אנחנו לא צריכים לספר לך הערך של נתוני אימון AI לפרויקטים השאפתניים שלך. אתה יודע שאם אתה מאכיל נתוני זבל למודלים שלך, הם יניבו תוצאות מקבילות, ואימון המודלים שלך באמצעות מערכי נתונים איכותיים יביא למערכת יעילה ואוטונומית המסוגלת לספק תוצאות מדויקות.
למרות שקל להבין את המושג הזה, מציאת מקור הנתונים והנתונים המועילים ביותר להכשרת פרויקטים של למידת מכונה (ML) יכולה להיות מאתגרת.
יצרנו את הפוסט הזה כדי לעזור לעסקים למצוא פתרונות מועילים המותאמים לצרכים הספציפיים שלהם. לא משנה אם הפרויקט שלך דורש:
- מערכי נתונים מותאמים שמקורם לאחרונה
- נתונים כלליים לתחילת תהליך אימון ה- AI שלך
- מערכי נתונים מגובשים ביותר שקשה למצוא באינטרנט
יש לנו פתרון לכל בעיה שתיתקל בה במאמר זה.
בואו נתחיל.
3 דרכים פשוטות לרכישת נתוני אימון לדגמי ה- AI / ML שלך
כמדען נתונים שאפתן או כמומחה ל- AI, אתה יכול למצוא נתונים משלושה מקורות עיקריים:
- מקורות בחינם
- מקורות פנימיים
- מקורות בתשלום
1. מקורות בחינם
מקורות בחינם מציעים ערכות נתונים (ניחשתם נכון) בחינם. ישנם מספר ספריות פופולריות, פורומים, פורטלים, מנועי חיפוש ואתרים שמקורם בערכות הנתונים שלך. מקורות אלה יכולים להיות ציבוריים, ארכיונים, נתונים שפורסמו לציבור לאחר מספר שנים של נתונים עם הרשאות מפורשות. פירטנו להלן רשימה מהירה של דוגמאות למשאבים בחינם:
Kaggle -
תיבת אוצרות עבור מדעני נתונים וחובבי למידת מכונה. באמצעות Kaggle תוכל למצוא, לפרסם, לגשת ולהוריד מערכי נתונים עבור הפרויקטים שלך. מערכות הנתונים של Kaggle איכותיות, זמינות בפורמטים מגוונים והורדות בקלות.
מסד נתונים של UCI -
לומדי מכונות ומדעני נתונים משתמשים במאגר המידע של UCI מאז 1987. משאב זה מציע תיאוריות תחום, מאגרי מידע, ארכיונים, מחוללי נתונים ועוד לפרויקטים ספציפיים. מאגרי ה- UCI מסווגים ומוצגים על סמך הבעיות או המשימות שלהם כמו אשכולות, סיווג ורגרסיה.
מקורות נתונים של שחקני שוק -
משאבים של ענקיות טכנולוגיה כמו אמזון (AWS), מנוע חיפוש של Google Dataset ומערכי נתונים של מיקרוסופט.
- משאב AWS מציע מערכי נתונים שפורסמו לציבור. נגיש באמצעות AWS, מערכי נתונים של סוכנויות ממשלתיות, עסקים, מוסדות מחקר ואנשים פרטיים אוצרים ומתוחזקים בתוך AWS.
- גוגל מציעה מנוע חיפוש המאחזר מערכי נתונים בחינם רלוונטי לשאילתות החיפוש שלך.
- יוזמת מאגר הנתונים הפתוחים של מיקרוסופט מספקת למדעני הנתונים ולומדי המכונות מערכי נתונים מפרויקטים כגון ראיית מחשב, NLP ועוד.
מערכי נתונים ציבוריים וממשלתיים -
מערכי נתונים ציבוריים הם משאב בולט המציע מערכי נתונים מתעשיות כמו רשתות מורכבות, ביולוגיה וסוכנויות חקלאות. הקטגוריות מסודרות ברצף ומאורגנות בקפידה לתצוגה מהירה וזמינות להורדה. ראוי לציין שחלק ממערכי הנתונים מבוססים על רישיון בעוד שאחרים הם בחינם. אנו ממליצים לקרוא היטב את התיעוד לפני הורדת מערכי הנתונים.
מדען נתונים בדרך כלל יחפש נתונים היסטוריים עבור הפרויקטים שלהם שיכולים להיות קשורים לגיאוגרפיה. במקרים כאלה, משמר בינלאומי מקיים משאבים מועילים. מערכי נתונים רלוונטיים זמינים דרך אתרים ממשלתיים מהודו, ארה"ב, האיחוד האירופי ומדינות אחרות.
יתרונות של משאבים בחינם
- לא היו כרוכים בהוצאות כלשהן
- טונות של משאבים לאיתור מערכי נתונים רלוונטיים
חסרונות של משאבים בחינם
- כולל שעות של התערבות ידנית כדי לעיין במשאבים, להוריד, לסווג ולהרכיב מערכי נתונים
- תהליכי הערת נתונים הם עדיין משימות ידניות
- מגבלות רישוי ואילוצי ציות
- מציאת מערכי נתונים רלוונטיים יכולה לקחת זמן רב
2. מקורות פנימיים
מקור נתונים מכריע נוסף הוא ממאגרי מידע פנימיים. יתכן שלא תוכל למצוא את מבוקשך במשאב חינמי; במצב זה, ייתכן שתרצה להסתכל בתוך הארגון שלך על מספר נקודות מגע של יצירת נתונים שהקמת. נתונים מדויקים, עדכניים הרלוונטיים לפרויקט שלך צריכים להיות זמינים באופן פנימי.
בעזרת מקורות פנימיים תוכלו להתאים את הנתונים למקרי שימוש שונים. מקורות פנימיים יכולים להיות נתונים המופקים מ- CRM שלך, מידיות המדיה החברתית או מניתוח אתרים.
היתרונות של משאבים פנימיים
- הוצאות מינימליות הכרוכות בכך
- שנה פרמטרים כדי ליצור מידע נדרש ישירות
חסרונות של משאבים פנימיים
- אינספור שעות של עבודה ידנית
- בלתי נמנע שיתופי פעולה בין מחלקות ובין מחלקות
- לא אידיאלי לפרויקטים עם זמן מוגבל לשוק
- נתונים שנוצרו בבית לא יהיו רלוונטיים עבור דגמי ה- AI שלך
3. מקורות בתשלום
למרבה הצער, מערכי נתונים ייחודיים אינם זמינים במשאבים בחינם או פנימיים, אך ניתן להשיג אותם באמצעות משאבים בתשלום. מקורות בתשלום נבנים על ידי חברות שעובדות על השגת מערכי הנתונים שאתה זקוק להם עבור הפרויקטים שלך באמצעות טכניקות מקורות נתונים ספציפיות משלהם.
מהי הערת נתונים?
תהליך הוספת מידע נוסף כגון תיאורים ומטא נתונים למערכי הנתונים שלך כדי להפוך אותם למובנים במכונה נקרא הערת נתונים. לא משנה מהיכן הנתונים שלך מגיעים, הם יהיו בצורה גולמית. יש לנקות ולהביא הערות בטכניקות מדויקות כדי להבטיח שזה יכול להפוך לנתוני אימון של AI עבור המודלים שלך.
ביאור נתונים זה המקום בו משאבים בתשלום הופכים לאידיאליים. כאשר אתה מבצע מיקור חוץ של נתוני הכשרה של AI למומחים של צד שלישי, הם מחלצים, מרכיבים, מפרשים ומציגים בפניך את הנתונים כמספקים מוכנים ל- ML. בעת מיקור חוץ, אתה יכול להיות בטוח גם בציות, ברישיונות ובחששות משפטיים אחרים שאתה עלול להתעלם מהם בעת שימוש במשאבים פנימיים או בחינם.
הטיפול בנתונים גולמיים ממשאבים פנימיים או בחינם גוזל זמן ונטל כספי. אנו ממליצים תמיד לבצע מיקור חוץ של מערכי נתונים של אימונים במידת האפשר.
היתרונות של משאבים בתשלום
- מערכי נתונים עם הערות ו- QAed מגיעים אליך במהירות
- מועדים גמישים
- מערכי נתונים מותאמים אישית זמינים על פי הדרישות שלך
- הספק דואג תמיד לעמידה בתקנות בנתוני המקור
חסרונות של משאבים בתשלום
- כרוך בהוצאות
לסיכום
אם יש לך זמן מוגבל לשווק או שיש לך מפרטים נישתיים מאוד הנוגעים למערכי נתונים, אנו מציעים להשתמש במשאב בתשלום או במיקור חוץ למומחה בענף. כמונו. יש לנו ניסיון של שנים באספקת נתוני הכשרה של AI עבור שחקני שוק מרכזיים כמו עסקים של MSME.
פנה אלינו עוד היום כדי לדבר על האופן בו אנו יכולים לעזור לך למקור נתוני אימון AI.
