AI Eğitim Verileri

AI Eğitim Veri Toplama Sürecinizi Basitleştirmek için 6 Sağlam Yönerge

AI eğitim verilerini toplama süreci hem kaçınılmaz hem de zorludur. Bu kısmı atlamamızın ve doğrudan modelimizin anlamlı sonuçlar (veya ilk etapta sonuçlar) üretmeye başladığı noktaya gelmemizin hiçbir yolu yok. Sistematik ve birbiriyle bağlantılıdır.

Çağdaş AI (Yapay Zeka) çözümlerinin amaçları ve kullanım durumları daha niş hale geldikçe, rafine çözümler için artan bir talep var. AI eğitim verileri. Şirketler ve yeni kurulan şirketler, daha yeni bölgelere ve pazar segmentlerine giriş yaparak, daha önce keşfedilmemiş alanlarda faaliyet göstermeye başlarlar. Bu yapar AI veri toplama daha karmaşık ve sıkıcı.

Önümüzdeki yol kesinlikle göz korkutucu olsa da, stratejik bir yaklaşımla basitleştirilebilir. İyi planlanmış bir planla, işlerinizi düzene sokabilirsiniz. AI veri toplama süreci ve ilgili herkes için basitleştirin. Tek yapmanız gereken gereksinimlerinizi netleştirmek ve birkaç soruyu yanıtlamak.

Onlar neler? Hadi bulalım.

Özetin Özeti Yapay Zeka Eğitimi Veri Toplama Yönergesi

  1. Hangi Verilere İhtiyacınız Var?

Bu, anlamlı veri kümelerini derlemek ve ödüllendirici bir yapay zeka modeli oluşturmak için yanıtlamanız gereken ilk sorudur. İhtiyacınız olan veri türü, çözmeyi düşündüğünüz gerçek dünya sorununa bağlıdır.

Hangi Verilere İhtiyacınız Var? Sanal asistan mı geliştiriyorsunuz? İhtiyaç duyduğunuz veri türü, çeşitli aksanlar, duygular, yaşlar, diller, modülasyonlar, telaffuzlar ve dinleyicilerinizden oluşan çok çeşitli bir havuza sahip konuşma verileridir.

Bir fintech çözümü için bir sohbet robotu geliştiriyorsanız, bağlamlar, anlambilim, alaycılık, dilbilgisi sözdizimi, noktalama işaretleri ve daha fazlasının iyi bir karışımını içeren metin tabanlı verilere ihtiyacınız vardır.

Bazen, çözdüğünüz endişeye ve onu nasıl çözdüğünüze bağlı olarak birden çok veri türünün bir karışımına da ihtiyacınız olabilir. Örneğin, bir IoT sistemi izleme ekipmanı sağlığına yönelik bir AI modeli, arızaları tespit etmek ve bunları birlikte işlemek ve sonuçları doğru bir şekilde tahmin etmek için metin, istatistikler ve zaman çizelgeleri gibi geçmiş verileri kullanmak için bilgisayar görüşünden alınan görüntülere ve çekimlere ihtiyaç duyar.

AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.

  1. Veri Kaynağınız Nedir?

    ML veri kaynağı zor ve karmaşıktır. Bu, modellerinizin gelecekte sağlayacağı sonuçları doğrudan etkiler ve bu noktada iyi tanımlanmış veri kaynakları ve temas noktaları oluşturmak için özen gösterilmelidir.

    Veri kaynağını kullanmaya başlamak için dahili veri oluşturma temas noktalarını arayabilirsiniz. Bu veri kaynakları işletmeniz ve işletmeniz için tanımlanır. Yani, kullanım durumunuzla ilgilidirler.

    Dahili kaynağınız yoksa veya ek veri kaynaklarına ihtiyacınız varsa arşivler, genel veri kümeleri, arama motorları ve daha fazlası gibi ücretsiz kaynaklara göz atabilirsiniz. Bu kaynakların dışında, gerekli verilerinizi kaynaklayıp size eksiksiz açıklamalı olarak ulaştırabilecek veri sağlayıcılarınız da var.

    Veri kaynağınıza karar verdiğinizde, uzun vadede hacimler dolusu veriden sonra hacimlere ihtiyaç duyacağınızı ve çoğu veri setinin yapılandırılmamış, ham ve her yerde olduğunu göz önünde bulundurun.

    Bu tür sorunlardan kaçınmak için çoğu işletme, veri kümelerini genellikle sektöre özel KOBİ'ler tarafından kesin olarak etiketlenmiş, makinede kullanıma hazır dosyalar sunan satıcılardan alır.

  2. Ne kadar? – Veri Hacmi İhtiyacınız Var mı?

    Son işaretçiyi biraz daha genişletelim. Yapay zeka modeliniz, yalnızca daha fazla bağlamsal veri kümesiyle tutarlı bir şekilde eğitildiğinde doğru sonuçlar için optimize edilecektir. Bu, büyük miktarda veriye ihtiyaç duyacağınız anlamına gelir. AI eğitim verileri söz konusu olduğunda, çok fazla veri diye bir şey yoktur.

    Dolayısıyla, böyle bir üst sınır yoktur, ancak gerçekten ihtiyacınız olan veri hacmine karar vermeniz gerekiyorsa, bütçeyi belirleyici bir faktör olarak kullanabilirsiniz. AI eğitim bütçesi tamamen farklı bir top oyunudur ve kapsamlı bir şekilde ele aldık. konu burada. Bunu kontrol edebilir ve veri hacmine ve harcamasına nasıl yaklaşılacağı ve dengeleneceği hakkında bir fikir edinebilirsiniz.

  3. Veri Toplama Mevzuat Gereksinimleri

    Veri Toplama Mevzuat GereksinimleriEtik ve sağduyu, veri kaynağının temiz kaynaklardan olması gerektiği gerçeğini dikte eder. Sağlık verileri, fintech verileri ve diğer hassas verilerle bir yapay zeka modeli geliştirirken bu daha kritiktir. Veri kümelerinizi kaynakladıktan sonra, aşağıdakiler gibi düzenleyici protokolleri ve uyumlulukları uygulayın: GDPR, HIPAA standartları ve verilerinizin temiz olmasını ve yasallık içermemesini sağlamak için diğer ilgili standartlar.

    Verilerinizi satıcılardan alıyorsanız, benzer uyumluluklara da dikkat edin. Hiçbir durumda bir müşterinin veya kullanıcının hassas bilgileri tehlikeye atılmamalıdır. Veriler, makine öğrenimi modellerine beslenmeden önce kimlikleri kaldırılmalıdır.

  4. Veri Sapmasını İşleme

    Veri önyargısı, AI modelinizi yavaş yavaş öldürebilir. Sadece zamanla tespit edilen yavaş bir zehir olarak kabul edin. Bias, istem dışı ve gizemli kaynaklardan sızar ve radarı kolayca atlayabilir. Senin ne zaman AI eğitim verileri önyargılı, sonuçlarınız çarpık ve genellikle tek taraflı.

    Bu tür durumlardan kaçınmak için topladığınız verilerin mümkün olduğunca çeşitli olduğundan emin olun. Örneğin, konuşma veri kümeleri topluyorsanız, sonunda hizmetlerinizi kullanacak farklı insan türlerini barındırmak için birden çok etnik köken, cinsiyet, yaş grubu, kültür, aksan ve daha fazlasından veri kümeleri ekleyin. Verileriniz ne kadar zengin ve çeşitliyse, o kadar az önyargılı olması muhtemeldir.

  5. Doğru Veri Toplama Satıcısını Seçme

    Veri toplama işleminizi dış kaynak olarak kullanmayı seçtiğinizde, öncelikle kime dış kaynak sağlayacağınıza karar vermeniz gerekir. Doğru veri toplama sağlayıcısının sağlam bir portföyü, şeffaf bir işbirliği süreci vardır ve ölçeklenebilir hizmetler sunar. Mükemmel uyum, aynı zamanda AI eğitim verilerini etik olarak sağlayan ve her bir uyumluluğa uyulmasını sağlayan uyumdur. Yanlış satıcıyla işbirliği yapmayı seçerseniz, zaman alan bir süreç, yapay zeka geliştirme sürecinizi uzatabilir.

    Bu nedenle, önceki çalışmalarına bakın, gireceğiniz endüstri veya pazar segmentinde çalışıp çalışmadıklarını kontrol edin, taahhütlerini değerlendirin ve satıcının AI hedefleriniz için ideal bir ortak olup olmadığını öğrenmek için ücretli numuneler alın. Doğru olanı bulana kadar işlemi tekrarlayın.

Yukarı tamamlayan

AI veri toplama, bu sorulara kadar özetlenebilir ve bu işaretçileri sıraladığınızda, AI modelinizin istediğiniz gibi şekilleneceğinden emin olabilirsiniz. Sadece acele kararlar vermeyin. İdeal yapay zeka modelini geliştirmek yıllar alır, ancak ona eleştiri getirmek sadece birkaç dakika sürer. Yönergelerimizi kullanarak bunlardan kaçının.

İyi şanslar!

sosyal paylaşım