I modelli intelligenti di IA e ML sono ovunque, sia esso
- Modelli sanitari predittivi per una diagnosi proattiva
- Veicoli autonomi con mantenimento della corsia, parcheggio in retromarcia e altri tratti integrati
- Chatbot intelligenti che sono al corrente di contenuto, contesto e intenti
Ma cosa rende questi modelli accurati, altamente automatizzati e follemente specifici
Dati, dati e ancora dati.
Affinché i dati abbiano senso per un modello di intelligenza artificiale, è necessario tenere a mente i seguenti fattori:
- Sono disponibili enormi blocchi di dati grezzi
- I blocchi di dati sono multivariati e diversi
- I dati senza etichetta sono come il rumore per le macchine intelligenti
Soluzione: Annotazione dei dati (processo di etichettatura dei dati per creare set di dati pertinenti e specifici del caso d'uso)
Acquisizione dei dati di addestramento AI per i modelli ML
AI credibile I raccoglitori di dati si concentrano su molteplici aspetti prima di avviare l'acquisizione e l'estrazione dei dati attraverso le strade. Questi includono:
- Concentrandosi sulla preparazione di più set di dati
- Tenere sotto controllo il budget di raccolta dati e annotazione
- Acquisizione dei dati rilevanti del modello
- Lavorando solo con aggregatori di set di dati credibili
- Identificare in anticipo gli obiettivi dell'organizzazione
- Lavorare a fianco di opportuni algoritmi
- Apprendimento supervisionato o non supervisionato
Opzioni principali per l'acquisizione di dati che aderiscono agli aspetti menzionati:
- Fonti gratuite: Include forum aperti come Quora e Reddit e aggregatori aperti come Kaggle OpenML, Google Datasets e altro ancora
- Fonti interne: Dati estratti da piattaforme CRM ed ERP
- Fonti a pagamento: Include fornitori esterni e utilizzo di strumenti di scraping dei dati
Nota: Percepisci set di dati aperti con un pizzico di sale.
Fattori di bilancio
Pianificazione del budget per la nostra iniziativa AI Data Collection. Prima di poterlo fare, prendi in considerazione i seguenti aspetti e domande:
- Natura del prodotto che deve essere sviluppato
- Il modello supporta l'apprendimento per rinforzo?
- Il deep learning è supportato?
- È PNL, Computer Vision o entrambi
- Quali sono le tue piattaforme e risorse per etichettare i dati?
Sulla base dell'analisi, ecco i fattori che possono e dovrebbero aiutarti a gestire il prezzo della campagna:
- Volume di dati: Dipendenze: dimensioni del progetto, preferenze verso la formazione e il test dei set di dati, la complessità del sistema, il tipo di tecnologia di intelligenza artificiale a cui aderisce e l'enfasi sull'estrazione di funzionalità o sulla loro mancanza.
- Strategia di prezzo: Dipendenze: competenza del fornitore di servizi, qualità dei dati e complessità del modello nell'immagine
- Metodologie di approvvigionamento: Dipendenze: complessità e dimensione del modello, forza lavoro assunta, contrattuale o interna che reperisce i dati e scelta della fonte, con opzioni aperte, pubbliche, retribuite e interne.
Come misurare la qualità dei dati?
Per assicurarsi che i dati immessi nel sistema siano di alta qualità o meno, assicurarsi che rispetti i seguenti parametri:
- Destinato a casi d'uso e algoritmi specifici
- Aiuta a rendere il modello più intelligente
- Accelera il processo decisionale
- Rappresenta un costrutto in tempo reale
Come per gli aspetti menzionati, ecco i tratti che vuoi che i tuoi set di dati abbiano:
- Uniformità: Anche se i blocchi di dati provengono da più vie, devono essere controllati in modo uniforme, a seconda del modello. Ad esempio, un set di dati video annotato ben stagionato non sarebbe uniforme se abbinato a set di dati audio pensati solo per modelli NLP come chatbot e assistenti vocali.
- Consistenza: I set di dati dovrebbero essere coerenti se vogliono essere definiti di alta qualità. Ciò significa che ogni unità di dati deve mirare a rendere più rapido il processo decisionale per il modello, come fattore complementare a qualsiasi altra unità.
- Completezza: Pianifica ogni aspetto e caratteristica del modello e assicurati che i set di dati di origine coprano tutte le basi. Ad esempio, i dati rilevanti per la PNL devono rispettare i requisiti semantici, sintattici e persino contestuali.
- pertinenza: Se hai in mente alcuni risultati, assicurati che i dati siano uniformi e pertinenti, consentendo agli algoritmi di intelligenza artificiale di essere in grado di elaborarli con facilità.
- Diversificato: Suona controintuitivo al quoziente "Uniformità"? Non esattamente come set di dati diversificati sono importanti se si desidera addestrare il modello in modo olistico. Anche se questo potrebbe aumentare il budget, il modello diventa molto più intelligente e percettivo.
Vantaggi dell'integrazione del fornitore di servizi di dati di formazione AI end-to-end
Prima di ottenere i vantaggi, ecco gli aspetti che determinano la qualità complessiva dei dati:
- Piattaforma utilizzata
- Persone coinvolte
- Processo seguito
E con un fornitore di servizi end-to-end esperto in gioco, hai accesso alla piattaforma migliore, alle persone più esperte e a processi testati che ti aiutano effettivamente ad addestrare il modello alla perfezione.
Per i dettagli, ecco alcuni dei vantaggi più curati che meritano uno sguardo aggiuntivo:
- pertinenza: I fornitori di servizi end-to-end sono abbastanza esperti da fornire solo set di dati specifici per modelli e algoritmi. Inoltre, tengono conto della complessità del sistema, dei dati demografici e della segmentazione del mercato.
- Diversità: Alcuni modelli richiedono carichi di insiemi di dati rilevanti per poter prendere decisioni con precisione. Ad esempio, le auto a guida autonoma. I fornitori di servizi end-to-end esperti tengono conto della necessità di diversità acquistando anche set di dati incentrati sul fornitore. In parole povere, tutto ciò che potrebbe avere un senso per i modelli e gli algoritmi è reso disponibile.
- Dati curati: La cosa migliore dei fornitori di servizi esperti è che seguono un approccio graduale alla creazione di set di dati. Contrassegnano i blocchi rilevanti con attributi che gli annotatori possono dare un senso.
- Annotazione di fascia alta: I fornitori di servizi esperti impiegano esperti in materia per annotare alla perfezione enormi quantità di dati.
- De-identificazione come da linee guida: Le normative sulla sicurezza dei dati possono creare o distruggere la tua campagna di formazione sull'IA. I fornitori di servizi end-to-end, tuttavia, si occupano di ogni problema di conformità, rilevante per GDPR, HIPAA e altre autorità e ti consentono di concentrarti completamente sullo sviluppo del progetto.
- Zero pregiudizio: A differenza di raccoglitori di dati interni, addetti alle pulizie e annotatori, i fornitori di servizi credibili sottolineano l'eliminazione dei pregiudizi dell'IA dai modelli per restituire risultati più oggettivi e inferenze accurate.
Scegliere il giusto fornitore di raccolta dati
Ogni campagna di formazione sull'IA inizia con la raccolta dei dati. Oppure, si può dire che il tuo progetto di intelligenza artificiale ha spesso lo stesso impatto della qualità dei dati che vengono messi in discussione.
Pertanto, è consigliabile assumere il fornitore di raccolta dati giusto per il lavoro, che aderisce alle seguenti linee guida:
- Novità o Unicità
- Consegne puntuali
- Precisione
- Completezza
- Consistenza
Ed ecco i fattori che devi controllare come organizzazione per concentrarti sulla scelta giusta:
- Richiedi un set di dati di esempio
- Eseguire un controllo incrociato delle query rilevanti per la conformità
- Scopri di più sulla raccolta dei dati e sui processi di approvvigionamento
- Controlla la loro posizione e il loro approccio all'eliminazione dei pregiudizi
- Assicurati che la loro forza lavoro e le capacità specifiche della piattaforma siano scalabili, nel caso in cui desideri apportare progressi progressivi al progetto, nel tempo
