Affidabili servizi di raccolta dati AI per addestrare modelli ML

I dati di addestramento dell'IA sono anche noti come set di dati di apprendimento automatico o set di dati nlp. Sono le informazioni utilizzate per addestrare i modelli AI/ML. I modelli di Machine Learning utilizzano grandi insiemi di dati di addestramento (audio, video, immagini o testo) per comprendere e apprendere i modelli nei dati forniti, per prevedere con precisione i risultati, quando un nuovo insieme di dati viene presentato in scenari di vita reale.

Poiché i modelli di intelligenza artificiale devono essere addestrati per essere percettivi nel processo decisionale, è necessario alimentarli con dati pertinenti, puliti ed etichettati. È qui che entra in gioco la raccolta dei dati in quanto implica l'identificazione, la raccolta e la misurazione di set di dati appropriati in domini disparati, per rendere le configurazioni dell'IA più intuitive per natura e anche più adatte alla gestione di problemi aziendali specifici.

La raccolta dei dati varia a seconda della tecnologia per la quale si desidera addestrare il modello. In parole povere, i tipi più grossolani includono la raccolta di set di dati di testo e l'acquisizione di set di dati di velocità per la NLP e le raccolte di set di dati di immagini e video per la visione artificiale.

• Crowdsourcing: aziende come Amazon Mechanical Turk utilizzano il crowdsourcing pubblico che distribuisce il lavoro richiesto per i dati raccolti tra gli annotatori di dati pubblici che sono disposti a partecipare al processo
• Folle private: un team controllato di raccoglitori di dati per tenere sotto controllo la qualità dei dati provenienti.
• Società di raccolta dati: Shaip è uno dei pochissimi fornitori sul mercato che può aiutarti a reperire qualsiasi dato sia esso testo, audio, video o immagine in base alle tue esigenze.

• Qual è il problema da risolvere?
• Quali sono i punti dati cruciali richiesti per seguire gli algoritmi ML?
• Quali dati vengono acquisiti, dove vengono archiviati e se i dati da ottenere possono davvero risolvere i problemi del mondo reale?

• Una quantità sufficiente/grande di dati interni potrebbe non essere disponibile per le aziende per sviluppare modelli di IA
• Anche se i dati sono disponibili, i dati potrebbero essere distorti a causa dei modelli di utilizzo tra un insieme specifico di clienti (manca di diversità)
• I dati esistenti potrebbero mancare di contesti situazionali come posizione, condizioni ambientali e altre variabili rilevanti per prevedere un risultato e, quindi, non soddisfare i requisiti del cliente.

Una società di raccolta dati di intelligenza artificiale ti aiuta a identificare il tipo di dati che meglio si adatta ai modelli di intelligenza artificiale ideati. Inoltre, un'azienda credibile rende disponibili i dati, profila gli stessi in base alle esigenze, li reperisce tramite fonti leggibili, li integra con i requisiti, li pulisce e li prepara tramite annotazione, standard NLP e altre tecnologie.

La raccolta dei dati dell'IA è un ambito estremamente specializzato che richiede prima di tutto di identificare potenziali fonti. Esternalizzare lo stesso ad aziende credibili ha senso in quanto sono molto più capaci di creare set di dati personalizzati tenendo d'occhio qualità, accuratezza, velocità, specificità e ovviamente sicurezza.