Akıllı AI ve ML modelleri her yerde
- Proaktif tanı için kestirimci sağlık modelleri
- Şerit tutma, geri park etme ve diğer yerleşik özelliklere sahip otonom araçlar
- İçeriğe, içeriğe ve amaca özel olan akıllı sohbet robotları
Ancak bu modelleri doğru, yüksek düzeyde otomatik ve delicesine spesifik yapan nedir?
Veri, Veri ve Daha Fazla Veri.
Verilerin bir yapay zeka modeli için anlamlı olması için aşağıdaki faktörleri göz önünde bulundurmanız gerekir:
- Büyük ham veri parçaları mevcuttur
- Veri blokları çok değişkenli ve çeşitlidir
- Etiketlenmemiş veriler, akıllı makineler için gürültü gibidir
Çözüm: Veri Açıklaması (İlgili ve kullanım durumuna özel veri kümeleri oluşturmak için verileri etiketleme süreci)
Makine Öğrenimi Modelleri için Yapay Zeka Eğitim Verilerini Alma
Güvenilir Yapay Zeka Veri toplayıcıları, caddeler arasında veri yakalama ve çıkarma işlemini başlatmadan önce birden çok yöne odaklanır. Bunlar şunları içerir:
- Birden çok veri kümesi hazırlamaya odaklanma
- Veri toplama ve açıklama bütçesinin kontrol altında tutulması
- Modelle ilgili verilerin elde edilmesi
- Yalnızca güvenilir veri kümesi toplayıcılarıyla çalışma
- Organizasyon amaçlarının önceden belirlenmesi
- Uygun algoritmalarla birlikte çalışma
- Denetimli veya Denetimsiz öğrenme
Bahsedilen yönlere uyan verileri elde etmek için En İyi Seçenekler:
- Ücretsiz Kaynaklar: Quora ve Reddit gibi açık forumları ve Kaggle OpenML, Google Datasets ve daha fazlası gibi açık toplayıcıları içerir
- Dahili Kaynaklar: CRM ve ERP platformlarından elde edilen veriler
- Ücretli Kaynaklar: Harici satıcıları ve veri kazıma araçlarını kullanmayı içerir
Dikkat Edilecek Nokta: Bir tutam tuzla açık veri kümelerini algılayın.
Bütçe Faktörleri
AI Veri Toplama girişimimize bütçe ayırmayı planlıyor. Bunu yapmadan önce, aşağıdaki hususları ve soruları dikkate alın:
- Geliştirilmesi gereken ürünün niteliği
- Model pekiştirmeli öğrenmeyi destekliyor mu?
- Derin öğrenme destekleniyor mu?
- NLP, Bilgisayarla Görme veya Her İkisi mi?
- Verileri etiketlemek için platformlarınız ve kaynaklarınız nelerdir?
Analize dayalı olarak, kampanyanın fiyatlandırmasını yönetmenize yardımcı olabilecek ve yardımcı olması gereken faktörler şunlardır:
- Veri Hacmi: Bağımlılıklar: Projenin boyutu, eğitim ve veri kümelerinin test edilmesine yönelik tercihler, sistemin karmaşıklığı, bağlı olduğu yapay zeka teknolojisinin türü ve özellik çıkarımına veya bunların eksikliğine vurgu.
- Fiyatlandırma stratejisi: Bağımlılıklar: Servis sağlayıcının yetkinliği, veri kalitesi ve resimdeki modelin karmaşıklığı
- Kaynak Metodolojileri: Bağımlılıklar: Modelin karmaşıklığı ve boyutu, verileri sağlayan işe alınan, sözleşmeli veya kurum içi işgücü ve seçeneklerin açık, genel, ücretli ve dahili kaynaklar olduğu kaynak seçimi.
Veri Kalitesi Nasıl Ölçülür?
Sisteme beslenen verilerin kaliteli olup olmaması için aşağıdaki parametrelere uygun olduğundan emin olun:
- Belirli kullanım durumları ve algoritmalar için tasarlanmıştır
- Modeli daha akıllı hale getirmeye yardımcı olur
- Karar vermeyi hızlandırır
- Gerçek zamanlı bir yapıyı temsil eder
Bahsedilen yönlere göre, veri kümelerinizin sahip olmasını istediğiniz özellikler şunlardır:
- Tekdüzelik: Veri parçaları birden fazla yoldan kaynaklansa bile, modele bağlı olarak tek tip olarak incelenmeleri gerekir. Örneğin, iyi hazırlanmış bir açıklamalı video veri kümesi, yalnızca sohbet robotları ve Sesli Asistanlar gibi NLP modelleri için tasarlanmış ses veri kümeleriyle eşleştirilirse tek tip olmaz.
- Tutarlılık: Veri kümeleri, yüksek kalite olarak adlandırılmak istiyorlarsa tutarlı olmalıdır. Bu, her veri biriminin, diğer herhangi bir birimi tamamlayıcı bir faktör olarak, model için daha hızlı karar vermeyi hedeflemesi gerektiği anlamına gelir.
- Kapsamlılık: Modelin her yönünü ve özelliğini planlayın ve kaynaklı veri kümelerinin tüm temelleri kapsadığından emin olun. Örneğin, NLP ile ilgili veriler anlamsal, sözdizimsel ve hatta bağlamsal gereksinimlere uymalıdır.
- Uygunluk: Aklınızda bazı sonuçlar varsa, verilerin hem tek tip hem de alakalı olduğundan emin olun ve AI algoritmalarının bunları kolaylıkla işleyebilmesini sağlayın.
- çeşitlendirilmiş: 'Tekdüzelik' bölümüne mantığa aykırı geliyor mu? Modeli bütünsel olarak eğitmek istiyorsanız, tam olarak çeşitlendirilmiş veri kümeleri önemli değildir. Bu, bütçeyi büyütebilirken, model çok daha akıllı ve anlayışlı hale geliyor.
Uçtan uca Yapay Zeka Eğitim Veri Hizmet Sağlayıcısını Kullanmanın Faydaları
Avantajları listelemeden önce, genel veri kalitesini belirleyen hususlar şunlardır:
- Kullanılan platform
- İlgili kişiler
- Takip edilen süreç
Ve deneyimli bir uçtan uca hizmet sağlayıcı ile birlikte, en iyi platforma, en deneyimli insanlara ve modeli mükemmelliğe ulaştırmanıza gerçekten yardımcı olan test edilmiş süreçlere erişim elde edersiniz.
Ayrıntılar için, ek bir bakışı hak eden daha küratörlü avantajlardan bazıları şunlardır:
- Uygunluk: Uçtan Uca hizmet sağlayıcılar, yalnızca modele ve algoritmaya özel veri kümeleri sağlayacak kadar deneyimlidir. Ayrıca, sistem karmaşıklığını, demografiyi ve pazar bölümlemesini de hesaba katarlar.
- çeşitlilik: Bazı modeller, kararları doğru bir şekilde verebilmek için kamyonlarca ilgili veri kümesi gerektirir. Örneğin, kendi kendine giden arabalar. Uçtan Uca, deneyimli hizmet sağlayıcılar, satıcı merkezli veri kümelerini bile tedarik ederek çeşitlilik ihtiyacını hesaba katar. Açıkça söylemek gerekirse, modeller ve algoritmalar için anlamlı olabilecek her şey kullanıma sunulur.
- Seçilmiş Veriler: Deneyimli hizmet sağlayıcılarla ilgili en iyi şey, veri kümesi oluşturmaya yönelik adım adım bir yaklaşım izlemeleridir. İlgili parçaları, açıklayıcıların anlamlandırması için niteliklerle etiketlerler.
- Üst Düzey Açıklama: Deneyimli hizmet sağlayıcılar, büyük miktarda veriyi mükemmel bir şekilde açıklamak için ilgili Konu Uzmanlarını görevlendirir.
- Yönergelere Göre Kimlik Gizleme: Veri güvenliği düzenlemeleri, AI eğitim kampanyanızı yapabilir veya bozabilir. Bununla birlikte, Uçtan Uca hizmet sağlayıcılar, GDPR, HIPAA ve diğer yetkililerle ilgili her uyumluluk sorunuyla ilgilenir ve tamamen proje geliştirmeye odaklanmanıza izin verir.
- Sıfır Önyargı: Şirket içi veri toplayıcılar, temizleyiciler ve açıklayıcılardan farklı olarak, güvenilir hizmet sağlayıcılar, daha nesnel sonuçlar ve doğru çıkarımlar sağlamak için modellerden AI önyargısını ortadan kaldırmayı vurgular.
Doğru Veri Toplama Satıcısını Seçme
Her AI eğitim kampanyası, Veri Toplama ile başlar. Veya AI projenizin genellikle masaya getirilen verilerin kalitesi kadar etkili olduğu söylenebilir.
Bu nedenle, aşağıdaki yönergelere uyan iş için doğru Veri Toplama satıcısının işe alınması tavsiye edilir:
- Yenilik veya Benzersizlik
- zamanında teslimat
- doğruluk
- tamlık
- Tutarlılık
Ve işte doğru seçime odaklanmak için bir organizasyon olarak kontrol etmeniz gereken faktörler:
- Örnek bir veri seti isteyin
- Uyumlulukla ilgili sorguları çapraz kontrol edin
- Veri toplama ve kaynak bulma süreçleri hakkında daha fazla bilgi edinin
- Önyargıları ortadan kaldırmaya yönelik duruşlarını ve yaklaşımlarını kontrol edin
- Projede zaman içinde aşamalı geliştirmeler yapmak istemeniz durumunda, işgücünün ve platforma özel yeteneklerinin ölçeklenebilir olduğundan emin olun.
