AI Training Daten

6 zolidd Richtlinnen fir Ären AI Trainingsdatensammlungsprozess ze vereinfachen

De Prozess fir AI Trainingsdaten ze sammelen ass inévitabel an Erausfuerderung. Et gëtt kee Wee wéi mir dësen Deel iwwersprangen an direkt op de Punkt kommen, datt eise Modell sënnvoll Resultater ufänkt (oder Resultater an der éischter Plaz). Et ass systematesch a matenee verbonnen.

Wéi d'Ziler an d'Benotzungsfäll vun zäitgenësseschen AI (kënschtlechen Intelligenz) Léisunge méi Nisch ginn, gëtt et eng erhéicht Nofro fir raffinéiert AI Trainingsdaten. Mat Firmen a Startups, déi sech an méi nei Territoiren a Maartsegmenter erausginn, fänken se un a Raum ze bedreiwen, déi virdru onerfuerscht waren. Dëst mécht AI Datensammlung ëmsou méi komplizéiert an langweileg.

Och wann de Wee viraus definitiv beängschtegend ass, kéint et mat enger strategescher Approche vereinfacht ginn. Mat engem gutt gepachte Plang kënnt Dir Är AI Datensammlung Prozess a maachen et einfach fir jiddereen involvéiert. Alles wat Dir maache musst ass Kloerheet iwwer Är Ufuerderungen ze kréien an e puer Froen ze beäntweren.

Wat sinn se? Loosst eis erausfannen.

D'Quintessential AI Training Data Collection Guideline

  1. Wéi eng Donnéeën braucht Dir?

Dëst ass déi éischt Fro déi Dir musst beäntweren fir sënnvoll Datesätz ze kompiléieren an e belounten AI Modell ze bauen. D'Zort vun Donnéeën, déi Dir braucht, hänkt vum richtege Weltproblem of, deen Dir wëllt léisen.

Wat fir Donnéeën braucht Dir Entwéckelt Dir e virtuellen Assistent? D'Datentyp, déi Dir braucht, kënnt op Rieddaten, déi e verschiddenste Pool vun Akzenter, Emotiounen, Alter, Sproochen, Modulatiounen, Aussoen a méi vun Ärem Publikum hunn.

Wann Dir en Chatbot fir eng Fintech-Léisung entwéckelt, brauch Dir Text-baséiert Daten mat enger gudder Mëschung vu Kontexter, Semantik, Sarkasmus, grammatesche Syntax, Punktuatioun, a méi.

Heiansdo brauch Dir och eng Mëschung vu verschiddenen Aarte vun Daten baséiert op der Suerg déi Dir léist a wéi Dir se léist. Zum Beispill, en AI Modell fir en IoT System Tracking Ausrüstung Gesondheet géif Biller a Footage vun Computer Visioun erfuerderen fir Feelfunktioun z'entdecken an historesch Daten wéi Text, Statistiken an Zäitlinnen ze benotzen fir se zesummen ze verarbeiten a präzis Resultater virauszesoen.

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.

  1. Wat ass Är Datequell?

    ML Datensourcing ass komplizéiert a komplizéiert. Dëst beaflosst direkt d'Resultater, déi Är Modeller an der Zukunft liwweren an op dësem Punkt muss oppassen fir gutt definéiert Datequellen an Touchpoints ze etabléieren.

    Fir unzefänken mat Datensourcing unzefänken, kënnt Dir no internen Datengeneratioun Touchpoints sichen. Dës Datequellen ginn vun Ärem Geschäft a fir Äert Geschäft definéiert. Sinn, si sinn relevant fir Äre Gebrauchsfall.

    Wann Dir keng intern Ressource hutt oder wann Dir zousätzlech Datequellen braucht, kënnt Dir gratis Ressourcen kucken wéi Archiven, ëffentlech Datesätz, Sichmotoren, a méi. Nieft dëse Quellen, hutt Dir och Dateverkeefer, déi Är erfuerderlech Donnéeën Quell kënnen an Iech komplett annotéiert liwweren.

    Wann Dir op Är Datequelle entscheet, betruecht d'Tatsaach datt Dir Volumen no Volumen vun Daten op laang Dauer braucht an déi meescht Datesätz sinn onstrukturéiert, si si rau an iwwerall.

    Fir esou Themen ze vermeiden, kréien déi meescht Geschäfter normalerweis hir Datesätz vu Verkeefer, déi Maschinn-prett Dateien liwweren, déi präzis vun industrielle spezifesche PMEen markéiert sinn.

  2. Wéi vill? - Volume vun Daten Braucht Dir?

    Loosst eis de leschte Pointer e bësse méi verlängeren. Ären AI Modell gëtt nëmme fir korrekt Resultater optimiséiert wann et konsequent mat méi Volumen vu kontextuellen Datesätz trainéiert gëtt. Dëst bedeit datt Dir e massive Volumen vun Daten erfuerdert. Wat AI Trainingsdaten ubelaangt, gëtt et net sou eppes wéi ze vill Daten.

    Also, et gëtt keng Cap als solch, awer wann Dir wierklech iwwer de Volume vun den Daten musst entscheeden, déi Dir braucht, kënnt Dir de Budget als entscheedend Faktor benotzen. AI Trainingsbudget ass en ganz anert Ballspill a mir hunn déi extensiv ofgedeckt Thema hei. Dir kënnt et iwwerpréiwen an eng Iddi kréien wéi Dir d'Datevolumen an d'Ausgaben ugeet an ausbalancéiert.

  3. Donnéeën Kollektioun reglementaresche Ufuerderunge

    Datesammlung reglementaresche Ufuerderunge Ethik a gesonde Mënscheverstand diktéieren d'Tatsaach datt Datensourcing aus proppere Quelle sollt sinn. Dëst ass méi kritesch wann Dir en AI Modell mat Gesondheetsdaten, Fintech Daten an aner sensibel Donnéeën entwéckelt. Wann Dir Är Datesätz Quell hutt, implementéiert reglementaresche Protokoller a Konformitéiten wéi z GDPR, HIPAA Standarden, an aner relevant Standarden fir sécherzestellen datt Är Donnéeën propper sinn an ouni Legalitéiten.

    Wann Dir Är Donnéeën vu Verkeefer kritt, kuckt och op ähnlech Konformitéiten. Op kee Fall däerf d'sensibel Informatioun vun engem Client oder dem Benotzer kompromittéiert ginn. D'Donnéeë sollen de-identifizéiert ginn ier se an Maschinnléiere Modeller gefüttert ginn.

  4. Ëmgank Daten Bias

    Datebias kann Ären AI Modell lues ëmbréngen. Betruecht et e luesen Gëft dat nëmme mat der Zäit festgestallt gëtt. Bias kräizt aus onfräiwëllegen a mysteriéise Quellen a kann de Radar einfach iwwersprangen. Wann Är AI Trainingsdaten ass partiell, Är Resultater sinn schief an sinn dacks eensäiteg.

    Fir esou Fäll ze vermeiden, gitt sécher datt d'Donnéeën déi Dir sammelt sou divers wéi méiglech sinn. Zum Beispill, wann Dir Riedsdatesets sammelt, enthält Datesätze vu multiple Ethnie, Geschlechter, Altersgruppen, Kulturen, Akzenter, a méi fir déi verschidden Aarte vu Leit z'empfänken, déi endlech Är Servicer benotzen. Wat méi räich a méi divers Är Donnéeën sinn, wat manner partizipativ et ass.

  5. Wielt déi richteg Datesammlung Verkeefer

    Wann Dir gewielt hutt Är Datesammlung ze outsourcen, musst Dir fir d'éischt entscheeden wien Dir outsourcet. Dee richtegen Datesammlungsverkeefer huet e zolitte Portfolio, en transparenten Zesummenaarbechtsprozess, a bitt skalierbare Servicer. De perfekte Passform ass och deen, deen ethesch AI Trainingsdaten Quellen a garantéiert datt all eenzel Konformitéit agehale gëtt. E Prozess deen Zäit-opwänneg ass kéint Är AI Entwécklungsprozess verlängeren wann Dir wielt mat dem falschen Verkeefer ze kollaboréieren.

    Also, kuckt op hir fréier Wierker, kontrolléiert ob se un der Industrie oder dem Maartsegment geschafft hunn, an deem Dir gitt, bewäert hiren Engagement a kritt bezuelte Proben fir erauszefannen ob de Verkeefer en ideale Partner fir Är AI Ambitiounen ass. Widderhuelen de Prozess bis Dir déi richteg fannen.

Wrapping Up

AI Datesammlung kacht op dës Froen erof a wann Dir dës Hiweiser zortéiert hutt, kënnt Dir sécher sinn datt Ären AI Modell sech esou formt wéi Dir et wollt. Maacht einfach keng séier Entscheedungen. Et dauert Joeren fir den ideale AI Modell z'entwéckelen, awer nëmmen Minutte fir Kritik drun ze kréien. Vermeit dës andeems Dir eis Richtlinnen benotzt.

Vill Gléck!

Sozial Share