AI 훈련 데이터

AI 교육 데이터 수집 프로세스를 간소화하기 위한 6가지 확실한 지침

AI 훈련 데이터를 수집하는 과정은 피할 수 없고 도전적입니다. 이 부분을 건너뛰고 모델이 의미 있는 결과(또는 결과)를 만들어내기 시작하는 지점에 직접 도달할 수 있는 방법은 없습니다. 체계적이고 상호 연결되어 있습니다.

현대 AI(인공 지능) 솔루션의 목적과 사용 사례가 틈새 시장이 되면서 정제된 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다. AI 훈련 데이터. 회사와 신생 기업이 새로운 영역과 시장 부문으로 모험을 떠나면서 이전에는 미개척 분야에서 활동하기 시작했습니다. 이것은 만든다 AI 데이터 수집 더 복잡하고 지루합니다.

앞으로의 길은 확실히 벅차지만 전략적 접근으로 단순화할 수 있습니다. 잘 짜여진 계획을 통해 AI 데이터 수집 관련된 모든 사람이 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 요구 사항을 명확하게 파악하고 몇 가지 질문에 답하기만 하면 됩니다.

그들은 무엇인가? 알아 보자.

Quintessential AI 교육 데이터 수집 지침

  1. 어떤 데이터가 필요합니까?

이것은 의미 있는 데이터 세트를 컴파일하고 보람 있는 AI 모델을 구축하기 위해 대답해야 하는 첫 번째 질문입니다. 필요한 데이터 유형은 해결하려는 실제 문제에 따라 다릅니다.

필요한 데이터 가상 비서를 개발 중이신가요? 필요한 데이터 유형은 억양, 감정, 연령, 언어, 변조, 발음 등 다양한 청중 풀이 있는 음성 데이터로 요약됩니다.

핀테크 솔루션을 위한 챗봇을 개발하는 경우 컨텍스트, 의미 체계, 풍자, 문법 구문, 구두점 등이 적절히 혼합된 텍스트 기반 데이터가 필요합니다.

때로는 해결하려는 문제와 해결 방법에 따라 여러 유형의 데이터를 혼합해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 IoT 시스템 추적 장비 상태를 위한 AI 모델은 오작동을 감지하고 텍스트, 통계 및 타임라인과 같은 과거 데이터를 사용하여 함께 처리하고 결과를 정확하게 예측하기 위해 컴퓨터 비전의 이미지와 영상이 필요합니다.

오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.

  1. 데이터 소스는 무엇입니까?

    ML 데이터 소싱 까다롭고 복잡합니다. 이는 모델이 미래에 제공할 결과에 직접적인 영향을 미치며 이 시점에서 잘 정의된 데이터 소스와 접점을 설정하기 위해 주의를 기울여야 합니다.

    데이터 소싱을 시작하려면 내부 데이터 생성 접점을 찾을 수 있습니다. 이러한 데이터 소스는 귀하의 비즈니스와 귀하의 비즈니스에 대해 정의됩니다. 즉, 사용 사례와 관련이 있습니다.

    내부 리소스가 없거나 추가 데이터 소스가 필요한 경우 아카이브, 공개 데이터 세트, 검색 엔진 등과 같은 무료 리소스를 확인할 수 있습니다. 이러한 소스 외에도 필요한 데이터를 소싱하고 완전히 주석을 달아 제공할 수 있는 데이터 공급업체도 있습니다.

    데이터 소스를 결정할 때 장기적으로 데이터 볼륨이 필요하고 대부분의 데이터 세트가 구조화되지 않은 원시 데이터 세트라는 사실을 고려하십시오.

    이러한 문제를 피하기 위해 대부분의 기업은 일반적으로 산업별 SME에서 정확하게 레이블이 지정된 기계 준비 파일을 제공하는 공급업체로부터 데이터 세트를 소싱합니다.

  2. 얼마예요? – 데이터 볼륨이 필요하십니까?

    마지막 포인터를 조금 더 확장해 보겠습니다. AI 모델은 더 많은 양의 컨텍스트 데이터 세트로 일관되게 훈련된 경우에만 정확한 결과를 위해 최적화됩니다. 즉, 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. AI 훈련 데이터에 관한 한 너무 많은 데이터는 없습니다.

    따라서 제한은 없지만 실제로 필요한 데이터의 양을 결정해야 하는 경우 예산을 결정적인 요소로 사용할 수 있습니다. AI 훈련 예산은 완전히 다른 볼 게임이며 우리는 광범위하게 다루었습니다. 여기 주제. 그것을 확인하고 데이터 볼륨과 지출에 접근하고 균형을 맞추는 방법에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.

  3. 데이터 수집 규정 요구 사항

    데이터 수집 규정 요구 사항윤리와 상식은 데이터 소싱이 깨끗한 소스에서 나와야 한다는 사실을 나타냅니다. 이는 의료 데이터, 핀테크 데이터 및 기타 민감한 데이터로 AI 모델을 개발할 때 더욱 중요합니다. 데이터 세트를 소싱하면 다음과 같은 규정 프로토콜 및 규정 준수를 구현합니다. GDPR, HIPAA 표준 및 기타 관련 표준을 준수하여 데이터가 깨끗하고 합법성이 없음을 보장합니다.

    공급업체로부터 데이터를 소싱하는 경우 유사한 규정 준수도 확인하십시오. 어떠한 경우에도 고객 또는 사용자의 민감한 정보가 손상되어서는 안 됩니다. 데이터는 기계 학습 모델에 제공되기 전에 익명화되어야 합니다.

  4. 데이터 편향 처리

    데이터 편향은 AI 모델을 천천히 죽일 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 감지되는 느린 독이라고 생각하십시오. 편향은 비자발적이고 신비한 출처에서 기어들어와 쉽게 레이더를 건너뛸 수 있습니다. 당신의 AI 훈련 데이터 편향되고 결과가 왜곡되고 종종 일방적입니다.

    이러한 경우를 방지하려면 수집하는 데이터가 최대한 다양한지 확인하십시오. 예를 들어 음성 데이터 세트를 수집하는 경우 서비스를 사용하게 될 다양한 유형의 사람들을 수용할 수 있도록 여러 민족, 성별, 연령 그룹, 문화, 억양 등의 데이터 세트를 포함합니다. 데이터가 더 풍부하고 다양할수록 편향될 가능성이 낮아집니다.

  5. 올바른 데이터 수집 공급업체 선택

    데이터 수집을 아웃소싱하기로 선택한 경우 먼저 아웃소싱할 대상을 결정해야 합니다. 올바른 데이터 수집 공급업체는 견고한 포트폴리오와 투명한 협업 프로세스를 갖추고 있으며 확장 가능한 서비스를 제공합니다. 완벽한 적합성은 또한 윤리적으로 AI 교육 데이터를 소싱하고 모든 규정 준수를 보장하는 것입니다. 잘못된 공급업체와 협력하기로 선택한 경우 시간이 많이 걸리는 프로세스로 인해 AI 개발 프로세스가 연장될 수 있습니다.

    따라서 이전 작업을 살펴보고 그들이 벤처하려는 산업 또는 시장 부문에서 일했는지 확인하고 그들의 노력을 평가하고 유료 샘플을 받아 공급업체가 AI 야망을 위한 이상적인 파트너인지 알아보십시오. 올바른 것을 찾을 때까지 과정을 반복하십시오.

최대 포장

AI 데이터 수집은 이러한 질문으로 요약되며 이러한 포인터를 정렬하면 AI 모델이 원하는 방식으로 형성될 것이라는 사실을 확신할 수 있습니다. 성급한 결정을 내리지 마십시오. 이상적인 AI 모델을 개발하는 데는 몇 년이 걸리지만 이에 대한 비판을 받는 데는 몇 분 밖에 걸리지 않습니다. 우리의 지침을 사용하여 이러한 문제를 피하십시오.

행운을 빕니다!

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