Aina za AI na ML zenye akili ziko kila mahali, iwe hivyo
- Mitindo ya utabiri wa huduma ya afya kwa utambuzi wa haraka
- Magari yanayojiendesha yenye utunzi wa njia, maegesho ya nyuma, na sifa zingine zilizojengewa ndani
- Chatbots mahiri ambazo zinajua maudhui, muktadha na dhamira
Lakini ni nini hufanya miundo hii kuwa sahihi, ya kiotomatiki sana, na mahususi kichaa
Data, Data, na Data Zaidi.
Ili data iwe na maana kwa mfano wa AI, unahitaji kukumbuka mambo yafuatayo:
- Sehemu kubwa za data mbichi zinapatikana
- Vitalu vya data ni multivariate na tofauti
- Data isiyo na lebo ni kama kelele kwa mashine mahiri
Ufumbuzi: Ufafanuzi wa Data (Mchakato wa kuweka lebo data ili kuunda seti za data zinazofaa na zenye kesi mahususi)
Kupata Data ya Mafunzo ya AI kwa Miundo ya ML
Wakusanyaji wa Data wa AI wanaoaminika huzingatia vipengele vingi kabla ya kuanzisha kunasa na uchimbaji wa data katika njia mbalimbali. Hizi ni pamoja na:
- Inalenga kuandaa hifadhidata nyingi
- Kuweka ukusanyaji wa data na bajeti ya maelezo chini ya udhibiti
- Kupata data muhimu ya mfano
- Inafanya kazi na vikusanya data vinavyoaminika pekee
- Kutambua malengo ya shirika kabla
- Kufanya kazi pamoja na algorithms zinazofaa
- Mafunzo yanayosimamiwa au yasiyosimamiwa
Chaguo za Juu za Kupata data ambayo inafuata vipengele vilivyotajwa:
- Vyanzo Bila Malipo: Inajumuisha mijadala iliyo wazi kama vile Quora na Reddit na viunganishi wazi kama vile Kaggle OpenML, Google Datasets, na zaidi.
- Vyanzo vya Ndani: Data iliyotolewa kutoka kwa mifumo ya CRM na ERP
- Vyanzo Vilivyolipiwa: Inajumuisha wachuuzi wa nje na kutumia zana za kugema data
Alama ya Kumbuka: Tambua seti za data zilizofunguliwa kwa chumvi kidogo.
Mambo ya Bajeti
Kupanga kupanga bajeti mpango wetu wa Ukusanyaji Data wa AI. Kabla hujaweza, zingatia vipengele na maswali yafuatayo:
- Asili ya bidhaa ambayo inahitaji kutengenezwa
- Je, mfano unaunga mkono ujifunzaji wa kuimarisha?
- Je, kujifunza kwa kina kunaungwa mkono?
- Je, ni NLP, Maono ya Kompyuta, au Zote mbili
- Je, ni mifumo na nyenzo gani za kuweka data lebo?
Kulingana na uchanganuzi, haya ni mambo ambayo yanaweza na yanafaa kukusaidia kudhibiti uwekaji bei za kampeni:
- Kiasi cha data: Mategemeo: Ukubwa wa mradi, mapendeleo kuelekea seti za data za mafunzo na majaribio, utata wa mfumo, aina ya teknolojia ya AI inayozingatia, na msisitizo juu ya uchimbaji wa vipengele au ukosefu wake.
- Mkakati wa Kuweka Bei: Mategemeo: Umahiri wa mtoa huduma, ubora wa data, na utata wa kielelezo kwenye picha
- Mbinu za Upataji: Mategemeo: Utata na ukubwa wa muundo, wafanyakazi walioajiriwa, wa kimkataba, au wa ndani wanaopata data, na chaguo la chanzo, huku chaguo zikiwa wazi, za umma, zinazolipwa na vyanzo vya ndani.
Jinsi ya Kupima Ubora wa Data?
Ili kuhakikisha kama data inayoletwa kwenye mfumo ni ya ubora wa juu au la, hakikisha kwamba inafuata vigezo vifuatavyo:
- Imekusudiwa kwa kesi maalum za utumiaji na algoriti
- Husaidia kufanya mfano kuwa na akili zaidi
- Huongeza kasi ya kufanya maamuzi
- Inawakilisha muundo wa wakati halisi
Kama ilivyo kwa vipengele vilivyotajwa, hapa kuna sifa ambazo unataka hifadhidata zako ziwe nazo:
- Unityity: Hata kama sehemu za data zimetolewa kutoka kwa njia nyingi, zinahitaji kuchunguzwa kwa usawa, kulingana na mfano. Kwa mfano, seti ya data ya video yenye maelezo yaliyowekwa vyema haitakuwa sawa ikiwa imeoanishwa na seti za data za sauti ambazo zinakusudiwa tu kwa miundo ya NLP kama vile gumzo na Viratibu vya Sauti.
- Konsekvensen: Seti za data zinapaswa kuwa sawa ikiwa zinataka kujulikana kama ubora wa juu. Hii ina maana kwamba kila kitengo cha data lazima kiwe na lengo la kufanya maamuzi kwa haraka zaidi kwa muundo, kama kipengele kinachosaidia kitengo kingine chochote.
- Ufahamu: Panga kila kipengele na tabia ya modeli na uhakikishe kuwa hifadhidata zilizopatikana zinafunika besi zote. Kwa mfano, data husika ya NLP lazima ifuate mahitaji ya kisemantiki, kisintaksia na hata ya muktadha.
- Umuhimu: Ikiwa una baadhi ya matokeo akilini, hakikisha kwamba data ni sawa na inafaa, kuruhusu algoriti za AI kuweza kuzichakata kwa urahisi.
- Mseto: Je, inasikika kinyume na mgawo wa 'Uniformity'? Sio kama vile hifadhidata mseto ni muhimu ikiwa unataka kufunza kielelezo kikamilifu. Ingawa hii inaweza kuongeza bajeti, mtindo unakuwa wa akili zaidi na utambuzi.
Manufaa ya Kupanda Mtoa Huduma ya Data ya Mafunzo ya AI kutoka mwisho hadi mwisho
Kabla ya kuorodhesha manufaa, hapa kuna vipengele vinavyobainisha ubora wa data kwa ujumla:
- Jukwaa lililotumika
- Watu wanaohusika
- Mchakato ulifuatwa
Na ukiwa na mtoa huduma mwenye uzoefu katika kucheza, unaweza kupata ufikiaji wa jukwaa bora zaidi, watu wengi walio na uzoefu, na michakato iliyojaribiwa ambayo kwa hakika hukusaidia kufunza muundo kwa ukamilifu.
Kwa mahususi, hapa kuna baadhi ya faida zilizoratibiwa zaidi ambazo zinastahili kutazamwa zaidi:
- Umuhimu: Watoa huduma wa Mwisho-hadi-Mwisho wana uzoefu wa kutosha kutoa modeli na seti za data mahususi za algoriti pekee. Zaidi, wao pia hutunza ugumu wa mfumo, idadi ya watu, na sehemu za soko katika akaunti.
- Tofauti: Baadhi ya miundo inahitaji lori za hifadhidata husika ili kuweza kufanya maamuzi kwa usahihi. Kwa mfano, magari yanayojiendesha. Mwisho-hadi-Mwisho, watoa huduma wenye uzoefu huzingatia hitaji la utofauti kwa kutafuta hifadhidata zinazozingatia wauzaji. Kuweka wazi, kila kitu ambacho kinaweza kuwa na maana kwa mifano na algorithms hupatikana.
- Data Iliyoratibiwa: Jambo bora zaidi kuhusu watoa huduma wenye uzoefu ni kwamba wanafuata mbinu ya hatua kwa hatua ya kuunda seti ya data. Wanaweka alama kwenye vipande vinavyohusika na sifa ili wafafanuzi waeleweke.
- Ufafanuzi wa hali ya juu: Watoa huduma wenye uzoefu hupeleka Wataalamu wa Mada husika ili kufafanua sehemu kubwa za data kwa ukamilifu.
- De-Identification Kulingana na Mwongozo: Kanuni za usalama wa data zinaweza kutengeneza au kuvunja kampeni yako ya mafunzo ya AI. Watoa huduma wa Mwisho-Mwisho, hata hivyo, hushughulikia kila suala la utiifu, linalohusiana na GDPR, HIPAA, na mamlaka nyinginezo na kukuruhusu kuzingatia kikamilifu utayarishaji wa mradi.
- Zero Upendeleo: Tofauti na wakusanyaji wa data wa ndani, wasafishaji na wachambuzi, watoa huduma wanaoaminika wanasisitiza kuondoa upendeleo wa AI kutoka kwa mifano ili kurudisha matokeo ya lengo zaidi na makisio sahihi.
Kuchagua Muuzaji anayefaa wa Ukusanyaji Data
Kila kampeni ya mafunzo ya AI huanza na Ukusanyaji wa Data. Au, inaweza kusemwa kuwa mradi wako wa AI mara nyingi huwa na athari kama ubora wa data unaoletwa kwenye jedwali.
Kwa hivyo, inashauriwa kuingia kwenye muuzaji sahihi wa Ukusanyaji Data kwa kazi hiyo, ambaye anafuata miongozo ifuatayo:
- Upya au Upekee
- Uwasilishaji kwa wakati
- Usahihi
- ukamilifu
- Msimamo
Na hapa kuna mambo unayohitaji kuangalia kama shirika ili kuangazia chaguo sahihi:
- Uliza sampuli ya mkusanyiko wa data
- Angalia maswali yanayohusiana na kufuata
- Elewa zaidi kuhusu ukusanyaji wao wa data na michakato ya kutafuta
- Angalia msimamo na mbinu zao za kuondoa upendeleo
- Hakikisha kuwa nguvu kazi yao na uwezo mahususi wa jukwaa unaweza kupunguzwa, ikiwa ungependa kufanya maendeleo ya mradi, baada ya muda.
