Het proces van het verzamelen van AI-trainingsgegevens is zowel onvermijdelijk als uitdagend. We kunnen dit deel op geen enkele manier overslaan en direct op het punt komen dat ons model zinvolle resultaten oplevert (of in de eerste plaats resultaten). Het is systematisch en met elkaar verbonden.
Naarmate de doelen en gebruiksscenario's van hedendaagse AI-oplossingen (Artificial Intelligence) meer niche worden, is er een toenemende vraag naar verfijnde AI-trainingsgegevens. Met bedrijven en startups die zich wagen in nieuwere gebieden en marktsegmenten, beginnen ze te opereren in voorheen onontgonnen ruimtes. Dit maakt AI-gegevensverzameling des te ingewikkelder en vervelender.
Hoewel het pad dat voor ons ligt zeker ontmoedigend is, kan het worden vereenvoudigd met een strategische aanpak. Met een goed uitgestippeld plan kunt u uw AI-gegevensverzameling proces en maak het eenvoudig voor alle betrokkenen. Het enige wat u hoeft te doen is duidelijkheid te krijgen over uw wensen en een paar vragen te beantwoorden.
Wat zijn ze? Laten we het uitzoeken.
De ultieme richtlijn voor het verzamelen van AI-trainingsgegevens
Welke gegevens heb je nodig?
Dit is de eerste vraag die u moet beantwoorden om zinvolle datasets samen te stellen en een lonend AI-model te bouwen. Het type gegevens dat u nodig heeft, hangt af van het echte probleem dat u wilt oplossen.
Bent u een virtuele assistent aan het ontwikkelen? Het gegevenstype dat u nodig heeft, komt neer op spraakgegevens met een diverse pool van accenten, emoties, leeftijden, talen, modulaties, uitspraken en meer van uw publiek.
Als je een chatbot voor een fintech-oplossing ontwikkelt, heb je op tekst gebaseerde gegevens nodig met een goede mix van contexten, semantiek, sarcasme, grammaticale syntaxis, interpunctie en meer.
Soms hebt u misschien ook een combinatie van meerdere soorten gegevens nodig op basis van het probleem dat u oplost en hoe u het oplost. Een AI-model voor een IoT-systeem dat de gezondheid van apparatuur volgt, zou bijvoorbeeld afbeeldingen en beelden van computervisie nodig hebben om storingen te detecteren en historische gegevens zoals tekst, statistieken en tijdlijnen te gebruiken om ze samen te verwerken en resultaten nauwkeurig te voorspellen.
-
Wat is uw gegevensbron?
ML-gegevenssourcing is lastig en ingewikkeld. Dit heeft een directe invloed op de resultaten die uw modellen in de toekomst zullen opleveren en er moet op dit moment voor worden gezorgd dat goed gedefinieerde gegevensbronnen en contactpunten worden vastgesteld.
Om aan de slag te gaan met datasourcing, kunt u op zoek gaan naar interne contactpunten voor het genereren van gegevens. Deze gegevensbronnen worden gedefinieerd door uw bedrijf en voor uw bedrijf. Dit betekent dat ze relevant zijn voor uw gebruiksscenario.
Als je geen interne bron hebt of als je aanvullende gegevensbronnen nodig hebt, kun je gratis bronnen bekijken, zoals archieven, openbare datasets, zoekmachines en meer. Naast deze bronnen heb je ook dataleveranciers, die je benodigde data kunnen sourcen en volledig geannoteerd aan je kunnen leveren.
Houd bij het kiezen van uw gegevensbron rekening met het feit dat u op de lange termijn de ene na de andere hoeveelheid gegevens nodig heeft en dat de meeste gegevenssets ongestructureerd zijn, onbewerkt en overal aanwezig.
Om dergelijke problemen te voorkomen, betrekken de meeste bedrijven hun datasets meestal van leveranciers, die machineklare bestanden leveren die nauwkeurig zijn gelabeld door branchespecifieke MKB-bedrijven.
-
Hoeveel? – Hoeveelheid gegevens heeft u nodig?
Laten we de laatste aanwijzer iets meer uitbreiden. Uw AI-model wordt alleen geoptimaliseerd voor nauwkeurige resultaten als het consequent wordt getraind met een groter volume aan contextuele datasets. Dit betekent dat je een enorme hoeveelheid gegevens nodig hebt. Wat AI-trainingsdata betreft, bestaat er niet zoiets als teveel data.
Er is dus geen limiet als zodanig, maar als u echt moet beslissen over de hoeveelheid gegevens die u nodig heeft, kunt u het budget als beslissende factor gebruiken. AI-trainingsbudget is een heel ander balspel en we hebben uitgebreid de onderwerp hier. Je zou het kunnen bekijken en een idee krijgen van hoe je datavolume en -uitgaven moet benaderen en balanceren.
-
Wettelijke vereisten voor gegevensverzameling
Ethiek en gezond verstand dicteren het feit dat data sourcing uit schone bronnen moet komen. Dit is belangrijker wanneer u een AI-model ontwikkelt met gezondheidsgegevens, fintech-gegevens en andere gevoelige gegevens. Zodra u uw datasets hebt gevonden, implementeert u regelgevende protocollen en nalevingen zoals: GDPR, HIPAA-normen en andere relevante normen om ervoor te zorgen dat uw gegevens schoon zijn en vrij zijn van wettigheid.Als u uw gegevens van leveranciers haalt, let dan ook op vergelijkbare nalevingen. De gevoelige informatie van een klant of gebruiker mag op geen enkel moment worden aangetast. De gegevens moeten worden geanonimiseerd voordat ze worden ingevoerd in machine learning-modellen.
-
Omgaan met gegevensbias
Gegevensbias kan uw AI-model langzaam doden. Beschouw het als een langzaam gif dat pas met de tijd wordt ontdekt. Bias sluipt vanuit onvrijwillige en mysterieuze bronnen binnen en kan gemakkelijk de radar overslaan. Wanneer je AI-trainingsgegevens is bevooroordeeld, uw resultaten zijn scheef en zijn vaak eenzijdig.
Om dergelijke gevallen te voorkomen, moet u ervoor zorgen dat de gegevens die u verzamelt zo divers mogelijk zijn. Als u bijvoorbeeld spraakdatasets verzamelt, neem dan datasets op van meerdere etniciteiten, geslachten, leeftijdsgroepen, culturen, accenten en meer om tegemoet te komen aan de verschillende soorten mensen die uiteindelijk gebruik zouden maken van uw services. Hoe rijker en diverser uw gegevens, hoe minder bevooroordeeld ze waarschijnlijk zijn.
-
De juiste leverancier van gegevensverzameling kiezen
Als u ervoor kiest om uw gegevensverzameling uit te besteden, moet u eerst beslissen wie u wilt uitbesteden. De juiste leverancier van gegevensverzameling heeft een solide portfolio, een transparant samenwerkingsproces en biedt schaalbare diensten. De perfecte pasvorm is ook degene die ethisch AI-trainingsgegevens verzamelt en ervoor zorgt dat elke naleving wordt nageleefd. Een tijdrovend proces kan uw AI-ontwikkelingsproces verlengen als u ervoor kiest om samen te werken met de verkeerde leverancier.
Kijk dus naar hun eerdere werken, controleer of ze hebben gewerkt aan de branche of het marktsegment waarin u zich gaat begeven, beoordeel hun inzet en ontvang betaalde voorbeelden om erachter te komen of de leverancier een ideale partner is voor uw AI-ambities. Herhaal het proces totdat je de juiste hebt gevonden.
Ethiek en gezond verstand dicteren het feit dat data sourcing uit schone bronnen moet komen. Dit is belangrijker wanneer u een AI-model ontwikkelt met gezondheidsgegevens, fintech-gegevens en andere gevoelige gegevens. Zodra u uw datasets hebt gevonden, implementeert u regelgevende protocollen en nalevingen zoals: Afsluiten
AI-gegevensverzameling komt neer op deze vragen en wanneer u deze aanwijzingen op een rij hebt, kunt u er zeker van zijn dat uw AI-model zich zal vormen zoals u dat wilde. Neem alleen geen overhaaste beslissingen. Het duurt jaren om het ideale AI-model te ontwikkelen, maar slechts enkele minuten om er kritiek op te krijgen. Vermijd deze door onze richtlijnen te gebruiken.
Cependant, dans ce cas, vous devez être très prudent.
