Takwimu za Mafunzo ya AI

Miongozo 6 Imara Ya Kurahisisha Mchakato Wako wa Kukusanya Data ya Mafunzo ya AI

Mchakato wa kukusanya data ya mafunzo ya AI hauepukiki na una changamoto. Hakuna njia ambayo tunaweza kuruka sehemu hii na kufikia moja kwa moja hadi kielelezo chetu kinaanza kutoa matokeo yenye maana (au matokeo katika nafasi ya kwanza). Ni ya utaratibu na inaunganishwa.

Kadiri madhumuni na kesi za utumiaji za suluhisho za kisasa za AI (Ushauri wa Bandia) zinavyozidi kuwa muhimu, kuna ongezeko la mahitaji ya iliyosafishwa. Data ya mafunzo ya AI. Huku kampuni na waanzilishi wakijitokeza katika maeneo mapya zaidi na sehemu za soko, wanaanza kufanya kazi katika nafasi ambazo hazijagunduliwa hapo awali. Hii inafanya Mkusanyiko wa data wa AI yote magumu zaidi na ya kuchosha.

Ingawa njia iliyo mbele ni ya kutisha, inaweza kurahisishwa kwa mbinu ya kimkakati. Kwa mpango uliopangwa vizuri, unaweza kurahisisha yako Mkusanyiko wa data wa AI mchakato na kuifanya iwe rahisi kwa kila mtu anayehusika. Unachohitajika kufanya ni kupata ufafanuzi juu ya mahitaji yako na kujibu maswali machache.

Wao ni kina nani? Hebu tujue.

Mwongozo wa Ukusanyaji wa Data ya Mafunzo ya AI ya Quintessential

  1. Unahitaji Data Gani?

Hili ndilo swali la kwanza unalohitaji kujibu ili kukusanya hifadhidata zenye maana na kuunda muundo wa kuridhisha wa AI. Aina ya data unayohitaji inategemea tatizo la ulimwengu halisi unalonuia kutatua.

Je, Unahitaji Data Gani Je, unatengeneza msaidizi pepe? Aina ya data unayohitaji inategemea data ya matamshi ambayo ina mkusanyiko mbalimbali wa lafudhi, hisia, umri, lugha, urekebishaji, matamshi na zaidi ya hadhira yako.

Ikiwa unaunda chatbot kwa suluhisho la fintech, unahitaji data inayotegemea maandishi na mchanganyiko mzuri wa miktadha, semantiki, kejeli, sintaksia ya kisarufi, uakifishaji na zaidi.

Wakati mwingine, unaweza pia kuhitaji mchanganyiko wa aina nyingi za data kulingana na wasiwasi unaotatua na jinsi unavyotatua. Kwa mfano, muundo wa AI wa afya ya vifaa vya kufuatilia mfumo wa IoT utahitaji picha na video kutoka kwa maono ya kompyuta ili kugundua hitilafu na kutumia data ya kihistoria kama vile maandishi, takwimu, na ratiba ili kuzichakata pamoja na kutabiri matokeo kwa usahihi.

Wacha tujadili mahitaji yako ya Takwimu za Mafunzo ya AI leo.

  1. Je! Chanzo chako cha data ni nini?

    Utafutaji wa data wa ML ni gumu na ngumu. Hii inathiri moja kwa moja matokeo ambayo miundo yako itatoa katika siku zijazo na uangalifu unapaswa kuchukuliwa katika hatua hii ili kubaini vyanzo vya data vilivyobainishwa vyema na sehemu za kugusa.

    Ili kuanza na kutafuta data, unaweza kutafuta sehemu za kugusa za kuzalisha data za ndani. Vyanzo hivi vya data vinafafanuliwa na biashara yako na biashara yako. Maana, zinafaa kwa kesi yako ya utumiaji.

    Ikiwa huna rasilimali ya ndani au unahitaji vyanzo vya ziada vya data, unaweza kuangalia nyenzo zisizolipishwa kama vile kumbukumbu, seti za data za umma, injini za utafutaji na zaidi. Kando na vyanzo hivi, pia una wachuuzi wa data, ambao wanaweza kupata data yako inayohitajika na kukuletea maelezo kamili.

    Unapoamua juu ya chanzo chako cha data, zingatia ukweli kwamba ungekuwa unahitaji kiasi baada ya wingi wa data kwa muda mrefu na hifadhidata nyingi hazina muundo, ni mbichi na kila mahali.

    Ili kuepuka matatizo kama hayo, biashara nyingi kwa kawaida hupata hifadhidata zao kutoka kwa wachuuzi, ambao hutoa faili zilizo tayari kwa mashine ambazo zimeandikwa kwa usahihi na SMEs maalum za sekta.

  2. Kiasi gani? - Kiasi cha Data Unahitaji?

    Wacha tuongeze pointer ya mwisho zaidi kidogo. Muundo wako wa AI utaboreshwa kwa matokeo sahihi tu wakati umefunzwa mara kwa mara kwa wingi zaidi wa seti za data za muktadha. Hii ina maana kwamba utahitaji kiasi kikubwa cha data. Kwa kadiri data ya mafunzo ya AI inavyohusika, hakuna kitu kama data nyingi.

    Kwa hivyo, hakuna kikomo kama hicho lakini ikiwa itabidi uamue juu ya kiasi cha data unachohitaji, unaweza kutumia bajeti kama sababu ya kuamua. Bajeti ya mafunzo ya AI ni mchezo tofauti kabisa wa mpira na tumeshughulikia kwa mapana mada hapa. Unaweza kuiangalia na kupata wazo la jinsi ya kushughulikia na kusawazisha kiasi cha data na matumizi.

  3. Mahitaji ya Udhibiti wa Ukusanyaji Data

    Mahitaji ya Udhibiti wa Ukusanyaji DataMaadili na akili ya kawaida huelekeza ukweli kwamba ukusanyaji wa data unapaswa kutoka kwa vyanzo safi. Hili ni muhimu zaidi unapotengeneza muundo wa AI wenye data ya huduma ya afya, data ya fintech na data nyingine nyeti. Mara tu unapopata hifadhidata zako, tekeleza itifaki za udhibiti na uzingatiaji kama vile GDPR, viwango vya HIPAA, na viwango vingine vinavyofaa ili kuhakikisha kuwa data yako ni safi na haina uhalali.

    Ikiwa unatafuta data yako kutoka kwa wachuuzi, angalia uzingatiaji sawa pia. Taarifa nyeti za mteja au za mtumiaji hazipaswi kuathiriwa. Data lazima iondolewe kitambulisho kabla haijaingizwa kwenye miundo ya kujifunza kwa mashine.

  4. Kushughulikia Upendeleo wa Takwimu

    Upendeleo wa data unaweza kuua polepole mfano wako wa AI. Ichukulie kuwa ni sumu ya polepole ambayo hugunduliwa tu kwa wakati. Upendeleo huingia kutoka kwa vyanzo visivyo vya hiari na vya kushangaza na unaweza kuruka rada kwa urahisi. Wakati wako Data ya mafunzo ya AI ina upendeleo, matokeo yako yamepindishwa na mara nyingi yanaegemea upande mmoja.

    Ili kuepuka matukio kama haya, hakikisha kwamba data unayokusanya ni tofauti iwezekanavyo. Kwa mfano, ikiwa unakusanya seti za data za matamshi, jumuisha seti za data kutoka makabila mengi, jinsia, rika, tamaduni, lafudhi na zaidi ili kushughulikia aina mbalimbali za watu ambao wataishia kutumia huduma zako. Kadiri data yako inavyokuwa tajiri na tofauti, ndivyo inavyowezekana kuwa na upendeleo.

  5. Kuchagua Muuzaji Sahihi wa Ukusanyaji Data

    Mara tu unapochagua kutoa ukusanyaji wako wa data, kwanza unahitaji kuamua ni nani utakayetoa. Muuzaji sahihi wa ukusanyaji wa data ana jalada thabiti, mchakato wa ushirikiano wa uwazi, na hutoa huduma zinazoweza kuongezeka. Inayofaa kikamilifu pia ni ile inayotoa data ya mafunzo ya AI kimaadili na kuhakikisha kila utiifu unafuatwa. Mchakato unaotumia muda unaweza kuishia kurefusha mchakato wako wa ukuzaji wa AI ikiwa utachagua kushirikiana na mchuuzi asiyefaa.

    Kwa hivyo, angalia kazi zao za awali, angalia ikiwa wamefanya kazi kwenye tasnia au sehemu ya soko utakayojitosa, tathmini kujitolea kwao, na upate sampuli zilizolipwa ili kujua ikiwa muuzaji ni mshirika anayefaa kwa matarajio yako ya AI. Rudia mchakato hadi utapata moja sahihi.

Kumalizika kwa mpango Up

Ukusanyaji wa data wa AI unajikita kwenye maswali haya na unapokuwa na viashiria hivi vilivyopangwa, unaweza kuwa na uhakika wa ukweli kwamba kielelezo chako cha AI kitaunda jinsi ulivyotaka iwe. Usifanye maamuzi ya haraka. Inachukua miaka kukuza muundo bora wa AI lakini dakika chache kupata ukosoaji juu yake. Epuka haya kwa kutumia miongozo yetu.

Bahati nzuri!

Kushiriki kwa Jamii