Cosa sono i dati di addestramento nell'apprendimento automatico:
Definizione, vantaggi, sfide, esempi e set di dati
La guida definitiva per gli acquirenti 2025
Introduzione
Nel mondo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, il training dei dati è inevitabile. Questo è il processo che rende i moduli di machine learning accurati, efficienti e completamente funzionali. In questo post, esploriamo in dettaglio cosa sono i dati di addestramento dell'IA, la qualità dei dati di addestramento, la raccolta e le licenze dei dati e altro ancora.
Si stima che in media un adulto prenda decisioni sulla vita e sulle cose quotidiane sulla base dell'apprendimento passato. Questi, a loro volta, provengono da esperienze di vita plasmate da situazioni e persone. In senso letterale, situazioni, istanze e persone non sono altro che dati che vengono inseriti nella nostra mente. Man mano che accumuliamo anni di dati sotto forma di esperienza, la mente umana tende a prendere decisioni senza soluzione di continuità.
Cosa trasmette questo? Quei dati sono inevitabili nell'apprendimento.
Simile a come un bambino ha bisogno di un'etichetta chiamata alfabeto per capire le lettere A, B, C, D, anche una macchina ha bisogno di capire i dati che sta ricevendo.
Questo è esattamente cosa Artificial Intelligence (AI) l'allenamento è tutto. Una macchina non è diversa da un bambino che deve ancora imparare le cose da ciò che gli verrà insegnato. La macchina non sa distinguere tra un gatto e un cane o un autobus e un'auto perché non hanno ancora sperimentato quegli oggetti o non gli è stato insegnato che aspetto hanno.
Quindi, per chi costruisce un'auto a guida autonoma, la funzione principale che deve essere aggiunta è la capacità del sistema di comprendere tutti gli elementi quotidiani che l'auto può incontrare, in modo che il veicolo possa identificarli e prendere le decisioni di guida appropriate. Qui è dove Dati di allenamento dell'IA entra in gioco.
Oggi, i moduli di intelligenza artificiale ci offrono molte comodità sotto forma di motori di raccomandazione, navigazione, automazione e altro ancora. Tutto ciò accade grazie all'addestramento dei dati AI che è stato utilizzato per addestrare gli algoritmi durante la loro creazione.
I dati di addestramento dell'IA sono un processo fondamentale nella costruzione machine learning e algoritmi di intelligenza artificiale. Se stai sviluppando un'app basata su questi concetti tecnologici, devi addestrare i tuoi sistemi a comprendere gli elementi di dati per un'elaborazione ottimizzata. Senza formazione, il tuo modello di intelligenza artificiale sarà inefficiente, imperfetto e potenzialmente inutile.
Si stima che i data scientist spendano più di 80% del loro tempo in Data Preparation & Enrichment per addestrare modelli ML.
Quindi, per quelli di voi che cercano di ottenere finanziamenti da venture capitalist, i solisti là fuori che stanno lavorando su progetti ambiziosi e gli appassionati di tecnologia che hanno appena iniziato con l'IA avanzata, abbiamo sviluppato questa guida per aiutare a rispondere alle domande più importanti riguardanti i dati di allenamento dell'IA.
Qui esploreremo cosa sono i dati di addestramento dell'IA, perché è inevitabile nel tuo processo, il volume e la qualità dei dati di cui hai effettivamente bisogno e altro ancora.
Che cosa sono i dati di addestramento dell'IA?
È semplice: i dati utilizzati per addestrare un modello di apprendimento automatico sono chiamati dati di addestramento. L'anatomia di un set di dati di addestramento comprende attributi etichettati o annotati, che consentono ai modelli di rilevare e apprendere da modelli. I dati annotati sono fondamentali nell'addestramento dei dati in quanto consentono ai modelli di distinguere, confrontare e correlare le probabilità nella fase di apprendimento. I dati di addestramento di qualità comprendono set di dati approvati dall'uomo, in cui i dati sono stati sottoposti a rigorosi controlli di qualità per garantire che le annotazioni siano precise e corrette. Più chiara è l'annotazione, maggiore è la qualità dei dati.
Come vengono utilizzati i dati di addestramento nell'apprendimento automatico?
Un modello AI/ML è come un neonato. Deve imparare tutto da zero. Similmente a come insegniamo a un bambino delle elementari le parti del corpo umano, dobbiamo disporre ogni aspetto di un set di dati tramite annotazioni. È solo tramite queste informazioni che un modello raccoglie concetti, nomi, funzionalità e altri attributi come definiti da un essere umano. Ciò è fondamentale sia per i modelli di apprendimento supervisionato che non supervisionato. La criticità aumenta man mano che il caso d'uso diventa più di nicchia.
Perché i dati di addestramento dell'intelligenza artificiale sono importanti?
La qualità dei dati di training dell'IA si traduce direttamente nella qualità dell'output dei modelli di apprendimento automatico. Questa correlazione diventa più critica in settori come l'assistenza sanitaria e l'automotive, dove le vite umane sono direttamente in gioco. Inoltre, i dati di training dell'IA influenzano anche il quoziente di bias degli output.
Ad esempio, un modello che è stato addestrato con una sola classe di set di campioni, diciamo, dalla stessa demografia o persona umana, può spesso portare la macchina a supporre che non esistano diversi tipi di probabilità. Ciò dà origine a ingiustizia nell'output, che potrebbe alla fine comportare conseguenze legali e reputazionali per le aziende. Per mitigare questo, è altamente consigliato reperire dati di qualità e modelli di addestramento su questo.
Esempio: come le auto a guida autonoma utilizzano i dati di addestramento dell'intelligenza artificiale per navigare in sicurezza
Le auto autonome utilizzano enormi quantità di dati da sensori come telecamere, RADAR e LIDAR. Questi dati sono inutili se il sistema dell'auto non riesce a elaborarli. Ad esempio, l'auto deve riconoscere pedoni, animali e buche per evitare incidenti. Deve essere addestrata a comprendere questi elementi e prendere decisioni di guida sicure.
Inoltre, l'auto dovrebbe comprendere i comandi vocali tramite Natural Language Processing (NLP). Ad esempio, se le viene chiesto di trovare stazioni di servizio nelle vicinanze, dovrebbe interpretare e rispondere in modo accurato.
L'addestramento all'intelligenza artificiale è fondamentale non solo per le automobili, ma per qualsiasi sistema di intelligenza artificiale, come i consigli di Netflix, che si basano anch'essi su un'elaborazione dati simile per offrire suggerimenti personalizzati.
Vantaggi della formazione di modelli con set di dati di qualità
L'addestramento dei modelli con set di dati di alta qualità offre numerosi vantaggi, quali:
- Miglioramento delle prestazioni del modello in termini di pertinenza, accuratezza e tempestività
- Tempi di formazione ridotti
- Ridotto al minimo il sovraadattamento e migliorata la generalizzazione
- Pregiudizio ridotto
- Opportunità per i marchi di stabilire la propria presenza e un sentimento positivo del mercato e altro ancora
Sfide dei dati di addestramento dell'intelligenza artificiale
L'addestramento dell'IA è un'impresa sofisticata e massiccia, che comporta una serie di sfide e colli di bottiglia. Per cominciare, diamo un'occhiata ad alcuni degli ostacoli più comuni:
Mancanza di disponibilità dei dati corretti
I modelli di intelligenza artificiale non possono essere addestrati su alcun dato disponibile. Il set di dati immesso in un modello dovrebbe essere allineato con i risultati aziendali, la visione, la pertinenza ai prompt, il dominio, la competenza in materia e altro ancora.
Considerando il volume richiesto per la formazione AI, reperire dati ideali può essere complicato. La complessità aumenta in settori come sanità e finanza, dove la sensibilità dei dati è fondamentale.
Pregiudizio
Gli esseri umani sono innatamente prevenuti e ciò che inseriamo in un modello è ciò che il modello elabora e fornisce. Combinando questo con la mancanza di dati di qualità, i modelli possono sviluppare
pregiudizio, che porta a risultati ingiusti e prevenuti.
Sovrapposizione
Questo può essere paragonato alla malattia autoimmune di un modello, dove la sua stessa perfezione agisce come un collo di bottiglia per affrontare le sorprese e la diversità nei prompt. Tali casi possono portare ad allucinazioni AI,
quando non sa come rispondere a richieste o domande, non si allinea ai suoi set di dati di addestramento.
Etica e spiegabilità
Un'altra complicazione con l'addestramento dell'IA è la spiegabilità. Possiamo anche definirla accountability, dove non siamo sicuri di come un modello sia arrivato a una particolare risposta in termini di razionalità. Attualmente si stanno svolgendo conversazioni su come rendere più trasparente il processo decisionale dell'IA e, in futuro, assisteremo a più protocolli su XAI (Explainable AI).
Comprendere la differenza tra dati di addestramento e di test
La distinzione tra dati di formazione e dati di test è la stessa che c'è tra preparazione ed esame.
| Aspetto | Dati di allenamento | Dati di prova |
|---|---|---|
| Missione | Insegna a un modello ad apprendere i concetti previsti | Convalida quanto bene il modello ha imparato |
| Ruolo | PREPARAZIONE | Visita medica |
| Valutazione Finale | Non utilizzato per la valutazione delle prestazioni | Fondamentale per la valutazione delle prestazioni (tempestività, pertinenza, accuratezza, parzialità) |
| OTTIMIZZAZIONE | Aiuta nella formazione del modello | Garantisce l'ottimizzazione del modello e informa se sono necessari più dati di formazione |
| Decisioni degli stakeholder | Utilizzato per costruire il modello | Utilizzato per decidere su ulteriore formazione o aggiustamenti in base ai punteggi del modello |
Casi d'uso
Applicazioni per smartphone
È diventato comune che le app per telefoni siano alimentate dall'intelligenza artificiale. Quando un modello viene addestrato con solidi dati di addestramento dell'intelligenza artificiale, le app possono comprendere meglio le preferenze e il comportamento dell'utente, prevedere azioni, sbloccare i telefoni, rispondere meglio ai comandi vocali e altro ancora.
Retail
Le esperienze di acquisto dei clienti e gli impegni con i lead sono incredibilmente ottimizzati tramite AI. Dagli sconti in tempo reale sugli abbandoni del carrello alla vendita predittiva, le possibilità sono infinite.
Sistema Sanitario
L'assistenza sanitaria probabilmente trae i maggiori benefici dall'intelligenza artificiale e dall'apprendimento automatico. Dall'accompagnamento della ricerca nel campo dell'oncologia e dall'assistenza nella scoperta di farmaci e nelle sperimentazioni cliniche al rilevamento di anomalie nell'imaging medico, i modelli di intelligenza artificiale possono essere addestrati per svolgere funzioni di nicchia.
Sicurezza
Con il crescente aumento degli attacchi informatici, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per mitigare gli attacchi più sofisticati attraverso una protezione di rete ottimizzata, il rilevamento delle anomalie, la sicurezza delle applicazioni, la correzione di codici con bug e falle di sicurezza, l'automazione dello sviluppo di patch e altro ancora.
Amministrazione
L'intelligenza artificiale aiuta il mondo della finanza attraverso metodologie avanzate di rilevamento delle frodi, automatizzando la liquidazione dei reclami, utilizzando chatbot per condurre formalità KYC e altro ancora. Le aziende BFSI stanno anche sfruttando l'intelligenza artificiale per rafforzare le loro reti e i loro sistemi attraverso misure di sicurezza informatica ottimali.
Sales & Marketing
La comprensione del comportamento degli utenti, la segmentazione avanzata del pubblico, la gestione della reputazione online e la generazione di copie per i social media, le simulazioni di campagne sui social media e altri vantaggi sono molto diffusi tra i professionisti delle vendite e del marketing.
Quanti dati sono necessari per addestrare i modelli ML?
Dicono che non c'è fine all'apprendimento e questa frase è l'ideale nello spettro dei dati di allenamento dell'IA. Più sono i dati, migliori saranno i risultati. Tuttavia, una risposta così vaga non è sufficiente per convincere chiunque stia cercando di lanciare un'app basata sull'intelligenza artificiale. Ma la realtà è che non esiste una regola generale, una formula, un indice o una misurazione dell'esatto volume di dati necessario per addestrare i propri set di dati AI.
Un esperto di machine learning rivelerebbe comicamente che è necessario creare un algoritmo o un modulo separato per dedurre il volume di dati necessari per un progetto. Purtroppo è anche la realtà.
Ora, c'è un motivo per cui è estremamente difficile porre un limite al volume di dati necessari per l'allenamento dell'IA. Ciò è dovuto alle complessità coinvolte nel processo di formazione stesso. Un modulo AI comprende diversi strati di frammenti interconnessi e sovrapposti che influenzano e completano i processi reciproci.
Ad esempio, consideriamo che stai sviluppando una semplice app per riconoscere un albero di cocco. Dal punto di vista, sembra piuttosto semplice, giusto? Dal punto di vista dell'IA, tuttavia, è molto più complesso.
All'inizio, la macchina è vuota. Non sa cosa sia un albero in primo luogo per non parlare di un albero da frutto tropicale alto, specifico della regione. Per questo, il modello deve essere addestrato su cos'è un albero, su come differenziarsi da altri oggetti alti e snelli che possono apparire in una cornice come lampioni o pali elettrici e poi passare a insegnargli le sfumature di un albero di cocco. Una volta che il modulo di apprendimento automatico ha appreso cos'è un albero di cocco, si può tranquillamente presumere che sappia come riconoscerne uno.
Ma solo quando si alimenta l'immagine di un albero di baniano, ci si rende conto che il sistema ha identificato erroneamente un albero di baniano per un albero di cocco. Per un sistema, tutto ciò che è alto con fogliame a grappolo è un albero di cocco. Per eliminare questo, il sistema deve ora comprendere ogni singolo albero che non sia un albero di cocco per identificare con precisione. Se questo è il processo per una semplice app unidirezionale con un solo risultato, possiamo solo immaginare la complessità delle app sviluppate per l'assistenza sanitaria, la finanza e altro ancora.
Oltre a questo, ciò che influenza anche la quantità di dati richiesti per la formazione comprende gli aspetti elencati di seguito:
- Metodo di formazione, in cui le differenze nei tipi di dati (strutturato e non strutturati) influenzano la necessità di volumi di dati
- Etichettatura dei dati o tecniche di annotazione
- Il modo in cui i dati vengono inviati a un sistema
- Quoziente di tolleranza agli errori, che significa semplicemente la percentuale di errori trascurabili nella tua nicchia o dominio
Esempi reali di volumi di allenamento
Anche se la quantità di dati di cui hai bisogno per addestrare i tuoi moduli dipende sul tuo progetto e sugli altri fattori di cui abbiamo discusso prima, un po' l'ispirazione o il riferimento aiuterebbero a farsi un'idea ampia sui dati requisiti.
I seguenti sono esempi reali della quantità di set di dati utilizzati per scopi di formazione sull'IA da parte di diverse aziende e imprese.
- Riconoscimento facciale – una dimensione del campione di oltre 450,000 immagini facciali
- Annotazione dell'immagine – una dimensione del campione di oltre 185,000 immagini con quasi 650,000 oggetti annotati
- Analisi del sentimento di Facebook – un campione di oltre 9,000 commenti e 62,000 post
- Formazione su chatbot – un campione di oltre 200,000 domande con oltre 2 milioni di risposte
- App di traduzione – una dimensione del campione di oltre 300,000 audio o voce raccolta da non madrelingua
E se non ho abbastanza dati?
Nel mondo dell'IA e del machine learning, il training dei dati è inevitabile. Si dice giustamente che non c'è fine all'apprendimento di cose nuove e questo vale quando si parla dello spettro dei dati di allenamento dell'IA. Più sono i dati, migliori saranno i risultati. Tuttavia, ci sono casi in cui il caso d'uso che stai cercando di risolvere appartiene a una categoria di nicchia e reperire il set di dati giusto di per sé è una sfida. Pertanto, in questo scenario, se non si dispone di dati adeguati, le previsioni del modello ML potrebbero non essere accurate o essere distorte. Esistono modi come l'aumento dei dati e il markup dei dati che possono aiutarti a superare le carenze, tuttavia il risultato potrebbe non essere ancora accurato o affidabile.
Come si migliora la qualità dei dati?
La qualità dei dati è direttamente proporzionale alla qualità dell'output. Ecco perché i modelli altamente accurati richiedono set di dati di alta qualità per l'addestramento. Tuttavia, c'è un problema. Per un concetto che fa affidamento su precisione e accuratezza, il concetto di qualità è spesso piuttosto vago.
I dati di alta qualità sembrano forti e credibili, ma cosa significano effettivamente?
Che cos'è la qualità in primo luogo?
Ebbene, come gli stessi dati che inseriamo nei nostri sistemi, anche la qualità ha molti fattori e parametri ad essa associati. Se contatti esperti di intelligenza artificiale o veterani dell'apprendimento automatico, potrebbero condividere qualsiasi permutazione di dati di alta qualità è tutto ciò che è:
- Uniforme – dati provenienti da un'origine particolare o uniformità in set di dati provenienti da più origini
- Globale – dati che coprono tutti i possibili scenari su cui il tuo sistema è destinato a lavorare
- Creazione di stime – ogni singolo byte di dati è di natura simile
- Pertinente – i dati che fornisci e fornisci sono simili ai tuoi requisiti e ai risultati attesi e
- Superficie diversificata – hai una combinazione di tutti i tipi di dati come audio, video, immagini, testo e altro
Ora che capiamo cosa significa qualità nella qualità dei dati, esaminiamo rapidamente i diversi modi in cui potremmo garantire la qualità raccolta dei dati e generazione.
1. Cerca dati strutturati e non strutturati. Il primo è facilmente comprensibile dalle macchine perché hanno elementi e metadati annotati. Quest'ultimo, tuttavia, è ancora grezzo senza informazioni preziose di cui un sistema può utilizzare. È qui che entra in gioco l'annotazione dei dati.
2. L'eliminazione delle distorsioni è un altro modo per garantire la qualità dei dati poiché il sistema rimuove qualsiasi pregiudizio dal sistema e fornisce un risultato oggettivo. Il pregiudizio distorce solo i risultati e lo rende inutile.
3. Pulisci ampiamente i dati poiché ciò aumenterà invariabilmente la qualità dei tuoi output. Qualsiasi scienziato di dati ti direbbe che una parte importante del suo ruolo lavorativo è la pulizia dei dati. Quando pulisci i tuoi dati, rimuovi duplicati, rumore, valori mancanti, errori strutturali ecc.
Cosa influisce sulla qualità dei dati di allenamento?
Ci sono tre fattori principali che possono aiutarti a prevedere il livello di qualità che desideri per i tuoi modelli AI/ML. I 3 fattori chiave sono persone, processi e piattaforme che possono creare o distruggere il tuo progetto di intelligenza artificiale.
Piattaforma: È necessaria una piattaforma proprietaria human-in-the-loop completa per reperire, trascrivere e annotare diversi set di dati per implementare con successo le iniziative di intelligenza artificiale e ML più impegnative. La piattaforma è anche responsabile della gestione dei lavoratori e della massimizzazione della qualità e della produttività
Persone: Per far sì che l'IA pensi in modo più intelligente ci vogliono persone che sono alcune delle menti più intelligenti del settore. Per scalare hai bisogno di migliaia di questi professionisti in tutto il mondo per trascrivere, etichettare e annotare tutti i tipi di dati.
Processo: Fornire dati standard che siano coerenti, completi e accurati è un lavoro complesso. Ma è ciò che dovrai sempre fornire, in modo da aderire ai più elevati standard di qualità, nonché a controlli e checkpoint di qualità rigorosi e comprovati.
Da dove procuri i dati di formazione sull'IA?
A differenza della nostra sezione precedente, qui abbiamo un'idea molto precisa. Per quelli di voi che cercano dati di origine
o se sei in fase di raccolta di video, raccolta di immagini, raccolta di testi e altro, ce ne sono tre
strade principali da cui puoi reperire i tuoi dati.
Esploriamoli individualmente.
Fonti gratuite
Le fonti gratuite sono vie che sono archivi involontari di enormi volumi di dati. Sono dati che giacciono semplicemente lì in superficie gratuitamente. Alcune delle risorse gratuite includono:
- Set di dati di Google, in cui nel 250 sono stati rilasciati oltre 2020 milioni di set di dati
- Forum come Reddit, Quora e altri, che sono fonti di dati piene di risorse. Inoltre, le comunità di data science e intelligenza artificiale in questi forum potrebbero anche aiutarti con particolari set di dati quando contattati.
- Kaggle è un'altra fonte gratuita in cui puoi trovare risorse di apprendimento automatico oltre ai set di dati gratuiti.
- Abbiamo anche elencato set di dati aperti gratuiti per iniziare ad addestrare i tuoi modelli di intelligenza artificiale
Sebbene queste strade siano gratuite, ciò che finiresti per spendere sono tempo e fatica. I dati provenienti da fonti gratuite sono ovunque e devi dedicare ore di lavoro per reperirli, pulirli e personalizzarli in base alle tue esigenze.
Uno degli altri importanti suggerimenti da ricordare è che alcuni dati provenienti da fonti gratuite non possono essere utilizzati anche per scopi commerciali. Richiede licenza dati.
Scraping di dati
Come suggerisce il nome, lo scraping dei dati è il processo di estrazione di dati da più origini utilizzando strumenti appropriati. Da siti Web, portali pubblici, profili, giornali, documenti e altro, gli strumenti possono raccogliere i dati di cui hai bisogno e portarli nel tuo database senza problemi.
Anche se sembra una soluzione ideale, lo scraping dei dati è legale solo quando si tratta di uso personale. Se sei un'azienda che cerca di raccogliere dati con ambizioni commerciali coinvolte, diventa complicato e persino illegale. Ecco perché hai bisogno di un team legale che esamini i siti Web, la conformità e le condizioni prima di poter raccogliere i dati di cui hai bisogno.
Fornitori esterni
Per quanto riguarda la raccolta dei dati per i dati di addestramento dell'IA, l'outsourcing o il contattare fornitori esterni per i set di dati è l'opzione più ideale. Si assumono la responsabilità di trovare set di dati per le tue esigenze mentre tu puoi concentrarti sulla creazione dei tuoi moduli. Ciò è dovuto in particolare ai seguenti motivi:
- non devi passare ore a cercare viali di dati
- non ci sono sforzi in termini di pulizia e classificazione dei dati coinvolti
- hai in mano set di dati di qualità che controllano con precisione tutti i fattori di cui abbiamo discusso tempo fa
- puoi ottenere set di dati su misura per le tue esigenze
- potresti richiedere il volume di dati di cui hai bisogno per il tuo progetto e altro ancora
- e, soprattutto, assicurano che la loro raccolta di dati e i dati stessi siano conformi alle linee guida normative locali.
L'unico fattore che potrebbe rivelarsi un difetto a seconda della scala delle operazioni è che l'outsourcing comporta delle spese. Ancora una volta, ciò che non comporta spese.
Shaip è già leader nei servizi di raccolta dati e dispone di un proprio repository di dati sanitari e set di dati vocali/audio che possono essere concessi in licenza per i tuoi ambiziosi progetti di intelligenza artificiale.
Set di dati aperti: utilizzare o non utilizzare?
Ad esempio, c'è il set di dati delle recensioni dei prodotti Amazon che presenta oltre 142 milioni di recensioni degli utenti dal 1996 al 2014. Per le immagini, hai una risorsa eccellente come Google Open Images, dove puoi reperire set di dati da oltre 9 milioni di immagini. Google ha anche un'ala chiamata Machine Perception che offre quasi 2 milioni di clip audio della durata di dieci secondi.
Nonostante la disponibilità di queste risorse (e altre), il fattore importante che viene spesso trascurato sono le condizioni che derivano dal loro utilizzo. Sono sicuramente pubblici, ma c'è una linea sottile tra violazione e fair use. Ogni risorsa ha una propria condizione e se stai esplorando queste opzioni, ti consigliamo di prestare attenzione. Questo perché con il pretesto di preferire strade libere, potresti finire per incorrere in cause legali e spese accessorie.
I veri costi dei dati di formazione sull'IA
Solo i soldi che spendi per procurarti i dati o generarli internamente non sono ciò che dovresti considerare. Dobbiamo considerare elementi lineari come il tempo e gli sforzi spesi nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale e costo dal punto di vista transazionale. non riesce a complimentarsi con l'altro.
Tempo dedicato alla ricerca e all'annotazione dei dati
Fattori come la geografia, i dati demografici del mercato e la concorrenza all'interno della tua nicchia ostacolano la disponibilità di set di dati rilevanti. Il tempo speso per la ricerca manuale dei dati è una perdita di tempo nell'addestramento del tuo sistema di intelligenza artificiale. Una volta che riesci a reperire i tuoi dati, ritarderai ulteriormente l'addestramento dedicando del tempo ad annotare i dati in modo che la tua macchina possa capire cosa viene alimentata.
Il prezzo di raccolta e annotazione dei dati
Le spese generali (raccoglitori di dati interni, annotatori, manutenzione delle apparecchiature, infrastruttura tecnologica, abbonamenti a strumenti SaaS, sviluppo di applicazioni proprietarie) devono essere calcolate durante l'approvvigionamento dei dati AI
Il costo dei dati errati
Dati errati possono costare il morale del team aziendale, il vantaggio competitivo e altre conseguenze tangibili che passano inosservate. Definiamo dati errati come qualsiasi set di dati sporco, grezzo, irrilevante, obsoleto, impreciso o pieno di errori di ortografia. Dati errati possono rovinare il tuo modello di intelligenza artificiale introducendo pregiudizi e corrompendo i tuoi algoritmi con risultati distorti.
Spese di gestione
Tutti i costi che coinvolgono l'amministrazione della tua organizzazione o impresa, materiali e immateriali costituiscono spese di gestione che spesso sono le più costose.
Come scegliere la giusta azienda di dati di formazione sull'intelligenza artificiale e come Shaip può aiutarti?
Scegliere il giusto fornitore di dati di training AI è un aspetto fondamentale per garantire che il tuo modello AI funzioni bene sul mercato. Il loro ruolo, la comprensione del tuo progetto e il loro contributo possono cambiare le carte in tavola per la tua attività. Alcuni dei fattori da considerare in questo processo includono:
- la comprensione del dominio in cui deve essere costruito il tuo modello di intelligenza artificiale
- eventuali progetti simili su cui hanno lavorato in precedenza
- fornirebbero dati di addestramento campione o accetterebbero una collaborazione pilota
- come gestiscono i requisiti dei dati su larga scala
- quali sono i loro protocolli di garanzia della qualità
- sono aperti ad essere agili nelle operazioni
- come reperiscono set di dati di formazione etica e altro ancora
Oppure, puoi saltare tutto questo e metterti direttamente in contatto con noi a Shaip. Siamo uno dei principali fornitori di dati di formazione AI di qualità premium di provenienza etica. Essendo nel settore da anni, comprendiamo le sfumature coinvolte nell'approvvigionamento di set di dati. I nostri project manager dedicati, il team di professionisti della garanzia della qualità e gli esperti di AI garantiranno una collaborazione fluida e trasparente per le visioni della tua azienda. Contattaci per discutere ulteriormente l'ambito oggi stesso.
Avvolgere Up
Questo era tutto sui dati di allenamento dell'IA. Dalla comprensione di cosa sono i dati di formazione all'esplorazione delle risorse gratuite e dei vantaggi dell'outsourcing dell'annotazione dei dati, li abbiamo discussi tutti. Ancora una volta, protocolli e politiche sono ancora traballanti in questo spettro e ti consigliamo sempre di metterti in contatto con esperti di dati di formazione AI come noi per le tue esigenze.
Dall'approvvigionamento, dalla de-identificazione all'annotazione dei dati, ti aiuteremo con tutte le tue esigenze in modo che tu possa lavorare solo sulla costruzione della tua piattaforma. Comprendiamo le complessità legate all'approvvigionamento e all'etichettatura dei dati. Ecco perché ribadiamo il fatto che potresti affidare a noi i compiti difficili e utilizzare le nostre soluzioni.
Contattaci oggi stesso per tutte le tue esigenze di annotazione dei dati.
Parliamo
Domande frequenti (FAQ)
Se vuoi creare sistemi intelligenti, devi inserire informazioni pulite, curate e utilizzabili per facilitare l'apprendimento supervisionato. Le informazioni etichettate sono denominate dati di addestramento AI e comprendono metadati di mercato, algoritmi ML e tutto ciò che aiuta con il processo decisionale.
Ogni macchina basata sull'intelligenza artificiale ha capacità limitate dalla sua posizione storica. Ciò significa che la macchina può prevedere il risultato desiderato solo se è stata precedentemente addestrata con set di dati comparabili. I dati di addestramento aiutano con l'addestramento supervisionato con il volume direttamente proporzionale all'efficienza e alla precisione dei modelli di intelligenza artificiale.
Sono necessari set di dati di addestramento disparati per addestrare algoritmi di Machine Learning specifici, per aiutare le configurazioni basate sull'intelligenza artificiale a prendere decisioni importanti tenendo conto dei contesti. Ad esempio, se prevedi di aggiungere la funzionalità Computer Vision a una macchina, i modelli devono essere addestrati con immagini annotate e più set di dati di mercato. Allo stesso modo, per l'abilità della PNL, grandi volumi di raccolta vocale fungono da dati di addestramento.
Non esiste un limite massimo al volume di dati di addestramento necessari per addestrare un modello di intelligenza artificiale competente. Maggiore è il volume di dati, migliore sarà la capacità del modello di identificare e separare elementi, testi e contesti.
Sebbene siano disponibili molti dati, non tutti i blocchi sono adatti per i modelli di addestramento. Affinché un algoritmo funzioni al meglio, sono necessari set di dati completi, coerenti e pertinenti, estratti in modo uniforme ma comunque sufficientemente diversificati da coprire un'ampia gamma di scenari. Indipendentemente dai dati che prevedi di utilizzare, è meglio pulire e annotare gli stessi per migliorare l'apprendimento.
Se hai in mente un particolare modello di intelligenza artificiale ma i dati di addestramento non sono sufficienti, devi prima rimuovere i valori anomali, associare le impostazioni di trasferimento e apprendimento iterativo, limitare le funzionalità e rendere la configurazione open source affinché gli utenti continuino ad aggiungere dati per allenare la macchina, progressivamente, nel tempo. Puoi persino seguire gli approcci relativi all'aumento dei dati e al trasferimento dell'apprendimento per sfruttare al meglio i set di dati limitati.
I set di dati aperti possono sempre essere utilizzati per raccogliere i dati di addestramento. Tuttavia, se cerchi l'esclusività per addestrare meglio i modelli, puoi fare affidamento su fornitori esterni, fonti gratuite come Reddit, Kaggle e altro e persino Data Scraping per estrarre in modo selettivo approfondimenti da profili, portali e documenti. Indipendentemente dall'approccio, è necessario formattare, ridurre e pulire i dati acquisiti prima dell'uso.