We hoeven het je niet te vertellen de waarde van AI-trainingsgegevens voor uw ambitieuze projecten. U weet dat als u afvalgegevens aan uw modellen invoert, ze samenvallende resultaten zullen opleveren, en het trainen van uw modellen met kwaliteitsgegevenssets zal resulteren in een efficiënt en autonoom systeem dat nauwkeurige resultaten kan leveren.
Hoewel dit concept gemakkelijk te begrijpen is, kan het een uitdaging zijn om de meest nuttige datasetbron en gegevens te vinden om uw machine learning (ML)-projecten te trainen.
We hebben dit bericht gemaakt om bedrijven te helpen nuttige oplossingen te vinden die zijn afgestemd op hun specifieke behoeften. Ongeacht of uw project vereist:
- Op maat gemaakte datasets die van de meest recente oorsprong zijn
- Generieke gegevens om uw AI-trainingsproces een vliegende start te geven
- Zeer niche datasets die misschien moeilijk online te vinden zijn
We hebben een oplossing voor elk probleem dat u in dit artikel kunt tegenkomen.
Laten we beginnen.
3 eenvoudige manieren om trainingsgegevens voor uw AI/ML-modellen te verkrijgen
Als aspirant-datawetenschapper of AI-specialist kun je gegevens vinden uit drie primaire bronnen:
- gratis bronnen
- Interne bronnen
- Betaalde bronnen
1. Gratis bronnen
Gratis bronnen bieden datasets (je raadt het al) gratis aan. Er zijn verschillende populaire directory's, forums, portals, zoekmachines en websites om uw datasets te vinden. Deze bronnen kunnen openbaar zijn, archieven, gegevens die na meerdere jaren van gegevens openbaar zijn gemaakt met expliciete toestemmingen. We hebben hieronder een korte lijst met voorbeelden van gratis bronnen geschetst:
Kaggle-
Een schatkist voor datawetenschappers en liefhebbers van machine learning. Met Kaggle kunt u datasets voor uw projecten vinden, publiceren, openen en downloaden. Datasets van Kaggle zijn van goede kwaliteit, beschikbaar in diverse formaten en eenvoudig te downloaden.
UCI-database -
Machineleerders en datawetenschappers gebruiken de UCI-database sinds 1987. Deze bron biedt domeintheorieën, databases, archieven, gegevensgeneratoren en meer voor specifieke projecten. De UCI-databases worden geclassificeerd en weergegeven op basis van hun problemen of taken zoals clustering, classificatie en regressie.
Gegevensbronnen van marktspelers –
Bronnen van technische giganten zoals Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine en Microsoft Datasets.
- AWS-resource biedt datasets die openbaar zijn gemaakt. Toegankelijk via AWS, datasets van overheidsinstanties, bedrijven, onderzoeksinstellingen en individuen worden beheerd en onderhouden binnen AWS.
- Google biedt een zoekmachine die gratis datasets ophaalt relevant zijn voor uw zoekopdrachten.
- Microsoft's Open Data Repository Initiative biedt datawetenschappers en machineleerders datasets van projecten zoals computer vision, NLP en meer.
Openbare en overheidsdatasets –
Openbare datasets zijn een prominente bron voor het aanbieden van datasets uit sectoren zoals complexe netwerken, biologie en landbouwbureaus. De categorieën zijn opeenvolgend en netjes georganiseerd voor een snelle weergave, en direct beschikbaar om te downloaden. Het is vermeldenswaard dat sommige datasets op licenties zijn gebaseerd, terwijl andere gratis zijn. We raden aan om de documentatie grondig door te lezen voordat u datasets downloadt.
Een datawetenschapper zoekt gewoonlijk naar historische gegevens voor hun projecten die geografisch gebonden kunnen zijn. In dergelijke gevallen wordt een nuttige hulpbron onderhouden door internationale regeringen. Relevante datasets zijn beschikbaar via overheidswebsites uit India, de VS, de EU en andere landen.
Voordelen van gratis bronnen
- Geen enkele kosten mee gemoeid
- Tal van bronnen om relevante datasets te vinden
Nadelen van gratis bronnen
- Het kost uren aan handmatige tussenkomst om bronnen te doorzoeken, datasets te downloaden, te categoriseren en samen te stellen
- Gegevensannotatieprocessen zijn nog steeds handmatige taken
- Licentiebeperkingen en nalevingsbeperkingen
- Het vinden van relevante datasets kan tijdrovend zijn
2. Interne bronnen
Een andere cruciale gegevensbron is afkomstig uit interne databases. Mogelijk kunt u niet vinden wat u zoekt in een gratis bron; in deze situatie wilt u misschien binnen uw organisatie kijken naar meerdere contactpunten voor gegevensgeneratie die u hebt ingesteld. Precieze, recente gegevens die relevant zijn voor uw project moeten intern direct beschikbaar zijn.
Met interne bronnen kunt u de gegevens aanpassen voor verschillende gebruiksscenario's. Interne bronnen kunnen gegevens zijn die zijn geproduceerd uit uw CRM, handvatten voor sociale media of website-analyses.
Voordelen van interne bronnen
- Minimale kosten betrokken
- Wijzig parameters om de vereiste informatie direct te genereren
Nadelen van interne bronnen
- Ontelbare uren handwerk
- Interdepartementale en intradepartementale samenwerkingen zijn onvermijdelijk
- Niet ideaal voor projecten met beperkte time-to-market
- Intern gegenereerde gegevens zijn niet relevant voor uw AI-modellen
3. Betaalde bronnen
Helaas zijn unieke datasets niet beschikbaar op gratis of interne bronnen, maar kunnen ze worden verkregen via betaalde bronnen. Betaalde bronnen worden gebouwd door bedrijven die werken aan het verkrijgen van de datasets die u nodig heeft voor uw projecten door middel van hun eigen specifieke datasourcingtechnieken.
Wat is gegevensannotatie?
Het proces van het toevoegen van aanvullende informatie zoals beschrijvingen en metadata aan uw datasets om ze machine-begrijpelijk te maken, staat bekend als data-annotatie. Waar uw gegevens ook vandaan komen, ze zijn in onbewerkte vorm. Het moet worden opgeschoond en geannoteerd met behulp van precisietechnieken om ervoor te zorgen dat het AI-trainingsgegevens voor uw modellen kunnen worden.
Gegevensannotatie is waar betaalde middelen ideaal worden. Wanneer u AI-trainingsgegevens uitbesteedt aan externe experts, extraheren, compileren, annoteren en presenteren zij de gegevens aan u als ML-ready deliverables. Bij outsourcing bent u ook zeker van compliance, licenties en andere juridische zorgen die u mogelijk over het hoofd ziet bij het gebruik van interne of gratis bronnen.
Omgaan met ruwe data uit interne of vrije bronnen is tijdrovend en een financiële last. We raden altijd aan om trainingsdatasets waar mogelijk uit te besteden.
Voordelen van betaalde bronnen
- Geannoteerde en QAed-datasets bereiken u snel
- Flexibele deadlines
- Aangepaste datasets beschikbaar op basis van uw vereisten
- Naleving van de regelgeving bij sourcinggegevens wordt altijd verzorgd door de leverancier
Nadelen van betaalde bronnen
- brengt kosten met zich mee
In Conclusie
Als u weinig tijd heeft om op de markt te komen of zeer nichespecificaties heeft met betrekking tot datasets, raden we u aan een betaalde bron te gebruiken of uit te besteden aan een branche-expert zoals wij. We hebben jarenlange ervaring met het leveren van AI-trainingsgegevens voor belangrijke marktspelers zoals MSME-bedrijven.
Neem vandaag nog contact met ons op om te praten over hoe we u kunnen helpen bij het verkrijgen van AI-trainingsgegevens.
