Mae modelau deallus AI ac ML ym mhobman, boed hynny
- Modelau gofal iechyd rhagfynegol ar gyfer diagnosis rhagweithiol
- Cerbydau ymreolaethol gyda chadw lonydd, parcio cefn, a nodweddion adeiledig eraill
- Chatbots deallus sy'n gyfarwydd â chynnwys, cyd-destun a bwriad
Ond beth sy'n gwneud y modelau hyn yn gywir, yn awtomataidd iawn, ac yn wallgof o benodol
Data, Data, a Mwy o Ddata.
Er mwyn i ddata wneud synnwyr i fodel AI, mae angen ichi gadw'r ffactorau canlynol mewn cof:
- Mae darnau enfawr o ddata crai ar gael
- Mae blociau data yn aml-amrywedd ac yn amrywiol
- Mae data heb ei labelu fel sŵn i beiriannau deallus
Ateb: Anodi Data (Proses o ddata labelu i greu setiau data perthnasol sy'n benodol i achosion defnydd)
Caffael Data Hyfforddiant AI ar gyfer Modelau ML
Mae casglwyr data AI credadwy yn canolbwyntio ar agweddau lluosog cyn cychwyn casglu ac echdynnu data ar draws llwybrau. Mae'r rhain yn cynnwys:
- Canolbwyntio ar baratoi setiau data lluosog
- Cadw'r gyllideb casglu data ac anodi dan reolaeth
- Caffael data model perthnasol
- Gweithio gyda chydgrynwyr setiau data credadwy yn unig
- Nodi nodau'r sefydliad ymlaen llaw
- Gweithio ochr yn ochr ag algorithmau addas
- Dysgu dan oruchwyliaeth neu ddysgu heb oruchwyliaeth
Opsiynau Gorau ar gyfer Caffael data sy'n cadw at yr agweddau a grybwyllwyd:
- Ffynonellau Rhad ac Am Ddim: Yn cynnwys fforymau agored fel Quora a Reddit a chydgrynwyr agored fel Kaggle OpenML, Google Datasets, a mwy
- Ffynonellau Mewnol: Data wedi'i dynnu o lwyfannau CRM ac ERP
- Ffynonellau Taledig: Yn cynnwys gwerthwyr allanol a defnyddio offer sgrapio data
Pwynt i'w nodi: Canfod setiau data agored gyda phinsiad o halen.
Ffactorau Cyllideb
Cynllunio i gyllidebu ein menter Casglu Data AI. Cyn y gallwch, cymerwch yr agweddau a'r cwestiynau canlynol i ystyriaeth:
- Natur y cynnyrch sydd angen ei ddatblygu
- A yw'r model yn cefnogi dysgu atgyfnerthu?
- A yw dysgu dwfn yn cael ei gefnogi?
- Ai NLP, Computer Vision, neu'r ddau ydyw
- Beth yw eich llwyfannau a'ch adnoddau ar gyfer labelu'r data?
Yn seiliedig ar y dadansoddiad, dyma'r ffactorau a all ac a ddylai eich helpu i reoli prisiau'r ymgyrch:
- Cyfrol Data: Dibyniaethau: Maint y prosiect, hoffterau tuag at hyfforddi a phrofi setiau data, cymhlethdod y system, y math o dechnoleg AI y mae'n cadw ati, a phwyslais ar echdynnu nodweddion neu ddiffyg nodweddion.
- Strategaeth Prisio: Dibyniaethau: Cymhwysedd y darparwr gwasanaeth, ansawdd y data, a chymhlethdod y model yn y llun
- Methodolegau Cyrchu: Dibyniaethau: Cymhlethdod a maint y model, gweithlu llogi, cytundebol, neu fewnol sy'n cyrchu'r data, a dewis ffynhonnell, gyda'r opsiynau'n agored, yn gyhoeddus, yn cael eu talu, a ffynonellau mewnol.
Sut i Fesur Ansawdd Data?
Er mwyn sicrhau a yw'r data sy'n cael ei fwydo i'r system o ansawdd uchel ai peidio, sicrhewch ei fod yn cadw at y paramedrau canlynol:
- Wedi'i fwriadu ar gyfer achosion defnydd penodol ac algorithmau
- Yn helpu i wneud y model yn fwy deallus
- Yn cyflymu'r broses o wneud penderfyniadau
- Yn cynrychioli lluniad amser real
Yn unol â'r agweddau a grybwyllwyd, dyma'r nodweddion rydych chi am i'ch setiau data eu cael:
- Unffurfiaeth: Hyd yn oed os daw talpiau data o lwybrau lluosog, mae angen eu fetio'n gyson, yn dibynnu ar y model. Er enghraifft, ni fyddai set ddata fideo anodedig wedi'i thymhoru'n dda yn unffurf pe bai wedi'i pharu â setiau data sain sydd wedi'u bwriadu ar gyfer modelau NLP fel chatbots a Chynorthwywyr Llais yn unig.
- Cysondeb: Dylai setiau data fod yn gyson os ydynt am gael eu galw'n rhai o ansawdd uchel. Mae hyn yn golygu bod yn rhaid i bob uned o ddata anelu at wneud penderfyniadau yn gyflymach ar gyfer y model, fel ffactor cyflenwol i unrhyw uned arall.
- Cynhwysfawr: Cynlluniwch bob agwedd a nodwedd o'r model a sicrhewch fod y setiau data o ffynonellau yn cwmpasu'r holl seiliau. Er enghraifft, rhaid i ddata sy'n berthnasol i NLP gadw at y gofynion semantig, cystrawennol, a hyd yn oed cyd-destunol.
- Perthnasedd: Os oes gennych rai canlyniadau mewn golwg, sicrhewch fod y data yn unffurf ac yn berthnasol, gan ganiatáu i'r algorithmau AI allu eu prosesu'n rhwydd.
- Arallgyfeirio: Swnio'n wrthreddfol i'r cyniferydd 'Unffurfiaeth'? Nid yn union fel setiau data amrywiol yn bwysig os ydych am hyfforddi'r model yn gyfannol. Er y gallai hyn gynyddu'r gyllideb, mae'r model yn dod yn llawer mwy deallus a chraff.
Manteision Arfyrddio Darparwr Gwasanaeth Data Hyfforddiant AI o'r dechrau i'r diwedd
Cyn ymrestru'r buddion, dyma'r agweddau sy'n pennu ansawdd cyffredinol y data:
- Llwyfan a ddefnyddir
- Pobl sy'n cymryd rhan
- Dilynwyd y broses
A chyda darparwr gwasanaeth profiadol o'r dechrau i'r diwedd yn chwarae, rydych chi'n cael mynediad at y platfform gorau, y bobl fwyaf profiadol, a phrosesau profedig sydd mewn gwirionedd yn eich helpu i hyfforddi'r model i berffeithrwydd.
Am fanylion penodol, dyma rai o'r buddion mwy wedi'u curadu sy'n haeddu golwg ychwanegol:
- Perthnasedd: Mae darparwyr gwasanaeth o'r dechrau i'r diwedd yn ddigon profiadol i ddarparu setiau data model ac algorithm-benodol yn unig. Hefyd, maen nhw hefyd yn gofalu am gymhlethdod y system, demograffeg, a segmentiad y farchnad.
- Amrywiaeth: Mae rhai modelau yn gofyn am lwythi tryciau o setiau data perthnasol i allu gwneud penderfyniadau'n gywir. Er enghraifft, ceir hunan-yrru. Mae darparwyr gwasanaeth profiadol o'r dechrau i'r diwedd yn ystyried yr angen am amrywiaeth trwy ddod o hyd i setiau data sy'n canolbwyntio ar y gwerthwr hyd yn oed. Yn amlwg, mae popeth a allai wneud synnwyr i'r modelau a'r algorithmau ar gael.
- Data wedi'i Curadu: Y peth gorau am ddarparwyr gwasanaeth profiadol yw eu bod yn dilyn ymagwedd gam wrth gam tuag at greu setiau data. Maent yn tagio talpiau perthnasol gyda phriodoleddau i'r anodyddion wneud synnwyr ohonynt.
- Anodiad pen uchel: Mae darparwyr gwasanaeth profiadol yn defnyddio Arbenigwyr Pwnc perthnasol i anodi darnau enfawr o ddata i berffeithrwydd.
- Dat-adnabod yn unol â'r Canllawiau: Gall rheoliadau diogelwch data wneud neu dorri eich ymgyrch hyfforddi AI. Fodd bynnag, mae darparwyr gwasanaeth o'r dechrau i'r diwedd yn gofalu am bob mater cydymffurfio, sy'n berthnasol i GDPR, HIPAA, ac awdurdodau eraill ac yn gadael ichi ganolbwyntio'n llwyr ar ddatblygu prosiectau.
- Dim Tuedd: Yn wahanol i gasglwyr data mewnol, glanhawyr, ac anodyddion, mae darparwyr gwasanaethau credadwy yn pwysleisio dileu rhagfarn AI o fodelau i ddychwelyd canlyniadau mwy gwrthrychol a chasgliadau cywir.
Dewis y Gwerthwr Casglu Data cywir
Mae pob ymgyrch hyfforddi AI yn dechrau gyda Chasglu Data. Neu, gellir dweud bod eich prosiect AI yn aml yr un mor effeithiol ag ansawdd y data a ddaw i'r bwrdd.
Felly, fe'ch cynghorir i ymuno â'r gwerthwr Casglu Data cywir ar gyfer y swydd, sy'n cadw at y canllawiau canlynol:
- Newydd-deb neu Unigrywiaeth
- Dosbarthiadau amserol
- Cywirdeb
- cyflawnrwydd
- Cysondeb
A dyma'r ffactorau y mae angen i chi eu gwirio fel sefydliad i beidio â chynnwys y dewis cywir:
- Gofynnwch am set ddata enghreifftiol
- Croeswirio'r ymholiadau sy'n berthnasol i gydymffurfio
- Deall mwy am eu prosesau casglu data a chyrchu
- Gwiriwch eu safiad a'u hymagwedd tuag at ddileu rhagfarn
- Sicrhewch fod eu galluoedd gweithlu a llwyfan-benodol yn raddadwy, rhag ofn eich bod am wneud datblygiadau cynyddol i'r prosiect, dros amser
