Wat ass Trainingsdaten am Machine Learning:
Definitioun, Virdeeler, Erausfuerderungen, Beispill & Datesets

Den Ultimate Buyers Guide 2024

Inhaltsverzeechnes

Ebook eroflueden

Ai Training daten

Aféierung

An der Welt vu kënschtlecher Intelligenz a Maschinnléieren ass Datentraining inévitabel. Dëst ass de Prozess dee Maschinnléiere Moduler korrekt, effizient a voll funktionell mécht. An dësem Post entdecken mir am Detail wat AI Trainingsdaten sinn, Trainingsdatenqualitéit, Datensammlung & Lizenz a méi.

Et gëtt geschat datt am Duerchschnëtt Erwuessenen Entscheedungen iwwer d'Liewen an alldeeglech Saache mécht op Basis vu fréiere Léieren. Dës, am Tour, kommen aus Liewenserfarunge geprägt vu Situatiounen a Leit. Am wuertwiertleche Sënn sinn Situatiounen, Instanzen a Leit näischt anescht wéi Daten déi an eise Geescht gefiddert ginn. Wéi mir Jore vun Daten a Form vun Erfahrung sammelen, tendéiert de mënschleche Geescht nahtlos Entscheedungen ze treffen.

Wat vermëttelt dëst? Dës Donnéeën sinn inévitabel beim Léieren.

Ai Training daten

Ähnlech wéi e Kand e Label genannt Alphabet brauch fir d'Bréiwer A, B, C, D ze verstoen muss eng Maschinn och d'Donnéeën verstoen déi se kritt.

Dat ass genau dat Kënschtlech Intelligenz (AI) Training ass alles ëm. Eng Maschinn ass net anescht wéi e Kand dat nach d'Saache muss léieren aus deem wat se amgaang sinn ze léieren. D'Maschinn weess keen Ënnerscheed tëscht enger Kaz an engem Hond oder engem Bus an engem Auto well se déi Saachen nach net erlieft hunn oder geléiert hunn wéi se ausgesinn.

Also, fir een deen e selbstfahrenden Auto baut, ass déi primär Funktioun déi bäigefüügt muss ginn ass d'Fäegkeet vum System all alldeeglech Elementer ze verstoen déi den Auto begéine kann, sou datt d'Gefier se identifizéieren an entspriechend Fuerdecisiounen huelen. Dëst ass wou AI Trainingsdaten Spill komm. 

Haut bidden kënschtlech Intelligenz Moduler eis vill Komfort a Form vu Empfehlungsmotoren, Navigatioun, Automatisatioun a méi. All dat geschitt wéinst AI Daten Training déi benotzt gouf fir d'Algorithmen ze trainéieren wärend se gebaut goufen.

AI Trainingsdaten ass e fundamentale Prozess am Bau Maschinn léieren an AI Algorithmen. Wann Dir eng App entwéckelt déi op dësen Tech Konzepter baséiert, musst Dir Är Systemer trainéieren fir Datenelementer fir optimiséiert Veraarbechtung ze verstoen. Ouni Training ass Ären AI Modell ineffizient, fehlerhaft a potenziell sënnlos.

Et gëtt geschat datt Datewëssenschaftler méi ausginn wéi 80% vun hirer Zäit am Data Preparation & Enrichment fir ML Modeller ze trainéieren.

Also, fir déi vun iech, déi Finanzéierung vu Venture Kapitalisten sichen, Solopreneuren dobaussen, déi un ambitiéise Projete schaffen, an Tech-Enthusiaster, déi just mat fortgeschrattem AI ugefaang hunn, hu mir dëse Guide entwéckelt fir ze hëllefen déi wichtegst Froen ze beäntweren. Är AI Trainingsdaten.

Hei wäerte mir entdecken wat AI Trainingsdaten sinn, firwat ass et inévitabel an Ärem Prozess, de Volume an d'Qualitéit vun den Daten déi Dir tatsächlech braucht, a méi.

Wat ass AI Trainingsdaten?

AI Trainingsdaten si suergfälteg curéiert a gebotzt Informatioun déi an e System fir Trainingszwecker gefüttert gëtt. Dëse Prozess mécht oder brécht den Erfolleg vun engem AI Modell. Et kann hëllefe fir d'Verständnis z'entwéckelen datt net all véierbeent Déieren an engem Bild Hënn sinn oder et kéint e Modell hëllefen tëscht rosen Gejäiz a freedeg Laachen z'ënnerscheeden. Et ass déi éischt Etapp am Bau vun kënschtlechen Intelligenz Moduler déi Läffelfütterungsdaten erfuerderen fir Maschinnen d'Basis ze léieren an hinnen z'erméiglechen ze léieren wéi méi Daten gefiddert ginn. Dëst mécht nach eng Kéier Plaz fir en effiziente Modul deen präzis Resultater un d'Endbenotzer erauskënnt.

Daten Annotatioun

Betruecht en AI Training daten Prozess als Praxis Sëtzung fir e Museker, wou der méi se Praxis, der besser si kréien op engem Lidd oder enger Skala. Deen eenzegen Ënnerscheed hei ass datt Maschinnen och fir d'éischt geléiert musse ginn wat e Museksinstrument ass. Ähnlech wéi de Museker, deen déi sëlleche Stonnen op der Bühn an der Praxis gutt notzt, bitt en AI Modell eng optimal Erfarung fir de Konsument wann se ofgesat ginn.

Firwat sinn AI Trainingsdaten erfuerderlech?

Déi einfachst Äntwert op firwat AI Trainingsdaten erfuerderlech sinn fir d'Entwécklung vun engem Modell ass datt ouni et Maschinnen net emol wësse wat se an der éischter Plaz verstinn. Wéi en Individuum, dee fir hir speziell Aarbecht trainéiert ass, brauch eng Maschinn e Corpus vun Informatioun fir e spezifeschen Zweck ze déngen an och entspriechend Resultater ze liwweren.

Loosst eis d'Beispill vun autonomen Autoen nach eng Kéier betruechten. Terabytes no Terabytes vun Daten an engem selbstfahrenden Gefier kënnt vu verschidde Sensoren, Computervisiounsgeräter, RADAR, LIDARs a vill méi. All dës massiv Stécker vun Date wieren sënnlos, wann den zentrale Veraarbechtungssystem vum Auto net weess, wat et domat maache soll.

Zum Beispill, de Computer Visioun Eenheet vum Auto kéint Spuerbänn vun Daten iwwer Stroosselementer wéi Foussgänger, Déieren, Potholes a méi. Wann d'Maschinn Léiermodul net trainéiert ass fir se z'identifizéieren, géif d'Gefier net wëssen datt et Hindernisser sinn déi Accidenter verursaache kënnen wann se begéint. Dofir mussen d'Module trainéiert ginn, wat all eenzelt Element an der Strooss ass a wéi verschidde Fuerdecisioune fir all eenzel néideg sinn.

Obwuel dëst just fir visuell Elementer ass, soll den Auto och fäeg sinn mënschlech Instruktiounen duerch ze verstoen Natierlech Sproochveraarbechtung (NLP) an Audio oder Ried Sammlung an deementspriechend reagéieren. Zum Beispill, wann de Chauffer den In-Car Infotainment System commandéiert fir no Tankstellen an der Géigend ze sichen, sollt et fäeg sinn d'Ufuerderung ze verstoen an entspriechend Resultater ze werfen. Dofir sollt et awer fäeg sinn all Wuert am Saz ze verstoen, se ze verbannen an d'Fro ze verstoen.

Wärend Dir Iech froe kënnt ob de Prozess vun AI Trainingsdaten komplex ass nëmme well se fir e schwéiere Gebrauchsfall wéi en autonomen Auto ofgesat ass, ass de Fakt datt souguer de nächste Film Netflix recommandéiert duerch dee selwechte Prozess geet fir Iech personaliséiert Virschléi ze bidden. All App, Plattform oder eng Entitéit déi AI mat ass assoziéiert ass par défaut ugedriwwen vun AI Trainingsdaten.

Ai Training daten

Wat Zorte vun Donnéeën brauch ech?

Et gi 4 primär Aarte vun Daten déi gebraucht ginn, dh Bild, Video, Audio / Ried oder Text fir effektiv Maschinnléiermodeller ze trainéieren. D'Zort vun den néidege Donnéeë wier ofhängeg vu ville Faktoren wéi de Gebrauchsfall an der Hand, d'Komplexitéit vun de Modeller déi trainéiert ginn, d'Trainingsmethod déi benotzt gëtt an d'Diversitéit vun den Inputdaten erfuerderlech sinn.

Wéi vill Daten sinn erfuerderlech fir ML Modeller ze trainéieren?

Si soen datt et keen Enn ass fir ze léieren an dëse Saz ass ideal am AI Trainingsdatenspektrum. Wat méi Daten, wat besser d'Resultater. Wéi och ëmmer, eng Äntwert sou vague wéi dëst ass net genuch fir jiddereen ze iwwerzeegen deen sicht eng AI-ugedriwwen App ze starten. Awer d'Realitéit ass datt et keng allgemeng Daumregel, eng Formel, en Index oder eng Miessung vum genaue Volumen vun Daten ass, déi een brauch fir hir AI Datesets ze trainéieren.

Ai Training daten

E Maschinnléierexpert géif komesch verroden datt e separaten Algorithmus oder Modul muss gebaut ginn fir de Volume vun den Donnéeën fir e Projet ofzeleeën. Dat ass leider och d'Realitéit.

Elo gëtt et e Grond firwat et extrem schwéier ass eng Kap op de Volume vun Daten ze setzen fir AI Training. Dëst ass wéinst de Komplexitéiten déi am Trainingsprozess selwer involvéiert sinn. En AI-Modul besteet aus e puer Schichten vu verbonnen an iwwerlappende Fragmenter déi d'Prozesser vuneneen beaflossen an ergänzen.

Zum Beispill, loosst eis betruechten datt Dir eng einfach App entwéckelt fir e Kokosnossbaum ze erkennen. Aus der Siicht kléngt et zimlech einfach, richteg? Aus enger AI Perspektiv ass et awer vill méi komplex.

Um Ufank ass d'Maschinn eidel. Et weess net wat e Bam iwwerhaapt ass, eleng en héijen, Regiounspezifeschen, tropesche Fruuchtbam. Dofir muss de Modell trainéiert ginn op wat e Bam ass, wéi een sech vun aneren héijen a schlanken Objeten ënnerscheet, déi am Kader wéi Stroosseluuchten oder Elektropole kënnen optrieden an dann weidergoën fir et d'Nuancen vun engem Kokosnossbaum ze léieren. Wann d'Maschinn Léiermodul geléiert huet wat e Kokosnossbaum ass, kéint ee sécher dovun ausgoen datt et weess wéi een een erkennt.

Awer nëmmen wann Dir e Bild vun engem Banyan Bam fidderen, géift Dir feststellen datt de System e Banyan Bam fir e Kokosnossbaum falsch identifizéiert huet. Fir e System, alles wat grouss ass mat gecluster Blieder ass e Kokosnossbaum. Fir dëst z'eliminéieren, muss de System elo all eenzelne Bam verstoen, deen net e Kokosnossbaum ass fir präzis z'identifizéieren. Wann dëst de Prozess ass fir eng einfach unidirektional App mat nëmmen engem Resultat, kënne mir eis nëmmen d'Komplexitéite virstellen, déi an Apps involvéiert sinn, déi fir Gesondheetsariichtung, Finanzen a méi entwéckelt ginn.

Ofgesi vun dësem, wat beaflosst och d'Quantitéit vun den Donnéeën déi néideg sinn Training enthält Aspekter déi hei ënnen opgezielt sinn:

  • Trainingsmethod, wou d'Ënnerscheeder an Datentypen (strukturéiert an onstrukturéiert) Afloss op de Besoin fir Volumen vun Daten
  • Daten Label oder Annotatiounstechniken
  • De Wee wéi d'Donnéeën an e System gefüttert ginn
  • Feeler Toleranz Quotient, dat heescht einfach de Prozentsaz vun Feeler déi vernoléisseg sinn an Ärer Nisch oder Domain

Real-Welt Beispiller vun Trainingsvolumen

Och wann d'Quantitéit un Daten déi Dir braucht fir Är Moduler ze trainéieren hänkt of op Äre Projet an déi aner Faktoren, déi mir virdru diskutéiert hunn, e bëssen Inspiratioun oder Referenz géif hëllefen eng extensiv Iddi iwwer daten ze kréien Ufuerderungen.

Déi folgend sinn real-Welt Beispiller vun der Quantitéit vun Datesätz benotzt fir AI Trainingszwecker vu verschiddene Firmen a Geschäfter.

  • Gesiicht Unerkennung - eng Probegréisst vun iwwer 450,000 Gesiichtsbilder
  • Bild Annotatioun - eng Prouf Gréisst vun iwwer 185,000 Biller mat no bei 650,000 annotéiert Objete
  • Facebook Gefill Analyse - eng Proufgréisst vun iwwer 9,000 Kommentaren an 62,000 posts
  • Chatbot Training - eng Prouf Gréisst vun iwwer 200,000 Froen mat iwwer 2 Milliounen Äntwerten
  • Iwwersetzung App - eng Probegréisst vun iwwer 300,000 Audio oder Ried Sammlung vun Net-Mammesproochler

Wat wann ech net genuch Daten hunn?

An der Welt vun AI & ML ass daten Training inévitabel. Et gëtt zu Recht gesot datt et keen Enn ass fir nei Saachen ze léieren an dat gëllt wa mir iwwer den AI Trainingsdatenspektrum schwätzen. Wat méi Daten, wat besser d'Resultater. Wéi och ëmmer, et ginn Fäll wou de Benotzungsfall deen Dir probéiert ze léisen eng Nischkategorie bezitt, an de richtege Dataset u sech selwer eng Erausfuerderung ass. Also an dësem Szenario, wann Dir keng adäquat Donnéeën hutt, kënnen d'Prognosen vum ML Modell net korrekt sinn oder partiell sinn. Et gi Weeër wéi Datevergréisserung an Datemarkup, déi Iech hëllefe kënnen d'Mängel ze iwwerwannen, awer d'Resultat kann nach ëmmer net korrekt oder zouverlässeg sinn.

Ai Training daten
Ai Training daten
Ai Training daten
Ai Training daten

Wéi verbessert Dir Datenqualitéit?

D'Qualitéit vun den Donnéeën ass direkt proportional zu der Qualitéit vum Output. Dofir erfuerderen héich präzis Modeller héichqualitativ Datesätz fir Training. Allerdéngs gëtt et e Fang. Fir e Konzept dat op Präzisioun a Genauegkeet ofhängeg ass, ass d'Konzept vu Qualitéit dacks zimlech vague.

Héichqualitativ Daten kléngt staark a glafwierdeg awer wat heescht et eigentlech?

Wat ass Qualitéit iwwerhaapt?

Gutt, wéi déi ganz Donnéeën déi mir an eise Systemer fidderen, Qualitéit huet och vill Faktoren a Parameteren déi mat him verbonne sinn. Wann Dir AI Experten oder Maschinnléiere Veteranen erreecht, da kënnen se all Permutatioun vu qualitativ héichwäerteg Daten deelen ass alles wat ass -

Ai Training daten

  • eenheetlech - Daten déi aus enger bestëmmter Quell oder Uniformitéit an Datesätz kommen, déi aus verschiddene Quelle kommen
  • Comprehensive - Daten déi all méiglech Szenarie ofdecken, un deem Äre System geduecht ass ze schaffen
  • Konsequent - all eenzel Byte vun Daten ass ähnlech an der Natur
  • Wichteg - d'Donnéeën, déi Dir Quell a fiddert, ass ähnlech wéi Är Ufuerderungen an erwaart Resultater an
  • ënnerschiddlechen - Dir hutt eng Kombinatioun vun all Typ vun Daten wéi Audio, Video, Bild, Text a méi

Elo wou mir verstinn wat Qualitéit an der Datequalitéit bedeit, loosst eis séier op déi verschidde Weeër kucken fir d'Qualitéit ze garantéieren Daten Sammlung an Generatioun.

1. Opgepasst op strukturéiert an onstrukturéiert Donnéeën. Déi fréier ass liicht verständlech vu Maschinnen well se annotéiert Elementer a Metadaten hunn. Déi lescht ass awer nach ëmmer rau ouni wäertvoll Informatioun, vun engem System ka benotzen. Dëst ass wou d'Datenannotatioun erakënnt.

2. Eliminatioun vun Bias ass eng aner Manéier fir Qualitéitsdaten ze garantéieren well de System all Viruerteeler aus dem System läscht an en objektivt Resultat liwwert. Bias skews nëmmen Är Resultater a mécht et nëtzlos.

3. Propper Daten extensiv well dëst ëmmer d'Qualitéit vun Ären Ausgänge erhéijen. All Datewëssenschaftler géif Iech soen datt e groussen Deel vun hirer Aarbechtsroll ass Daten ze botzen. Wann Dir Är Donnéeën botzt, läscht Dir Duplikat, Kaméidi, fehlend Wäerter, strukturell Feeler etc.


Wat beaflosst Trainingsdatenqualitéit?

Et ginn dräi Haaptfaktoren déi Iech hëllefe kënnen den Niveau vun der Qualitéit virauszesoen déi Dir fir Är AI / ML Modeller wënscht. Déi 3 Schlësselfaktoren si Leit, Prozess a Plattform déi Ären AI Projet kënne maachen oder briechen.

Ai Training daten
Plattform: Eng komplett mënschlech-an-der-Loop propriétaire Plattform ass erfuerderlech fir verschidde Datesätz ze Quellen, transkriberen an annotéieren fir déi exigent AI an ML Initiativen erfollegräich z'installéieren. D'Plattform ass och verantwortlech fir d'Aarbechter ze managen, an d'Qualitéit an d'Duerchschnëtt maximéieren

Persounen: Fir AI méi schlau ze maachen hëlt Leit déi e puer vun de schlauste Geescht an der Industrie sinn. Fir ze skaléieren braucht Dir Dausende vun dëse Fachleit op der ganzer Welt fir all Datentypen ze transkriberen, ze markéieren an ze annotéieren.

Prozess: Gold-Standarddaten liwweren déi konsequent, komplett a korrekt sinn ass komplex Aarbecht. Awer et ass wat Dir ëmmer braucht ze liwweren, fir un den héchste Qualitéitsnormen souwéi streng a bewisen Qualitéitskontrollen a Kontrollpunkten ze halen.

Wou kritt Dir AI Trainingsdaten aus?

Am Géigesaz zu eiser viregter Sektioun hu mir e ganz präzisen Abléck hei. Fir déi vun iech sicht Quell Daten
oder wann Dir am Prozess vun Video Kollektioun sinn, Bild Kollektioun, Text Kollektioun a méi, et sinn dräi
Primär Avenuen vun deenen Dir Är Donnéeën Quell kënnt.

Loosst eis se individuell entdecken.

Gratis Quellen

Gratis Quelle sinn Avenuen déi onfräiwëlleg Repositories vu massive Bänn vun Daten sinn. Et sinn Daten déi einfach gratis op der Uewerfläch leien. E puer vun de gratis Ressourcen enthalen -

Ai Training daten

  • Google Datesätz, wou iwwer 250 Millioune Sätz vun Daten am Joer 2020 verëffentlecht goufen
  • Foren wéi Reddit, Quora a méi, déi ressourcevoll Datenquellen sinn. Donieft kënnen d'Datewëssenschaft an d'AI Gemeinschaften an dëse Foren Iech och mat speziellen Datesets hëllefen wann Dir erreecht hutt.
  • Kaggle ass eng aner gratis Quell wou Dir Maschinnléiere Ressourcen ausser gratis Datesets fannt.
  • Mir hunn och gratis oppe Datesätz opgelëscht fir Iech mat der Ausbildung vun Ären AI Modeller unzefänken

Wärend dës Avenuen gratis sinn, wat Dir um Enn géif verbréngt sinn Zäit an Effort. D'Donnéeë vu gratis Quellen sinn iwwerall an Dir musst Stonnen Aarbecht a Sourcing, Botzen an Upassung fir Är Besoinen upassen.

Ee vun den anere wichtegen Indikatiounen fir ze erënneren ass datt e puer vun den Donnéeën aus gratis Quellen och net fir kommerziell Zwecker benotzt kënne ginn. Et verlaangt daten Lizenz.

Dateschrapéieren

Wéi den Numm et scho seet, ass Dateschrapen de Prozess fir Daten aus ville Quellen ze minen mat passenden Tools. Vun Websäiten, ëffentleche Portalen, Profiler, Zäitschrëften, Dokumenter a méi, Tools kënnen Daten schrauwen déi Dir braucht an se nahtlos an Är Datebank kréien.

Och wann dëst wéi eng ideal Léisung kléngt, ass Dateschrauwen nëmme legal wann et ëm perséinlech Notzung kënnt. Wann Dir eng Firma sidd déi sicht Daten mat kommerziellen Ambitiounen ze schrauwen, gëtt et komplizéiert an och illegal. Dofir braucht Dir e juristescht Team fir Websäiten, Konformitéit a Bedéngungen ze kucken, ier Dir d'Donnéeën, déi Dir braucht, schrauwen.

Extern Verkeefer

Wat d'Datensammlung fir AI Trainingsdaten ubelaangt, Outsourcing oder Erreeche vun externen Ubidder fir Datesets ass déi ideal Optioun. Si iwwerhuelen d'Verantwortung fir Datesätz fir Är Ufuerderungen ze fannen, während Dir Iech op d'Gebai vun Äre Moduler konzentréiere kënnt. Dëst ass speziell aus de folgende Grënn -

  • Dir musst net Stonnen verbréngen op der Sich no Avenuen vun Daten
  • et gëtt keng Efforte wat d'Datenreinigung an d'Klassifikatioun ugeet
  • Dir kritt Qualitéitsdatesets an der Hand, déi präzis all d'Faktoren iwwerpréiwen, déi mir eng Zäit zréck diskutéiert hunn
  • Dir kënnt Datensätz kréien, déi fir Är Bedierfnesser ugepasst sinn
  • Dir kënnt de Volume vun den Daten verlaangen, déi Dir braucht fir Äre Projet a méi
  • an déi wichtegst, si suergen och, datt hir Datesammlung an d'Donnéeën selwer un lokal reglementaresche Richtlinnen entspriechen.

Deen eenzege Faktor deen als Defizit beweise kéint ofhängeg vun Ärer Skala vun Operatiounen ass datt Outsourcing Ausgaben involvéiert. Nach eng Kéier, wat net Ausgaben involvéiert.

Shaip ass schonn e Leader an Datesammlungsservicer an huet säin eegene Repository vu Gesondheetsdaten a Ried / Audio Datesets, déi fir Är ambitiéis AI Projete lizenzéiert kënne ginn.

Open Datesets - Fir ze benotzen oder net ze benotzen?

Open Datesätz Open Datesätz sinn ëffentlech verfügbar Datesets déi fir Maschinnléiereprojete kënne benotzt ginn. Et ass egal ob Dir Audio-, Video-, Bild- oder Textbaséiert Dataset braucht, et sinn oppe Datesätz verfügbar fir all Formen a Klassen vun Daten.

Zum Beispill gëtt et d'Amazon Produktrezensiounen Datesaz, déi iwwer 142 Millioune Benotzerrezensiounen vun 1996 bis 2014 weist. Fir Biller hutt Dir eng exzellente Ressource wéi Google Open Images, wou Dir Datensätz aus iwwer 9 Millioune Biller kënnt. Google huet och e Fligel mam Numm Machine Perception deen no bei 2 Milliounen Audioclips ubitt déi vun zéng Sekonnen Dauer sinn.

Trotz der Disponibilitéit vun dëse Ressourcen (an anerer), de wichtege Faktor, deen dacks iwwersinn ass, sinn d'Konditiounen, déi mat hirer Notzung kommen. Si sinn ëffentlech fir sécher awer et ass eng dënn Linn tëscht Verstouss a fair Benotzung. All Ressource kënnt mat sengem eegenen Zoustand a wann Dir dës Optiounen exploréiert, proposéiere mir virsiichteg. Dëst ass well am Virwand fir fräi Avenuen léiwer ze maachen, kënnt Dir ophalen Prozesser an alliéierten Ausgaben.

Déi richteg Käschte vun AI Trainingsdaten

Nëmmen d'Suen déi Dir verbréngt fir d'Donnéeën ze kréien oder d'Daten intern ze generéieren ass net wat Dir sollt berücksichtegen. Mir mussen linear Elementer berücksichtegen wéi Zäit an Efforte fir d'Entwécklung vun AI Systemer an kascht aus enger Transaktiounsperspektiv. feelt deen aneren ze komplimentéieren.

Zäit verbréngt op Sourcing an Annotéieren vun Daten
Faktore wéi Geografie, Maartdemographie a Konkurrenz an Ärer Nisch behënneren d'Disponibilitéit vun relevante Datesätz. D'Zäit déi manuell no Daten verbraucht gëtt ass Zäitverschwendung beim Training vun Ärem AI System. Wann Dir et fäerdeg bréngt Är Donnéeën ze Quellen, wäert Dir d'Ausbildung weider verzögeren andeems Dir Zäit verbréngt d'Donnéeën ze annotéieren sou datt Är Maschinn kann verstoen wat se gefiddert gëtt.

De Präis fir Daten ze sammelen an ze kommentéieren
Overhead Ausgaben (In-House Datesammler, Annotatoren, Erhalen Ausrüstung, Tech Infrastruktur, Abonnementer op SaaS Tools, Entwécklung vu propriétaire Uwendungen) musse berechent ginn wärend AI Daten Sourcen

D'Käschte vu schlechten Donnéeën
Schlecht Donnéeën kënnen Är Firma Team Moral, Äre Konkurrenzvirdeel an aner konkret Konsequenzen kaschten, déi onnotéiert ginn. Mir definéieren schlecht Donnéeën als all Datesaz dat onreint, rau, irrelevant, al, ongenau oder voller Schreiffehler ass. Schlecht Donnéeën kënnen Ären AI Modell verwinnt andeems Dir Bias agefouert hutt an Är Algorithmen mat skewe Resultater korruptéieren.

Management Käschten
All Käschten, déi d'Verwaltung vun Ärer Organisatioun oder Entreprise involvéiert, Matière an Immaterielle sinn Gestiounskäschten, déi zimlech dacks déi deier sinn.

Ai Training daten

Wat nächst nom Datasourcing?

Wann Dir den Dataset an Ärer Hand hutt, ass de nächste Schrëtt et annotéieren oder ze markéieren. No all de komplexe Aufgaben, wat Dir hutt ass propper réi Daten. D'Maschinn kann nach ëmmer d'Donnéeën déi Dir hutt net verstoen well se net annotéiert sinn. Dëst ass wou de reschtlechen Deel vun der realer Erausfuerderung ufänkt.

Wéi mir erwähnt hunn, brauch eng Maschinn Daten an engem Format dat se kann verstoen. Dëst ass genau wat d'Datenannotatioun mécht. Et hëlt Matière Daten a füügt Schichten vun Etiketten an Tags un fir e Modul ze hëllefen all eenzel Element an den Donnéeën korrekt ze verstoen.
Datesourcing

Zum Beispill, an engem Text, wäert d'Dateetikett en AI System déi grammatesch Syntax soen, Riedsdeeler, Präpositioune, Punktuatioune, Emotiounen, Gefill an aner Parameteren, déi am Maschinnverständnis involvéiert sinn. Dëst ass wéi Chatbots mënschlech Gespréicher besser verstinn an nëmme wa se dat maachen, kënne se och duerch hir Äntwerte mënschlech Interaktioune besser mimikéieren.

Wéi inévitabel wéi et kléngt, ass et och extrem Zäitopwänneg an langweileg. Onofhängeg vun der Skala vun Ärem Geschäft oder sengen Ambitiounen, d'Zäit fir d'Daten annotéieren ass enorm.

Dëst ass haaptsächlech well Är existent Aarbechtskräft Zäit aus hirem alldeeglechen Zäitplang muss widmen fir Daten ze annotéieren wann Dir keng Dateannotatiounsspezialisten hutt. Also, Dir musst Är Teammemberen aberuffen an dëst als zousätzlech Aufgab zouginn. Wat méi et verspéit gëtt, wat méi laang et dauert fir Är AI Modeller ze trainéieren.

Och wann et gratis Tools fir Dateannotatioun gëtt, hëlt dat net d'Tatsaach ewech datt dëse Prozess Zäitopwendeg ass.

Dat ass wou Dateannotatiounsverkeefer wéi Shaip erakommen. Si bréngen en engagéierten Team vun Dateannotatiounsspezialisten mat sech fir nëmmen op Äre Projet ze fokusséieren. Si bidden Iech Léisunge wéi Dir wëllt fir Är Besoinen an Ufuerderungen. Ausserdeem kënnt Dir en Zäitframe mat hinnen setzen an d'Aarbecht verlaangen fir an där spezifescher Timeline ofgeschloss ze ginn.

Ee vun de grousse Virdeeler ass an der Tatsaach datt Är intern Teammembere kënne weider fokusséieren op dat wat méi wichteg ass fir Är Operatiounen a Projet, während Experten hir Aarbecht maachen fir Daten fir Iech ze annotéieren an ze markéieren.

Mat Outsourcing kann eng optimal Qualitéit, minimal Zäit a maximal Präzisioun gesuergt ginn.

Wrapping Up

Dat war alles op AI Trainingsdaten. Vum Versteesdemech wat Trainingsdaten sinn fir gratis Ressourcen a Virdeeler vum Outsourcing vun Datenannotatioun ze entdecken, hu mir se all diskutéiert. Nach eng Kéier sinn d'Protokoller a Politiken nach ëmmer flësseg an dësem Spektrum a mir recommandéieren Iech ëmmer a Kontakt mat AI Trainingsdatenexperten wéi eis fir Är Besoinen.

Vum Sourcing, De-Identifikatioun bis Dateannotatioun, mir wäerten Iech mat all Äre Bedierfnesser hëllefen, sou datt Dir nëmmen un Är Plattform schaffe kënnt. Mir verstinn d'Intricacies involvéiert am Datesourcing a Label. Dofir widderhuelen mir, datt Dir eis déi schwiereg Aufgaben iwwerloossen an eis Léisunge benotze kënnt.

Kontaktéiert eis fir all Är Dateannotatiounsbedürfnisser haut.

Looss eis schwätzen

  • Andeems Dir Iech registréiert, sinn ech mam Shaip averstanen Gréisst vun der Datei an Konditioune vum Service a gitt meng Zoustëmmung fir B2B Marketing Kommunikatioun vu Shaip ze kréien.

Froen an Froe Froen (FAQ)

Wann Dir intelligent Systemer wëllt kreéieren, musst Dir gebotzt, curated an handlungsfäeg Informatioun fidderen fir iwwerwaacht Léieren z'erliichteren. Déi markéiert Informatioun gëtt als AI Trainingsdaten bezeechent a enthält Maartmetadaten, ML Algorithmen, an alles wat mat der Entscheedung hëlleft.

All AI-ugedriwwen Maschinn huet Fäegkeeten limitéiert duerch säin historesche Stand. Dëst bedeit datt d'Maschinn nëmmen dat gewënschte Resultat viraussoe kann wann se virdru mat vergläichbare Datesets trainéiert gouf. Trainingsdaten hëllefen mat iwwerwaachter Training mat dem Volume direkt proportional zu der Effizienz an der Genauegkeet vun den AI Modeller.

Disparate Trainingsdatesätz sinn néideg fir spezifesch Machine Learning Algorithmen ze trainéieren, fir den AI-ugedriwwenen Setups ze hëllefen wichteg Entscheedunge mat de Kontexter am Kapp ze huelen. Zum Beispill, wann Dir plangt Computer Vision Funktionalitéit un eng Maschinn ze addéieren, mussen d'Modeller mat annotéierte Biller a méi Maartdatesets trainéiert ginn. Ähnlech, fir NLP Geschécklechkeet, handelen grouss Volumen vu Riedsammlung als Trainingsdaten.

Et gëtt keng iewescht Limite fir de Volume vun Trainingsdaten néideg fir e kompetenten AI Modell ze trainéieren. Méi grouss ass den Datevolumen besser d'Fäegkeet vum Modell fir Elementer, Texter a Kontexter z'identifizéieren an ze trennen.

Och wann et vill Daten verfügbar ass, ass net all Stéck gëeegent fir Trainingsmodeller. Fir en Algorithmus op seng Bescht ze schaffen, braucht Dir ëmfaassend, konsequent a relevant Datesets, déi eenheetlech extrahéiert sinn awer ëmmer nach divers genuch fir eng breet Palette vun Szenarien ze decken. Onofhängeg vun den Donnéeën, Dir plangt ze benotzen, et ass besser d'selwecht ze botzen an annotéieren fir verbessert Léieren.

Wann Dir e bestëmmten AI Modell am Kapp hutt awer d'Trainingsdaten net ganz genuch sinn, musst Dir als éischt Outliers ewechhuelen, Transfer an iterativ Léiersetups paréieren, Funktionalitéite beschränken an d'Opstellung Open-Source fir d'Benotzer maachen fir weider Daten ze addéieren fir trainéiert d'Maschinn, progressiv, an der Zäit. Dir kënnt souguer Approche betreffend Datevergréisserung an Transferléiere verfollegen fir dat Bescht aus limitéierten Datesätz ze maachen.

Open Datesätz kënnen ëmmer benotzt ginn fir Trainingsdaten ze sammelen. Wéi och ëmmer, wann Dir Exklusivitéit sicht fir d'Modeller besser ze trainéieren, kënnt Dir op externe Verkeefer vertrauen, gratis Quelle wéi Reddit, Kaggle, a méi, a souguer Data Scraping fir selektiv Abléck aus Profiler, Portalen an Dokumenter ze minen. Egal wéi d'Approche ass, ass et néideg d'gekaafte Donnéeën ze formatéieren, ze reduzéieren an ze botzen ier Dir benotzt.