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 2023
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?
Dữ liệu đào tạo AI là thông tin được chọn lọc và làm sạch cẩn thận được đưa vào hệ thống cho mục đích đào tạo. Quá trình này tạo ra hoặc phá vỡ thành công của mô hình AI. Nó có thể giúp phát triển sự hiểu biết rằng không phải tất cả động vật bốn chân trong hình ảnh đều là chó hoặc nó có thể giúp người mẫu phân biệt giữa tiếng la hét giận dữ và tiếng cười vui vẻ. Đây là giai đoạn đầu tiên trong việc xây dựng các mô-đun trí tuệ nhân tạo yêu cầu dữ liệu đút thìa để dạy cho máy những kiến thức cơ bản và cho phép chúng học khi có nhiều dữ liệu hơn. Điều này, một lần nữa, nhường chỗ cho một mô-đun hiệu quả cung cấp kết quả chính xác cho người dùng cuối.
Hãy coi quá trình dữ liệu đào tạo AI như một buổi thực hành của một nhạc sĩ, nơi họ càng luyện tập nhiều, họ càng đạt được bài hát hoặc thang âm tốt hơn. Sự khác biệt duy nhất ở đây là máy móc cũng phải được dạy trước tiên một nhạc cụ là gì. Tương tự như nhạc sĩ tận dụng tốt vô số giờ dành cho việc luyện tập trên sân khấu, một mô hình AI mang lại trải nghiệm tối ưu cho người tiêu dùng khi được triển khai.
Tại sao cần phải có dữ liệu đào tạo về AI?
Câu trả lời đơn giản nhất cho việc tại sao dữ liệu đào tạo AI lại cần thiết cho sự phát triển của một mô hình là nếu không có nó, máy móc thậm chí sẽ không biết phải hiểu những gì ngay từ đầu. Giống như một cá nhân được đào tạo cho công việc cụ thể của họ, một cỗ máy cũng cần một kho thông tin để phục vụ một mục đích cụ thể và mang lại kết quả tương ứng.
Hãy xem xét lại ví dụ về ô tô tự hành. Terabyte sau terabyte dữ liệu trong xe tự lái đến từ nhiều cảm biến, thiết bị thị giác máy tính, RADAR, LIDAR và nhiều hơn nữa. Tất cả những khối dữ liệu khổng lồ này sẽ trở nên vô nghĩa nếu hệ thống xử lý trung tâm của ô tô không biết phải làm gì với nó.
Ví dụ, các thị giác máy tính đơn vị của chiếc xe có thể được cung cấp khối lượng dữ liệu về các yếu tố đường như người đi bộ, động vật, ổ gà và hơn thế nữa. Nếu mô-đun học máy không được đào tạo để xác định chúng, chiếc xe sẽ không biết rằng chúng là chướng ngại vật có thể gây ra tai nạn nếu gặp phải. Đó là lý do tại sao các mô-đun phải được đào tạo về từng yếu tố trên đường là gì và các quyết định lái xe khác nhau được yêu cầu như thế nào đối với từng yếu tố.
Mặc dù điều này chỉ dành cho các yếu tố hình ảnh, nhưng chiếc xe cũng có thể hiểu được hướng dẫn của con người thông qua Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và bộ sưu tập âm thanh hoặc giọng nói và phản hồi tương ứng. Ví dụ: nếu người lái xe ra lệnh cho hệ thống thông tin giải trí trên xe hơi tìm kiếm các trạm xăng gần đó, thì nó sẽ có thể hiểu được yêu cầu và đưa ra kết quả phù hợp. Tuy nhiên, vì vậy, nó phải có thể hiểu từng từ đơn lẻ trong cụm từ, kết nối chúng và có thể hiểu câu hỏi.
Mặc dù bạn có thể tự hỏi liệu quá trình dữ liệu đào tạo AI có phức tạp chỉ vì nó được triển khai cho một trường hợp sử dụng nặng như ô tô tự lái hay không, nhưng thực tế là ngay cả bộ phim tiếp theo mà Netflix đề xuất cũng trải qua quá trình tương tự để cung cấp cho bạn các đề xuất cá nhân hóa. Bất kỳ ứng dụng, nền tảng hoặc thực thể nào có AI được liên kết với nó theo mặc định được cung cấp bởi dữ liệu đào tạo AI.
Tôi cần những loại dữ liệu nào?
Có 4 loại dữ liệu chính cần thiết, tức là Hình ảnh, Video, Âm thanh / Lời nói hoặc Văn bản để đào tạo hiệu quả các mô hình học máy. Loại dữ liệu cần thiết sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố như trường hợp sử dụng có trong tay, độ phức tạp của các mô hình được đào tạo, phương pháp đào tạo được sử dụng và sự đa dạng của dữ liệu đầu vào được yêu cầu.
Bao nhiêu dữ liệu là đủ?
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?
Bộ dữ liệu mở là bộ dữ liệu có sẵn công khai có thể được sử dụng cho các dự án máy học. Không thành vấn đề nếu bạn cần tập dữ liệu dựa trên âm thanh, video, hình ảnh hoặc văn bản, có những tập dữ liệu mở có sẵn cho tất cả các dạng và lớp dữ liệu.
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.
Điều gì tiếp theo sau Tìm nguồn cung ứng dữ liệu?
Khi bạn đã có tập dữ liệu trong tay, bước tiếp theo là chú thích hoặc gắn nhãn cho tập dữ liệu đó. Sau tất cả các tác vụ phức tạp, những gì bạn có là dữ liệu thô sạch. Máy vẫn không thể hiểu dữ liệu bạn có vì nó không được chú thích. Đây là lúc phần còn lại của thử thách thực sự bắt đầu.
Giống như chúng tôi đã đề cập, một máy cần dữ liệu ở định dạng mà nó có thể hiểu được. Đây chính xác là những gì chú thích dữ liệu làm. Nó lấy dữ liệu thô và thêm các lớp nhãn và thẻ để giúp mô-đun hiểu chính xác từng phần tử trong dữ liệu.
Ví dụ, trong một văn bản, ghi nhãn dữ liệu sẽ cho hệ thống AI biết cú pháp ngữ pháp, các phần của lời nói, giới từ, dấu chấm câu, cảm xúc, tình cảm và các thông số khác liên quan đến khả năng hiểu của máy. Đây là cách chatbot hiểu các cuộc trò chuyện của con người tốt hơn và chỉ khi chúng làm vậy chúng mới có thể bắt chước các tương tác của con người tốt hơn thông qua các phản hồi của họ.
Như không thể tránh khỏi, nó cũng vô cùng tốn thời gian và tẻ nhạt. Bất kể quy mô kinh doanh của bạn hay tham vọng của nó, thời gian dành cho việc chú thích dữ liệu là rất lớn.
Điều này chủ yếu là do lực lượng lao động hiện tại của bạn cần dành thời gian ngoài lịch trình hàng ngày của họ để chú thích dữ liệu nếu bạn không có chuyên gia chú thích dữ liệu. Vì vậy, bạn cần triệu tập các thành viên trong nhóm của mình và giao nhiệm vụ này như một nhiệm vụ bổ sung. Nó càng bị trì hoãn, thì càng mất nhiều thời gian để đào tạo các mô hình AI của bạn.
Mặc dù có các công cụ miễn phí để chú thích dữ liệu, nhưng điều đó không làm mất đi thực tế là quá trình này tốn thời gian.
Đó là nơi các nhà cung cấp chú thích dữ liệu như Shaip tìm đến. Họ mang theo một nhóm chuyên gia chú thích dữ liệu chuyên dụng với họ để chỉ tập trung vào dự án của bạn. Họ cung cấp cho bạn các giải pháp theo cách bạn muốn cho các nhu cầu và yêu cầu của bạn. Bên cạnh đó, bạn có thể thiết lập khung thời gian với họ và yêu cầu hoàn thành công việc trong mốc thời gian cụ thể đó.
Một trong những lợi ích chính là trên thực tế, các thành viên trong nhóm của bạn có thể tiếp tục tập trung vào những gì quan trọng hơn đối với hoạt động và dự án của bạn trong khi các chuyên gia thực hiện công việc chú thích và gắn nhãn dữ liệu cho bạn.
Với gia công phần mềm, chất lượng tối ưu, thời gian tối thiểu và độ chính xác tối đa có thể được đảm bảo.
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.