Wat ass Trainingsdaten am Machine Learning:
Definitioun, Virdeeler, Erausfuerderungen, Beispill & Datesets
Den Ultimate Buyers Guide 2025
Introduktioun
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.
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?
Et ass einfach - Daten déi benotzt gi fir e Maschinnléiermodell ze trainéieren ginn Trainingsdaten genannt. D'Anatomie vun engem Trainingsdates beinhalt markéiert oder annotéiert Attributer, déi Modeller erlaben Musteren z'entdecken an ze léieren. Annotéiert Donnéeën si kritesch am Datetraining well et Modeller erméiglecht d'Wahrscheinlechkeeten an der Léierphase z'ënnerscheeden, ze vergläichen an ze korreléieren. Qualitéitstrainingsdaten betreffen mënschlech guttgeheescht Datesätz, wou Daten duerch rigoréis Qualitéitskontrolle gaang sinn fir sécherzestellen datt Annotatiounen präzis a korrekt sinn. Wat méi kloer d'Annotatioun ass, dest méi héich ass d'Datequalitéit.
Wéi ginn Trainingsdaten am Machine Learning benotzt?
En AI / ML Modell ass wéi e Puppelchen. Et muss alles vun Null geléiert ginn. Ähnlech wéi mir e Grondschoul Kand d'Deeler vun engem mënschleche Kierper léieren, musse mir all Aspekt vun engem Dataset duerch Annotatiounen ausleeën. Et ass nëmmen duerch dës Informatioun datt e Modell Konzepter, Nimm, Funktionalitéiten an aner Attributer ophëlt wéi definéiert vun engem Mënsch. Dëst ass entscheedend fir souwuel iwwerwaacht wéi och net iwwerwaacht Léiermodeller. D'Kritik erhéicht wéi de Gebrauchsfall méi Nisch gëtt.
Firwat sinn AI Trainingsdaten wichteg?
D'Qualitéit vun den AI Trainingsdaten iwwersetzt direkt op d'Qualitéit vum Output vu Maschinnléiermodeller. Dës Korrelatioun gëtt méi kritesch a Secteuren wéi Gesondheetsariichtung an Automotive, wou d'Mënscheliewen direkt um Spill stinn. Donieft beaflossen AI Trainingsdaten och de Bias Quotient vun den Outputen.
Zum Beispill, e Modell dee mat nëmmen enger Klass vu Probe-Set trainéiert gouf, sot, aus der selwechter Demographie oder mënschlecher Perséinlechkeet, et kann dacks dozou féieren datt d'Maschinn unzehuelen datt et keng verschidden Aarte vu Wahrscheinlechkeeten gëtt. Dëst féiert zu Ongerechtegkeet am Output, wat schlussendlech Firmen juristesch a reputativ Konsequenze kéint bréngen. Fir dëst ze reduzéieren, ass et héich recommandéiert Qualitéitsdaten an Trainingsmodeller ze kréien.
Beispill: Wéi Self-Driving Autoen AI Trainingsdaten benotzen fir sécher ze navigéieren
Autonom Autoen benotzen massiv Quantitéiten un Daten vu Sensoren wéi Kameraen, RADAR a LIDAR. Dës Donnéeë sinn nëtzlos wann de System vum Auto se net veraarbecht kann. Zum Beispill muss den Auto Foussgänger, Déieren a Potholes erkennen fir Accidenter ze vermeiden. Et muss trainéiert ginn fir dës Elementer ze verstoen a sécher Entscheedungen ze treffen.
Zousätzlech soll den Auto geschwate Kommandoen mat Natural Language Processing (NLP) verstoen. Zum Beispill, wann se gefrot gi fir Emgéigend Tankstellen ze fannen, sollt et präzis interpretéieren a reagéieren.
AI Training ass entscheedend net nëmme fir Autoen, mee fir all AI System, wéi Netflix Empfehlungen, déi och op ähnlech Dateveraarbechtung vertrauen fir personaliséiert Virschléi ze bidden.
Virdeeler vun Training Modeller mat Qualitéit Datesets
Trainingsmodeller mat héichqualitativen Datesätz bidden vill Virdeeler, sou wéi:
- Verbesserte Leeschtung vum Modell mat Relevanz, Genauegkeet a Schnellegkeet
- Reduzéiert Training Zäit
- Miniméiert iwwer Upassung a verbessert Generaliséierung
- Reduzéiert Viraussetzung
- Geleeënheet fir Marken hir Präsenz a positiv Maartsentiment ze etabléieren a méi
Erausfuerderunge vun AI Training Data
AI Training ass eng raffinéiert a massiv Entreprise, déi seng eege Set vun Erausfuerderungen a Flaschenhals involvéiert. Fir Ufänger, loosst eis e puer vun den allgemengsten Hürden kucken:
Mangel un Disponibilitéit vu richtegen Donnéeën
AI Modeller kënnen net op all verfügbaren Daten trainéiert ginn. Den Dateset, deen an e Modell gefüttert gëtt, soll mat Geschäftsresultater, Visioun, Relevanz fir Ufroen, Domain, Fachexpertise a méi ausriichten.
Wann Dir de Volumen erfuerderlech fir AI Training berücksichtegt, kann d'Sourcing ideal Daten komplizéiert sinn. D'Komplexitéit klëmmt a Secteuren wéi Gesondheetsariichtung a Finanzen, wou Datenempfindlechkeet Schlëssel ass.
Bias
D'Mënsche sinn onheemlech partizipativ a wat mir an e Modell fidderen ass wat de Modell och veraarbecht a liwwert. Kombinéiert dëst mam Mangel u Qualitéitsdaten, kënnen Modeller entwéckelen
Viruerteeler, déi zu ongerecht a Viruerteeler Resultater féieren.
Iwwer Upassung
Dëst kann mat der Autoimmunerkrankung vun engem Modell verglach ginn, wou seng eege Perfektioun als Flaschenhals wierkt fir Iwwerraschungen an Diversitéit an Ufroen unzegoen. Esou Fäll kënnen zu AI Halluzinatioune féieren,
wou et net weess wéi se op Ufroen oder Froen äntweren, alignéiert se net zréck op seng Trainingsdatesets.
Ethik an Erklärbarkeet
Eng vun den anere Komplikatioune mat AI Training ass Erklärbarkeet. Mir kënnen et och als Rechenschaftspflicht bezeechnen, wou mir net sécher sinn wéi e Modell zu enger bestëmmter Äntwert a punkto Rationalitéit ukomm ass. Gespréicher fir d'AI Entscheedung méi transparent ze maachen geschéien de Moment an amgaang, mir wäerte méi Protokoller iwwer XAI (Explainable AI) Zeien.
Den Ënnerscheed tëscht Training & Testdaten verstoen
Den Ënnerscheed tëscht Training an Testdaten ass d'selwecht wéi den Ënnerscheed tëscht Virbereedung an Examen.
| Aspekt | Trainingsdaten | Testen Daten |
|---|---|---|
| Zweck | Léiert e Modell fir geplangte Konzepter ze léieren | Validéiert wéi gutt de Modell geléiert huet |
| Roll | Virbereedung | Examen |
| Assessment | Net fir Leeschtung Bewäertung benotzt | Kritesch fir d'Performance ze bewäerten (Schnellkeet, Relevanz, Genauegkeet, Bias) |
| akeef | Hëlleft am Model Training | Assuréiert Modelloptimiséierung an informéiert wann méi Trainingsdaten néideg sinn |
| Stakeholder Decisioun-Maachen | Benotzt fir de Modell ze bauen | Benotzt fir weider Training oder Upassungen ze entscheeden op Basis vu Modellerzuelen |
Benotzt Cases
Smartphone Uwendungen
Et ass heefeg ginn datt Telefon Apps vun AI ugedriwwe ginn. Wann e Modell mat zolidd AI Trainingsdaten trainéiert gëtt, kënnen Apps d'Benotzervirléiften a Verhalen besser verstoen, Aktiounen viraussoen, Telefone spären, besser op Stëmmbefehl reagéieren a méi.
Eenzelhandel
Shoppingerfarunge vu Clienten an Engagementer mat Leads sinn onheemlech optimiséiert duerch AI. Vun Echtzäit Rabatter op Wuerenverloossungen bis viraussiichtlech Verkaf, Méiglechkeeten sinn onbegrenzt.
Gesondheetswiesen
Gesondheetsariichtung profitéiert wahrscheinlech am meeschte vun AI a ML. Vun der begleedend Fuerschung am Beräich vun der Onkologie an Hëllef bei der Entdeckung vun Drogen a klineschen Studien fir Anomalien an der medizinescher Imaging z'entdecken, kënnen AI Modeller trainéiert ginn fir Nischfunktiounen auszeféieren.
Sécherheet
Mat dem verstäerkten Opstig vu Cyberattacken kann AI benotzt ginn fir raffinéiert Attacken duerch optimiséiertem Netzwierkschutz, Anomalierkennung, Applikatiounssécherheet ze reduzéieren, Coden mat Bugs a Sécherheetsschleifen ze fixéieren, Patch Entwécklung automatiséieren a méi.
Finance
AI hëlleft der Welt vu Finanzen duerch fortgeschratt Bedruch Detektiounsmethodologien, Automatiséierung vun Fuerderungen, Notzung vun Chatbots fir KYC Formalitéiten ze maachen a méi. BFSI Firmen profitéieren och AI fir hir Netzwierker a Systemer duerch optimal Cyber Sécherheetsmoossnamen ze befestigen.
Verkaf & Marketing
Verständnis vum Benotzerverhalen, fortgeschratt Publikumssegmentéierung, Online Ruffmanagement, a Generatioun vu Kopien fir sozial Medien, Social Media Kampagnesimulatiounen an aner Virdeeler si verbreet fir Verkafs- a Marketingfachleit.
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.
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.
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 -
- 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.
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 -
- 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?
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.
Wéi Wielt Dir déi richteg AI Training Data Company A Wéi Shaip kann Iech hëllefen?
De richtegen AI Trainingsdatenanbieter ze wielen ass e kriteschen Aspekt fir ze garantéieren datt Ären AI Modell gutt um Maart leeft. Hir Roll, Verständnis vun Ärem Projet, a Bäitrag kënne Spillverännerung fir Äert Geschäft sinn. E puer vun de Faktore fir an dësem Prozess ze berücksichtegen enthalen:
- d'Verständnis vum Domain Ären AI Modell soll gebaut ginn
- all ähnlech Projeten un deenen se virdru geschafft hunn
- géife si Prouf Trainingsdaten ubidden oder eng Pilot Zesummenaarbecht averstanen
- wéi handhaben se Datefuerderunge op Skala
- wat sinn hir Qualitéitssécherungsprotokoller
- si si oppe fir agile an Operatiounen ze sinn
- wéi kréien se ethesch Trainingsdatesets a méi
Oder Dir kënnt dat alles iwwersprangen an direkt mat eis bei Shaip kontaktéieren. Mir sinn ee vun de féierende Fournisseuren vun Premium-Qualitéit ethesch Quelle AI Trainingsdaten. Zënter Joeren an der Industrie gewiescht ze sinn, verstinn mir d'Nuancen, déi an der Sourcing Datesets involvéiert sinn. Eis engagéierte Projektmanager, Team vu Qualitéitssécherungsprofesser, an AI Experten suerge fir eng nahtlos an transparent Zesummenaarbecht fir Är Entreprisevisiounen. Kontaktéiert eis fir haut den Ëmfang weider ze diskutéieren.
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
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.