Beth Yw Data Hyfforddi mewn Dysgu Peiriant:
Diffiniad, Manteision, Heriau, Enghreifftiau a Setiau Data
Canllaw Prynwyr Ultimate 2023
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 data hyfforddi AI yn wybodaeth sydd wedi'i churadu a'i glanhau'n ofalus sy'n cael ei bwydo i mewn i system at ddibenion hyfforddi. Mae'r broses hon yn gwneud neu'n torri llwyddiant model AI. Gall helpu i ddatblygu’r ddealltwriaeth nad yw pob anifail pedair coes mewn delwedd yn gŵn neu fe allai helpu model i wahaniaethu rhwng gweiddi dig a chwerthin llawen. Dyma'r cam cyntaf wrth adeiladu modiwlau deallusrwydd artiffisial sy'n gofyn am ddata bwydo â llwy i ddysgu'r pethau sylfaenol i beiriannau a'u galluogi i ddysgu wrth i fwy o ddata gael ei fwydo. Mae hyn, unwaith eto, yn gwneud lle ar gyfer modiwl effeithlon sy'n corddi canlyniadau manwl gywir i ddefnyddwyr terfynol.
Ystyriwch broses data hyfforddi AI fel sesiwn ymarfer ar gyfer cerddor, lle po fwyaf y maent yn ymarfer, y gorau y byddant yn ei gael ar gân neu raddfa. Yr unig wahaniaeth yma yw bod yn rhaid dysgu peiriannau hefyd yn gyntaf beth yw offeryn cerdd. Yn debyg i'r cerddor sy'n gwneud defnydd da o'r oriau di-ri a dreulir ar ymarfer ar y llwyfan, mae model AI yn cynnig y profiad gorau posibl i ddefnyddwyr pan gaiff ei ddefnyddio.
Pam mae angen Data Hyfforddi AI?
Yr ateb symlaf i pam mae angen data hyfforddi AI ar gyfer datblygiad model yw na fyddai peiriannau hebddo hyd yn oed yn gwybod beth i'w ddeall yn y lle cyntaf. Fel unigolyn sydd wedi'i hyfforddi ar gyfer ei swydd benodol, mae angen corpws o wybodaeth ar beiriant i ateb pwrpas penodol a sicrhau canlyniadau cyfatebol hefyd.
Gadewch i ni ystyried esiampl ceir ymreolaethol eto. Daw terabytes ar ôl terabytes o ddata mewn cerbyd hunan-yrru o synwyryddion lluosog, dyfeisiau golwg cyfrifiadurol, RADAR, LIDARs a llawer mwy. Byddai'r holl ddarnau enfawr hyn o ddata yn ddibwrpas os nad yw system brosesu ganolog y car yn gwybod beth i'w wneud ag ef.
Er enghraifft, mae'r gweledigaeth gyfrifiadurol gallai uned y car fod yn ysbio cyfeintiau o ddata ar elfennau ffyrdd fel cerddwyr, anifeiliaid, tyllau yn y ffordd a mwy. Os nad yw'r modiwl dysgu peiriant wedi'i hyfforddi i'w hadnabod, ni fyddai'r cerbyd yn gwybod eu bod yn rhwystrau a allai achosi damweiniau pe deuir ar eu traws. Dyna pam mae'n rhaid hyfforddi'r modiwlau ar beth yw pob elfen yn y ffordd a sut mae angen gwahanol benderfyniadau gyrru ar gyfer pob un.
Er bod hyn ar gyfer elfennau gweledol yn unig, dylai'r car hefyd allu deall cyfarwyddiadau dynol drwyddo Prosesu Iaith Naturiol (NLP) ac casgliad sain neu leferydd ac ymateb yn unol â hynny. Er enghraifft, os yw'r gyrrwr yn gorchymyn i'r system infotainment mewn car chwilio am orsafoedd nwy gerllaw, dylai allu deall y gofyniad a thaflu canlyniadau priodol. Ar gyfer hynny, fodd bynnag, dylai allu deall pob gair yn yr ymadrodd, eu cysylltu a gallu deall y cwestiwn.
Er y gallech chi feddwl tybed a yw'r broses o ddata hyfforddi AI yn gymhleth dim ond oherwydd ei fod yn cael ei ddefnyddio ar gyfer achos defnydd trwm fel car ymreolaethol, y ffaith yw hyd yn oed y ffilm nesaf y mae Netflix yn ei hargymell sy'n mynd trwy'r un broses i gynnig awgrymiadau wedi'u personoli i chi. Mae unrhyw ap, platfform neu endid sydd ag AI yn gysylltiedig ag ef yn cael ei bweru yn ddiofyn gan ddata hyfforddi AI.
Pa fathau o ddata sydd eu hangen arnaf?
Byddai 4 prif fath o ddata y byddai eu hangen hy Delwedd, Fideo, Sain / Lleferydd neu Testun er mwyn hyfforddi modelau dysgu peiriannau yn effeithiol. Byddai'r math o ddata sydd ei angen yn dibynnu ar amrywiaeth o ffactorau megis yr achos defnydd mewn llaw, cymhlethdod y modelau i'w hyfforddi, y dull hyfforddi a ddefnyddir, ac amrywiaeth y data mewnbwn sy'n ofynnol.
Faint o Ddata sy'n Ddigonol?
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?
Mae setiau data agored yn setiau data sydd ar gael i'r cyhoedd y gellir eu defnyddio ar gyfer prosiectau dysgu peiriannau. Nid oes ots a oes angen set ddata sain, fideo, delwedd neu destun arnoch, mae setiau data agored ar gael ar gyfer pob ffurf a dosbarth o ddata.
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.
Beth nesaf ar ôl Cyrchu Data?
Ar ôl i chi gael y set ddata yn eich llaw, y cam nesaf yw ei anodi neu ei labelu. Ar ôl yr holl dasgau cymhleth, yr hyn sydd gennych yw data crai glân. Ni all y peiriant ddeall y data sydd gennych o hyd oherwydd nad yw wedi'i anodi. Dyma lle mae'r rhan sy'n weddill o'r her go iawn yn cychwyn.
Fel y soniasom, mae angen data ar beiriant mewn fformat y gall ei ddeall. Dyma'n union beth mae anodi data yn ei wneud. Mae'n cymryd data amrwd ac yn ychwanegu haenau o labeli a thagiau i helpu modiwl i ddeall pob elfen yn y data yn gywir.
Er enghraifft, mewn testun, bydd labelu data yn dweud wrth system AI y gystrawen ramadegol, rhannau lleferydd, arddodiaid, atalnodau, emosiwn, teimlad a pharamedrau eraill sy'n gysylltiedig â deall peiriannau. Dyma sut mae chatbots yn deall sgyrsiau dynol yn well a dim ond pan fyddant yn gwneud hynny y gallant ddynwared rhyngweithiadau dynol yn well trwy eu hymatebion hefyd.
Mor anochel ag y mae'n swnio, mae hefyd yn cymryd llawer o amser ac yn ddiflas. Waeth beth yw maint eich busnes neu ei uchelgeisiau, mae'r amser a gymerir i anodi data yn enfawr.
Mae hyn yn bennaf oherwydd bod angen i'ch gweithlu presennol neilltuo amser o'u hamserlen bob dydd i anodi data os nad oes gennych arbenigwyr anodi data. Felly, mae angen i chi wysio aelodau'ch tîm a phenodi hyn fel tasg ychwanegol. Po fwyaf y mae'n cael ei oedi, yr hiraf y mae'n ei gymryd i hyfforddi'ch modelau AI.
Er bod offer am ddim ar gyfer anodi data, nid yw hynny'n dileu'r ffaith bod y broses hon yn cymryd llawer o amser.
Dyna lle mae gwerthwyr anodi data fel Shaip yn dod i mewn. Maen nhw'n dod â thîm pwrpasol o arbenigwyr anodi data gyda nhw i ganolbwyntio ar eich prosiect yn unig. Maen nhw'n cynnig atebion i chi yn y ffordd rydych chi ei eisiau ar gyfer eich anghenion a'ch gofynion. Ar ben hynny, gallwch chi osod amserlen gyda nhw a mynnu bod gwaith yn cael ei gwblhau yn y llinell amser benodol honno.
Un o'r prif fuddion yw'r ffaith y gall aelodau mewnol eich tîm barhau i ganolbwyntio ar yr hyn sy'n bwysicach i'ch gweithrediadau a'ch prosiect tra bod arbenigwyr yn gwneud eu gwaith o anodi a labelu data i chi.
Gydag gontract allanol, gellir sicrhau'r ansawdd gorau, yr amser lleiaf posibl a'r manwl gywirdeb mwyaf.
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.