Các mô hình AI và ML thông minh có ở khắp mọi nơi, có thể là
- Các mô hình chăm sóc sức khỏe dự đoán để chẩn đoán chủ động
- Xe ô tô tự lái có tính năng giữ làn đường, lùi xe và các đặc điểm tích hợp khác
- Chatbot thông minh bảo mật về nội dung, ngữ cảnh và mục đích
Nhưng điều gì làm cho các mô hình này trở nên chính xác, tự động hóa cao và cực kỳ cụ thể
Dữ liệu, Dữ liệu và Dữ liệu khác.
Để dữ liệu có ý nghĩa đối với mô hình AI, bạn cần ghi nhớ các yếu tố sau:
- Có sẵn nhiều khối dữ liệu thô
- Các khối dữ liệu đa biến và đa dạng
- Dữ liệu không có nhãn giống như tiếng ồn đối với các máy thông minh
Giải pháp: Chú thích dữ liệu (Quy trình ghi nhãn dữ liệu để tạo bộ dữ liệu có liên quan và theo trường hợp sử dụng cụ thể)
Nhận dữ liệu đào tạo về AI cho các mô hình ML
Những người thu thập dữ liệu AI đáng tin cậy tập trung vào nhiều khía cạnh trước khi bắt đầu thu thập và trích xuất dữ liệu trên các con đường. Bao gồm các:
- Tập trung vào việc chuẩn bị nhiều bộ dữ liệu
- Kiểm soát ngân sách thu thập dữ liệu và chú thích
- Thu thập dữ liệu liên quan đến mô hình
- Chỉ làm việc với các trình tổng hợp tập dữ liệu đáng tin cậy
- Xác định trước các mục tiêu của tổ chức
- Làm việc cùng với các thuật toán phù hợp
- Học tập có giám sát hoặc không giám sát
Các tùy chọn hàng đầu để thu thập dữ liệu tuân theo các khía cạnh đã đề cập:
- Nguồn miễn phí: Bao gồm các diễn đàn mở như Quora và Reddit và các trình tổng hợp mở như Kaggle OpenML, Google Datasets, v.v.
- Nguồn nội bộ: Dữ liệu được trích xuất từ nền tảng CRM và ERP
- Nguồn trả phí: Bao gồm các nhà cung cấp bên ngoài và sử dụng các công cụ thu thập dữ liệu
Điểm cần lưu ý: Cảm nhận các tập dữ liệu mở với một chút muối.
Yếu tố ngân sách
Lập kế hoạch ngân sách cho sáng kiến Thu thập dữ liệu AI của chúng tôi. Trước khi bạn có thể, hãy xem xét các khía cạnh và câu hỏi sau:
- Bản chất của sản phẩm cần được phát triển
- Mô hình có hỗ trợ học tăng cường không?
- Học sâu có được hỗ trợ không?
- Đó là NLP, Thị giác máy tính hay Cả hai
- Nền tảng và tài nguyên của bạn để gắn nhãn dữ liệu là gì?
Dựa trên phân tích, đây là các yếu tố có thể và nên giúp bạn quản lý giá của chiến dịch:
- Khối lượng dữ liệu: Các yếu tố phụ thuộc: Quy mô của dự án, sở thích đối với tập dữ liệu đào tạo và thử nghiệm, độ phức tạp của hệ thống, loại công nghệ AI mà nó tuân theo và sự nhấn mạnh vào việc khai thác hoặc thiếu tính năng.
- Chiến lược định giá: Sự phụ thuộc: Năng lực của nhà cung cấp dịch vụ, chất lượng dữ liệu và độ phức tạp của mô hình trong hình
- Phương pháp tìm nguồn cung ứng: Sự phụ thuộc: Độ phức tạp và quy mô của mô hình, lực lượng lao động được thuê, hợp đồng hoặc nội bộ tìm nguồn cung cấp dữ liệu và lựa chọn nguồn, với các tùy chọn là nguồn mở, công khai, trả phí và nguồn nội bộ.
Làm thế nào để đo lường chất lượng dữ liệu?
Để đảm bảo dữ liệu được đưa vào hệ thống có chất lượng cao hay không, hãy đảm bảo rằng dữ liệu đó tuân thủ các thông số sau:
- Dành cho các trường hợp sử dụng và thuật toán cụ thể
- Giúp mô hình thông minh hơn
- Tăng tốc độ ra quyết định
- Đại diện cho một cấu trúc thời gian thực
Theo các khía cạnh đã đề cập, đây là những đặc điểm mà bạn muốn tập dữ liệu của mình có:
- Đồng nhất: Ngay cả khi các khối dữ liệu được lấy từ nhiều cách khác nhau, chúng cần được kiểm tra thống nhất, tùy thuộc vào mô hình. Ví dụ: tập dữ liệu video có chú thích dày dặn sẽ không đồng nhất nếu được ghép nối với tập dữ liệu âm thanh chỉ dành cho các mô hình NLP như chatbots và Voice Assistants.
- Tính nhất quán: Tập dữ liệu phải nhất quán nếu chúng muốn được gọi là chất lượng cao. Điều này có nghĩa là mọi đơn vị dữ liệu phải nhằm mục đích đưa ra quyết định nhanh hơn cho mô hình, như một yếu tố bổ sung cho bất kỳ đơn vị nào khác.
- Tính toàn diện: Lập kế hoạch cho mọi khía cạnh và đặc điểm của mô hình và đảm bảo rằng các bộ dữ liệu có nguồn gốc bao gồm tất cả các cơ sở. Ví dụ: dữ liệu liên quan đến NLP phải tuân thủ các yêu cầu về ngữ nghĩa, cú pháp và thậm chí cả ngữ cảnh.
- Sự liên quan: Nếu bạn lưu ý đến một số kết quả, hãy đảm bảo rằng dữ liệu vừa đồng nhất vừa có liên quan, cho phép các thuật toán AI có thể xử lý chúng một cách dễ dàng.
- Đa dạng: Nghe có vẻ trái ngược với thương số 'Đồng nhất'? Không chính xác như các bộ dữ liệu đa dạng là quan trọng nếu bạn muốn đào tạo mô hình một cách toàn diện. Mặc dù điều này có thể tăng quy mô ngân sách, nhưng mô hình trở nên thông minh và dễ hiểu hơn.
Lợi ích của việc giới thiệu nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu đào tạo AI end-to-end
Trước khi tận dụng những lợi ích, đây là các khía cạnh quyết định chất lượng dữ liệu tổng thể:
- Nền tảng được sử dụng
- Những người liên quan
- Quy trình theo sau
Và với một nhà cung cấp dịch vụ end-to-end có kinh nghiệm đang hoạt động, bạn có quyền truy cập vào nền tảng tốt nhất, những người dày dạn kinh nghiệm nhất và các quy trình đã được thử nghiệm thực sự giúp bạn đào tạo mô hình hoàn thiện.
Để biết chi tiết cụ thể, dưới đây là một số lợi ích được sắp xếp bổ sung đáng được xem xét bổ sung:
- Sự liên quan: Các nhà cung cấp dịch vụ End-to-End đủ kinh nghiệm để chỉ cung cấp các bộ dữ liệu theo mô hình và thuật toán cụ thể. Ngoài ra, họ cũng tính đến độ phức tạp của hệ thống, nhân khẩu học và phân khúc thị trường.
- Đa dạng: Một số mô hình nhất định yêu cầu tải trọng các bộ dữ liệu liên quan để có thể đưa ra quyết định một cách chính xác. Ví dụ, ô tô tự lái. End-to-End, các nhà cung cấp dịch vụ có kinh nghiệm tính đến nhu cầu đa dạng bằng cách tìm nguồn cung cấp các bộ dữ liệu thậm chí lấy nhà cung cấp làm trung tâm. Nói một cách dễ hiểu, mọi thứ có thể có ý nghĩa đối với các mô hình và thuật toán đều có sẵn.
- Dữ liệu được sắp xếp: Điều tốt nhất về các nhà cung cấp dịch vụ có kinh nghiệm là họ tuân theo phương pháp tiếp cận từng bước để tạo tập dữ liệu. Họ gắn thẻ các phần có liên quan với các thuộc tính để người chú thích hiểu.
- Chú thích cao cấp: Các nhà cung cấp dịch vụ có kinh nghiệm triển khai các Chuyên gia về vấn đề chủ đề có liên quan để chú thích cho các khối dữ liệu khổng lồ để hoàn thiện.
- Khử nhận dạng theo nguyên tắc: Các quy định bảo mật dữ liệu có thể thực hiện hoặc phá vỡ chiến dịch đào tạo AI của bạn. Tuy nhiên, các nhà cung cấp dịch vụ End-to-End sẽ quan tâm đến mọi vấn đề tuân thủ, liên quan đến GDPR, HIPAA và các cơ quan chức năng khác và cho phép bạn tập trung hoàn toàn vào việc phát triển dự án.
- Không thiên vị: Không giống như các bộ thu thập, dọn dẹp và chú thích dữ liệu nội bộ, các nhà cung cấp dịch vụ đáng tin cậy nhấn mạnh việc loại bỏ sai lệch AI khỏi các mô hình để trả lại kết quả khách quan hơn và các suy luận chính xác.
Chọn nhà cung cấp thu thập dữ liệu phù hợp
Mọi chiến dịch đào tạo AI đều bắt đầu bằng Thu thập dữ liệu. Hoặc, có thể nói rằng dự án AI của bạn thường có tác động như chất lượng của dữ liệu được đưa ra bàn luận.
Do đó, bạn nên tìm nhà cung cấp Thu thập dữ liệu phù hợp cho công việc, người tuân thủ các nguyên tắc sau:
- Tính mới hoặc tính độc đáo
- Giao hàng kịp thời
- tính chính xác
- đầy đủ
- Tính nhất quán
Và đây là những yếu tố bạn cần kiểm tra với tư cách là một tổ chức để đưa ra lựa chọn phù hợp:
- Yêu cầu một tập dữ liệu mẫu
- Kiểm tra chéo các truy vấn liên quan đến việc tuân thủ
- Hiểu thêm về quy trình thu thập và tìm nguồn cung ứng dữ liệu của họ
- Kiểm tra lập trường và cách tiếp cận của họ để loại bỏ thành kiến
- Đảm bảo rằng lực lượng lao động và các khả năng dành riêng cho nền tảng của họ có thể mở rộng, trong trường hợp bạn muốn tạo ra những phát triển tiến bộ cho dự án, theo thời gian
