우리는 당신에게 말할 필요가 없습니다 야심찬 프로젝트를 위한 AI 교육 데이터의 가치. 모델에 가비지 데이터를 제공하면 일치하는 결과가 생성되고 고품질 데이터 세트로 모델을 교육하면 정확한 결과를 제공할 수 있는 효율적이고 자율적인 시스템이 생성된다는 것을 알고 있습니다.
이 개념은 이해하기 쉽지만 머신 러닝(ML) 프로젝트를 교육하는 데 가장 유용한 데이터 세트 소스와 데이터를 찾는 것은 어려울 수 있습니다.
우리는 기업이 특정 요구 사항에 맞는 유용한 솔루션을 찾도록 돕기 위해 이 게시물을 만들었습니다. 프로젝트에 다음이 필요한지 여부에 관계없이:
- 가장 최근 출처의 맞춤형 데이터 세트
- AI 교육 프로세스를 시작하기 위한 일반 데이터
- 온라인에서 찾기 어려울 수 있는 고도의 틈새 데이터 세트
이 기사에서 발생할 수 있는 모든 문제에 대한 해결책이 있습니다.
시작하자.
AI/ML 모델에 대한 교육 데이터를 수집하는 3가지 간단한 방법
데이터 과학자 지망생 또는 AI 전문가로서 다음 세 가지 기본 소스에서 데이터를 찾을 수 있습니다.
- 무료 소스
- 내부 소스
- 유료 소스
1. 무료 소스
무료 소스는 데이터 세트를 무료로 제공합니다. 데이터세트를 소싱할 수 있는 몇 가지 인기 있는 디렉토리, 포럼, 포털, 검색 엔진 및 웹사이트가 있습니다. 이러한 소스는 공개, 아카이브, 명시적 권한이 있는 데이터의 몇 년 후에 공개된 데이터일 수 있습니다. 아래에 무료 리소스의 간단한 예 목록이 요약되어 있습니다.
캐글 –
데이터 과학자와 기계 학습 애호가를 위한 보물 상자입니다. Kaggle을 사용하면 프로젝트에 대한 데이터 세트를 찾고, 게시하고, 액세스하고, 다운로드할 수 있습니다. Kaggle의 데이터 세트는 품질이 좋고 다양한 형식으로 제공되며 쉽게 다운로드할 수 있습니다.
UCI 데이터베이스 –
기계 학습자와 데이터 과학자는 1987년부터 UCI 데이터베이스를 사용해 왔습니다. 이 리소스는 특정 프로젝트에 대한 도메인 이론, 데이터베이스, 아카이브, 데이터 생성기 등을 제공합니다. UCI 데이터베이스는 클러스터링, 분류 및 회귀와 같은 문제 또는 작업을 기반으로 분류 및 표시됩니다.
마켓 플레이어 데이터 소스 –
Amazon(AWS), Google Dataset Search Engine 및 Microsoft Datasets와 같은 거대 기술 기업의 리소스.
- AWS 리소스는 공개된 데이터 세트를 제공합니다. AWS를 통해 액세스할 수 있는 정부 기관, 기업, 연구 기관 및 개인의 데이터 세트는 AWS 내에서 선별 및 유지 관리됩니다.
- Google은 무료 데이터 세트를 검색하는 검색 엔진 귀하의 검색어와 관련이 있습니다.
- Microsoft의 Open Data Repository Initiative는 데이터 과학자와 기계 학습자에게 컴퓨터 비전, NLP 등과 같은 프로젝트의 데이터 세트를 제공합니다.
공공 및 정부 데이터 세트 –
공개 데이터 세트는 복잡한 네트워크, 생물학 및 농업 기관과 같은 산업의 데이터 세트를 제공하는 저명한 리소스입니다. 범주는 빠르게 볼 수 있도록 순차적이고 깔끔하게 정리되어 있으며 쉽게 다운로드할 수 있습니다. 일부 데이터 세트는 라이선스 기반이고 다른 데이터 세트는 무료입니다. 데이터 세트를 다운로드하기 전에 설명서를 자세히 읽는 것이 좋습니다.
데이터 과학자는 일반적으로 지리적 제약이 있을 수 있는 프로젝트의 과거 데이터를 찾습니다. 그러한 경우에 유용한 자원은 국제 정부에서 유지 관리합니다. 관련 데이터 세트는 인도, 미국, EU 및 기타 국가의 정부 웹사이트를 통해 제공됩니다.
무료 리소스의 장점
- 어떠한 비용도 발생하지 않음
- 관련 데이터세트를 찾기 위한 수많은 리소스
무료 리소스의 단점
- 리소스를 살펴보고 데이터 세트를 다운로드, 분류 및 컴파일하기 위해 몇 시간 동안 수동 개입이 필요합니다.
- 데이터 주석 프로세스는 여전히 수동 작업입니다.
- 라이선스 제한 및 규정 준수 제약
- 관련 데이터 세트를 찾는 데 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
2. 내부 소스
또 다른 중요한 데이터 소스는 내부 데이터베이스입니다. 무료 리소스에서 원하는 것을 찾지 못할 수도 있습니다. 이 상황에서 조직 내에서 설정한 여러 데이터 생성 접점을 살펴보고 싶을 수 있습니다. 프로젝트와 관련된 정확한 최신 데이터는 내부적으로 쉽게 사용할 수 있어야 합니다.
내부 소스를 사용하여 다양한 사용 사례에 맞게 데이터를 사용자 지정할 수 있습니다. 내부 소스는 CRM, 소셜 미디어 핸들 또는 웹 사이트 분석에서 생성된 데이터일 수 있습니다.
내부 자원의 장점
- 최소한의 비용 소요
- 매개변수를 수정하여 필요한 정보를 직접 생성
내부 자원의 단점
- 무수한 시간의 수작업
- 부처간, 부처간 협업 불가피
- 시장 출시 시간이 제한된 프로젝트에는 적합하지 않습니다.
- 사내에서 생성된 데이터는 AI 모델과 관련이 없습니다.
3. 유료 소스
유감스럽게도 고유한 데이터 세트는 무료 또는 내부 리소스에서 사용할 수 없지만 유료 리소스를 통해 얻을 수 있습니다. 유료 소스는 고유한 데이터 소싱 기술을 통해 프로젝트에 필요한 데이터 세트를 얻기 위해 노력하는 회사에서 구축합니다.
데이터 주석이란 무엇입니까?
기계가 이해할 수 있도록 데이터 세트에 설명 및 메타데이터와 같은 추가 정보를 추가하는 프로세스를 데이터 주석이라고 합니다. 데이터의 출처에 관계없이 원시 형식이 됩니다. 모델에 대한 AI 교육 데이터가 될 수 있도록 정밀 기술을 사용하여 정리하고 주석을 달아야 합니다.
데이터 주석 유료 자원이 이상적인 곳입니다. AI 교육 데이터를 타사 전문가에게 아웃소싱하면 전문가가 데이터를 추출, 컴파일, 주석 처리하고 ML 지원 결과물로 제공합니다. 아웃소싱할 때 내부 또는 무료 리소스를 사용할 때 간과할 수 있는 규정 준수, 라이선스 및 기타 법적 문제도 확인할 수 있습니다.
내부 또는 무료 리소스의 원시 데이터를 처리하는 것은 시간이 많이 걸리고 재정적 부담이 됩니다. 가능한 경우 항상 교육 데이터 세트를 아웃소싱하는 것이 좋습니다.
유료 리소스의 장점
- 주석이 달린 QA 데이터 세트가 신속하게 제공됩니다.
- 탄력적 인 기한
- 요구 사항에 따라 사용 가능한 맞춤형 데이터 세트
- 데이터 소싱의 규정 준수는 항상 공급업체에서 처리합니다.
유료 리소스의 단점
- 비용 포함
결론적으로
출시 시간이 제한되어 있거나 데이터 세트와 관련하여 매우 틈새 사양이 있는 경우 유료 리소스를 활용하거나 업계 전문가에게 아웃소싱하는 것이 좋습니다. 우리처럼. 우리는 MSME 비즈니스와 같은 주요 시장 참여자를 위해 AI 교육 데이터를 제공한 수년간의 경험을 보유하고 있습니다.
지금 연락하여 AI 교육 데이터를 소싱하는 데 도움이 되는 방법에 대해 이야기하십시오.
