Beth Yw Data Hyfforddi mewn Dysgu Peiriant:
Diffiniad, Manteision, Heriau, Enghreifftiau a Setiau Data
Canllaw Prynwyr Ultimate 2024
Cyflwyniad
Ym myd deallusrwydd artiffisial a dysgu â pheiriant, mae hyfforddiant data yn anochel. Dyma'r broses sy'n gwneud modiwlau dysgu peiriannau yn gywir, yn effeithlon ac yn gwbl weithredol. Yn y swydd hon, rydym yn archwilio'n fanwl beth yw data hyfforddi AI, ansawdd data hyfforddi, casglu a thrwyddedu data a mwy.
Amcangyfrifir bod oedolyn ar gyfartaledd yn gwneud penderfyniadau ar fywyd a phethau bob dydd yn seiliedig ar ddysgu yn y gorffennol. Daw'r rhain, yn eu tro, o brofiadau bywyd a luniwyd gan sefyllfaoedd a phobl. Yn yr ystyr lythrennol, nid yw sefyllfaoedd, achosion, a phobl yn ddim byd ond data sy'n cael ei fwydo i'n meddyliau. Wrth i ni gronni blynyddoedd o ddata ar ffurf profiad, mae'r meddwl dynol yn tueddu i wneud penderfyniadau di-dor.
Beth mae hyn yn ei gyfleu? Mae'r data hwnnw'n anochel wrth ddysgu.
Yn debyg i sut mae plentyn angen label o'r enw wyddor i ddeall y llythrennau A, B, C, D mae angen i beiriant ddeall y data y mae'n ei dderbyn hefyd.
Dyna'n union beth Cudd-wybodaeth Artiffisial (AI) mae hyfforddiant i gyd yn ymwneud. Nid yw peiriant yn ddim gwahanol na phlentyn sydd eto i ddysgu pethau o'r hyn y maent ar fin cael ei ddysgu. Nid yw'r peiriant yn gwybod gwahaniaethu rhwng cath a chi neu fws a char oherwydd nad ydyn nhw eto wedi profi'r eitemau hynny nac wedi cael eu dysgu sut olwg sydd arnyn nhw.
Felly, i rywun sy'n adeiladu car hunan-yrru, y brif swyddogaeth y mae angen ei ychwanegu yw gallu'r system i ddeall yr holl elfennau bob dydd y gall y car ddod ar eu traws, fel y gall y cerbyd eu hadnabod a gwneud penderfyniadau gyrru priodol. Dyma lle Data hyfforddi AI yn dod i chwarae.
Heddiw, mae modiwlau deallusrwydd artiffisial yn cynnig llawer o gyfleusterau inni ar ffurf peiriannau argymell, llywio, awtomeiddio, a mwy. Mae hynny i gyd yn digwydd oherwydd hyfforddiant data AI a ddefnyddiwyd i hyfforddi'r algorithmau wrth iddynt gael eu hadeiladu.
Mae data hyfforddi AI yn broses sylfaenol wrth adeiladu dysgu peiriant ac algorithmau AI. Os ydych chi'n datblygu ap sy'n seiliedig ar y cysyniadau technoleg hyn, mae angen i chi hyfforddi'ch systemau i ddeall elfennau data ar gyfer prosesu optimaidd. Heb hyfforddiant, bydd eich model AI yn aneffeithlon, yn ddiffygiol ac o bosibl yn ddibwrpas.
Amcangyfrifir bod Gwyddonwyr Data yn gwario mwy na 80% o'u hamser mewn Paratoi a Chyfoethogi Data er mwyn hyfforddi modelau ML.
Felly, i'r rhai ohonoch sydd am gael cyllid gan gyfalafwyr menter, yr solopreneurs allan yna sy'n gweithio ar brosiectau uchelgeisiol, a selogion technoleg sydd newydd ddechrau gydag AI datblygedig, rydym wedi datblygu'r canllaw hwn i helpu i ateb y cwestiynau pwysicaf ynglŷn â eich data hyfforddi AI.
Yma byddwn yn archwilio beth yw data hyfforddi AI, pam ei fod yn anochel yn eich proses, maint ac ansawdd y data sydd ei angen arnoch mewn gwirionedd, a mwy.
Beth yw data hyfforddi AI?
Mae'n syml - gelwir data a ddefnyddir i hyfforddi model dysgu peirianyddol yn ddata hyfforddi. Mae anatomeg set ddata hyfforddi yn cynnwys priodoleddau wedi'u labelu neu anodedig, sy'n caniatáu i fodelau ganfod patrymau a dysgu ohonynt. Mae data anodedig yn hanfodol mewn hyfforddiant data gan ei fod yn galluogi modelau i wahaniaethu, cymharu a chydberthynu tebygolrwydd yn y cyfnod dysgu. Mae data hyfforddiant ansawdd yn cynnwys setiau data a gymeradwyir gan ddyn, lle mae data wedi mynd trwy wiriadau ansawdd trwyadl i sicrhau bod anodiadau yn fanwl gywir ac yn gywir. Po gliriach yw'r anodiad, yr uchaf yw ansawdd y data.
Sut mae Data Hyfforddiant yn cael ei Ddefnyddio Wrth Ddysgu Peiriannau?
Mae model AI/ML yn debyg i faban. Mae angen dysgu popeth o'r dechrau. Yn debyg i sut rydyn ni'n dysgu rhannau corff dynol i blentyn ysgol elfennol, mae'n rhaid i ni osod pob agwedd ar set ddata trwy anodiadau. Dim ond trwy'r wybodaeth hon y mae model yn canfod cysyniadau, enwau, swyddogaethau, a phriodoleddau eraill fel y'u diffinnir gan ddyn. Mae hyn yn hanfodol ar gyfer modelau dysgu dan oruchwyliaeth a heb oruchwyliaeth. Mae'r critigolrwydd yn cynyddu wrth i'r achos defnydd ddod yn fwy arbenigol.
Pam Mae Data Hyfforddiant AI yn Bwysig?
Mae ansawdd data hyfforddi AI yn trosi'n uniongyrchol i ansawdd allbwn modelau dysgu peiriannau. Daw'r gydberthynas hon yn fwy hanfodol mewn sectorau fel gofal iechyd a modurol, lle mae bywydau dynol yn uniongyrchol yn y fantol. Yn ogystal, mae data hyfforddi AI hefyd yn dylanwadu ar gyniferydd tuedd yr allbynnau.
Er enghraifft, model sydd wedi'i hyfforddi gyda dim ond un dosbarth o set sampl, dyweder, o'r un ddemograffeg neu bersona dynol, gall arwain yn aml at y peiriant yn cymryd yn ganiataol nad oes unrhyw wahanol fathau o debygolrwydd yn bodoli. Mae hyn yn arwain at annhegwch mewn allbwn, a allai yn y pen draw gael canlyniadau cyfreithiol ac enw da cwmnïau. Er mwyn lliniaru hyn, argymhellir yn gryf dod o hyd i ddata o ansawdd a modelau hyfforddi ar hyn.
Enghraifft: Sut mae Ceir Hunan-yrru yn Defnyddio Data Hyfforddiant AI i Fordwyo'n Ddiogel
Mae ceir ymreolaethol yn defnyddio llawer iawn o ddata o synwyryddion fel camerâu, RADAR, a LIDAR. Mae'r data hwn yn ddiwerth os na all system y car ei brosesu. Er enghraifft, mae angen i'r car adnabod cerddwyr, anifeiliaid, a thyllau yn y ffordd i osgoi damweiniau. Rhaid ei hyfforddi i ddeall yr elfennau hyn a gwneud penderfyniadau gyrru diogel.
Yn ogystal, dylai'r car ddeall gorchmynion llafar gan ddefnyddio Natural Language Processing (NLP). Er enghraifft, os gofynnir iddo ddod o hyd i orsafoedd nwy cyfagos, dylai ddehongli ac ymateb yn gywir.
Mae hyfforddiant AI yn hanfodol nid yn unig ar gyfer ceir ond ar gyfer unrhyw system AI, fel argymhellion Netflix, sydd hefyd yn dibynnu ar brosesu data tebyg i gynnig awgrymiadau personol.
Manteision Modelau Hyfforddi gyda Setiau Data o Ansawdd
Mae modelau hyfforddi gyda setiau data o ansawdd uchel yn cynnig nifer o fanteision, megis:
- Gwell perfformiad y model o ran perthnasedd, cywirdeb a phrydlondeb
- Llai o amser hyfforddi
- Lleihau gor-ffitio a chyffredinoli gwell
- Gogwydd llai
- Cyfle i frandiau sefydlu eu presenoldeb a theimlad cadarnhaol yn y farchnad a mwy
Heriau Data Hyfforddiant AI
Mae hyfforddiant AI yn dasg soffistigedig ac enfawr, sy'n cynnwys ei set ei hun o heriau a thagfeydd. I ddechrau, gadewch i ni edrych ar rai o'r rhwystrau mwyaf cyffredin:
Diffyg argaeledd data cywir
Ni ellir hyfforddi modelau AI ar unrhyw ddata sydd ar gael. Dylai'r set ddata sy'n cael ei bwydo i fodel alinio â chanlyniadau busnes, gweledigaeth, perthnasedd i ysgogiadau, maes, arbenigedd pwnc a mwy.
O ystyried y cyfaint sydd ei angen ar gyfer hyfforddiant AI, gall fod yn anodd dod o hyd i ddata delfrydol. Mae’r cymhlethdod yn cynyddu mewn sectorau fel gofal iechyd a chyllid, lle mae sensitifrwydd data yn allweddol.
Bias
Mae bodau dynol yn gynhenid o duedd a'r hyn rydyn ni'n ei fwydo i fodel yw'r hyn y mae'r model yn ei brosesu a'i gyflenwi hefyd. Gan gyfuno hyn â diffyg data o ansawdd, gall modelau ddatblygu
rhagfarn, gan arwain at ganlyniadau annheg a rhagfarnllyd.
Gorffitio
Gellir cymharu hyn â chlefyd awto-imiwnedd model, lle mae ei berffeithrwydd ei hun yn gweithredu fel tagfa i fynd i'r afael â phethau annisgwyl ac amrywiaeth mewn ysgogiadau. Gall achosion o'r fath arwain at rithweledigaethau AI,
lle nad yw'n gwybod sut i ymateb i awgrymiadau neu gwestiynau nid yw'n cyd-fynd yn ôl â'i setiau data hyfforddi.
Moeseg ac Eglurhad
Un o'r cymhlethdodau eraill gyda hyfforddiant AI yw esboniad. Gallwn hefyd gyfeirio ato fel atebolrwydd, lle’r ydym yn ansicr sut y cyrhaeddodd model ymateb penodol o ran rhesymoledd. Mae sgyrsiau ar wneud penderfyniadau AI yn fwy tryloyw yn digwydd ar hyn o bryd ac yn y dyfodol, byddwn yn gweld mwy o brotocolau ar XAI (AI Esboniadwy).
Deall y Gwahaniaeth rhwng Hyfforddiant a Phrofi Data
Mae'r gwahaniaeth rhwng data hyfforddi a phrofi yr un fath â'r gwahaniaeth rhwng paratoi ac arholi.
| Agwedd | Data Hyfforddi | Profi Data |
|---|---|---|
| Diben | Yn dysgu model i ddysgu cysyniadau arfaethedig | Yn dilysu pa mor dda y mae'r model wedi dysgu |
| Swydd | Paratoi | arholiad |
| Asesu | Heb ei ddefnyddio ar gyfer asesu perfformiad | Hanfodol ar gyfer asesu perfformiad (prydlondeb, perthnasedd, cywirdeb, tuedd) |
| Optimization | Yn helpu mewn hyfforddiant model | Yn sicrhau optimeiddio model ac yn hysbysu os oes angen mwy o ddata hyfforddi |
| Gwneud Penderfyniadau Rhanddeiliaid | Fe'i defnyddir i adeiladu'r model | Defnyddir i benderfynu ar hyfforddiant pellach neu addasiadau yn seiliedig ar sgoriau model |
Defnyddiwch Achosion
Cymwysiadau ffôn clyfar
Mae wedi dod yn gyffredin i apps ffôn gael eu pweru gan AI. Pan fydd model wedi'i hyfforddi gyda data hyfforddi AI solet, gall apps ddeall dewisiadau ac ymddygiad defnyddwyr yn well, rhagweld gweithredoedd, datgloi ffonau, ymateb yn well i orchmynion llais a mwy.
manwerthu
Mae profiadau siopa cwsmeriaid ac ymgysylltu ag arweinwyr yn cael eu hoptimeiddio'n anhygoel trwy AI. O ostyngiadau amser real ar adael certi i werthu rhagfynegol, mae posibiliadau'n ddiderfyn.
Gofal Iechyd
Mae'n debyg bod gofal iechyd yn elwa fwyaf o AI ac ML. O ymchwil ategol ym maes oncoleg a chynorthwyo mewn darganfod cyffuriau a threialon clinigol i ganfod anomaleddau mewn delweddu meddygol, gellir hyfforddi modelau AI i gyflawni swyddogaethau arbenigol.
diogelwch
Gyda'r cynnydd cynyddol mewn ymosodiadau seibr, gellir defnyddio AI i liniaru ymosodiadau soffistigedig trwy amddiffyniad rhwydwaith wedi'i optimeiddio, canfod anghysondebau, diogelwch cymhwysiad, trwsio codau â chwilod a bylchau diogelwch, awtomeiddio datblygiad clytiau a mwy.
Cyllid
Mae AI yn helpu byd cyllid trwy fethodolegau canfod twyll datblygedig, awtomeiddio setlo hawliadau, defnyddio chatbots i gynnal ffurfioldebau KYC a mwy. Mae cwmnïau BFSI hefyd yn defnyddio AI i atgyfnerthu eu rhwydweithiau a'u systemau trwy fesurau seiberddiogelwch gorau posibl.
Gwerthu a Marchnata
Mae deall ymddygiad defnyddwyr, segmentu cynulleidfaoedd uwch, rheoli enw da ar-lein, a chynhyrchu copïau ar gyfer cyfryngau cymdeithasol, efelychiadau ymgyrchu cyfryngau cymdeithasol a buddion eraill yn gyffredin i weithwyr proffesiynol gwerthu a marchnata.
Faint o Ddata Sydd Ei Angen I Hyfforddi Modelau ML?
Maen nhw'n dweud nad oes diwedd ar ddysgu ac mae'r ymadrodd hwn yn ddelfrydol yn y sbectrwm data hyfforddi AI. Po fwyaf yw'r data, y gorau fydd y canlyniadau. Fodd bynnag, nid yw ymateb mor amwys â hyn yn ddigon i argyhoeddi unrhyw un sy'n edrych i lansio ap wedi'i bweru gan AI. Ond y gwir amdani yw nad oes rheol gyffredinol bawd, fformiwla, mynegai na mesuriad o union gyfaint y data sydd ei angen ar un i hyfforddi eu setiau data AI.
Byddai arbenigwr dysgu peiriant yn datgelu’n ddigrif bod yn rhaid adeiladu algorithm neu fodiwl ar wahân i dynnu maint y data sy’n ofynnol ar gyfer prosiect. Dyna, yn anffodus, y realiti hefyd.
Nawr, mae yna reswm pam ei bod hi'n anodd iawn rhoi cap ar faint o ddata sy'n ofynnol ar gyfer hyfforddiant AI. Mae hyn oherwydd y cymhlethdodau sy'n gysylltiedig â'r broses hyfforddi ei hun. Mae modiwl AI yn cynnwys sawl haen o ddarnau rhyng-gysylltiedig a gorgyffwrdd sy'n dylanwadu ac yn ategu prosesau ei gilydd.
Er enghraifft, gadewch i ni ystyried eich bod chi'n datblygu ap syml i adnabod coeden cnau coco. O'r rhagolwg, mae'n swnio'n eithaf syml, iawn? O safbwynt AI, fodd bynnag, mae'n llawer mwy cymhleth.
Ar y cychwyn cyntaf, mae'r peiriant yn wag. Nid yw'n gwybod beth yw coeden yn y lle cyntaf heb sôn am goeden drofannol dal, benodol i ranbarth, sy'n dwyn ffrwythau. Ar gyfer hynny, mae angen hyfforddi'r model ar beth yw coeden, sut i wahaniaethu oddi wrth wrthrychau tal a main eraill a all ymddangos mewn ffrâm fel goleuadau stryd neu bolion trydan ac yna symud ymlaen i ddysgu naws coeden cnau coco. Ar ôl i'r modiwl dysgu peiriant ddysgu beth yw coeden cnau coco, gallai rhywun dybio ei bod yn gwybod sut i adnabod un.
Ond dim ond pan fyddwch chi'n bwydo delwedd o goeden banyan, byddech chi'n sylweddoli bod y system wedi cam-adnabod coeden banyan ar gyfer coeden cnau coco. Ar gyfer system, mae unrhyw beth sy'n dal gyda dail clystyredig yn goeden cnau coco. Er mwyn dileu hyn, mae angen i'r system ddeall yn awr bob coeden nad yw'n goeden cnau coco i adnabod yn union. Os mai hon yw'r broses ar gyfer ap un cyfeiriadol syml gydag un canlyniad yn unig, ni allwn ond dychmygu'r cymhlethdodau sy'n gysylltiedig ag apiau sy'n cael eu datblygu ar gyfer gofal iechyd, cyllid a mwy.
Ar wahân i hyn, beth sydd hefyd yn dylanwadu ar faint o ddata sy'n ofynnol ar ei gyfer mae'r hyfforddiant yn cynnwys agweddau a restrir isod:
- Dull hyfforddi, lle mae'r gwahaniaethau mewn mathau o ddata (wedi'u strwythuro a heb strwythur) yn dylanwadu ar yr angen am gyfeintiau o ddata
- Labelu data neu dechnegau anodi
- Y ffordd y mae data'n cael ei fwydo i system
- Cyniferydd goddefgarwch gwall, sy'n golygu canran y gwallau sy'n ddibwys yn eich arbenigol neu'ch parth
Enghreifftiau o'r Byd Go Iawn o Gyfrolau Hyfforddi
Er bod faint o ddata sydd ei angen arnoch i hyfforddi'ch modiwlau yn dibynnu ar eich prosiect a'r ffactorau eraill a drafodwyd gennym yn gynharach, ychydig byddai ysbrydoliaeth neu gyfeirnod yn helpu i gael syniad helaeth ar ddata Gofynion.
Mae'r canlynol yn enghreifftiau o'r byd go iawn o faint o setiau data a ddefnyddir at ddibenion hyfforddi AI gan gwmnïau a busnesau amrywiol.
- cydnabyddiaeth wyneb - maint sampl o dros 450,000 o ddelweddau wyneb
- Anodi delwedd - maint sampl o dros 185,000 o ddelweddau gyda yn agos at 650,000 o wrthrychau anodedig
- Dadansoddiad teimlad Facebook - maint sampl o dros 9,000 sylwadau a 62,000 o swyddi
- Hyfforddiant Chatbot - maint sampl o dros 200,000 o gwestiynau gyda dros 2 filiwn o atebion
- Ap cyfieithu - maint sampl o dros 300,000 o sain neu leferydd casgliad gan siaradwyr estron
Beth os nad oes gen i ddigon o ddata?
Ym myd AI & ML, mae hyfforddiant data yn anochel. Dywedir yn gywir nad oes diwedd ar ddysgu pethau newydd ac mae hyn yn wir pan fyddwn yn siarad am sbectrwm data hyfforddi AI. Po fwyaf yw'r data, y gorau fydd y canlyniadau. Fodd bynnag, mae yna achosion lle mae'r achos defnydd rydych chi'n ceisio ei ddatrys yn ymwneud â chategori arbenigol, ac mae cyrchu'r set ddata gywir ynddo'i hun yn her. Felly yn y senario hwn, os nad oes gennych ddata digonol, efallai na fydd y rhagfynegiadau o'r model ML yn gywir neu gallant fod yn rhagfarnllyd. Mae yna ffyrdd fel cynyddu data a marcio data a all eich helpu i oresgyn y diffygion ond efallai na fydd y canlyniad yn gywir nac yn ddibynadwy o hyd.
Sut ydych chi'n gwella Ansawdd Data?
Mae ansawdd y data mewn cyfrannedd uniongyrchol ag ansawdd yr allbwn. Dyna pam mae modelau data cywir iawn yn gofyn am setiau data o ansawdd uchel ar gyfer hyfforddiant. Fodd bynnag, mae dal. Ar gyfer cysyniad sy'n ddibynnol ar gywirdeb a chywirdeb, mae'r cysyniad o ansawdd yn aml yn amwys.
Mae data o ansawdd uchel yn swnio'n gryf ac yn gredadwy ond beth mae'n ei olygu mewn gwirionedd?
Beth yw ansawdd yn y lle cyntaf?
Wel, fel yr union ddata rydyn ni'n ei fwydo i'n systemau, mae gan ansawdd lawer o ffactorau a pharamedrau'n gysylltiedig ag ef hefyd. Os ydych chi'n estyn allan at arbenigwyr AI neu gyn-filwyr dysgu peiriannau, efallai y byddan nhw'n rhannu unrhyw drawsnewidiad o ddata o ansawdd uchel yw unrhyw beth sydd -
- Gwisg - data a geir o un ffynhonnell neu unffurfiaeth benodol mewn setiau data a geir o sawl ffynhonnell
- Gyfun - data sy'n cwmpasu'r holl senarios posibl y bwriedir i'ch system weithio arnynt
- Yn gyson - mae pob beit unigol o ddata yn debyg o ran ei natur
- Perthnasol - mae'r data rydych chi'n ei ffynhonnell a'i fwydo yn debyg i'ch gofynion a'ch canlyniadau disgwyliedig a
- Amrywiol - mae gennych gyfuniad o bob math o ddata fel sain, fideo, delwedd, testun a mwy
Nawr ein bod yn deall beth mae ansawdd ansawdd data yn ei olygu, gadewch inni edrych yn gyflym ar y gwahanol ffyrdd y gallem sicrhau ansawdd casglu data a chenhedlaeth.
1. Cadwch lygad am ddata strwythuredig a heb strwythur. Mae'r cyntaf yn hawdd ei ddeall gan beiriannau oherwydd bod ganddyn nhw elfennau a metadata wedi'u hanodi. Mae'r olaf, fodd bynnag, yn dal yn amrwd heb unrhyw wybodaeth werthfawr y gall system ei defnyddio. Dyma lle mae anodi data yn dod i mewn.
2. Mae dileu rhagfarn yn ffordd arall o sicrhau data o ansawdd gan fod y system yn tynnu unrhyw ragfarn o'r system ac yn sicrhau canlyniad gwrthrychol. Mae rhagfarn yn gwyro'ch canlyniadau yn unig ac yn ei wneud yn ofer.
3. Glanhewch ddata yn helaeth gan y bydd hyn yn ddieithriad yn cynyddu ansawdd eich allbynnau. Byddai unrhyw wyddonydd data yn dweud wrthych mai cyfran fawr o'u rôl swydd yw glanhau data. Pan fyddwch chi'n glanhau'ch data, rydych chi'n cael gwared ar ddyblyg, sŵn, gwerthoedd coll, gwallau strwythurol ac ati.
Beth sy'n effeithio ar ansawdd data hyfforddi?
Mae yna dri phrif ffactor a all eich helpu i ragfynegi'r lefel ansawdd rydych chi ei eisiau ar gyfer eich Modelau AI / ML. Y 3 ffactor allweddol yw Pobl, Proses a Phlatfform a all wneud neu dorri eich Prosiect AI.
Llwyfan: Mae angen platfform perchnogol dynol-yn-y-dolen cyflawn i ddod o hyd i, trawsgrifio ac anodi setiau data amrywiol ar gyfer defnyddio'r mentrau AI ac ML mwyaf heriol yn llwyddiannus. Mae'r platfform hefyd yn gyfrifol am reoli gweithwyr, a sicrhau'r ansawdd a'r trwybwn mwyaf posibl
pobl: Er mwyn gwneud i AI feddwl yn ddoethach, mae'n cymryd pobl sy'n rhai o'r meddyliau craffaf yn y diwydiant. Er mwyn graddio mae angen miloedd o'r gweithwyr proffesiynol hyn ledled y byd i drawsgrifio, labelu ac anodi pob math o ddata.
Proses: Mae cyflwyno data o safon aur sy'n gyson, yn gyflawn ac yn gywir yn waith cymhleth. Ond dyma'r hyn y bydd angen i chi ei gyflawni bob amser, er mwyn cadw at y safonau ansawdd uchaf yn ogystal â rheolaethau ansawdd a phwyntiau gwirio llym a phrofedig.
O ble ydych chi'n dod o hyd i Ddata Hyfforddi AI?
Yn wahanol i'n hadran flaenorol, mae gennym fewnwelediad manwl iawn yma. I'r rhai ohonoch sy'n edrych i ddod o hyd i ddata
neu os ydych yn y broses o gasglu fideo, casglu delweddau, casglu testun a mwy, mae yna dri
prif lwybrau y gallwch ddod o hyd i'ch data ohonynt.
Gadewch i ni eu harchwilio'n unigol.
Ffynonellau Am Ddim
Mae ffynonellau rhad ac am ddim yn llwybrau sy'n ystorfeydd anwirfoddol o lawer iawn o ddata. Mae'n ddata sydd yn syml yn gorwedd yno ar yr wyneb am ddim. Mae rhai o'r adnoddau rhad ac am ddim yn cynnwys -
- Setiau data Google, lle rhyddhawyd dros 250 miliwn o setiau o ddata yn 2020
- Fforymau fel Reddit, Quora a mwy, sy'n ffynonellau dyfeisgar ar gyfer data. Ar ben hynny, gallai cymunedau gwyddor data ac AI yn y fforymau hyn hefyd eich helpu gyda setiau data penodol wrth estyn allan.
- Mae Kaggle yn ffynhonnell arall am ddim lle gallwch ddod o hyd i adnoddau dysgu peiriannau ar wahân i setiau data am ddim.
- Rydym hefyd wedi rhestru setiau data agored am ddim i'ch rhoi ar ben ffordd i hyfforddi'ch modelau AI
Er bod y llwybrau hyn yn rhad ac am ddim, yr hyn y byddech chi'n ei wario yn y pen draw yw amser ac ymdrech. Mae data o ffynonellau rhad ac am ddim ledled y lle ac mae'n rhaid i chi roi oriau gwaith i mewn i'w gyrchu, ei lanhau a'i deilwra i weddu i'ch anghenion.
Un o'r awgrymiadau pwysig eraill i'w gofio yw na ellir defnyddio peth o'r data o ffynonellau rhydd at ddibenion masnachol hefyd. Mae'n gofyn trwyddedu data.
Sgrapio Data
Fel y mae'r enw'n awgrymu, crafu data yw'r broses o fwyngloddio data o sawl ffynhonnell gan ddefnyddio offer priodol. O wefannau, pyrth cyhoeddus, proffiliau, cyfnodolion, dogfennau a mwy, gall offer grafu data sydd ei angen arnoch a'u cael i'ch cronfa ddata yn ddi-dor.
Er bod hyn yn swnio fel datrysiad delfrydol, dim ond pan ddaw at ddefnydd personol y mae crafu data yn gyfreithlon. Os ydych chi'n gwmni sydd am grafu data gydag uchelgeisiau masnachol dan sylw, mae'n anodd a hyd yn oed yn anghyfreithlon. Dyna pam mae angen tîm cyfreithiol arnoch i edrych i mewn i wefannau, cydymffurfiaeth ac amodau cyn y gallech chi grafu data sydd ei angen arnoch chi.
Gwerthwyr Allanol
Cyn belled ag y mae casglu data ar gyfer data hyfforddiant AI yn y cwestiwn, allanoli neu estyn allan at werthwyr allanol ar gyfer setiau data yw'r opsiwn mwyaf delfrydol. Maen nhw'n cymryd y cyfrifoldeb o ddod o hyd i setiau data ar gyfer eich gofynion tra gallwch chi ganolbwyntio ar adeiladu'ch modiwlau. Mae hyn yn benodol oherwydd y rhesymau canlynol -
- nid oes rhaid i chi dreulio oriau yn chwilio am lwybrau data
- nid oes unrhyw ymdrechion o ran glanhau a dosbarthu data
- rydych chi'n cael setiau data ansawdd llaw sy'n gwirio'r holl ffactorau y gwnaethon ni eu trafod beth amser yn ôl
- gallwch gael setiau data sydd wedi'u teilwra ar gyfer eich anghenion
- fe allech chi fynnu faint o ddata sydd ei angen arnoch chi ar gyfer eich prosiect a mwy
- a'r pwysicaf, maent hefyd yn sicrhau bod eu casglu data a'r data ei hun yn cydymffurfio â chanllawiau rheoleiddio lleol.
Yr unig ffactor a allai fod yn ddiffyg yn dibynnu ar raddfa eich gweithrediadau yw bod rhoi gwaith ar gontract allanol yn cynnwys treuliau. Unwaith eto, beth sydd ddim yn cynnwys treuliau.
Mae Shaip eisoes yn arweinydd mewn gwasanaethau casglu data ac mae ganddo ei ystorfa ei hun o ddata gofal iechyd a setiau data lleferydd / sain y gellir eu trwyddedu ar gyfer eich prosiectau AI uchelgeisiol.
Setiau Data Agored - I'w defnyddio ai peidio?
Er enghraifft, mae set ddata adolygiadau cynnyrch Amazon sy'n cynnwys dros 142 miliwn o adolygiadau gan ddefnyddwyr rhwng 1996 a 2014. Ar gyfer delweddau, mae gennych adnodd rhagorol fel Google Open Images, lle gallwch ddod o hyd i setiau data o dros 9 miliwn o luniau. Mae gan Google hefyd asgell o'r enw Machine Perception sy'n cynnig bron i 2 filiwn o glipiau sain sy'n para deg eiliad.
Er gwaethaf argaeledd yr adnoddau hyn (ac eraill), y ffactor pwysig a anwybyddir yn aml yw'r amodau a ddaw yn sgil eu defnyddio. Maent yn gyhoeddus yn sicr ond mae llinell denau rhwng torri a defnydd teg. Mae gan bob adnodd ei gyflwr ei hun ac os ydych chi'n archwilio'r opsiynau hyn, rydym yn awgrymu rhybudd. Y rheswm am hyn yw y gallai fod yn rhaid i chi fynd i achosion cyfreithiol a threuliau cysylltiedig yn y esgus y byddai'n well gennych lwybrau am ddim.
Gwir Gostau Data Hyfforddi AI
Dim ond yr arian yr ydych yn ei wario i gaffael y data neu gynhyrchu data yn fewnol nad ydych yn ei ystyried. Rhaid inni ystyried elfennau llinol fel yr amser a'r ymdrechion a dreulir yn datblygu systemau AI a costio o safbwynt trafodaethol. yn methu â chanmol y llall.
Amser a Dreuliwyd ar Gyrchu ac Anodi Data
Mae ffactorau fel daearyddiaeth, demograffeg y farchnad a chystadleuaeth yn eich arbenigol yn rhwystro argaeledd setiau data perthnasol. Mae'r amser a dreulir â llaw yn chwilio am ddata yn wastraff amser wrth hyfforddi'ch system AI. Ar ôl i chi lwyddo i ddod o hyd i'ch data, byddwch yn gohirio hyfforddiant ymhellach trwy dreulio amser yn anodi'r data fel y gall eich peiriant ddeall yr hyn y mae'n cael ei fwydo.
Pris Casglu ac Anodi Data
Mae'n ofynnol cyfrifo treuliau uwchben (Casglwyr data mewnol, Anodwyr, Cynnal a Chadw offer, seilwaith Tech, Tanysgrifiadau i offer SaaS, Datblygu cymwysiadau perchnogol) wrth ddod o hyd i ddata AI
Cost Data Gwael
Gall data gwael gostio morâl tîm eich cwmni, eich mantais gystadleuol, a chanlyniadau diriaethol eraill nad ydyn nhw'n sylwi. Rydym yn diffinio data gwael fel unrhyw set ddata sy'n aflan, yn amrwd, yn amherthnasol, wedi dyddio, yn anghywir, neu'n llawn gwallau sillafu. Gall data gwael ddifetha'ch model AI trwy gyflwyno gogwydd a llygru'ch algorithmau â chanlyniadau gwyro.
Treuliau Rheoli
Mae'r holl gostau sy'n ymwneud â gweinyddu'ch sefydliad neu fenter, tangibles ac anghyffyrddadwy yn gyfystyr â threuliau rheoli sydd, yn aml iawn, y drutaf.
Sut i Ddewis Y Cwmni Data Hyfforddiant AI Cywir A Sut Gall Shaip Eich Helpu Chi?
Mae dewis y darparwr data hyfforddiant AI cywir yn agwedd hanfodol ar sicrhau bod eich model AI yn perfformio'n dda yn y farchnad. Gall eu rôl, eu dealltwriaeth o'ch prosiect, a'u cyfraniad newid y gêm i'ch busnes. Mae rhai o’r ffactorau i’w hystyried yn y broses hon yn cynnwys:
- y ddealltwriaeth o'r parth y bydd eich model AI yn cael ei adeiladu
- unrhyw brosiectau tebyg y maent wedi gweithio arnynt yn flaenorol
- a fyddent yn darparu data hyfforddi enghreifftiol neu'n cytuno i gynllun peilot ar y cyd
- sut maent yn trin gofynion data ar raddfa
- beth yw eu protocolau sicrhau ansawdd
- a ydynt yn agored i fod yn ystwyth mewn gweithrediadau
- sut maen nhw'n dod o hyd i setiau data hyfforddiant moesegol a mwy
Neu, gallwch hepgor hyn i gyd a chysylltu'n uniongyrchol â ni yn Shaip. Rydym yn un o'r prif ddarparwyr data hyfforddiant AI o ansawdd premiwm o ffynonellau moesegol. Ar ôl bod yn y diwydiant ers blynyddoedd, rydym yn deall y naws sy'n gysylltiedig â dod o hyd i setiau data. Bydd ein rheolwyr prosiect ymroddedig, tîm o weithwyr proffesiynol sicrhau ansawdd, ac arbenigwyr AI yn sicrhau cydweithrediad di-dor a thryloyw ar gyfer eich gweledigaethau menter. Cysylltwch â ni i drafod y cwmpas ymhellach heddiw.
Lapio Up
Dyna oedd popeth ar ddata hyfforddi AI. O ddeall beth yw data hyfforddi i archwilio adnoddau a buddion am ddim i anodi data ar gontract allanol, gwnaethom eu trafod i gyd. Unwaith eto, mae protocolau a pholisïau yn dal i fod yn ddifflach yn y sbectrwm hwn ac rydym bob amser yn argymell eich bod yn cysylltu ag arbenigwyr data hyfforddi AI fel ni ar gyfer eich anghenion.
O gyrchu, dad-adnabod i anodi data, byddem yn eich cynorthwyo gyda'ch holl anghenion fel mai dim ond ar adeiladu eich platfform y gallwch weithio. Rydym yn deall y cymhlethdodau sy'n gysylltiedig â chyrchu a labelu data. Dyna pam rydyn ni'n ailadrodd y ffaith y gallech chi adael y tasgau anodd i ni a defnyddio ein datrysiadau.
Estyn allan atom ni ar gyfer eich holl anghenion anodi data heddiw.
Gadewch i ni siarad
Cwestiynau a Ofynnir yn Aml (COA)
Os ydych chi am greu systemau deallus, mae angen i chi fwydo gwybodaeth wedi'i glanhau, ei churadu a'i gweithredu er mwyn hwyluso dysgu dan oruchwyliaeth. Gelwir y wybodaeth wedi'i labelu yn ddata hyfforddi AI ac mae'n cynnwys metadata marchnad, algorithmau ML, ac unrhyw beth sy'n helpu gyda gwneud penderfyniadau.
Mae gan bob peiriant sy'n cael ei bweru gan AI alluoedd sydd wedi'u cyfyngu gan ei le hanesyddol. Mae hyn yn golygu na all y peiriant ragweld y canlyniad a ddymunir oni bai ei fod wedi'i hyfforddi o'r blaen gyda setiau data tebyg. Mae data hyfforddi yn helpu gyda hyfforddiant dan oruchwyliaeth gyda'r gyfrol yn gymesur yn uniongyrchol ag effeithlonrwydd a chywirdeb y modelau AI.
Mae setiau data hyfforddi gwahanol yn angenrheidiol i hyfforddi algorithmau Dysgu Peiriant penodol, er mwyn helpu'r setups wedi'u pweru gan AI i wneud penderfyniadau pwysig gan ystyried y cyd-destunau. Er enghraifft, os ydych chi'n bwriadu ychwanegu ymarferoldeb Computer Vision i beiriant, mae angen hyfforddi'r modelau gyda delweddau anodedig a mwy o setiau data ar y farchnad. Yn yr un modd, ar gyfer gallu NLP, mae llawer iawn o gasglu lleferydd yn gweithredu fel data hyfforddi.
Nid oes terfyn uchaf i nifer y data hyfforddi sy'n ofynnol i hyfforddi model AI cymwys. Mwy o faint o ddata fydd yn well fydd gallu'r model i nodi a gwahanu elfennau, testunau a chyd-destunau.
Er bod llawer o ddata ar gael, nid yw pob darn yn addas ar gyfer modelau hyfforddi. Er mwyn i algorithm weithio ar ei orau, byddai angen setiau data cynhwysfawr, cyson a pherthnasol arnoch, sy'n cael eu tynnu'n unffurf ond sy'n dal yn ddigon amrywiol i gwmpasu ystod eang o senarios. Waeth beth fo'r data, rydych chi'n bwriadu ei ddefnyddio, mae'n well glanhau ac anodi yr un peth er mwyn gwella dysgu.
Os oes gennych fodel AI penodol mewn golwg ond nid yw'r data hyfforddi yn ddigon, mae'n rhaid i chi gael gwared ar allgleifion yn gyntaf, paru setiau trosglwyddo a dysgu ailadroddol, cyfyngu ar swyddogaethau, a gwneud y setup yn ffynhonnell agored i'r defnyddwyr barhau i ychwanegu data ar ei gyfer hyfforddi'r peiriant, yn raddol, mewn pryd. Gallwch hyd yn oed ddilyn dulliau sy'n ymwneud â chynyddu data a throsglwyddo dysgu i wneud y gorau o setiau data cyfyngedig.
Gellir defnyddio setiau data agored bob amser ar gyfer casglu data hyfforddi. Fodd bynnag, os ydych chi'n ceisio detholusrwydd ar gyfer hyfforddi'r modelau yn well gallwch chi ddibynnu ar werthwyr allanol, ffynonellau am ddim fel Reddit, Kaggle, a mwy, a hyd yn oed Scrapio Data ar gyfer mwyngloddio mewnwelediadau dethol o broffiliau, pyrth a dogfennau. Waeth beth fo'r dull, mae angen fformatio, lleihau a glanhau'r data a gaffaelir cyn ei ddefnyddio.