Il processo di raccolta dei dati di addestramento dell'IA è sia inevitabile che impegnativo. Non c'è modo di saltare questa parte e arrivare direttamente al punto in cui il nostro modello inizia a sfornare risultati significativi (o risultati in primo luogo). È sistematico e interconnesso.
Man mano che gli scopi e i casi d'uso delle soluzioni AI (Intelligenza Artificiale) contemporanee diventano più di nicchia, aumenta la domanda di Dati di allenamento dell'IA. Con aziende e startup che si avventurano in nuovi territori e segmenti di mercato, iniziano a operare in spazi inesplorati in precedenza. Questo fa Raccolta dati AI tanto più intricato e noioso.
Sebbene il percorso da percorrere sia decisamente scoraggiante, potrebbe essere semplificato con un approccio strategico. Con un piano ben tracciato, puoi semplificare il tuo Raccolta dati AI processo e renderlo semplice per tutti i soggetti coinvolti. Tutto quello che devi fare è chiarire le tue esigenze e rispondere ad alcune domande.
Quali sono? Scopriamolo.
Le linee guida per la raccolta dei dati di formazione sull'IA per eccellenza
Di quali dati hai bisogno?
Questa è la prima domanda a cui devi rispondere per compilare set di dati significativi e costruire un modello di intelligenza artificiale gratificante. Il tipo di dati di cui hai bisogno dipende dal problema reale che intendi risolvere.
Stai sviluppando un assistente virtuale? Il tipo di dati di cui hai bisogno si riduce ai dati vocali che hanno un pool diversificato di accenti, emozioni, età, lingue, modulazioni, pronunce e altro ancora del tuo pubblico.
Se stai sviluppando un chatbot per una soluzione fintech, hai bisogno di dati basati su testo con un buon mix di contesti, semantica, sarcasmo, sintassi grammaticale, punteggiatura e altro.
A volte, potresti anche aver bisogno di una combinazione di più tipi di dati in base al problema che risolvi e al modo in cui lo risolvi. Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale per un sistema IoT di monitoraggio dello stato delle apparecchiature richiederebbe immagini e filmati dalla visione artificiale per rilevare malfunzionamenti e utilizzare dati storici come testo, statistiche e sequenze temporali per elaborarli insieme e prevedere con precisione i risultati.
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Qual è la tua fonte di dati?
Sorgente di dati ML è difficile e complicato. Ciò ha un impatto diretto sui risultati che i tuoi modelli forniranno in futuro e a questo punto è necessario prestare attenzione per stabilire fonti di dati e punti di contatto ben definiti.
Per iniziare con l'approvvigionamento dei dati, potresti cercare punti di contatto interni per la generazione dei dati. Queste origini dati sono definite dalla tua azienda e per la tua azienda. Significato, sono rilevanti per il tuo caso d'uso.
Se non disponi di una risorsa interna o se hai bisogno di fonti di dati aggiuntive, puoi consultare risorse gratuite come archivi, set di dati pubblici, motori di ricerca e altro. Oltre a queste fonti, hai anche fornitori di dati, che possono reperire i dati richiesti e consegnarteli completamente annotati.
Quando decidi la tua origine dati, considera il fatto che a lungo termine avresti bisogno di volumi dopo i volumi di dati e la maggior parte dei set di dati non sono strutturati, sono grezzi e ovunque.
Per evitare tali problemi, la maggior parte delle aziende di solito acquista i propri set di dati dai fornitori, che forniscono file pronti per la macchina etichettati con precisione dalle PMI specifiche del settore.
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Quanto? – Volume di dati di cui hai bisogno?
Estendiamo un po' di più l'ultimo puntatore. Il tuo modello di intelligenza artificiale sarà ottimizzato per risultati accurati solo quando verrà addestrato in modo coerente con un volume maggiore di set di dati contestuali. Ciò significa che avrai bisogno di un enorme volume di dati. Per quanto riguarda i dati di allenamento dell'IA, non esistono troppi dati.
Quindi, non esiste un limite in quanto tale, ma se devi davvero decidere il volume di dati di cui hai bisogno, puoi utilizzare il budget come fattore decisivo. Il budget per l'allenamento dell'IA è un gioco con la palla completamente diverso e abbiamo ampiamente coperto il argomento qui. Potresti dare un'occhiata e farti un'idea di come affrontare e bilanciare il volume e la spesa dei dati.
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Requisiti normativi per la raccolta dei dati
L'etica e il buon senso dettano il fatto che l'approvvigionamento dei dati dovrebbe provenire da fonti pulite. Questo è più critico quando stai sviluppando un modello di intelligenza artificiale con dati sanitari, dati fintech e altri dati sensibili. Una volta che hai reperito i tuoi set di dati, implementa protocolli normativi e conformità come GDPR, standard HIPAA e altri standard pertinenti per garantire che i tuoi dati siano puliti e privi di legalità.Se stai acquistando i tuoi dati dai fornitori, fai attenzione anche a conformità simili. In nessun momento le informazioni sensibili di un cliente o di un utente devono essere compromesse. I dati devono essere resi anonimi prima di essere inseriti nei modelli di apprendimento automatico.
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Gestione della distorsione dei dati
La distorsione dei dati può uccidere lentamente il tuo modello di intelligenza artificiale. Consideralo un veleno lento che viene rilevato solo con il tempo. Il pregiudizio si insinua da fonti involontarie e misteriose e può facilmente saltare il radar. Quando il tuo Dati di allenamento dell'IA è parziale, i risultati sono distorti e spesso sono unilaterali.
Per evitare tali casi, assicurati che i dati che raccogli siano il più diversi possibile. Ad esempio, se stai raccogliendo set di dati vocali, includi set di dati da più etnie, generi, gruppi di età, culture, accenti e altro per soddisfare i diversi tipi di persone che finirebbero per utilizzare i tuoi servizi. Più i tuoi dati sono ricchi e diversificati, è probabile che siano meno distorti.
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Scegliere il giusto fornitore di raccolta dati
Una volta che scegli di esternalizzare la tua raccolta di dati, devi prima decidere chi esternalizzare. Il giusto fornitore di raccolta dati ha un portafoglio solido, un processo di collaborazione trasparente e offre servizi scalabili. La soluzione perfetta è anche quella che fornisce eticamente i dati di formazione dell'IA e garantisce il rispetto di ogni singola conformità. Un processo che richiede tempo potrebbe finire per prolungare il processo di sviluppo dell'IA se scegli di collaborare con il fornitore sbagliato.
Quindi, guarda i loro lavori precedenti, controlla se hanno lavorato sul settore o sul segmento di mercato in cui ti avventuri, valuta il loro impegno e ricevi campioni pagati per scoprire se il fornitore è un partner ideale per le tue ambizioni di intelligenza artificiale. Ripeti il processo finché non trovi quello giusto.
L'etica e il buon senso dettano il fatto che l'approvvigionamento dei dati dovrebbe provenire da fonti pulite. Questo è più critico quando stai sviluppando un modello di intelligenza artificiale con dati sanitari, dati fintech e altri dati sensibili. Una volta che hai reperito i tuoi set di dati, implementa protocolli normativi e conformità come Avvolgere Up
La raccolta dei dati dell'IA si riduce a queste domande e quando hai ordinato questi puntatori, puoi essere sicuro del fatto che il tuo modello di intelligenza artificiale si modellerà nel modo in cui lo volevi. Basta non prendere decisioni affrettate. Ci vogliono anni per sviluppare il modello di intelligenza artificiale ideale, ma solo pochi minuti per ricevere critiche su di esso. Evitali usando le nostre linee guida.
In bocca al lupo!
