Intelligente AI- en ML-modellen zijn overal, zij het ook
- Voorspellende zorgmodellen voor proactieve diagnose
- Autonome voertuigen met rijstrookbehoud, achteruit inparkeren en andere ingebouwde eigenschappen
- Intelligente chatbots die op de hoogte zijn van inhoud, context en intentie
Maar wat maakt deze modellen nauwkeurig, sterk geautomatiseerd en waanzinnig specifiek?
Gegevens, gegevens en meer gegevens.
Om gegevens zinvol te maken voor een AI-model, moet u rekening houden met de volgende factoren:
- Er zijn enorme brokken onbewerkte gegevens beschikbaar
- Gegevensblokken zijn multivariabel en divers
- Gegevens zonder label zijn als ruis voor intelligente machines
Oplossing: Gegevensannotatie (proces voor het labelen van gegevens om relevante en gebruiksspecifieke gegevenssets te maken)
AI-trainingsgegevens verzamelen voor ML-modellen
Geloofwaardige AI-gegevensverzamelaars richten zich op meerdere aspecten voordat ze over verschillende wegen beginnen met het vastleggen en extraheren van gegevens. Waaronder:
- Focussen op het voorbereiden van meerdere datasets
- Het budget voor gegevensverzameling en annotaties onder controle houden
- Modelrelevante gegevens verwerven
- Alleen werken met geloofwaardige dataset-aggregators
- Vooraf organisatiedoelen identificeren
- Werken met geschikte algoritmen
- Gesuperviseerd of niet-gesuperviseerd leren
Topopties voor het verkrijgen van gegevens die voldoen aan de genoemde aspecten:
- Gratis bronnen: Omvat open forums zoals Quora en Reddit en open aggregators zoals Kaggle OpenML, Google Datasets en meer
- Interne bronnen: Gegevens geëxtraheerd uit CRM- en ERP-platforms
- Betaalde bronnen: Omvat externe leveranciers en het gebruik van tools voor gegevensschrapen
Let op: Beschouw open datasets met een korreltje zout.
Budgetfactoren
Plannen om ons AI Data Collection-initiatief te budgetteren. Voordat u kunt, moet u rekening houden met de volgende aspecten en vragen:
- Aard van het product dat moet worden ontwikkeld
- Ondersteunt het model versterkend leren?
- Wordt deep learning ondersteund?
- Is het NLP, Computer Vision of beide?
- Wat zijn uw platforms en bronnen voor het labelen van de gegevens?
Op basis van de analyse zijn hier de factoren die u kunnen en moeten helpen bij het beheren van de prijsstelling van de campagne:
- Gegevensvolume: Afhankelijkheden: grootte van het project, voorkeuren voor het trainen en testen van datasets, de complexiteit van het systeem, het type AI-technologie waaraan het voldoet en de nadruk op het extraheren van functies of het ontbreken daarvan.
- Prijsstrategie: Afhankelijkheden: competentie van de serviceprovider, kwaliteit van gegevens en complexiteit van het model in de afbeelding
- Sourcing-methodologieën: Afhankelijkheden: complexiteit en omvang van het model, ingehuurd, contractueel of intern personeel dat de gegevens inkoopt, en bronkeuze, met opties als open, openbare, betaalde en interne bronnen.
Hoe datakwaliteit meten?
Om ervoor te zorgen dat de gegevens die in het systeem worden ingevoerd, van hoge kwaliteit zijn of niet, moet u ervoor zorgen dat deze voldoen aan de volgende parameters:
- Bedoeld voor specifieke gebruiksscenario's en algoritmen
- Helpt het model intelligenter te maken
- Versnelt besluitvorming
- Vertegenwoordigt een real-time constructie
Volgens de genoemde aspecten zijn dit de eigenschappen die u wilt dat uw datasets hebben:
- Uniformiteit: Zelfs als gegevensbrokken afkomstig zijn van meerdere wegen, moeten ze uniform worden doorgelicht, afhankelijk van het model. Een goed gekruide geannoteerde videodataset zou bijvoorbeeld niet uniform zijn als deze wordt gecombineerd met audiodatasets die alleen bedoeld zijn voor NLP-modellen zoals chatbots en spraakassistenten.
- Consistentie: Datasets moeten consistent zijn als ze van hoge kwaliteit willen worden genoemd. Dit betekent dat elke data-eenheid gericht moet zijn op snellere besluitvorming voor het model, als een complementaire factor voor elke andere eenheid.
- Volledigheid: Plan elk aspect en kenmerk van het model en zorg ervoor dat de brondatasets alle bases bestrijken. Zo moeten NLP-relevante data voldoen aan de semantische, syntactische en zelfs contextuele vereisten.
- Relevantie: Als u bepaalde resultaten in gedachten heeft, zorg er dan voor dat de gegevens zowel uniform als relevant zijn, zodat de AI-algoritmen ze gemakkelijk kunnen verwerken.
- Gediversifieerd: Klinkt contra-intuïtief voor het quotiënt 'Uniformiteit'? Niet precies omdat gediversifieerde datasets belangrijk zijn als u het model holistisch wilt trainen. Hoewel dit het budget kan opschalen, wordt het model veel intelligenter en opmerkzamer.
Voordelen van onboarding van end-to-end AI-trainingsgegevensserviceprovider
Voordat u gebruikmaakt van de voordelen, volgen hier de aspecten die de algehele gegevenskwaliteit bepalen:
- Platform gebruikt
- Betrokken mensen
- Gevolgd proces
En met een ervaren end-to-end serviceprovider in het spel, krijg je toegang tot het beste platform, de meest ervaren mensen en geteste processen die je daadwerkelijk helpen het model tot in de perfectie te trainen.
Voor details, hier zijn enkele van de meer samengestelde voordelen die een extra blik verdienen:
- Relevantie: End-to-End-serviceproviders hebben voldoende ervaring om alleen model- en algoritme-specifieke datasets te leveren. Bovendien houden ze ook rekening met de systeemcomplexiteit, demografie en marktsegmentatie.
- Diversiteit: Bepaalde modellen vereisen vrachtwagenladingen met relevante datasets om nauwkeurige beslissingen te kunnen nemen. Zelfrijdende auto’s bijvoorbeeld. End-to-end, ervaren serviceproviders houden rekening met de behoefte aan diversiteit door zelfs leveranciergerichte datasets te sourcen. Simpel gezegd, alles wat zinvol kan zijn voor de modellen en algoritmen wordt beschikbaar gesteld.
- Beheerde gegevens: Het beste van ervaren serviceproviders is dat ze een stapsgewijze benadering volgen bij het maken van datasets. Ze taggen relevante brokken met attributen die de annotators kunnen begrijpen.
- Hoogwaardige annotatie: Ervaren serviceproviders zetten relevante Subject Matter Experts in om enorme hoeveelheden gegevens tot in de perfectie te annoteren.
- De-identificatie volgens richtlijnen: Regelgeving voor gegevensbeveiliging kan uw AI-trainingscampagne maken of breken. End-to-end serviceproviders zorgen echter voor elk compliance-probleem dat relevant is voor GDPR, HIPAA en andere autoriteiten en laten u zich volledig richten op projectontwikkeling.
- nul bias: In tegenstelling tot interne gegevensverzamelaars, schoonmakers en annotators, benadrukken geloofwaardige serviceproviders het elimineren van AI-bias uit modellen om objectievere resultaten en nauwkeurigere gevolgtrekkingen te retourneren.
De juiste leverancier van gegevensverzameling kiezen
Elke AI-trainingscampagne begint met gegevensverzameling. Of je kunt zeggen dat je AI-project vaak net zo impactvol is als de kwaliteit van de gegevens die ter tafel komen.
Daarom is het raadzaam om de juiste leverancier van gegevensverzameling voor de taak aan boord te nemen, die zich aan de volgende richtlijnen houdt:
- Nieuwheid of uniciteit
- Tijdige leveringen
- Nauwkeurigheid
- Volledigheid
- Consistentie
En hier zijn de factoren die u als organisatie moet controleren om de juiste keuze te maken:
- Vraag een voorbeelddataset aan
- Controleer de nalevingsrelevante vragen
- Meer informatie over hun gegevensverzamelings- en sourcingprocessen
- Controleer hun standpunt en aanpak om vooroordelen te elimineren
- Zorg ervoor dat hun personeelsbestand en platformspecifieke mogelijkheden schaalbaar zijn, voor het geval u in de loop van de tijd progressieve ontwikkelingen in het project wilt doorvoeren
