נתוני אימון AI

6 קווים מנחים מוצקים כדי לפשט את תהליך איסוף נתוני ה-AI שלך

תהליך איסוף נתוני אימון בינה מלאכותית הוא בלתי נמנע ומאתגר כאחד. אין שום סיכוי שנוכל לדלג על החלק הזה ולהגיע ישירות למצב שהמודל שלנו מתחיל להביא תוצאות משמעותיות (או תוצאות מלכתחילה). זה שיטתי ומקושר זה בזה.

ככל שהמטרות ומקרי השימוש של פתרונות AI (בינה מלאכותית) עכשוויים הופכים לנישה יותר, יש ביקוש מוגבר למעודן נתוני אימוני AI. עם חברות וסטארטאפים שיוצאים לטריטוריות ופלחי שוק חדשים יותר, הם מתחילים לפעול במרחבים שלא נחקרו בעבר. זה עושה איסוף נתונים בינה מלאכותית על אחת כמה וכמה מסובך ומייגע.

אמנם הדרך קדימה היא בהחלט מרתיעה, אבל אפשר לפשט אותה בעזרת גישה אסטרטגית. עם תוכנית מתואמת היטב, אתה יכול לייעל את שלך איסוף נתונים בינה מלאכותית תהליך ולהפוך אותו לפשוט עבור כל המעורבים. כל שעליכם לעשות הוא לקבל בהירות לגבי הדרישות שלכם ולענות על מספר שאלות.

מה הם? בוא נגלה.

ההנחיות לאיסוף נתוני בינה מלאכותית בינה מלאכותית

  1. איזה נתונים אתה צריך?

זו השאלה הראשונה שעליך לענות עליה כדי להרכיב מערכי נתונים משמעותיים ולבנות מודל AI מתגמל. סוג הנתונים שאתה צריך תלוי בבעיה האמיתית שאתה מתכוון לפתור.

אילו נתונים אתה צריך מפתחים עוזר וירטואלי? סוג הנתונים שאתה צריך מסתכם בנתוני דיבור שיש להם מאגר מגוון של מבטאים, רגשות, גילאים, שפות, מודולציות, הגיות ועוד מהקהל שלך.

אם אתה מפתח צ'טבוט לפתרון פינטק, אתה דורש נתונים מבוססי טקסט עם שילוב טוב של הקשרים, סמנטיקה, סרקזם, תחביר דקדוקי, סימני פיסוק ועוד.

לפעמים, ייתכן שתצטרך גם שילוב של מספר סוגי נתונים על סמך החשש שאתה פותר והאופן שבו אתה פותר אותה. לדוגמה, מודל בינה מלאכותית למערכת IoT למעקב אחר בריאות ציוד ידרוש תמונות וצילומים מראייה ממוחשבת כדי לזהות תקלות ולהשתמש בנתונים היסטוריים כגון טקסט, נתונים סטטיסטיים וקווי זמן כדי לעבד אותם יחד ולחזות תוצאות במדויק.

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

  1. מהו מקור הנתונים שלך?

    מיקור נתונים ML מסובך ומסובך. זה משפיע ישירות על התוצאות שהמודלים שלך יספקו בעתיד ויש להקפיד בשלב זה על יצירת מקורות נתונים ונקודות מגע מוגדרים היטב.

    כדי להתחיל עם מיקור נתונים, תוכל לחפש נקודות מגע פנימיות ליצירת נתונים. מקורות נתונים אלו מוגדרים על ידי העסק שלך ועבור העסק שלך. כלומר, הם רלוונטיים למקרה השימוש שלך.

    אם אין לך משאב פנימי או אם אתה זקוק למקורות נתונים נוספים, תוכל לבדוק משאבים חינמיים כמו ארכיונים, מערכי נתונים ציבוריים, מנועי חיפוש ועוד. מלבד מקורות אלה, יש לך גם ספקי נתונים, שיכולים לספק את הנתונים הנדרשים שלך ולמסור לך אותם בהערה מלאה.

    כשאתה מחליט על מקור הנתונים שלך, שקול את העובדה שתצטרך נפחים אחרי כמויות נתונים בטווח הארוך ורוב מערכי הנתונים אינם מובנים, הם גולמיים ומכל מקום.

    כדי להימנע מבעיות כאלה, רוב העסקים בדרך כלל מוצאים את מערכי הנתונים שלהם מספקים, המספקים קבצים מוכנים למכונה המסומנים במדויק על ידי חברות קטנות ובינוניות ספציפיות לתעשייה.

  2. כמה? - נפח נתונים אתה צריך?

    הבה נרחיב עוד קצת את המצביע האחרון. מודל הבינה המלאכותית שלך יעבור אופטימיזציה לתוצאות מדויקות רק כאשר הוא מאומן באופן עקבי עם נפח גדול יותר של מערכי נתונים הקשריים. זה אומר שאתה הולך לדרוש נפח עצום של נתונים. בכל הנוגע לנתוני אימון בינה מלאכותית, אין דבר כזה יותר מדי נתונים.

    אז, אין מכסה כזו אבל אם אתה באמת צריך להחליט על נפח הנתונים שאתה צריך, אתה יכול להשתמש בתקציב כגורם מכריע. תקציב אימון בינה מלאכותית הוא משחק כדור שונה לחלוטין וכיסינו בהרחבה נושא כאן. אתה יכול לבדוק את זה ולקבל מושג כיצד לגשת ולאזן את נפח הנתונים וההוצאות.

  3. דרישות רגולטוריות לאיסוף נתונים

    דרישות רגולטוריות לאיסוף נתוניםהאתיקה והשכל הישר מכתיבים את העובדה שמקור הנתונים צריך להיות ממקורות נקיים. זה קריטי יותר כשאתה מפתח מודל AI עם נתוני בריאות, נתוני פינטק ונתונים רגישים אחרים. ברגע שאתה מקור מערכי הנתונים שלך, הטמע פרוטוקולים רגולטוריים ותאימות כגון GDPR, תקני HIPAA ותקנים רלוונטיים אחרים כדי להבטיח שהנתונים שלך נקיים וחסרי חוקיות.

    אם אתה שואב את הנתונים שלך מספקים, חפש גם תאימות דומות. בשום שלב אין לסכן מידע רגיש של לקוח או משתמש. יש לבטל את זיהוי הנתונים לפני שהם מוזנים למודלים של למידת מכונה.

  4. טיפול בהטיית נתונים

    הטיית נתונים יכולה להרוג לאט את מודל הבינה המלאכותית שלך. ראה שזה רעל איטי שמתגלה רק עם הזמן. הטיה מתגנבת ממקורות בלתי רצוניים ומסתוריים ויכולה לדלג בקלות על הרדאר. כשה ... שלך נתוני אימוני AI הוא מוטה, התוצאות שלך מוטות ולעתים קרובות הן חד צדדיות.

    כדי למנוע מקרים כאלה, ודא שהנתונים שאתה אוספים מגוונים ככל האפשר. לדוגמה, אם אתה אוסף מערכי נתונים של דיבור, כלול מערכי נתונים ממספר אתניות, מגדרים, קבוצות גיל, תרבויות, מבטאים ועוד כדי להתאים לסוגים המגוונים של אנשים שישתמשו בסופו של דבר בשירותים שלך. ככל שהנתונים שלך עשירים ומגוונים יותר, כך הם צפויים להיות פחות מוטים.

  5. בחירת הספק הנכון לאיסוף נתונים

    ברגע שאתה בוחר לבצע מיקור חוץ של איסוף הנתונים שלך, תחילה עליך להחליט למי לבצע מיקור חוץ. לספק איסוף הנתונים הנכון יש תיק השקעות מוצק, תהליך שיתוף פעולה שקוף, והוא מציע שירותים ניתנים להרחבה. ההתאמה המושלמת היא גם זו שמקורה באופן אתי לנתוני אימון בינה מלאכותית ומבטיחה ציות לכל תאימות. תהליך שגוזל זמן עלול להאריך את תהליך פיתוח הבינה המלאכותית שלך אם תבחר לשתף פעולה עם הספק הלא נכון.

    אז, תסתכל על העבודות הקודמות שלהם, בדוק אם הם עבדו על התעשייה או פלח השוק שאליו אתה הולך לצאת, העריך את המחויבות שלהם וקבל דוגמאות בתשלום כדי לגלות אם הספק הוא שותף אידיאלי לשאיפות הבינה המלאכותית שלך. חזור על התהליך עד שתמצא את המתאים.

עטיפת Up

איסוף נתוני בינה מלאכותית מסתכם בשאלות הללו, וכאשר יש לך מיון את הנקודות הללו, אתה יכול להיות בטוח בעובדה שמודל הבינה המלאכותית שלך יתעצב כפי שרצית. רק אל תקבל החלטות נמהרות. לוקח שנים לפתח את מודל הבינה המלאכותית האידיאלי, אבל רק דקות ספורות לקבל עליו ביקורת. הימנע מכך על ידי שימוש בהנחיות שלנו.

בהצלחה!

שתף חברתי