Cosa sono i dati di addestramento nell'apprendimento automatico:
Definizione, vantaggi, sfide, esempi e set di dati

La guida definitiva per gli acquirenti 2023

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.

Dati di allenamento Ai Ai

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?

I dati di addestramento dell'IA sono informazioni accuratamente curate e pulite che vengono immesse in un sistema per scopi di addestramento. Questo processo determina o interrompe il successo di un modello di intelligenza artificiale. Può aiutare a sviluppare la comprensione che non tutti gli animali a quattro zampe in un'immagine sono cani o potrebbe aiutare un modello a distinguere tra urla arrabbiate e risate gioiose. È la prima fase nella creazione di moduli di intelligenza artificiale che richiedono l'alimentazione dei dati con il cucchiaio per insegnare alle macchine le basi e consentire loro di apprendere man mano che vengono alimentati più dati. Questo, ancora una volta, lascia il posto a un modulo efficiente che sforna risultati precisi per gli utenti finali.

Annotazione dei dati

Considera un processo di dati di allenamento basato sull'intelligenza artificiale come una sessione di pratica per un musicista, in cui più si esercita, meglio ottengono una canzone o una scala. L'unica differenza qui è che le macchine devono prima imparare anche cos'è uno strumento musicale. Simile al musicista che fa buon uso delle innumerevoli ore trascorse a esercitarsi sul palco, un modello di intelligenza artificiale offre un'esperienza ottimale ai consumatori quando viene distribuito.

Perché sono necessari i dati di formazione AI?

La risposta più semplice al motivo per cui i dati di addestramento dell'IA sono necessari per lo sviluppo di un modello è che senza di essi le macchine non saprebbero nemmeno cosa comprendere in primo luogo. Come un individuo addestrato per il proprio lavoro particolare, una macchina ha bisogno di un corpus di informazioni per servire uno scopo specifico e fornire anche i risultati corrispondenti.

Consideriamo di nuovo l'esempio delle auto a guida autonoma. Terabyte dopo terabyte di dati in un veicolo a guida autonoma provengono da più sensori, dispositivi di visione artificiale, RADAR, LIDAR e molto altro. Tutti questi enormi blocchi di dati sarebbero inutili se il sistema di elaborazione centrale dell'auto non sapesse cosa farne.

Per esempio, la visione computerizzata l'unità dell'auto potrebbe vomitare volumi di dati su elementi stradali come pedoni, animali, buche e altro. Se il modulo di apprendimento automatico non è addestrato per identificarli, il veicolo non saprebbe che sono ostacoli che potrebbero causare incidenti se incontrati. Ecco perché i moduli devono essere formati su cosa sia ogni singolo elemento della strada e su come siano necessarie diverse decisioni di guida per ciascuno.

Anche se questo è solo per gli elementi visivi, l'auto dovrebbe anche essere in grado di comprendere le istruzioni umane attraverso Natural Language Processing (NLP) e raccolta audio o vocale e rispondere di conseguenza. Ad esempio, se il conducente ordina al sistema di infotainment dell'auto di cercare stazioni di servizio nelle vicinanze, dovrebbe essere in grado di comprendere il requisito e fornire risultati appropriati. Per questo, tuttavia, dovrebbe essere in grado di comprendere ogni singola parola della frase, collegarle ed essere in grado di capire la domanda.

Mentre potresti chiederti se il processo dei dati di addestramento dell'IA è complesso solo perché è distribuito per un caso d'uso pesante come un'auto a guida autonoma, il fatto è che anche il prossimo film consigliato da Netflix passa attraverso lo stesso processo per offrirti suggerimenti personalizzati. Qualsiasi app, piattaforma o entità a cui è associata l'IA è alimentata per impostazione predefinita dai dati di addestramento dell'IA.

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Di quali tipi di dati ho bisogno?

Esistono 4 tipi principali di dati che sarebbero necessari, ad esempio immagine, video, audio/voce o testo per addestrare in modo efficace modelli di apprendimento automatico. Il tipo di dati necessari dipenderebbe da una varietà di fattori come il caso d'uso in questione, la complessità dei modelli da addestrare, il metodo di formazione utilizzato e la diversità dei dati di input richiesti.

Quanti dati sono adeguati?

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.

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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.

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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:

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  • 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
  • alcuni – 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.

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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:

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  • 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?

Set di dati aperti I set di dati aperti sono set di dati disponibili pubblicamente che possono essere utilizzati per progetti di apprendimento automatico. Non importa se hai bisogno di set di dati audio, video, immagini o basati su testo, sono disponibili set di dati aperti per tutte le forme e classi di dati.

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.

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E dopo il Data Sourcing?

Una volta che hai il set di dati in mano, il passaggio successivo è annotarlo o etichettarlo. Dopo tutte le attività complesse, ciò che hai sono dati grezzi puliti. La macchina non riesce ancora a capire i dati che hai perché non sono annotati. È qui che inizia la parte restante della vera sfida.

Come accennato, una macchina ha bisogno di dati in un formato comprensibile. Questo è esattamente ciò che fa l'annotazione dei dati. Prende dati grezzi e aggiunge livelli di etichette e tag per aiutare un modulo a comprendere accuratamente ogni singolo elemento dei dati.
Approvvigionamento di dati

Ad esempio, in un testo, l'etichettatura dei dati indicherà a un sistema di intelligenza artificiale la sintassi grammaticale, parti del discorso, preposizioni, punteggiatura, emozione, sentimento e altri parametri coinvolti nella comprensione della macchina. Questo è il modo in cui i chatbot capiscono meglio le conversazioni umane e solo quando lo fanno possono imitare meglio le interazioni umane anche attraverso le loro risposte.

Per quanto inevitabile possa sembrare, è anche estremamente dispendioso in termini di tempo e noioso. Indipendentemente dalle dimensioni della tua azienda o dalle sue ambizioni, il tempo impiegato per annotare i dati è enorme.

Ciò è principalmente dovuto al fatto che la tua forza lavoro esistente deve dedicare del tempo al di fuori della propria pianificazione quotidiana per annotare i dati se non disponi di specialisti dell'annotazione dei dati. Quindi, devi convocare i membri del tuo team e assegnarlo come attività aggiuntiva. Più viene ritardato, più tempo ci vorrà per addestrare i tuoi modelli di IA.

Sebbene ci siano strumenti gratuiti per l'annotazione dei dati, ciò non toglie il fatto che questo processo richiede tempo.

È qui che entrano in gioco i fornitori di annotazioni dei dati come Shaip. Portano con sé un team dedicato di specialisti dell'annotazione dei dati per concentrarsi solo sul tuo progetto. Ti offrono soluzioni nel modo che desideri per le tue esigenze e requisiti. Inoltre, puoi impostare un periodo di tempo con loro e richiedere che il lavoro venga completato in quella sequenza temporale specifica.

Uno dei principali vantaggi consiste nel fatto che i membri del tuo team interno possono continuare a concentrarsi su ciò che conta di più per le tue operazioni e il tuo progetto mentre gli esperti fanno il loro lavoro di annotare ed etichettare i dati per te.

Con l'outsourcing è possibile garantire una qualità ottimale, tempi minimi e massima precisione.

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

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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.