thống của bạn dự định làm việc
- Phù hợp - mọi byte dữ liệu đều có bản chất tương tự
- Liên quan, thích hợp - dữ liệu bạn nguồn và nguồn cấp dữ liệu tương tự với yêu cầu và kết quả mong đợi của bạn và
- hỗn hợp - bạn có sự kết hợp của tất cả các loại dữ liệu như âm thanh, video, hình ảnh, văn bản và hơn thế nữa
Bây giờ chúng ta đã hiểu chất lượng dữ liệu có nghĩa là gì, hãy nhanh chóng xem xét các cách khác nhau mà chúng ta có thể đảm bảo chất lượng thu thập dữ liệu và thế hệ.
1. Chú ý đến dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Trước đây là điều dễ hiểu đối với máy vì chúng có các phần tử chú thích và siêu dữ liệu. Tuy nhiên, phần sau vẫn còn thô và không có thông tin giá trị nào mà hệ thống có thể sử dụng. Đây là nơi chú thích dữ liệu xuất hiện.
2. Loại bỏ thành kiến là một cách khác để đảm bảo dữ liệu chất lượng vì hệ thống loại bỏ bất kỳ thành kiến nào khỏi hệ thống và mang lại kết quả khách quan. Sự thiên vị chỉ làm lệch kết quả của bạn và khiến nó trở nên vô ích.
3. Làm sạch dữ liệu một cách rộng rãi vì điều này sẽ luôn làm tăng chất lượng đầu ra của bạn. Bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào cũng sẽ nói với bạn rằng một phần chính trong vai trò công việc của họ là làm sạch dữ liệu. Khi bạn làm sạch dữ liệu của mình, bạn đang loại bỏ các giá trị trùng lặp, nhiễu, thiếu giá trị, lỗi cấu trúc, v.v.
Điều gì ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu đào tạo?
Có ba yếu tố chính có thể giúp bạn dự đoán mức chất lượng mà bạn mong muốn cho Mô hình AI / ML của mình. 3 yếu tố chính là Con người, Quy trình và Nền tảng có thể tạo nên hoặc phá vỡ Dự án AI của bạn.
Nền Tảng: Cần có một nền tảng độc quyền hoàn chỉnh của con người để tạo nguồn, phiên âm và chú thích các bộ dữ liệu đa dạng để triển khai thành công các sáng kiến AI và ML đòi hỏi khắt khe nhất. Nền tảng này cũng chịu trách nhiệm quản lý công nhân và tối đa hóa chất lượng và thông lượng
Mọi người: Để làm cho AI suy nghĩ thông minh hơn, cần có những người là một trong những bộ óc thông minh nhất trong ngành. Để mở rộng quy mô, bạn cần hàng nghìn chuyên gia này trên khắp thế giới để sao chép, gắn nhãn và chú thích tất cả các loại dữ liệu.
Quá trình: Cung cấp dữ liệu tiêu chuẩn vàng nhất quán, đầy đủ và chính xác là công việc phức tạp. Nhưng đó là những gì bạn sẽ luôn cần cung cấp, để tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng cao nhất cũng như các điểm kiểm soát và kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt và đã được chứng minh.
Bạn lấy dữ liệu đào tạo AI từ đâu?
Không giống như phần trước của chúng tôi, chúng tôi có một cái nhìn sâu sắc rất chính xác ở đây. Dành cho những bạn đang tìm kiếm nguồn dữ liệu
hoặc nếu bạn đang trong quá trình thu thập video, thu thập hình ảnh, thu thập văn bản và hơn thế nữa, có ba
những con đường chính mà bạn có thể lấy dữ liệu của mình.
Hãy khám phá chúng riêng lẻ.
Nguồn miễn phí
Các nguồn miễn phí là những con đường là kho lưu trữ không tự nguyện của khối lượng lớn dữ liệu. Đó là dữ liệu đơn giản nằm ở đó trên bề mặt miễn phí. Một số tài nguyên miễn phí bao gồm:
- Bộ dữ liệu của Google, nơi hơn 250 triệu bộ dữ liệu đã được phát hành vào năm 2020
- Các diễn đàn như Reddit, Quora và hơn thế nữa, là những nguồn cung cấp dữ liệu dồi dào. Bên cạnh đó, cộng đồng khoa học dữ liệu và AI trong các diễn đàn này cũng có thể giúp bạn với các tập dữ liệu cụ thể khi được liên hệ.
- Kaggle là một nguồn miễn phí khác, nơi bạn có thể tìm thấy các tài nguyên máy học ngoài các tập dữ liệu miễn phí.
- Chúng tôi cũng đã liệt kê các bộ dữ liệu mở miễn phí để giúp bạn bắt đầu đào tạo các mô hình AI của mình
Mặc dù những con đường này là miễn phí, nhưng cuối cùng những gì bạn sẽ bỏ ra là thời gian và công sức. Dữ liệu từ các nguồn miễn phí có ở khắp nơi và bạn phải mất hàng giờ làm việc để tìm nguồn cung ứng, làm sạch và chỉnh sửa nó cho phù hợp với nhu cầu của mình.
Một trong những lưu ý quan trọng khác cần nhớ là một số dữ liệu từ các nguồn miễn phí cũng không thể được sử dụng cho mục đích thương mại. Nó yêu cầu cấp phép dữ liệu.
Quét dữ liệu
Giống như tên cho thấy, quét dữ liệu là quá trình khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn bằng cách sử dụng các công cụ thích hợp. Từ các trang web, cổng thông tin công cộng, hồ sơ, tạp chí, tài liệu và hơn thế nữa, các công cụ có thể thu thập dữ liệu bạn cần và đưa chúng vào cơ sở dữ liệu của bạn một cách liền mạch.
Mặc dù điều này nghe có vẻ là một giải pháp lý tưởng, nhưng việc thu thập dữ liệu chỉ hợp pháp khi sử dụng cho mục đích cá nhân. Nếu bạn là một công ty đang tìm cách thu thập dữ liệu có liên quan đến tham vọng thương mại, nó sẽ trở nên phức tạp và thậm chí là bất hợp pháp. Đó là lý do tại sao bạn cần một nhóm pháp lý để xem xét các trang web, sự tuân thủ và các điều kiện trước khi bạn có thể thu thập dữ liệu bạn cần.
Nhà cung cấp bên ngoài
Liên quan đến việc thu thập dữ liệu cho dữ liệu đào tạo AI, thuê ngoài hoặc liên hệ với các nhà cung cấp bên ngoài để có bộ dữ liệu là lựa chọn lý tưởng nhất. Họ chịu trách nhiệm tìm bộ dữ liệu cho các yêu cầu của bạn trong khi bạn có thể tập trung vào việc xây dựng các mô-đun của mình. Điều này đặc biệt là vì những lý do sau:
- bạn không phải mất hàng giờ để tìm kiếm các con đường dữ liệu
- không có nỗ lực nào liên quan đến việc làm sạch và phân loại dữ liệu
- bạn có trong tay bộ dữ liệu chất lượng kiểm tra chính xác tất cả các yếu tố mà chúng ta đã thảo luận một thời gian trước
- bạn có thể nhận được bộ dữ liệu được điều chỉnh cho phù hợp với nhu cầu của bạn
- bạn có thể yêu cầu khối lượng dữ liệu bạn cần cho dự án của mình và hơn thế nữa
- và quan trọng nhất, họ cũng đảm bảo rằng việc thu thập dữ liệu của họ và bản thân dữ liệu tuân thủ các hướng dẫn quy định của địa phương.
Yếu tố duy nhất có thể chứng minh là một thiếu sót tùy thuộc vào quy mô hoạt động của bạn là việc thuê ngoài liên quan đến chi phí. Một lần nữa, những gì không liên quan đến chi phí.
Shaip đã dẫn đầu trong các dịch vụ thu thập dữ liệu và có kho lưu trữ dữ liệu chăm sóc sức khỏe và bộ dữ liệu giọng nói / âm thanh riêng có thể được cấp phép cho các dự án AI đầy tham vọng của bạn.
Mở tập dữ liệu - Sử dụng hay không sử dụng?
Ví dụ: có tập dữ liệu đánh giá sản phẩm của Amazon với hơn 142 triệu lượt đánh giá của người dùng từ năm 1996 đến năm 2014. Đối với hình ảnh, bạn có một tài nguyên tuyệt vời như Google Open Images, nơi bạn có thể lấy tập dữ liệu từ hơn 9 triệu hình ảnh. Google cũng có một bộ phận được gọi là Nhận thức máy cung cấp gần 2 triệu đoạn âm thanh có thời lượng XNUMX giây.
Bất chấp sự sẵn có của những tài nguyên này (và những tài nguyên khác), yếu tố quan trọng thường bị bỏ qua là các điều kiện đi kèm với việc sử dụng chúng. Chúng chắc chắn là công khai nhưng có một ranh giới mỏng giữa vi phạm và sử dụng hợp pháp. Mỗi tài nguyên đi kèm với điều kiện riêng và nếu bạn đang khám phá các tùy chọn này, chúng tôi khuyên bạn nên thận trọng. Điều này là do với lý do thích những con đường tự do, bạn có thể phải chịu các vụ kiện tụng và các chi phí liên minh.
Chi phí đích thực của dữ liệu đào tạo AI
Chỉ số tiền bạn bỏ ra để mua dữ liệu hoặc tạo dữ liệu nội bộ không phải là điều bạn nên cân nhắc. Chúng ta phải xem xét các yếu tố tuyến tính như thời gian và nỗ lực dành cho việc phát triển các hệ thống AI và chi phí từ quan điểm giao dịch. không khen người khác.
Đã dành thời gian cho việc tìm nguồn cung ứng và ghi chú dữ liệu
Các yếu tố như địa lý, nhân khẩu học thị trường và cạnh tranh trong thị trường ngách của bạn cản trở sự sẵn có của các bộ dữ liệu liên quan. Thời gian dành cho việc tìm kiếm dữ liệu theo cách thủ công sẽ làm lãng phí thời gian trong việc đào tạo hệ thống AI của bạn. Khi bạn quản lý nguồn dữ liệu của mình, bạn sẽ trì hoãn việc đào tạo hơn nữa bằng cách dành thời gian chú thích dữ liệu để máy của bạn có thể hiểu những gì nó đang được cung cấp.
Giá của việc thu thập và chú thích dữ liệu
Cần phải tính toán chi phí chung (Bộ thu thập dữ liệu nội bộ, Người chú thích, Thiết bị bảo trì, Cơ sở hạ tầng công nghệ, Đăng ký các công cụ SaaS, Phát triển các ứng dụng độc quyền) trong khi tìm nguồn cung cấp dữ liệu AI
Chi phí của dữ liệu xấu
Dữ liệu xấu có thể làm mất tinh thần của nhóm công ty, lợi thế cạnh tranh của bạn và những hậu quả hữu hình khác mà không được chú ý. Chúng tôi xác định dữ liệu xấu là bất kỳ tập dữ liệu nào không sạch, thô, không liên quan, lỗi thời, không chính xác hoặc đầy lỗi chính tả. Dữ liệu xấu có thể làm hỏng mô hình AI của bạn bằng cách tạo ra sự thiên vị và làm hỏng các thuật toán của bạn với kết quả sai lệch.
Chi phí quản lý
Tất cả các chi phí liên quan đến việc quản lý tổ chức hoặc doanh nghiệp của bạn, vô hình và vô hình tạo thành chi phí quản lý thường là đắt nhất.
Làm thế nào để chọn đúng công ty đào tạo dữ liệu AI và Shaip có thể giúp bạn như thế nào?
Việc lựa chọn nhà cung cấp dữ liệu đào tạo AI phù hợp là một khía cạnh quan trọng để đảm bảo mô hình AI của bạn hoạt động tốt trên thị trường. Vai trò, sự hiểu biết về dự án của bạn và sự đóng góp của họ có thể thay đổi cuộc chơi cho doanh nghiệp của bạn. Một số yếu tố cần cân nhắc trong quá trình này bao gồm:
- sự hiểu biết về miền mà mô hình AI của bạn sẽ được xây dựng
- bất kỳ dự án tương tự nào họ đã từng làm trước đây
- họ sẽ cung cấp dữ liệu đào tạo mẫu hay đồng ý hợp tác thí điểm
- họ xử lý các yêu cầu dữ liệu ở quy mô lớn như thế nào
- giao thức đảm bảo chất lượng của họ là gì
- họ có cởi mở để trở nên nhanh nhẹn trong hoạt động không
- họ lấy nguồn dữ liệu đào tạo đạo đức và nhiều hơn thế nữa như thế nào
Hoặc, bạn có thể bỏ qua tất cả những điều này và liên hệ trực tiếp với chúng tôi tại Shaip. Chúng tôi là một trong những nhà cung cấp hàng đầu về dữ liệu đào tạo AI có nguồn gốc đạo đức chất lượng cao. Đã hoạt động trong ngành nhiều năm, chúng tôi hiểu được những sắc thái liên quan đến việc tìm nguồn dữ liệu. Các nhà quản lý dự án tận tâm, nhóm chuyên gia đảm bảo chất lượng và chuyên gia AI của chúng tôi sẽ đảm bảo sự hợp tác liền mạch và minh bạch cho tầm nhìn doanh nghiệp của bạn. Hãy liên hệ với chúng tôi để thảo luận thêm về phạm vi ngay hôm nay.
Tổng kết
Đó là tất cả mọi thứ trên dữ liệu đào tạo AI. Từ việc hiểu dữ liệu đào tạo là gì đến khám phá các tài nguyên miễn phí và lợi ích của việc thuê ngoài chú thích dữ liệu, chúng tôi đã thảo luận tất cả. Một lần nữa, các giao thức và chính sách vẫn chưa ổn định trong phạm vi này và chúng tôi luôn khuyên bạn nên liên hệ với các chuyên gia dữ liệu đào tạo về AI như chúng tôi để đáp ứng nhu cầu của bạn.
Từ tìm nguồn cung ứng, xác định danh tính đến chú thích dữ liệu, chúng tôi sẽ hỗ trợ bạn với mọi nhu cầu của bạn để bạn chỉ có thể làm việc để xây dựng nền tảng của mình. Chúng tôi hiểu sự phức tạp liên quan đến việc ghi nhãn và tìm nguồn dữ liệu. Đó là lý do tại sao chúng tôi nhắc lại thực tế rằng bạn có thể để lại những nhiệm vụ khó khăn cho chúng tôi và sử dụng các giải pháp của chúng tôi.
Hãy liên hệ với chúng tôi để đáp ứng tất cả các nhu cầu về chú thích dữ liệu của bạn ngay hôm nay.
Hãy nói chuyện
Những câu hỏi thường gặp (FAQ)
Nếu bạn muốn tạo các hệ thống thông minh, bạn cần cung cấp thông tin đã được làm sạch, sắp xếp và có thể hành động để tạo điều kiện cho việc học có giám sát. Thông tin được gắn nhãn được gọi là dữ liệu đào tạo AI và bao gồm siêu dữ liệu thị trường, thuật toán ML và bất kỳ thứ gì giúp đưa ra quyết định.
Mọi cỗ máy được hỗ trợ bởi AI đều có các khả năng bị hạn chế theo lịch sử của nó. Điều này có nghĩa là máy chỉ có thể dự đoán kết quả mong muốn nếu nó đã được huấn luyện trước đó với các tập dữ liệu có thể so sánh được. Dữ liệu đào tạo giúp đào tạo có giám sát với khối lượng tỷ lệ thuận với hiệu quả và độ chính xác của các mô hình AI.
Các bộ dữ liệu đào tạo riêng biệt là cần thiết để đào tạo các thuật toán Học máy cụ thể, để giúp các thiết lập được hỗ trợ bởi AI đưa ra các quyết định quan trọng với bối cảnh. Ví dụ: nếu bạn định thêm chức năng Computer Vision vào một máy tính, các kiểu máy cần được đào tạo với các hình ảnh có chú thích và nhiều bộ dữ liệu thị trường hơn. Tương tự, đối với năng lực NLP, khối lượng lớn thu thập lời nói đóng vai trò như dữ liệu đào tạo.
Không có giới hạn trên đối với khối lượng dữ liệu đào tạo cần thiết để đào tạo một mô hình AI có năng lực. Lớn hơn, khối lượng dữ liệu tốt hơn sẽ là khả năng của mô hình để xác định và tách biệt các yếu tố, văn bản và ngữ cảnh.
Mặc dù có rất nhiều dữ liệu có sẵn, nhưng không phải mọi đoạn mã đều phù hợp cho các mô hình đào tạo. Để một thuật toán hoạt động tốt nhất, bạn sẽ cần các tập dữ liệu toàn diện, nhất quán và có liên quan, được trích xuất đồng nhất nhưng vẫn đủ đa dạng để bao gồm nhiều tình huống. Bất kể dữ liệu nào, bạn có kế hoạch sử dụng, tốt hơn là nên làm sạch và chú thích giống nhau để cải thiện việc học.
Nếu bạn có ý tưởng về một mô hình AI cụ thể nhưng dữ liệu đào tạo không đủ, trước tiên bạn phải loại bỏ các ngoại lệ, ghép nối trong thiết lập chuyển giao và học tập lặp đi lặp lại, hạn chế các chức năng và thiết lập mã nguồn mở để người dùng tiếp tục thêm dữ liệu cho đào tạo máy móc, tiến bộ, kịp thời. Bạn thậm chí có thể làm theo các cách tiếp cận liên quan đến việc tăng dữ liệu và chuyển giao việc học để tận dụng tối đa các tập dữ liệu bị hạn chế.
Bộ dữ liệu mở luôn có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu đào tạo. Tuy nhiên, nếu bạn tìm kiếm sự độc quyền để đào tạo các mô hình tốt hơn, bạn có thể dựa vào các nhà cung cấp bên ngoài, các nguồn miễn phí như Reddit, Kaggle, v.v. và thậm chí cả Data Scraping để khai thác có chọn lọc thông tin chi tiết từ hồ sơ, cổng thông tin và tài liệu. Bất kể cách tiếp cận nào, cần phải định dạng, thu nhỏ và làm sạch dữ liệu được mua sắm trước khi sử dụng.