Non dobbiamo dirtelo il valore dei dati di addestramento dell'IA per i tuoi progetti ambiziosi. Sai che se fornisci dati spazzatura ai tuoi modelli, produrranno risultati coincidenti e addestrare i tuoi modelli con set di dati di qualità si tradurrà in un sistema efficiente e autonomo in grado di fornire risultati accurati.
Sebbene questo concetto sia di facile comprensione, trovare l'origine del set di dati e i dati più utili per addestrare i progetti di machine learning (ML) può essere difficile.
Abbiamo creato questo post per aiutare le aziende a trovare soluzioni utili che soddisfino le loro esigenze specifiche. Indipendentemente dal fatto che il tuo progetto richieda:
- Set di dati personalizzati di origine più recente
- Dati generici per avviare il tuo processo di formazione AI
- Set di dati altamente di nicchia che potrebbero essere difficili da trovare online
Abbiamo una soluzione per ogni problema che potresti incontrare in questo articolo.
Iniziamo.
3 semplici modi per acquisire dati di addestramento per i tuoi modelli AI/ML
In qualità di aspirante data scientist o specialista di intelligenza artificiale, puoi trovare dati da tre fonti principali:
- Fonti libere
- Fonti interne
- Fonti a pagamento
1. Fonti gratuite
Le fonti gratuite offrono set di dati (hai indovinato) gratuitamente. Esistono diverse directory, forum, portali, motori di ricerca e siti Web popolari per l'origine dei set di dati. Queste fonti potrebbero essere pubbliche, archivi, dati resi pubblici dopo diversi anni di dati con espliciti permessi. Di seguito abbiamo delineato un rapido elenco di esempi di risorse gratuite:
Kaggle –
Uno scrigno del tesoro per i data scientist e gli appassionati di machine learning. Con Kaggle puoi trovare, pubblicare, accedere e scaricare set di dati per i tuoi progetti. I set di dati di Kaggle sono di buona qualità, disponibili in diversi formati e facilmente scaricabili.
Banca dati UCI –
Machine learning e data scientist utilizzano il database UCI dal 1987. Questa risorsa offre teorie di dominio, database, archivi, generatori di dati e altro per progetti specifici. I database UCI sono classificati e visualizzati in base ai loro problemi o attività come Clustering, Classificazione e Regressione.
Fonti di dati sugli operatori di mercato –
Risorse di giganti della tecnologia come Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine e Microsoft Datasets.
- La risorsa AWS offre set di dati che sono stati resi pubblici. Accessibili tramite AWS, i set di dati di agenzie governative, aziende, istituti di ricerca e privati sono curati e gestiti all'interno di AWS.
- Google offre a motore di ricerca che recupera set di dati gratuiti pertinente alle tue query di ricerca.
- L'Open Data Repository Initiative di Microsoft fornisce a data scientist e machine learning set di dati provenienti da progetti come computer vision, NLP e altro ancora.
Set di dati pubblici e governativi –
I set di dati pubblici sono una risorsa importante che offre set di dati da settori quali reti complesse, agenzie di biologia e agricoltura. Le categorie sono sequenziali e organizzate in modo ordinato per una visualizzazione rapida e prontamente disponibili per il download. Vale la pena notare che alcuni dei set di dati sono basati su licenza mentre altri sono gratuiti. Si consiglia di leggere attentamente la documentazione prima di scaricare i set di dati.
Un data scientist cercherà comunemente dati storici per i propri progetti che potrebbero essere legati alla geografia. In tali casi, una risorsa utile è mantenuta dai governi internazionali. I set di dati pertinenti sono disponibili attraverso i siti web del governo di India, Stati Uniti, UE e altri paesi.
Pro delle risorse gratuite
- Nessuna spesa implicata
- Tonnellate di risorse per trovare set di dati rilevanti
Contro delle risorse gratuite
- Implica ore di intervento manuale per esaminare le risorse, scaricare, classificare e compilare set di dati
- I processi di annotazione dei dati sono ancora attività manuali
- Limitazioni delle licenze e vincoli di conformità
- Trovare set di dati rilevanti può richiedere molto tempo
2. Fonti interne
Un'altra fonte di dati cruciale proviene da database interni. Potresti non essere in grado di trovare ciò che stai cercando in una risorsa gratuita; in questa situazione, potresti voler esaminare all'interno della tua organizzazione più punti di contatto per la generazione di dati che hai stabilito. I dati precisi e recenti rilevanti per il tuo progetto dovrebbero essere prontamente disponibili internamente.
Con le origini interne, puoi personalizzare i dati per vari casi d'uso. Le fonti interne potrebbero essere i dati prodotti dal tuo CRM, dagli handle dei social media o dall'analisi del sito web.
Pro delle risorse interne
- Minime spese coinvolte
- Modificare i parametri per generare direttamente le informazioni richieste
Contro delle risorse interne
- Innumerevoli ore di lavoro manuale
- Le collaborazioni interdipartimentali e interdipartimentali sono inevitabili
- Non è l'ideale per progetti con time to market limitato
- I dati generati internamente sarebbero irrilevanti per i tuoi modelli di intelligenza artificiale
3. Fonti a pagamento
Sfortunatamente, i set di dati univoci non sono disponibili su risorse interne o gratuite, ma possono essere ottenuti tramite risorse a pagamento. Le fonti a pagamento sono create da aziende che lavorano per ottenere i set di dati necessari per i tuoi progetti attraverso le proprie tecniche di data sourcing specifiche.
Che cos'è l'annotazione dei dati?
Il processo di aggiunta di informazioni aggiuntive come descrizioni e metadati ai set di dati per renderli comprensibili dalla macchina è noto come annotazione dei dati. Indipendentemente dalla provenienza dei tuoi dati, saranno in forma grezza. Deve essere pulito e annotato utilizzando tecniche di precisione per garantire che possa diventare dati di addestramento AI per i tuoi modelli.
Annotazione dei dati è qui che le risorse pagate diventano ideali. Quando esternalizzi i dati di formazione AI a esperti di terze parti, questi estraggono, compilano, annotano e ti presentano i dati come risultati pronti per il ML. Durante l'outsourcing, puoi anche essere sicuro di conformità, licenze e altri problemi legali che potresti trascurare quando utilizzi risorse interne o gratuite.
La gestione dei dati grezzi da risorse interne o libere richiede tempo e un onere finanziario. Raccomandiamo sempre di esternalizzare i set di dati di formazione quando possibile.
Pro delle risorse a pagamento
- I set di dati annotati e sottoposti a QA ti raggiungono rapidamente
- Scadenze flessibili
- Set di dati personalizzati disponibili in base alle tue esigenze
- La conformità alle normative nell'approvvigionamento dei dati è sempre curata dal fornitore
Contro delle risorse a pagamento
- Implica le spese
In conclusione
Se hai un tempo di commercializzazione limitato o hai specifiche molto di nicchia relative ai set di dati, ti suggeriamo di utilizzare una risorsa a pagamento o di affidare l'outsourcing a un esperto del settore come noi. Abbiamo anni di esperienza nella fornitura di dati di formazione AI per attori chiave del mercato come le imprese MSME.
Contattaci oggi per parlare di come possiamo aiutarti a reperire i dati di addestramento dell'IA.
