Datesammelung

Wat ass Datensammlung? Alles wat en Ufänger muss wëssen

Hutt Dir Iech scho mol gefrot?
Zorte vun Donnéeën

Intelligent AI an ML Modeller sinn iwwerall, sief et

  • Prädiktiv Gesondheetsariichtungsmodeller fir proaktiv Diagnostik
  • Autonom Gefierer mat Spuer halen, ëmgedréint Parking, an aner agebauten Eegeschaften
  • Intelligent Chatbots déi mat Inhalt, Kontext an Intent präsent sinn

Awer wat mécht dës Modeller korrekt, héich automatiséiert a wahnsinneg spezifesch

Daten, Daten, a méi Daten.

Fir Daten fir en AI Modell Sënn ze maachen, musst Dir déi folgend Faktoren am Kapp behalen:

  • Massive Matière Daten Stécker sinn verfügbar
  • Dateblocken si multivariat a divers
  • Unlabeled Donnéeën ass wéi Kaméidi fir intelligent Maschinnen 

Léisung: Donnéeën Annotatioun (Prozess vun Etikettéierungsdaten fir relevant a Benotzungsfäeg-spezifesch Datesätz ze kreéieren)

Kaaft AI Trainingsdaten fir ml Modeller

Acquisitioun vun AI Trainingsdaten fir ML Modeller

Glafwierdeg AI Datesammler konzentréiere sech op verschidde Aspekter ier se d'Datefang an d'Extraktioun iwwer Avenuen initiéieren. Dës enthalen:

  • Fokusséiert op d'Virbereedung vu multiple Datesätz
  • D'Datensammlung an d'Annotatiounsbudget ënner Kontroll halen
  • Kaaft Modell relevant Donnéeën
  • Schafft nëmme mat glafwierdeg Datesazaggregatoren
  • Identifizéieren Organisatioun Ziler virdru
  • Schafft niewent passenden Algorithmen
  • Iwwerwaacht oder net iwwerwaacht Léieren

Top Optiounen fir Daten ze kréien déi un déi genannten Aspekter hänken:

  1. Gratis Quellen: Ëmfaasst oppe Foren wéi Quora a Reddit an oppe Aggregater wéi Kaggle OpenML, Google Datasets, a méi
  2. Intern Quellen: Daten extrahéiert aus CRM an ERP Plattformen
  3. Bezuelt Quellen: Ëmfaasst extern Ubidder a benotzt Datenschrauwen Tools

Punkt op Notiz: Erkennt oppen Datesätz mat enger Prise Salz.

Budget Faktoren

Budget Faktoren

Planung fir eis AI Data Collection Initiativ ze budgetéieren. Ier Dir kënnt, huelt déi folgend Aspekter a Froen berücksichtegt:

  • D'Natur vum Produkt dat muss entwéckelt ginn
  • Ënnerstëtzt de Modell d'Verstäerkungsléieren?
  • Gëtt déif Léieren ënnerstëtzt?
  • Ass et NLP, Computer Vision, oder béid
  • Wat sinn Är Plattformen a Ressourcen fir d'Daten ze markéieren?

Baséierend op der Analyse, hei sinn d'Faktoren déi Iech hëllefe kënnen a sollen hëllefen d'Präisser vun der Kampagne ze managen:

  1. Daten Volumen: Ofhängegkeeten: Gréisst vum Projet, Virléiften fir Training an Testen Datesets, d'Komplexitéit vum System, d'Art vun der AI Technologie déi se hält, a Schwéierpunkt op Feature Extraktioun oder Mangel dovun. 
  2. Präisstrategie: Ofhängegkeeten: Kompetenz vum Déngschtleeschter, Qualitéit vun den Donnéeën a Komplexitéit vum Modell am Bild
  3. Sourcing Methoden: Ofhängegkeeten: Komplexitéit a Gréisst vum Modell, engagéiert, kontraktuell oder intern Aarbechtskräften, déi d'Donnéeën ubidden, a Wiel vu Quell, mat Optiounen déi oppen, ëffentlech, bezuelten an intern Quellen sinn.
Donnéeën Qualitéit

Wéi moosst d'Datequalitéit?

Fir sécherzestellen, ob d'Daten, déi an de System gefüttert sinn, héichqualitativ sinn oder net, gitt sécher datt se déi folgend Parameteren halen:

  • Absicht fir spezifesch Benotzungsfäll an Algorithmen
  • Hëlleft de Modell méi intelligent ze maachen
  • Beschleunegt d'Entscheedung 
  • Representéiert en Echtzäitkonstruktioun

Wéi pro den ernimmten Aspekter, hei sinn d'Charakteristiken déi Dir wëllt datt Är Datesätz hunn:

  1. Uniformitéit: Och wann Daten Stécker aus multiple Avenuen hierkommen, musse se eenheetlech gepréift ginn, ofhängeg vum Modell. Zum Beispill, e gutt saisonéiert annotéiert Video-Datetaz wier net eenheetlech wann se gepaart mat Audiodatesätz, déi nëmme fir NLP Modeller wéi Chatbots a Voice Assistants geduecht sinn.
  2. Konsequenz: Datesets solle konsequent sinn wa se als héich Qualitéit bezeechent ginn. Dëst bedeit datt all Eenheet vun Daten muss zielen fir d'Entscheedung méi séier fir de Modell ze maachen, als komplementäre Faktor zu all aner Eenheet.
  3. Komprehensivitéit: Plan all Aspekt a Charakteristik vum Modell aus a suergt dofir datt d'Quelle Datesätz all d'Basen ofdecken. Zum Beispill mussen NLP-relevant Donnéeën un déi semantesch, syntaktesch a souguer kontextuell Ufuerderungen halen. 
  4. Wichtegkeet: Wann Dir e puer Resultater am Kapp hutt, gitt sécher datt d'Donnéeën souwuel eenheetlech wéi relevant sinn, wat d'AI Algorithmen erlaabt se mat Liichtegkeet ze veraarbechten. 
  5. Diversifizéiert: Kléngt kontraintuitiv zum 'Uniformitéit' Quotient? Net genau sou diversifizéiert Datesätz si wichteg wann Dir de Modell holistesch trainéiere wëllt. Och wann dëst de Budget kéint opskaléieren, gëtt de Modell vill méi intelligent a perceptiv.
Virdeeler vun onboarding Enn-zu-Enn AI Training daten Service Provider

Virdeeler vum Onboarding end-to-end AI Training Data Service Provider

Ier Dir d'Virdeeler enregistréiert, hei sinn d'Aspekter déi d'Gesamtdatenqualitéit bestëmmen:

  • Plattform benotzt 
  • Betraffene Leit
  • Prozess gefollegt

A mat engem erfuerene Enn-zu-Enn Serviceprovider am Spill, kritt Dir Zougang zu der beschter Plattform, déi meescht erfuerene Leit, an getestte Prozesser, déi Iech tatsächlech hëllefen de Modell op Perfektioun ze trainéieren.

Fir Spezifizitéiten, hei sinn e puer vun de méi curated Virdeeler déi en zousätzleche Look verdéngen:

  1. Wichtegkeet: End-to-End Déngschtleeschter sinn erfuerene genuch fir nëmmen Modell- an Algorithmus-spezifesch Datesätz ze bidden. Plus, si këmmeren sech och ëm d'Systemkomplexitéit, Demografie, a Maartsegmentatioun berücksichtegt. 
  2. Diversitéit: Verschidde Modeller erfuerderen Camionloads vu relevante Datesätz fir fäeg Entscheedungen ze treffen. Zum Beispill, selwer fueren Autoen. End-to-End, erfuerene Déngschtleeschter huelen d'Noutwendegkeet fir Diversitéit berücksichtegt andeems se souguer Verkeefer-centric Datesätz sichen. Einfach gesot, alles wat Sënn fir d'Modeller an Algorithmen ka maachen ass verfügbar.
  3. Curated Daten: Déi bescht Saach iwwer erfuerene Déngschtleeschter ass datt se eng step-pronged Approche fir d'Datesetschafung verfollegen. Si markéieren relevant Stécker mat Attributer fir d'Annotateuren Sënn ze maachen.
  4. High-End Annotatioun: Erlieft Déngschtleeschter setzen relevant Thema Experten aus fir massiv Stécker vun Daten zu Perfektioun ze annotéieren.
  5. De-Identifikatioun no Richtlinnen: Datesécherheetsreglementer kënnen Är AI Trainingskampagne maachen oder briechen. End-to-End Déngschtleeschter këmmeren sech awer ëm all Konformitéitsprobleem, relevant fir GDPR, HIPAA, an aner Autoritéiten a loossen Iech ganz op Projetsentwécklung fokusséieren.
  6. Null Bias: Am Géigesaz zu internen Datesammler, Botzmëttelen an Annotateuren, betount glafwierdeg Déngschtleeschter d'Eliminatioun vun AI Bias vu Modeller fir méi objektiv Resultater a korrekt Inferenzen zréckzeginn.
Wielt déi richteg Datesammlung Verkeefer

Wielt déi richteg Datesammlung Verkeefer

All AI Trainingskampagne fänkt mat Datensammlung un. Oder, et kann gesot ginn datt Ären AI Projet dacks esou beaflosst ass wéi d'Qualitéit vun den Donnéeën déi op den Dësch bruecht ginn.

Dofir ass et ubruecht de richtegen Datesammlungsverkeefer fir den Job u Bord ze maachen, deen sech un déi folgend Richtlinnen hält:

  • Neiheet oder Eenzegaartegkeet
  • Rechtzäiteg Liwwerungen
  • Genauegkeet
  • Vollständegkeet
  • Konsequenz

An hei sinn d'Faktoren déi Dir als Organisatioun kontrolléiere musst fir op déi richteg Wiel ze nulléieren:

  1. Frot e Probe-Datesaz
  2. Iwwerpréift d'Konformitéit-relevant Ufroen
  3. Verstinn méi iwwer hir Datesammlung a Sourcing Prozesser
  4. Iwwerpréift hir Haltung an Approche fir Bias ze eliminéieren
  5. Vergewëssert Iech datt hir Aarbechtskräften a plattformspezifesch Fäegkeeten skalierbar sinn, am Fall wou Dir progressiv Entwécklunge fir de Projet wëllt maachen, mat der Zäit

Sozial Share