AI Eğitim Verileri Alıcı Kılavuzu

Nedir ve Neden Önemlidir?

Giriş

Yapay zeka ve makine öğrenimi dünyasında veri eğitimi kaçınılmazdır. Bu, makine öğrenimi modüllerini doğru, verimli ve tamamen işlevsel hale getiren süreçtir. Bu yazıda, AI eğitim verilerinin ne olduğunu, eğitim verilerinin kalitesini, veri toplama ve lisanslamayı ve daha fazlasını ayrıntılı olarak araştırıyoruz.

AI Eğitim Verileri
AI Eğitim Verileri Alıcı Kılavuzu'nu okuyun veya PDF Sürümünü indirin

Ortalama bir yetişkinin yaşam ve günlük şeyler hakkında geçmişteki öğrenmelere dayalı kararlar verdiği tahmin edilmektedir. Bunlar da durumların ve insanların şekillendirdiği yaşam deneyimlerinden gelir. Kelimenin tam anlamıyla, durumlar, örnekler ve insanlar, zihnimize beslenen verilerden başka bir şey değildir. Yıllarca deneyim biçiminde veri biriktirirken, insan zihni kesintisiz kararlar verme eğilimindedir.

Bu neyi ifade ediyor? Bu veriler öğrenmede kaçınılmazdır.

AI Eğitim Verileri

Bir çocuğun A, B, C, D harflerini anlamak için alfabe adı verilen bir etikete ihtiyacı olduğu gibi, bir makinenin de aldığı verileri anlaması gerekir.

Tam olarak bu Yapay Zeka (AI) eğitim her şeydir. Bir makine, öğretilmek üzere oldukları şeylerden henüz bir şeyler öğrenmemiş bir çocuktan farklı değildir. Makine, bir kedi ile bir köpek ya da bir otobüs ile bir araba arasında ayrım yapmayı bilmiyor çünkü henüz bu nesneleri deneyimlemediler ya da neye benzedikleri öğretildi.

Bu nedenle, sürücüsüz bir araba yapan biri için eklenmesi gereken birincil işlev, sistemin arabanın karşılaşabileceği tüm günlük öğeleri anlama yeteneğidir, böylece araç bunları tanımlayabilir ve uygun sürüş kararları verebilir. burası AI eğitim verileri devreye giriyor. 

Günümüzde yapay zeka modülleri bize öneri motorları, navigasyon, otomasyon ve daha fazlası şeklinde birçok kolaylık sunuyor. Tüm bunlar, algoritmaları oluşturulurken eğitmek için kullanılan AI veri eğitimi nedeniyle olur.

AI eğitim verileri, bina oluşturmada temel bir süreçtir. makine öğrenme ve AI algoritmaları. Bu teknik kavramlara dayalı bir uygulama geliştiriyorsanız, optimize edilmiş işleme için veri öğelerini anlamak için sistemlerinizi eğitmeniz gerekir. Eğitim olmadan, AI modeliniz verimsiz, kusurlu ve potansiyel olarak anlamsız olacaktır.

Veri Bilimcilerinin daha fazla harcama yaptığı tahmin edilmektedir. Zamanlarının% 80'si ML modellerini eğitmek için Veri Hazırlama ve Zenginleştirme.

Bu nedenle, risk sermayedarlarından, iddialı projeler üzerinde çalışan soloprenörlerden ve gelişmiş yapay zekaya yeni başlayan teknoloji meraklılarından fon almak isteyenler için, bu kılavuzu aşağıdakilerle ilgili en önemli soruları yanıtlamaya yardımcı olmak için geliştirdik. AI eğitim verileriniz.

Burada AI eğitim verilerinin ne olduğunu, sürecinizde neden kaçınılmaz olduğunu, gerçekten ihtiyacınız olan verilerin hacmini ve kalitesini ve daha fazlasını keşfedeceğiz.

AI Eğitim Verileri Nedir?

AI eğitim verileri, eğitim amacıyla bir sisteme beslenen, özenle seçilmiş ve temizlenmiş bilgilerdir. Bu süreç, bir AI modelinin başarısını sağlar veya kırar. Bir görüntüdeki dört ayaklı hayvanların hepsinin köpek olmadığı anlayışının geliştirilmesine yardımcı olabilir veya bir modelin kızgın bağırma ile neşeli kahkahayı ayırt etmesine yardımcı olabilir. Makinelere temel bilgileri öğretmek ve daha fazla veri beslendikçe öğrenmelerini sağlamak için kaşıkla besleme verisi gerektiren yapay zeka modülleri oluşturmanın ilk aşamasıdır. Bu, yine, son kullanıcılara kesin sonuçlar veren verimli bir modülün yolunu açar.

Veri Açıklama

Bir AI eğitim veri sürecini, bir müzisyen için bir alıştırma seansı olarak düşünün; burada ne kadar çok pratik yaparlarsa, bir şarkıda veya ölçekte o kadar iyi olurlar. Buradaki tek fark, önce makinelere de bir müzik aletinin ne olduğunun öğretilmesi gerektiğidir. Sahnede pratik yapmak için harcanan sayısız saati iyi kullanan müzisyene benzer şekilde, bir AI modeli, konuşlandırıldığında tüketicilere optimum bir deneyim sunar.

Yapay Zeka Eğitim Verileri Neden Gereklidir?

Bir modelin geliştirilmesi için AI eğitim verilerinin neden gerekli olduğuna dair en basit cevap, onsuz makinelerin ilk etapta neyi kavrayacağını bile bilemeyecek olmasıdır. Belirli bir iş için eğitilmiş bir birey gibi, bir makine de belirli bir amaca hizmet etmek ve karşılık gelen sonuçları sağlamak için bir bilgi birikimine ihtiyaç duyar.

Otonom araba örneğini tekrar ele alalım. Kendi kendini süren bir araçta terabaytlarca veriden sonra terabaytlarca veri birden fazla sensörden, bilgisayarlı görüş cihazlarından, RADAR'dan, LIDAR'lardan ve çok daha fazlasından gelir. Arabanın merkezi işlem sistemi bununla ne yapacağını bilmiyorsa, tüm bu büyük veri yığınları anlamsız olacaktır.

Örneğin, Bilgisayar görüşü Arabanın birimi, yayalar, hayvanlar, çukurlar ve daha fazlası gibi yol unsurları hakkında hacimli veri yayıyor olabilir. Makine öğrenimi modülü bunları tanımlamak için eğitilmemişse araç, karşılaşıldığında kazalara neden olabilecek engeller olduğunu bilemez. Bu nedenle modüllerin yoldaki her bir unsurun ne olduğu ve her biri için ne kadar farklı sürüş kararlarının gerekli olduğu konusunda eğitilmesi gerekiyor.

Bu sadece görsel unsurlar için olsa da, araba aynı zamanda insan talimatlarını da anlayabilmelidir. Doğal Dil İşleme (NLP) ve ses veya konuşma koleksiyonu ve buna göre yanıt verin. Örneğin, sürücü araç içi bilgi-eğlence sistemine yakındaki benzin istasyonlarını aramasını emrediyorsa, gereksinimi anlayabilmeli ve uygun sonuçları verebilmelidir. Ancak bunun için cümledeki her bir kelimeyi anlayabilmeli, onları bağlayabilmeli ve soruyu anlayabilmelidir.

Yapay zeka eğitim verileri sürecinin, yalnızca otonom bir araba gibi yoğun bir kullanım durumu için konuşlandırıldığı için karmaşık olup olmadığını merak edebilirsiniz, ancak gerçek şu ki, Netflix'in önerdiği bir sonraki film bile size kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için aynı süreçten geçiyor. Kendisiyle ilişkili yapay zekaya sahip herhangi bir uygulama, platform veya varlık, varsayılan olarak yapay zeka eğitim verileriyle desteklenir.

AI Eğitim Verileri

Ne tür verilere ihtiyacım var?

Makine öğrenimi modellerini etkili bir şekilde eğitmek için Görüntü, Video, Ses/Konuşma veya Metin gibi ihtiyaç duyulacak 4 ana veri türü vardır. İhtiyaç duyulan veri türü, eldeki kullanım durumu, eğitilecek modellerin karmaşıklığı, kullanılan eğitim yöntemi ve gerekli girdi verilerinin çeşitliliği gibi çeşitli faktörlere bağlı olacaktır.

Ne Kadar Veri Yeterli?

Öğrenmenin sonu olmadığını söylüyorlar ve bu ifade AI eğitim veri spektrumunda ideal. Veri ne kadar çok olursa, sonuçlar o kadar iyi olur. Ancak bu kadar belirsiz bir yanıt, yapay zeka destekli bir uygulama başlatmak isteyen herkesi ikna etmek için yeterli değil. Ancak gerçek şu ki, AI veri kümelerini eğitmek için ihtiyaç duyulan tam veri hacminin genel bir kuralı, formülü, indeksi veya ölçümü yoktur.

AI Eğitim Verileri

Bir makine öğrenimi uzmanı, bir proje için gereken veri hacmini belirlemek için ayrı bir algoritma veya modülün oluşturulması gerektiğini komik bir şekilde ortaya koyacaktır. Bu da ne yazık ki gerçek.

Şimdi, AI eğitimi için gereken veri hacmine bir sınır koymanın son derece zor olmasının bir nedeni var. Bunun nedeni, eğitim sürecinin kendisinde yer alan karmaşıklıklardır. Bir AI modülü, birbirinin süreçlerini etkileyen ve tamamlayan birkaç birbirine bağlı ve örtüşen parça katmanından oluşur.

Örneğin, bir hindistancevizi ağacını tanımak için basit bir uygulama geliştirdiğinizi düşünelim. Görünümden, kulağa oldukça basit geliyor, değil mi? Ancak AI perspektifinden bakıldığında, çok daha karmaşıktır.

En başta, makine boştur. Uzun boylu, bölgeye özgü, tropikal meyve veren bir ağaç şöyle dursun, her şeyden önce ağacın ne olduğunu bilemez. Bunun için modelin bir ağacın ne olduğu, çerçeve içinde sokak lambaları veya elektrik direkleri gibi görünebilecek diğer uzun ve ince nesnelerden nasıl ayırt edileceği konusunda eğitilmesi ve ardından ona bir hindistancevizi ağacının nüanslarını öğretmeye devam etmesi gerekir. Makine öğrenimi modülü bir hindistancevizi ağacının ne olduğunu öğrendiğinde, onu nasıl tanıyacağını bildiğini güvenle varsayabiliriz.

Ancak yalnızca bir banyan ağacının görüntüsünü beslediğinizde, sistemin bir banyan ağacını hindistan cevizi ağacıyla yanlış tanımladığını fark edersiniz. Bir sistem için, kümelenmiş yapraklarla uzun olan her şey bir hindistancevizi ağacıdır. Bunu ortadan kaldırmak için, sistemin artık kesin olarak tanımlamak için hindistan cevizi ağacı olmayan her bir ağacı anlaması gerekiyor. Bu, tek bir sonucu olan basit bir tek yönlü uygulama için süreçse, sağlık, finans ve daha fazlası için geliştirilen uygulamaların içerdiği karmaşıklıkları yalnızca hayal edebiliriz.

Bunun dışında, gerekli veri miktarını da etkileyen nedir? eğitim aşağıda sıralanan hususları içerir:

  • Veri türlerindeki (yapılandırılmış) farklılıkların olduğu eğitim yöntemi ve yapılandırılmamış) veri hacimlerine olan ihtiyacı etkiler
  • Veri etiketleme veya açıklama teknikleri
  • Verilerin bir sisteme beslenme şekli
  • Hata toleransı bölümü, bu sadece yüzde anlamına gelir. niş veya etki alanınızda ihmal edilebilir hatalar

Eğitim Hacimlerinin Gerçek Dünya Örnekleri

Modüllerinizi eğitmek için ihtiyaç duyduğunuz veri miktarı, projenizde ve daha önce tartıştığımız diğer faktörlerde, biraz ilham veya referans, veriler hakkında kapsamlı bir fikir edinmenize yardımcı olur gereksinimleri.

Aşağıdakiler, kullanılan veri kümelerinin miktarının gerçek dünyadan örnekleridir. çeşitli şirketler ve işletmeler tarafından AI eğitim amaçları için.

  • Yüz tanıma - 450,000'den fazla yüz görüntüsünün örnek boyutu
  • Görüntü açıklaması - 185,000'den fazla görüntüden oluşan bir örnek boyutu 650,000'e yakın açıklamalı nesne
  • Facebook duygu analizi - 9,000'den fazla örneklem büyüklüğü yorum ve 62,000 gönderi
  • Chatbot eğitimi - 200,000'den fazla sorudan oluşan bir örneklem büyüklüğü 2 milyondan fazla cevap
  • Çeviri uygulaması - 300,000'den fazla ses veya konuşmadan oluşan bir örnek boyutu anadili olmayan kişilerden derleme

Ya yeterli veriye sahip değilsem?

AI ve ML dünyasında veri eğitimi kaçınılmazdır. Haklı olarak yeni şeyler öğrenmenin sonu olmadığı söylenir ve bu, AI eğitim veri spektrumu hakkında konuştuğumuzda geçerlidir. Veri ne kadar çok olursa, sonuçlar o kadar iyi olur. Ancak, çözmeye çalıştığınız kullanım durumunun bir niş kategoriyle ilgili olduğu ve doğru veri kümesini kendi içinde bulmanın başlı başına bir zorluk olduğu durumlar vardır. Dolayısıyla bu senaryoda, yeterli veriye sahip değilseniz, ML modelinden gelen tahminler doğru olmayabilir veya önyargılı olabilir. Veri büyütme ve veri işaretleme gibi eksikliklerin üstesinden gelmenize yardımcı olabilecek yollar vardır, ancak sonuç yine de doğru veya güvenilir olmayabilir.

AI Eğitim Verileri
AI Eğitim Verileri
AI Eğitim Verileri
AI Eğitim Verileri

Veri Kalitesini nasıl iyileştirirsiniz?

Verinin kalitesi çıktının kalitesiyle doğru orantılıdır. Bu nedenle, yüksek doğrulukta modeller, eğitim için yüksek kaliteli veri kümeleri gerektirir. Ancak, bir yakalama var. Kesinlik ve kesinliğe dayanan bir kavram için kalite kavramı genellikle oldukça belirsizdir.

Yüksek kaliteli veriler kulağa güçlü ve inandırıcı geliyor ama aslında bu ne anlama geliyor?

İlk etapta kalite nedir?

Sistemlerimize beslediğimiz veriler gibi, kalitenin de onunla ilişkili birçok faktörü ve parametresi vardır. Yapay zeka uzmanlarına veya makine öğrenimi gazilerine ulaşırsanız, yüksek kaliteli verilerin herhangi bir permütasyonunu paylaşabilirler.

AI Eğitim Verileri

  • üniforma - belirli bir kaynaktan elde edilen veriler veya birden çok kaynaktan elde edilen veri kümelerinde tekdüzelik
  • Kapsamlı – sisteminizin üzerinde çalışması amaçlanan tüm olası senaryoları kapsayan veriler
  • Tutarlı – her bir veri baytı doğada benzerdir
  • uygun – kaynak sağladığınız ve beslediğiniz veriler, gereksinimlerinize ve beklenen sonuçlara benzer ve
  • çeşitli – ses, video, resim, metin ve daha fazlası gibi her türlü verinin bir kombinasyonuna sahipsiniz

Artık veri kalitesinde kalitenin ne anlama geldiğini anladığımıza göre, kaliteyi sağlamanın farklı yollarına hızlıca bakalım. bilgi toplama ve nesil.

1. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilere dikkat edin. İlki, açıklamalı öğelere ve meta verilere sahip oldukları için makineler tarafından kolayca anlaşılabilir. Bununla birlikte, ikincisi, bir sistemin kullanabileceği hiçbir değerli bilgi olmadan hala hamdır. Bu, veri açıklamalarının devreye girdiği yerdir.

2. Önyargıyı ortadan kaldırmak, sistem sistemdeki tüm önyargıları ortadan kaldırdığı ve nesnel bir sonuç sunduğu için kaliteli verileri sağlamanın başka bir yoludur. Önyargı yalnızca sonuçlarınızı çarpıtır ve onu boşuna yapar.

3. Çıktılarınızın kalitesini her zaman artıracağından, verileri kapsamlı bir şekilde temizleyin. Herhangi bir veri bilimcisi size, görevlerinin büyük bir bölümünün verileri temizlemek olduğunu söyleyecektir. Verilerinizi temizlediğinizde yinelenen, gürültü, eksik değerler, yapısal hatalar vb.

Eğitim veri kalitesini neler etkiler?

AI/ML Modelleriniz için arzu ettiğiniz kalite seviyesini tahmin etmenize yardımcı olabilecek üç ana faktör vardır. 3 temel faktör, AI Projenizi oluşturabilecek veya bozabilecek Kişiler, Süreç ve Platform'dur.

AI Eğitim Verileri
Platform: En zorlu yapay zeka ve makine öğrenimi girişimlerini başarılı bir şekilde dağıtmak için çeşitli veri kümelerini kaynaklamak, kopyalamak ve açıklama eklemek için eksiksiz bir döngü içinde insana özel platform gerekir. Platform ayrıca çalışanları yönetmekten ve kaliteyi ve verimi en üst düzeye çıkarmaktan sorumludur.

Kişiler: Yapay zekanın daha akıllı düşünmesini sağlamak, sektördeki en zeki beyinlerden bazılarını gerektirir. Ölçeklendirmek için, tüm veri türlerini kopyalamak, etiketlemek ve açıklama eklemek için dünya çapında bu profesyonellerden binlercesine ihtiyacınız var.

Proses: Tutarlı, eksiksiz ve doğru altın standartta veriler sunmak karmaşık bir iştir. Ancak, en yüksek kalite standartlarının yanı sıra sıkı ve kanıtlanmış kalite kontrollerine ve kontrol noktalarına bağlı kalmak için her zaman sağlamanız gereken şey budur.

AI Eğitim Verilerini nereden temin ediyorsunuz?

Önceki bölümümüzden farklı olarak, burada çok kesin bir kavrayışa sahibiz. Veri kaynağı arayanlarınız için
veya video toplama, resim toplama, metin toplama ve daha fazlası sürecindeyseniz, üç tane vardır.
Verilerinizi kaynaklayabileceğiniz birincil yollar.

Bunları ayrı ayrı inceleyelim.

Ücretsiz Kaynaklar

Ücretsiz kaynaklar, büyük hacimli verilerin istem dışı depoları olan caddelerdir. Sadece yüzeyde ücretsiz olarak duran verilerdir. Ücretsiz kaynaklardan bazıları şunlardır:

AI Eğitim Verileri

  • 250'de 2020 milyondan fazla veri setinin yayınlandığı Google veri kümeleri
  • Veri için becerikli kaynaklar olan Reddit, Quora ve daha fazlası gibi forumlar. Ayrıca, bu forumlardaki veri bilimi ve yapay zeka toplulukları, ulaşıldığında belirli veri kümeleri konusunda da size yardımcı olabilir.
  • Kaggle, ücretsiz veri kümeleri dışında makine öğrenimi kaynakları bulabileceğiniz başka bir ücretsiz kaynaktır.
  • Yapay zeka modellerinizi eğitmeye başlamanız için ücretsiz açık veri kümelerini de listeledik

Bu yollar ücretsiz olsa da, harcayacağınız şey zaman ve çabadır. Ücretsiz kaynaklardan gelen veriler her yerdedir ve kaynak bulmak, temizlemek ve ihtiyaçlarınıza göre uyarlamak için saatlerce çalışmanız gerekir.

Unutulmaması gereken diğer önemli noktalardan biri de ücretsiz kaynaklardan elde edilen bazı verilerin ticari amaçlarla da kullanılamayacağıdır. Gerektirir veri lisanslama.

Veri Kazıma

Adından da anlaşılacağı gibi, veri kazıma, uygun araçları kullanarak birden fazla kaynaktan gelen verilerin madenciliği sürecidir. Araçlar, web sitelerinden, genel portallardan, profillerden, dergilerden, belgelerden ve daha fazlasından ihtiyacınız olan verileri sıyırabilir ve bunları sorunsuz bir şekilde veritabanınıza taşıyabilir.

Bu ideal bir çözüm gibi görünse de, veri kazıma yalnızca kişisel kullanım söz konusu olduğunda yasaldır. İlgili ticari hırslarla verileri kazımak isteyen bir şirketseniz, bu zor ve hatta yasa dışı hale gelir. Bu nedenle, ihtiyacınız olan verileri sıyırmadan önce web sitelerini, uyumluluğu ve koşulları inceleyecek bir hukuk ekibine ihtiyacınız var.

Harici Satıcılar

AI eğitim verileri için veri toplama söz konusu olduğunda, dış kaynak kullanımı veya veri kümeleri için harici satıcılara ulaşmak en ideal seçenektir. Siz modüllerinizi oluşturmaya odaklanırken, gereksinimleriniz için veri kümeleri bulma sorumluluğunu üstlenirler. Bu özellikle aşağıdaki nedenlerden kaynaklanmaktadır -

  • veri yolları aramak için saatler harcamanıza gerek yok
  • ilgili veri temizleme ve sınıflandırma açısından hiçbir çaba yoktur
  • bir süre önce tartıştığımız tüm faktörleri tam olarak kontrol eden kaliteli veri setlerini elinize alırsınız
  • ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış veri kümeleri alabilirsiniz
  • projeniz için ihtiyaç duyduğunuz veri hacmini ve daha fazlasını talep edebilirsiniz
  • ve en önemlisi, veri toplamalarının ve verilerin kendisinin yerel düzenleyici yönergelere uygun olmasını da sağlarlar.

Operasyon ölçeğinize bağlı olarak bir eksiklik olduğu kanıtlanabilecek tek faktör, dış kaynak kullanımının masrafları içermesidir. Yine, masrafları içermeyen şey.

Shaip, veri toplama hizmetlerinde zaten bir liderdir ve iddialı AI projeleriniz için lisanslanabilecek kendi sağlık verileri ve konuşma/ses veri kümeleri deposuna sahiptir.

Açık Veri Kümeleri - Kullanmak veya kullanmamak?

Veri Kümelerini Aç Açık veri kümeleri, makine öğrenimi projeleri için kullanılabilen herkese açık veri kümeleridir. Ses, video, görüntü veya metin tabanlı veri setine ihtiyacınız olup olmadığı önemli değil, tüm formlar ve veri sınıfları için açık veri setleri mevcuttur.

Örneğin, 142'dan 1996'e kadar 2014 milyondan fazla kullanıcı incelemesi içeren Amazon ürün incelemeleri veri kümesi var. Resimler için, 9 milyondan fazla resimden veri kümeleri oluşturabileceğiniz Google Open Images gibi mükemmel bir kaynağınız var. Google'ın ayrıca, on saniyelik 2 milyona yakın ses klibi sunan Machine Perception adlı bir kanadı vardır.

Bu kaynakların (ve diğerlerinin) mevcudiyetine rağmen, genellikle göz ardı edilen önemli faktör, kullanımlarıyla birlikte gelen koşullardır. Kesinlikle halka açıktırlar ancak ihlal ile adil kullanım arasında ince bir çizgi vardır. Her kaynak kendi koşuluyla gelir ve bu seçenekleri araştırıyorsanız dikkatli olmanızı öneririz. Bunun nedeni, ücretsiz yolları tercih etme bahanesiyle davalara ve müttefik harcamalara maruz kalabilmenizdir.

Yapay Zeka Eğitim Verilerinin Gerçek Maliyetleri

Yalnızca verileri temin etmek veya şirket içinde veri üretmek için harcadığınız para dikkate almanız gereken şey değildir. Yapay zeka sistemleri geliştirmek için harcanan zaman ve çaba gibi doğrusal unsurları dikkate almalıyız ve maliyet işlemsel bir bakış açısıyla. diğerine iltifat edemez.

Kaynak Bulmak ve Veri Açıklamak İçin Harcanan Zaman
Coğrafya, pazar demografisi ve nişinizdeki rekabet gibi faktörler, ilgili veri kümelerinin kullanılabilirliğini engeller. Verileri manuel olarak aramak için harcanan zaman, AI sisteminizi eğitmek için zaman kaybıdır. Verilerinizi kaynaklamayı başardıktan sonra, makinenizin ne beslendiğini anlayabilmesi için verilere açıklama eklemek için zaman harcayarak eğitimi daha da geciktireceksiniz.

Veri Toplama ve Açıklama Eklemenin Bedeli
Genel giderlerin (Şirket içi veri toplayıcılar, Annotatörler, Ekipman bakımı, Teknik altyapı, SaaS araçlarına Abonelikler, Tescilli uygulamaların geliştirilmesi) AI verilerini tedarik ederken hesaplanması gerekir

Kötü Verilerin Maliyeti
Kötü veriler, şirket ekibinizin moraline, rekabet avantajınıza ve fark edilmeyen diğer somut sonuçlara mal olabilir. Kötü verileri, temiz olmayan, ham, alakasız, güncel olmayan, hatalı veya yazım hatalarıyla dolu herhangi bir veri kümesi olarak tanımlarız. Kötü veriler, önyargı oluşturarak ve algoritmalarınızı çarpık sonuçlarla bozarak AI modelinizi bozabilir.

Yönetim Giderleri
Kuruluşunuzun veya girişiminizin yönetimini içeren tüm maliyetler, maddi varlıklar ve maddi olmayan varlıklar, çoğu zaman en pahalı olan yönetim giderlerini oluşturur.

AI Eğitim Verileri

Veri Kaynağından sonra sırada ne var?

Veri kümesini elinize aldıktan sonra, sonraki adım onu ​​açıklama veya etiketlemedir. Tüm karmaşık görevlerden sonra, sahip olduğunuz şey temiz ham verilerdir. Açıklamalı olmadığı için makine hala sahip olduğunuz verileri anlayamaz. Gerçek mücadelenin kalan kısmı burada başlar.

Bahsettiğimiz gibi, bir makinenin anlayabileceği formatta verilere ihtiyacı vardır. Bu tam olarak veri açıklamalarının yaptığı şeydir. Bir modülün verilerdeki her bir öğeyi doğru bir şekilde anlamasına yardımcı olmak için ham verileri alır ve etiket ve etiket katmanları ekler.
Veri Kaynağı

Örneğin, bir metinde veri etiketleme, bir yapay zeka sistemine dilbilgisi sözdizimini, konuşmanın bölümlerini, edatları, noktalama işaretlerini, duyguyu, duyguyu ve makinenin anlamasıyla ilgili diğer parametreleri söyleyecektir. Chatbotlar bu şekilde insan konuşmalarını daha iyi anlar ve ancak bunu yaptıklarında yanıtları aracılığıyla insan etkileşimlerini daha iyi taklit edebilirler.

Göründüğü kadar kaçınılmaz, aynı zamanda son derece zaman alıcı ve sıkıcıdır. İşletmenizin ölçeği veya hedefleri ne olursa olsun, verilere açıklama eklemek için geçen süre çok uzundur.

Bunun temel nedeni, veri açıklama uzmanlarınız yoksa mevcut iş gücünüzün günlük programlarının dışında verilere açıklama eklemek için zaman ayırması gerekmesidir. Bu yüzden ekip üyelerinizi çağırmanız ve bunu ek bir görev olarak atamanız gerekiyor. Ne kadar gecikirse, AI modellerinizi eğitmek o kadar uzun sürer.

Veri açıklaması için ücretsiz araçlar olsa da, bu sürecin zaman alıcı olduğu gerçeğini ortadan kaldırmaz.

Shaip gibi veri açıklama sağlayıcıları burada devreye giriyor. Yalnızca projenize odaklanmak için yanlarında özel bir veri açıklama uzmanı ekibi getiriyorlar. İhtiyaçlarınız ve ihtiyaçlarınız için size istediğiniz şekilde çözümler sunarlar. Ayrıca, onlarla bir zaman dilimi belirleyebilir ve o belirli zaman çizelgesinde tamamlanmasını talep edebilirsiniz.

En büyük avantajlardan biri, uzmanların sizin için verileri açıklama ve etiketleme işlerini yaparken, kurum içi ekip üyelerinizin operasyonlarınız ve projeniz için daha önemli olan şeylere odaklanmaya devam edebilmesidir.

Dış kaynak kullanımı ile optimum kalite, minimum zaman ve maksimum hassasiyet sağlanabilir.

Yukarı tamamlayan

AI eğitim verileriyle ilgili her şey buydu. Eğitim verilerinin ne olduğunu anlamaktan, ücretsiz kaynakları ve veri ek açıklama dış kaynak kullanımının faydalarını keşfetmeye kadar hepsini tartıştık. Bir kez daha, protokoller ve politikalar bu spektrumda hala belirsizdir ve ihtiyaçlarınız için her zaman bizim gibi AI eğitim verisi uzmanlarıyla iletişim kurmanızı öneririz.

Kaynak bulma, kimlik gizlemeden veri açıklamalarına kadar tüm ihtiyaçlarınız için size yardımcı olacağız, böylece yalnızca platformunuzu oluşturmaya çalışabilirsiniz. Veri kaynağı bulma ve etiketleme ile ilgili karmaşıklıkları anlıyoruz. Bu nedenle, zor işleri bize bırakabileceğinizi ve çözümlerimizden faydalanabileceğinizi yineliyoruz.

Tüm veri açıklama ihtiyaçlarınız için bugün bize ulaşın.

Hadi Konuşalım

  • Kaydolarak Shaip'e katılıyorum Gizlilik Politikası ve Kullanım Koşulları ve Shaip'ten B2B pazarlama iletişimi almak için onayımı verin.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Akıllı sistemler oluşturmak istiyorsanız, denetimli öğrenmeyi kolaylaştırmak için temizlenmiş, seçilmiş ve eyleme geçirilebilir bilgileri beslemeniz gerekir. Etiketli bilgiler, AI eğitim verileri olarak adlandırılır ve pazar meta verilerini, makine öğrenimi algoritmalarını ve karar vermeye yardımcı olan her şeyi içerir.

Yapay zeka destekli her makinenin, geçmişteki konumuyla kısıtlanmış yetenekleri vardır. Bu, makinenin ancak daha önce karşılaştırılabilir veri kümeleriyle eğitilmiş olması durumunda istenen sonucu tahmin edebileceği anlamına gelir. Eğitim verileri, AI modellerinin verimliliği ve doğruluğu ile doğrudan orantılı hacim ile denetimli eğitime yardımcı olur.

Yapay zeka destekli kurulumların bağlamları göz önünde bulundurarak önemli kararlar almasına yardımcı olmak için belirli Makine Öğrenimi algoritmalarını eğitmek için farklı eğitim veri kümeleri gereklidir. Örneğin, bir makineye Computer Vision işlevi eklemeyi planlıyorsanız, modellerin açıklamalı görüntüler ve daha fazla piyasa veri seti ile eğitilmesi gerekir. Benzer şekilde, NLP hüneri için büyük hacimli konuşma koleksiyonu eğitim verisi görevi görür.

Yetkin bir yapay zeka modelini eğitmek için gereken eğitim verilerinin hacminde herhangi bir üst sınır yoktur. Veri hacmi ne kadar büyük olursa, modelin öğeleri, metinleri ve bağlamları tanımlama ve ayırma yeteneği o kadar iyi olacaktır.

Çok fazla veri mevcut olsa da, her parça eğitim modelleri için uygun değildir. Bir algoritmanın en iyi şekilde çalışması için, kapsamlı, tutarlı ve ilgili veri kümelerine ihtiyacınız olacaktır; bunlar tek tip olarak çıkarılır, ancak yine de çok çeşitli senaryoları kapsayacak kadar çeşitlidir. Kullanmayı planladığınız verilerden bağımsız olarak, daha iyi öğrenme için bunları temizlemek ve açıklama eklemek daha iyidir.

Aklınızda belirli bir AI modeliniz varsa ancak eğitim verileri yeterli değilse, önce aykırı değerleri kaldırmalı, aktarım ve yinelemeli öğrenme kurulumlarında eşleştirmeli, işlevleri kısıtlamalı ve kurulumu, kullanıcıların veri eklemeye devam etmesi için açık kaynak yapmalısınız. makineyi kademeli olarak, zamanında eğitmek. Kısıtlı veri kümelerinden en iyi şekilde yararlanmak için veri büyütme ve transfer öğrenimi ile ilgili yaklaşımları bile takip edebilirsiniz.

Açık veri kümeleri, eğitim verilerini toplamak için her zaman kullanılabilir. Bununla birlikte, modelleri daha iyi eğitmek için münhasırlık arıyorsanız, dış satıcılara, Reddit, Kaggle ve daha fazlası gibi ücretsiz kaynaklara ve hatta profillerden, portallardan ve belgelerden seçici olarak madencilik içgörüleri için Data Scraping'e güvenebilirsiniz. Yaklaşım ne olursa olsun, elde edilen verileri kullanmadan önce biçimlendirmek, küçültmek ve temizlemek gerekir.