Thu thập dữ liệu AI: Mọi thứ bạn cần biết
Các mô hình AI và ML thông minh đang chuyển đổi các ngành công nghiệp, từ chăm sóc sức khỏe dự đoán đến xe tự hành và chatbot thông minh. Nhưng điều gì thúc đẩy các mô hình mạnh mẽ này? Dữ liệu. Dữ liệu chất lượng cao và rất nhiều. Hướng dẫn này cung cấp tổng quan toàn diện về việc thu thập dữ liệu cho AI, bao gồm mọi thứ mà người mới bắt đầu cần biết.
Thu thập dữ liệu cho AI là gì?
Thu thập dữ liệu cho AI bao gồm việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu thô cần thiết để đào tạo các mô hình học máy. Dữ liệu này có thể ở nhiều dạng khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Để đào tạo AI hiệu quả, dữ liệu được thu thập phải:
- To lớn: Thông thường cần có các tập dữ liệu lớn để đào tạo các mô hình AI mạnh mẽ.
- Phong phú: Dữ liệu phải thể hiện được sự thay đổi trong thế giới thực mà mô hình sẽ gặp phải.
- Đã dán nhãn: Đối với việc học có giám sát, dữ liệu cần được gắn thẻ với các câu trả lời đúng để hướng dẫn quá trình học của mô hình.
Giải pháp: Thu thập dữ liệu (Thu thập khối lượng lớn dữ liệu để đào tạo các mô hình ML.)
Nhận dữ liệu đào tạo về AI cho các mô hình ML
Việc thu thập dữ liệu hiệu quả liên quan đến việc lập kế hoạch và thực hiện cẩn thận. Những cân nhắc chính bao gồm:
- Xác định mục tiêu: Xác định rõ ràng mục tiêu của dự án AI trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu.
- Chuẩn bị tập dữ liệu: Lên kế hoạch cho nhiều tập dữ liệu (đào tạo, xác thực, thử nghiệm).
Quản lý ngân sách: Thiết lập ngân sách thực tế cho việc thu thập và chú thích dữ liệu. - Dữ liệu liên quan: Đảm bảo dữ liệu thu thập được có liên quan đến mô hình AI cụ thể và trường hợp sử dụng dự kiến của mô hình đó.
- Khả năng tương thích thuật toán: Hãy cân nhắc các thuật toán bạn sẽ sử dụng và yêu cầu dữ liệu của chúng.
- Phương pháp học tập: Xác định xem bạn sẽ sử dụng phương pháp học có giám sát, không giám sát hay học tăng cường.
Phương pháp thu thập dữ liệu
Có một số phương pháp có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu đào tạo:
- Nguồn miễn phí: Các tập dữ liệu có sẵn công khai (ví dụ: Kaggle, Google Datasets, OpenML), diễn đàn mở (ví dụ: Reddit, Quora). Chú thích:Đánh giá cẩn thận chất lượng và mức độ phù hợp của các tập dữ liệu miễn phí.
- Nguồn nội bộ: Dữ liệu từ bên trong tổ chức của bạn (ví dụ: hệ thống CRM, ERP).
- Nguồn trả phí: Nhà cung cấp dữ liệu của bên thứ ba, công cụ thu thập dữ liệu.
Ngân sách cho việc thu thập dữ liệu
Việc lập ngân sách cho việc thu thập dữ liệu đòi hỏi phải xem xét một số yếu tố:
- Phạm vi dự án: Kích thước, độ phức tạp, loại công nghệ AI (ví dụ: học sâu, NLP, thị giác máy tính).
- Khối lượng dữ liệu: Lượng dữ liệu cần thiết phụ thuộc vào mức độ phức tạp của dự án và yêu cầu của mô hình.
- Chiến lược định giá: Giá của nhà cung cấp thay đổi tùy theo chất lượng dữ liệu, độ phức tạp và chuyên môn của nhà cung cấp.
- Phương pháp tìm nguồn cung ứng: Chi phí sẽ khác nhau tùy thuộc vào việc dữ liệu được lấy từ nguồn nội bộ, từ các nguồn miễn phí hay từ các nhà cung cấp trả phí.
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 trường hợp sử dụng 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.
- Độ chính xác: Dữ liệu phải không có lỗi và không nhất quán.
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:
- Chất lượng dữ liệu: Yêu cầu các tập dữ liệu mẫu để đánh giá chất lượng.
- Tuân thủ: Xác minh việc tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu có liên quan.
- Tính minh bạch của quy trình: Hiểu quy trình thu thập dữ liệu và chú thích của họ.
- Giảm thiểu thiên vị: Itìm hiểu về cách tiếp cận của họ trong việc giải quyết định kiến.
- Khả năng mở rộng: Đảm bảo năng lực của họ có thể mở rộng theo sự phát triển của dự án.
Sẵn sàng để Bắt đầu?
Thu thập dữ liệu là nền tảng của bất kỳ dự án AI thành công nào. Bằng cách hiểu các cân nhắc chính và các phương pháp hay nhất được nêu trong hướng dẫn này, bạn có thể thu thập và chuẩn bị dữ liệu cần thiết để xây dựng các mô hình AI mạnh mẽ và có tác động. Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để tìm hiểu thêm về các dịch vụ thu thập dữ liệu của chúng tôi.
Tải xuống đồ họa thông tin của chúng tôi để có bản tóm tắt trực quan về các khái niệm thu thập dữ liệu chính.
