Makine Öğreniminde Eğitim Verisi Nedir?
Tanım, Faydalar, Zorluklar, Örnek ve Veri Setleri
Nihai Satın Alma Rehberi 2024
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.
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.
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?
Basittir – bir makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanılan verilere eğitim verileri denir. Bir eğitim veri kümesinin anatomisi, modellerin kalıpları algılamasına ve bunlardan öğrenmesine olanak tanıyan etiketli veya açıklamalı nitelikleri içerir. Açıklamalı veriler, modellerin öğrenme aşamasında olasılıkları ayırt etmesini, karşılaştırmasını ve ilişkilendirmesini sağladığı için veri eğitiminde kritik öneme sahiptir. Kaliteli eğitim verileri, açıklamaların kesin ve doğru olduğundan emin olmak için verilerin sıkı kalite kontrollerinden geçtiği insan onaylı veri kümelerini içerir. Açıklama ne kadar netse, veri kalitesi o kadar yüksek olur.
Makine Öğrenmesinde Eğitim Verileri Nasıl Kullanılır?
Bir AI/ML modeli bir bebek gibidir. Her şeyin sıfırdan öğretilmesi gerekir. Bir ilkokul çocuğuna insan vücudunun bölümlerini öğrettiğimiz gibi, bir veri setinin her yönünü açıklamalar aracılığıyla ortaya koymalıyız. Bir modelin kavramları, adları, işlevleri ve bir insan tarafından tanımlandığı gibi diğer nitelikleri edinmesi yalnızca bu bilgiler aracılığıyla olur. Bu, hem denetlenen hem de denetlenmeyen öğrenme modelleri için çok önemlidir. Kullanım durumu daha niş hale geldikçe kritiklik artar.
Yapay Zeka Eğitim Verileri Neden Önemlidir?
Yapay zeka eğitim verilerinin kalitesi doğrudan makine öğrenimi modellerinin çıktı kalitesine dönüşür. Bu ilişki, insan hayatlarının doğrudan tehlikede olduğu sağlık ve otomotiv gibi sektörlerde daha kritik hale gelir. Ayrıca, yapay zeka eğitim verileri çıktıların önyargı katsayısını da etkiler.
Örneğin, aynı demografiden veya insan kişiliğine ait sadece bir sınıf örnek kümesiyle eğitilmiş bir model, makinenin genellikle farklı olasılık türlerinin olmadığını varsaymasına yol açabilir. Bu, çıktıda adaletsizliğe yol açar ve bu da sonunda şirketlere yasal ve itibar açısından sonuçlar getirebilir. Bunu azaltmak için, kaliteli veri kaynaklamak ve bunun üzerine model eğitmek şiddetle önerilir.
Örnek: Otonom Araçlar Güvenli Bir Şekilde Seyretmek İçin Yapay Zeka Eğitim Verilerini Nasıl Kullanıyor?
Otonom arabalar, kameralar, RADAR ve LIDAR gibi sensörlerden gelen muazzam miktarda veri kullanır. Bu veriler, aracın sistemi tarafından işlenemezse işe yaramaz. Örneğin, aracın kazalardan kaçınmak için yayaları, hayvanları ve çukurları tanıması gerekir. Bu unsurları anlayıp güvenli sürüş kararları alabilmesi için eğitilmesi gerekir.
Ek olarak, araç Doğal Dil İşleme (NLP) kullanarak konuşulan komutları anlamalıdır. Örneğin, yakındaki benzin istasyonlarını bulması istendiğinde, doğru bir şekilde yorumlamalı ve yanıt vermelidir.
Yapay zeka eğitimi sadece otomobiller için değil, Netflix önerileri gibi kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için benzer veri işleme yöntemlerine dayanan tüm yapay zeka sistemleri için hayati önem taşıyor.
Kaliteli Veri Kümeleriyle Eğitim Modellerinin Faydaları
Yüksek kaliteli veri kümeleriyle eğitim modelleri çok sayıda avantaj sunar, örneğin:
- Modelin alaka, doğruluk ve hız açısından geliştirilmiş performansı
- Azaltılmış eğitim süresi
- Aşırı uyum en aza indirildi ve genelleme iyileştirildi
- Azaltılmış önyargı
- Markaların varlıklarını ve olumlu piyasa algısını oluşturmaları ve daha fazlası için fırsat
Yapay Zeka Eğitim Verilerinin Zorlukları
Yapay zeka eğitimi, kendi zorlukları ve darboğazları olan karmaşık ve büyük bir girişimdir. Başlangıç olarak, en yaygın engellerden bazılarını inceleyelim:
Doğru veriye erişimin olmaması
AI modelleri herhangi bir mevcut veri üzerinde eğitilemez. Bir modele girilen veri seti, iş sonuçları, vizyon, istemlerle alaka, alan, konu uzmanlığı ve daha fazlasıyla uyumlu olmalıdır.
Yapay zeka eğitimi için gereken hacim düşünüldüğünde, ideal veriyi kaynaklamak zor olabilir. Karmaşıklık, veri hassasiyetinin önemli olduğu sağlık ve finans gibi sektörlerde artar.
Önyargı
İnsanlar doğuştan önyargılıdır ve bir modele ne beslersek, model de onu işler ve sunar. Bunu kaliteli veri eksikliğiyle bir araya getirince, modeller gelişebilir
önyargı, adaletsiz ve önyargılı sonuçlara yol açar.
Aşırı uyum
Bu, bir modelin otoimmün hastalığına benzetilebilir; burada modelin kendi mükemmelliği, istemlerdeki sürprizleri ve çeşitliliği ele almak için bir darboğaz görevi görür. Bu tür durumlar, AI halüsinasyonlarına yol açabilir.
İstemlere veya sorulara nasıl yanıt vereceğini bilmediği yerde eğitim veri kümelerine geri dönmüyor.
Etik ve Açıklanabilirlik
Yapay zeka eğitimiyle ilgili diğer zorluklardan biri de açıklanabilirliktir. Buna hesap verebilirlik de diyebiliriz; burada bir modelin rasyonellik açısından belirli bir yanıta nasıl ulaştığından emin değiliz. Yapay zeka karar alma sürecini daha şeffaf hale getirme üzerine konuşmalar şu anda gerçekleşiyor ve ileride XAI (Açıklanabilir Yapay Zeka) konusunda daha fazla protokol göreceğiz.
Eğitim ve Test Verileri Arasındaki Farkı Anlamak
Eğitim ve test verisi arasındaki ayrım, hazırlık ve sınav arasındaki farka benzer.
| Görünüş | Eğitim verileri | Test Verileri |
|---|---|---|
| Amaç | Bir modele amaçlanan kavramları öğrenmeyi öğretir | Modelin ne kadar iyi öğrendiğini doğrular |
| Rol | Hazırlık | Üroflowmetri Testi |
| Değerlendirme | Performans değerlendirmesi için kullanılmaz | Performansı değerlendirmek için kritik (hızlılık, alaka, doğruluk, önyargı) |
| Optimizasyon | Model eğitiminde yardımcı olur | Model optimizasyonunu sağlar ve daha fazla eğitim verisine ihtiyaç olup olmadığını bildirir |
| Paydaş Karar Alma | Modeli oluşturmak için kullanılır | Model puanlarına göre daha fazla eğitim veya ayarlama yapılmasına karar vermek için kullanılır |
Kullanım Senaryoları
Akıllı Telefon Uygulamaları
Telefon uygulamalarının AI tarafından desteklenmesi yaygınlaştı. Bir model sağlam AI eğitim verileriyle eğitildiğinde, uygulamalar kullanıcı tercihlerini ve davranışlarını daha iyi anlayabilir, eylemleri tahmin edebilir, telefonların kilidini açabilir, sesli komutlara daha iyi yanıt verebilir ve daha fazlasını yapabilir.
Perakende
Müşterilerin alışveriş deneyimleri ve potansiyel müşterilerle etkileşimleri AI aracılığıyla inanılmaz derecede optimize edilir. Sepet terk etmelerinde gerçek zamanlı indirimlerden öngörülü satışa kadar olasılıklar sınırsızdır.
Sağlık hizmeti
Sağlık sektörü muhtemelen AI ve ML'den en çok faydalanan sektördür. Onkoloji alanındaki araştırmalara eşlik etmekten ve ilaç keşfi ve klinik denemelere yardımcı olmaktan tıbbi görüntülemedeki anormallikleri tespit etmeye kadar, AI modelleri niş işlevleri yerine getirmek üzere eğitilebilir.
Güvenlik
Siber saldırıların giderek artmasıyla birlikte yapay zeka, optimize edilmiş ağ koruması, anormallik tespiti, uygulama güvenliği, hatalar ve güvenlik açıkları içeren kodların düzeltilmesi, yama geliştirmenin otomatikleştirilmesi ve daha fazlası yoluyla karmaşık saldırıları azaltmak için kullanılabilir.
Finans
Yapay zeka, gelişmiş dolandırıcılık tespit metodolojileri, talep çözümlerinin otomatikleştirilmesi, KYC formalitelerini yürütmek için sohbet robotlarının kullanımı ve daha fazlası aracılığıyla finans dünyasına yardımcı oluyor. BFSI şirketleri ayrıca optimum siber güvenlik önlemleriyle ağlarını ve sistemlerini güçlendirmek için yapay zekadan yararlanıyor.
Satış ve Pazarlama
Kullanıcı davranışlarını anlamak, gelişmiş hedef kitle segmentasyonu, çevrimiçi itibar yönetimi, sosyal medya için kopya üretimi, sosyal medya kampanya simülasyonları ve diğer faydalar satış ve pazarlama profesyonelleri için yaygındır.
ML Modellerini Eğitmek İçin Ne Kadar Veri Gereklidir?
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.
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.
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.
- 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.
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:
- 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?
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.
Doğru Yapay Zeka Eğitim Verisi Şirketini Nasıl Seçersiniz ve Shaip Size Nasıl Yardımcı Olabilir?
Doğru AI eğitim veri sağlayıcısını seçmek, AI modelinizin pazarda iyi performans göstermesini sağlamada kritik bir husustur. Onların rolü, projenizi anlamaları ve katkıları, işletmeniz için oyunun kurallarını değiştirebilir. Bu süreçte dikkate alınması gereken faktörlerden bazıları şunlardır:
- AI modelinizin oluşturulacağı alanın anlaşılması
- Daha önce üzerinde çalıştıkları benzer projeler var mı?
- örnek eğitim verileri mi sağlayacaklar yoksa pilot bir işbirliğini mi kabul edecekler?
- veri gereksinimlerini büyük ölçekte nasıl ele alıyorlar
- kalite güvence protokolleri nelerdir
- operasyonlarda çevik olmaya açıklar mı?
- etik eğitim veri kümelerini ve daha fazlasını nasıl kaynaklıyorlar
Veya tüm bunları atlayıp doğrudan Shaip'te bizimle iletişime geçebilirsiniz. Biz, birinci sınıf kalitede etik kaynaklı AI eğitim verilerinin önde gelen sağlayıcılarından biriyiz. Sektörde yıllardır yer aldığımız için, veri kümelerinin kaynaklanmasında yer alan nüansları anlıyoruz. Özel proje yöneticilerimiz, kalite güvence profesyonellerinden oluşan ekibimiz ve AI uzmanlarımız, kurumsal vizyonlarınız için kusursuz ve şeffaf bir iş birliği sağlayacaktır. Kapsamı daha ayrıntılı görüşmek için bugün bizimle iletişime geçin.
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
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.