מודלים חכמים של AI ו-ML נמצאים בכל מקום, יהיה זה
- מודלים חיזויים של שירותי בריאות לאבחון יזום
- רכבים אוטונומיים עם שמירת נתיב, חניה לאחור ותכונות מובנות אחרות
- צ'אטבוטים אינטליגנטיים המוכרים לתוכן, להקשר ולכוונה
אבל מה הופך את הדגמים האלה למדויקים, אוטומטיים מאוד וספציפיים בטירוף
נתונים, נתונים ועוד נתונים.
כדי שהנתונים יהיו הגיוניים למודל AI, עליך לזכור את הגורמים הבאים:
- זמינים נתחי נתונים גולמיים אדירים
- בלוקי נתונים הם רב משתנים ומגוונים
- נתונים ללא תווית הם כמו רעש למכונות חכמות
פתרון: הערת נתונים (תהליך של תיוג נתונים ליצירת מערכי נתונים רלוונטיים וספציפיים למקרה שימוש)
רכישת נתוני אימון בינה מלאכותית עבור דגמי ML
אוספי נתונים אמינים בינה מלאכותית מתמקדים בהיבטים מרובים לפני שהם מתחילים בלכידת נתונים והפקת נתונים על פני אפיקים. אלו כוללים:
- התמקדות בהכנת מערכי נתונים מרובים
- שמירה על תקציב איסוף הנתונים והביאורים בשליטה
- רכישת נתונים רלוונטיים למודל
- עבודה רק עם צוברי נתונים אמינים
- זיהוי מטרות הארגון מראש
- עבודה לצד אלגוריתמים מתאימים
- למידה בפיקוח או לא בפיקוח
אפשרויות מובילות לרכישת נתונים התואמים את ההיבטים שהוזכרו:
- מקורות חינם: כולל פורומים פתוחים כמו Quora ו-Reddit ואגרגטורים פתוחים כמו Kaggle OpenML, Google Datasets ועוד
- מקורות פנימיים: נתונים שחולצו מפלטפורמות CRM ו-ERP
- מקורות בתשלום: כולל ספקים חיצוניים ושימוש בכלי גירוד נתונים
נקודה להערה: תפסו מערכי נתונים פתוחים עם קורט מלח.
גורמי תקציב
מתכנן לתקצב את יוזמת איסוף הנתונים בינה מלאכותית שלנו. לפני שתוכל, קח בחשבון את ההיבטים והשאלות הבאים:
- אופי המוצר שצריך לפתח
- האם המודל תומך בלימוד חיזוק?
- האם למידה עמוקה נתמכת?
- האם זה NLP, Computer Vision, או שניהם
- מהן הפלטפורמות והמשאבים שלך לתיוג הנתונים?
בהתבסס על הניתוח, הנה הגורמים שיכולים וצריכים לעזור לך לנהל את תמחור הקמפיין:
- נפח נתונים: תלות: גודל הפרויקט, העדפות לגבי מערכי נתונים של הכשרה ובדיקה, מורכבות המערכת, סוג טכנולוגיית הבינה המלאכותית שהיא נצמדת אליה ודגש על מיצוי תכונות או היעדר שלה.
- אסטרטגיית תמחור: תלות: כשירות נותן השירות, איכות הנתונים ומורכבות המודל בתמונה
- מתודולוגיות המקור: תלות: המורכבות והגודל של המודל, כוח העבודה שנשכר, חוזי או ביתי המביא את הנתונים, ובחירת המקור, כאשר האפשרויות הן מקורות פתוחים, ציבוריים, בתשלום ומקורות פנימיים.
כיצד למדוד את איכות הנתונים?
כדי לוודא אם הנתונים המוזנים למערכת איכותיים או לא, יש לוודא שהם עומדים בפרמטרים הבאים:
- מיועד למקרי שימוש ואלגוריתמים ספציפיים
- עוזר להפוך את הדגם לאינטליגנטי יותר
- מזרז את קבלת ההחלטות
- מייצג מבנה בזמן אמת
לפי ההיבטים שהוזכרו, להלן התכונות שאתה רוצה שיהיו למערכי הנתונים שלך:
- אֲחִידוּת: גם אם נתחי נתונים מקורם בכמה דרכים, יש לבדוק אותם באופן אחיד, בהתאם לדגם. לדוגמה, מערך נתונים מתובל היטב של וידאו עם הערות לא יהיה אחיד אם הוא משויך למערכי נתונים של אודיו המיועדים רק לדגמי NLP כמו צ'אטבוטים ועוזרים קוליים.
- עקביות: מערכי נתונים צריכים להיות עקביים אם הם רוצים להיקרא כאיכותיים. משמעות הדבר היא שכל יחידת נתונים חייבת לכוון לקבלת החלטות מהירה יותר עבור המודל, כגורם משלים לכל יחידה אחרת.
- מקיפות: תכננו כל היבט ומאפיין של המודל והבטיחו כי מערכי הנתונים שמקורם מכסים את כל הבסיסים. לדוגמה, נתונים רלוונטיים ל-NLP חייבים לעמוד בדרישות הסמנטיות, התחביריות ואפילו ההקשריות.
- רלוונטיות: אם יש לך כמה תוצאות בראש, ודא שהנתונים אחידים ורלוונטיים כאחד, מה שמאפשר לאלגוריתמי AI להיות מסוגלים לעבד אותם בקלות.
- מְגוּוָן: נשמע מנוגד לאינטואיציה למנת 'אחידות'? לא בדיוק כמו מערכי נתונים מגוונים חשובים אם אתה רוצה לאמן את המודל בצורה הוליסטית. למרות שזה עשוי להגדיל את התקציב, המודל הופך להיות הרבה יותר אינטליגנטי ותפיסה.
היתרונות של הדרכה מקצה לקצה של ספק שירותי AI Training Data
לפני ניצול ההטבות, הנה ההיבטים שקובעים את איכות הנתונים הכוללת:
- נעשה שימוש בפלטפורמה
- אנשים מעורבים
- התהליך התבצע לאחר מכן
ועם ספק שירות מנוסה מקצה לקצה במשחק, אתה מקבל גישה לפלטפורמה הטובה ביותר, לאנשים המנוסים ביותר ולתהליכים בדוקים שבאמת עוזרים לך לאמן את המודל לשלמות.
לפרטים, להלן כמה מהיתרונות המאוחדים יותר שראויים למראה נוסף:
- רלוונטיות: ספקי שירות מקצה לקצה מנוסים מספיק כדי לספק רק מערכי נתונים ספציפיים למודל ואלגוריתם. בנוסף, הם גם לוקחים בחשבון את מורכבות המערכת, הדמוגרפיה ופילוח השוק.
- גיוון: מודלים מסוימים דורשים משאיות של מערכי נתונים רלוונטיים כדי להיות מסוגלים לקבל החלטות בצורה מדויקת. למשל, מכוניות בנהיגה עצמית. ספקי שירותים מנוסים מקצה לקצה לוקחים בחשבון את הצורך בגיוון על ידי מיקור אפילו מערכי נתונים ממוקדי הספק. במילים פשוטות, כל מה שעשוי להיות הגיוני עבור המודלים והאלגוריתמים זמין.
- נתונים שנאספו: הדבר הטוב ביותר בספקי שירותים מנוסים הוא שהם נוקטים בגישה מדרגת ליצירת מערכי נתונים. הם מתייגים נתחים רלוונטיים עם מאפיינים שהמעריכים יוכלו להבין.
- הערה מתקדמת: ספקי שירות מנוסים פורסים מומחי נושא רלוונטיים כדי להעיר נתחי נתונים מסיביים לשלמות.
- ביטול זיהוי בהתאם להנחיות: תקנות אבטחת מידע יכולות להפוך או לשבור את מסע ההדרכה שלך בבינה מלאכותית. ספקי שירות מקצה לקצה, לעומת זאת, מטפלים בכל נושא תאימות, הרלוונטי ל-GDPR, HIPAA ורשויות אחרות ומאפשרים לך להתמקד לחלוטין בפיתוח פרויקטים.
- אפס הטיה: שלא כמו אוספי נתונים פנימיים, מנקים ומערינים, ספקי שירות אמינים מדגישים את ביטול הטיית AI ממודלים כדי להחזיר תוצאות אובייקטיביות יותר והסקת מסקנות מדויקות.
בחירת הספק הנכון לאיסוף נתונים
כל קמפיין אימון בינה מלאכותית מתחיל באיסוף נתונים. לחלופין, ניתן לומר שפרויקט הבינה המלאכותית שלך משפיע לרוב כמו איכות הנתונים המובאים לשולחן.
לכן, מומלץ להצטרף לספק איסוף נתונים המתאים לתפקיד, אשר מקפיד על ההנחיות הבאות:
- חידוש או ייחודיות
- משלוחים בזמן
- דיוק
- שְׁלֵמוּת
- עֲקֵבִיוּת
והנה הגורמים שאתה צריך לבדוק כארגון כדי לאפס את הבחירה הנכונה:
- בקש מערך נתונים לדוגמה
- בדוק את השאילתות הרלוונטיות לתאימות
- הבן יותר על תהליכי איסוף הנתונים והמקור שלהם
- בדקו את עמדתם וגישתם לביטול הטיה
- ודא שכוח העבודה והיכולות הספציפיות לפלטפורמה שלהם ניתנות להרחבה, למקרה שתרצה לבצע התפתחויות פרוגרסיביות בפרויקט, לאורך זמן
