AI 교육 데이터 구매자 가이드

그것은 무엇이며 왜 중요한가?

소개

인공 지능과 머신 러닝의 세계에서 데이터 교육은 불가피합니다. 이것은 기계 학습 모듈을 정확하고 효율적이며 완전한 기능으로 만드는 프로세스입니다. 이 게시물에서는 AI 훈련 데이터가 무엇인지, 훈련 데이터 품질, 데이터 수집 및 라이선스 등을 자세히 살펴봅니다.

AI 훈련 데이터
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평균적으로 성인은 과거 학습을 기반으로 삶과 일상 생활에 대한 결정을 내리는 것으로 추정됩니다. 이것은 차례로 상황과 사람에 의해 형성된 삶의 경험에서 비롯됩니다. 말 그대로 상황, 사례 및 사람은 우리 마음에 입력되는 데이터에 불과합니다. 우리가 경험의 형태로 수년간의 데이터를 축적함에 따라 인간의 마음은 원활한 결정을 내리는 경향이 있습니다.

이것은 무엇을 전달합니까? 그 데이터는 학습에서 불가피합니다.

AI 훈련 데이터

어린이가 A, B, C, D 문자를 이해하기 위해 알파벳이라는 레이블이 필요한 것과 마찬가지로 기계도 수신 데이터를 이해해야 합니다.

정확히 무엇입니까 인공 지능 (AI) 훈련이 전부입니다. 기계는 가르칠 내용에서 아직 배우지 못한 어린이와 다를 바 없습니다. 기계는 고양이와 개, 버스와 자동차를 아직 경험하지 않았거나 어떻게 생겼는지 배우지 않았기 때문에 구별할 줄 모릅니다.

따라서 자율 주행 자동차를 만드는 사람이 추가해야 하는 주요 기능은 자동차가 마주할 수 있는 모든 일상적인 요소를 이해하는 시스템의 능력으로 차량이 이를 식별하고 적절한 운전 결정을 내릴 수 있도록 하는 것입니다. 여기는 AI 훈련 데이터 놀이로 제공됩니다. 

오늘날 인공 지능 모듈은 추천 엔진, 탐색, 자동화 등의 형태로 많은 편의를 제공합니다. 이 모든 것은 알고리즘이 구축되는 동안 알고리즘을 훈련하는 데 사용된 AI 데이터 훈련으로 인해 발생합니다.

AI 교육 데이터는 구축의 기본 프로세스입니다. 기계 학습 그리고 AI 알고리즘. 이러한 기술 개념을 기반으로 하는 앱을 개발하는 경우 최적화된 처리를 위해 데이터 요소를 이해하도록 시스템을 교육해야 합니다. 훈련이 없으면 AI 모델은 비효율적이고 결함이 있으며 잠재적으로 무의미합니다.

데이터 과학자들은 시간의 80 % ML 모델을 훈련하기 위해 데이터 준비 및 강화에서.

따라서 벤처 자본가, 야심 찬 프로젝트에 참여하고 있는 개인 기업가, 고급 AI를 이제 막 시작하는 기술 애호가로부터 자금 지원을 받으려는 사람들을 위해 이 가이드를 개발하여 관련 가장 중요한 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다. 당신의 AI 훈련 데이터.

여기에서 AI 교육 데이터가 무엇인지, 프로세스에서 불가피한 이유, 실제로 필요한 데이터의 양과 품질 등을 살펴보겠습니다.

AI 트레이닝 데이터란?

AI 교육 데이터는 교육 목적으로 시스템에 제공되는 신중하게 선별되고 정리된 정보입니다. 이 프로세스는 AI 모델의 성공 여부를 결정합니다. 이미지에 있는 네 발 달린 동물이 모두 개가 아니라는 것을 이해하는 데 도움이 되거나 모델이 화난 소리와 즐거운 웃음을 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기계에게 기본 사항을 가르치고 더 많은 데이터가 공급됨에 따라 학습할 수 있도록 하기 위해 숟가락 먹이 데이터가 필요한 인공 지능 모듈 구축의 첫 번째 단계입니다. 이것은 다시 최종 사용자에게 정확한 결과를 제공하는 효율적인 모듈을 위한 길을 열어줍니다.
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AI 훈련 데이터 프로세스를 음악가를 위한 연습 세션으로 생각해보세요. 연습을 많이 할수록 노래나 음계를 더 잘 이해하게 됩니다. 여기서 유일한 차이점은 기계도 먼저 악기가 무엇인지 가르쳐야 한다는 것입니다. 무대에서 연습하는 수많은 시간을 잘 활용하는 뮤지션과 마찬가지로 AI 모델은 배포 시 소비자에게 최적의 경험을 제공합니다.

AI 교육 데이터가 필요한 이유는 무엇입니까?

모델 개발에 AI 훈련 데이터가 필요한 이유에 대한 가장 간단한 대답은 그것이 없으면 기계는 애초에 무엇을 이해해야 할지조차 모를 것이라는 것입니다. 특정 작업을 위해 훈련된 개인과 마찬가지로 기계도 특정 목적을 수행하고 그에 상응하는 결과를 제공하기 위해 정보 모음이 필요합니다.

자율주행차의 예를 다시 생각해 봅시다. 테라바이트 단위의 자율 주행 차량 데이터는 여러 센서, 컴퓨터 비전 장치, RADAR, LIDAR 등에서 비롯됩니다. 자동차의 중앙 처리 시스템이 무엇을 해야할지 모른다면 이 모든 방대한 데이터 덩어리는 무의미할 것입니다.

예를 들어, 컴퓨터 비전 자동차의 단위는 보행자, 동물, 구덩이 등과 같은 도로 요소에 대한 대량의 데이터를 뿜어낼 수 있습니다. 머신 러닝 모듈이 이를 식별하도록 훈련되지 않은 경우 차량은 충돌할 경우 사고를 유발할 수 있는 장애물임을 알지 못합니다. 그렇기 때문에 모듈은 도로의 모든 단일 요소가 무엇인지, 각각에 대해 얼마나 다른 운전 결정이 필요한지에 대해 교육을 받아야 합니다.

이것은 단지 시각적 요소를 위한 것이지만 자동차는 다음을 통해 사람의 지시를 이해할 수 있어야 합니다. 자연 언어 처리 (NLP)오디오 또는 음성 수집 그리고 그에 따라 대응합니다. 예를 들어, 운전자가 차내 인포테인먼트 시스템에 근처 주유소를 찾도록 명령하면 요구 사항을 이해하고 적절한 결과를 던질 수 있어야 합니다. 그러나 이를 위해서는 구문의 모든 단어를 이해하고 연결하고 질문을 이해할 수 있어야 합니다.

AI 훈련 데이터가 자율주행차와 같은 활용도가 높아서 복잡한 건 아닐까 하는 생각이 들지만, 넷플릭스가 추천하는 차기작도 똑같은 과정을 거쳐 맞춤형 제안을 해준다는 사실. AI가 연결된 모든 앱, 플랫폼 또는 엔터티는 기본적으로 AI 교육 데이터로 구동됩니다.

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어떤 유형의 데이터가 필요합니까?

머신 러닝 모델을 효과적으로 훈련하기 위해 필요한 4가지 기본 데이터 유형, 즉 이미지, 비디오, 오디오/음성 또는 텍스트가 있습니다. 필요한 데이터 유형은 사용 사례, 훈련할 모델의 복잡성, 사용된 훈련 방법, 필요한 입력 데이터의 다양성과 같은 다양한 요인에 따라 달라집니다.

얼마나 많은 데이터가 적절합니까?

학습에는 끝이 없다고 말하며 이 문구는 AI 교육 데이터 스펙트럼에 이상적입니다. 데이터가 많을수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 이처럼 모호한 답변은 AI 기반 앱을 출시하려는 사람을 설득하기에 충분하지 않습니다. 그러나 현실은 AI 데이터 세트를 훈련하는 데 필요한 정확한 데이터 양에 대한 일반적인 경험 법칙, 공식, 지수 또는 측정이 없다는 것입니다.

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기계 학습 전문가는 프로젝트에 필요한 데이터의 양을 추론하기 위해 별도의 알고리즘이나 모듈을 구축해야 한다고 코믹하게 밝힙니다. 슬픈 현실이기도 하다.

이제 AI 훈련에 필요한 데이터의 양에 제한을 두는 것이 극히 어려운 이유가 있습니다. 이는 훈련 과정 자체의 복잡성 때문입니다. AI 모듈은 서로의 프로세스에 영향을 미치고 보완하는 상호 연결되고 겹치는 여러 계층으로 구성됩니다.

예를 들어 코코넛 나무를 인식하는 간단한 앱을 개발 중이라고 가정해 보겠습니다. 외관상으로는 상당히 간단해 보이죠? 그러나 AI의 관점에서 보면 훨씬 더 복잡합니다.

처음에는 기계가 비어 있습니다. 키가 크고 지역 고유의 열대 과일을 맺는 나무는 고사하고 처음에는 나무가 무엇인지 모릅니다. 이를 위해 모델은 나무가 무엇인지, 가로등이나 전봇대와 같이 프레임에 나타날 수 있는 다른 크고 가는 물체와 구별하는 방법을 학습한 다음 계속해서 코코넛 나무의 뉘앙스를 가르쳐야 합니다. 기계 학습 모듈이 코코넛 나무가 무엇인지 알게 되면 코코넛 나무를 인식하는 방법을 알고 있다고 안전하게 가정할 수 있습니다.

그러나 반얀 나무의 이미지를 제공할 때만 시스템이 반얀 나무를 코코넛 나무로 잘못 식별했다는 것을 알게 될 것입니다. 시스템의 경우 잎이 뭉친 키가 큰 것은 모두 코코넛 나무입니다. 이를 제거하기 위해 시스템은 이제 정확하게 식별하기 위해 코코넛 나무가 아닌 모든 단일 나무를 이해해야 합니다. 이것이 결과가 하나뿐인 단순한 단방향 앱을 위한 프로세스라면 의료, 금융 등을 위해 개발된 앱과 관련된 복잡성을 상상할 수 있을 뿐입니다.

이 외에도 필요한 데이터의 양에 영향을 주는 것은 교육에는 아래 나열된 측면이 포함됩니다.

  • 데이터 유형의 차이(구조화된 및 비정형) 데이터 볼륨의 필요성에 영향을 미칩니다.
  • 데이터 라벨링 또는 주석 기술
  • 데이터가 시스템에 공급되는 방식
  • 단순히 백분율을 의미하는 오류 허용 지수 틈새 시장이나 영역에서 무시할 수 있는 오류

교육 볼륨의 실제 예

모듈을 훈련시키는 데 필요한 데이터의 양은 귀하의 프로젝트 및 이전에 논의한 기타 요소에 대해 약간 영감이나 참조는 데이터에 대한 광범위한 아이디어를 얻는 데 도움이 됩니다. 요구 사항.

다음은 사용된 데이터세트 양의 실제 예입니다. 다양한 기업 및 기업의 AI 교육용

  • 얼굴 인식 – 450,000개 이상의 얼굴 이미지 샘플 크기
  • 이미지 주석 – 185,000개 이상의 이미지 샘플 크기 650,000개에 가까운 주석이 달린 개체
  • 페이스북 감정 분석 – 표본 크기 9,000개 이상 댓글 및 62,000개의 게시물
  • 챗봇 교육 – 200,000개 이상의 질문 샘플 크기 2백만 개 이상의 답변
  • 번역 앱 – 300,000개 이상의 오디오 또는 음성 샘플 크기 원어민이 아닌 사람들의 컬렉션

데이터가 충분하지 않으면 어떻게 합니까?

AI & ML의 세계에서 데이터 교육은 불가피합니다. 새로운 것을 배우는 데는 끝이 없다고 말하는 것이 옳고 이는 AI 훈련 데이터 스펙트럼에 대해 이야기할 때 사실입니다. 데이터가 많을수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 해결하려는 사용 사례가 틈새 범주와 관련되어 있고 올바른 데이터 세트 자체를 소싱하는 것이 어려운 경우가 있습니다. 따라서 이 시나리오에서 적절한 데이터가 없으면 ML 모델의 예측이 정확하지 않거나 편향될 수 있습니다. 단점을 극복하는 데 도움이 될 수 있는 데이터 증대 및 데이터 마크업과 같은 방법이 있지만 결과는 여전히 정확하지 않거나 신뢰할 수 없습니다.

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데이터 품질을 어떻게 개선합니까?

데이터 품질은 출력 품질에 정비례합니다. 이것이 고도로 정확한 모델이 훈련을 위해 고품질 데이터 세트를 필요로 하는 이유입니다. 그러나 함정이 있습니다. 정밀도와 정확성에 의존하는 개념의 경우 품질 개념이 다소 모호한 경우가 많습니다.

고품질 데이터는 강력하고 신뢰할 수 있는 것처럼 들리지만 실제로는 무엇을 의미합니까?

품질이란 무엇입니까?

음, 우리가 시스템에 제공하는 바로 그 데이터와 마찬가지로 품질에도 많은 요인과 매개변수가 관련되어 있습니다. AI 전문가 또는 기계 학습 베테랑에게 연락하면 고품질 데이터의 순열을 공유할 수 있습니다.

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  • 제복 – 하나의 특정 소스에서 가져온 데이터 또는 여러 소스에서 가져온 데이터 세트의 균일성
  • 포괄적 인 – 시스템이 작동하도록 의도된 모든 가능한 시나리오를 다루는 데이터
  • 일관된 – 데이터의 모든 단일 바이트는 본질적으로 유사합니다.
  • 관련된 – 귀하가 제공하고 제공하는 데이터가 귀하의 요구 사항 및 예상 결과와 유사하며
  • 기타 – 오디오, 비디오, 이미지, 텍스트 등과 같은 모든 유형의 데이터 조합이 있습니다.

이제 데이터 품질의 품질이 의미하는 바를 이해했으므로 품질을 보장할 수 있는 다양한 방법을 빠르게 살펴보겠습니다. 데이터 수집 그리고 세대.

1. 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 살펴보세요. 전자는 주석이 달린 요소와 메타데이터가 있기 때문에 기계에서 쉽게 이해할 수 있습니다. 그러나 후자는 시스템에서 사용할 수 있는 귀중한 정보가 없는 원시 상태입니다. 이것이 데이터 주석이 들어오는 곳입니다.

2. 편견을 제거하는 것은 시스템이 시스템에서 편견을 제거하고 객관적인 결과를 제공하므로 양질의 데이터를 보장하는 또 다른 방법입니다. 편견은 결과를 왜곡하고 무익하게 만듭니다.

3. 데이터를 광범위하게 정리하면 항상 출력 품질이 향상됩니다. 모든 데이터 과학자는 자신의 업무 역할의 주요 부분이 데이터를 정리하는 것이라고 말할 것입니다. 데이터를 정리하면 중복, 노이즈, 누락된 값, 구조적 오류 등이 제거됩니다.

훈련 데이터 품질에 영향을 주는 것은 무엇입니까?

AI/ML 모델에 대해 원하는 품질 수준을 예측하는 데 도움이 되는 세 가지 주요 요소가 있습니다. 3가지 핵심 요소는 AI 프로젝트를 만들거나 깨뜨릴 수 있는 사람, 프로세스 및 플랫폼입니다.

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플랫폼 : 가장 까다로운 AI 및 ML 이니셔티브를 성공적으로 배포하기 위해 다양한 데이터 세트를 소싱, 전사 및 주석을 달기 위해서는 완전한 Human-in-the-loop 독점 플랫폼이 필요합니다. 플랫폼은 작업자를 관리하고 품질과 처리량을 극대화하는 역할도 합니다.

사람 : AI가 더 똑똑하게 생각하게 하려면 업계에서 가장 똑똑한 사람들이 필요합니다. 확장하려면 전 세계적으로 수천 명의 전문가가 모든 데이터 유형을 기록하고, 레이블을 지정하고, 주석을 달아야 합니다.

프로세스 : 일관되고 완전하며 정확한 표준 데이터를 제공하는 것은 복잡한 작업입니다. 그러나 최고 품질 표준과 엄격하고 입증된 품질 관리 및 체크포인트를 준수하기 위해 항상 제공해야 하는 것입니다.

AI 교육 데이터는 어디에서 제공합니까?

이전 섹션과 달리 여기에는 매우 정확한 통찰력이 있습니다. 데이터 소스를 찾고 계신 분들을 위해
또는 비디오 수집, 이미지 수집, 텍스트 수집 등의 과정에 있는 경우 세 가지가 있습니다.
데이터를 소싱할 수 있는 주요 방법.

개별적으로 살펴보겠습니다.

무료 소스

무료 소스는 방대한 양의 데이터를 비자발적으로 저장하는 수단입니다. 그냥 무료로 표면에 누워있는 데이터입니다. 무료 리소스에는 다음이 포함됩니다.

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  • 250년에 2020억 XNUMX천만 개 이상의 데이터 세트가 출시된 Google 데이터 세트
  • 데이터에 대한 자원이 풍부한 소스인 Reddit, Quora 등과 같은 포럼. 또한 이러한 포럼의 데이터 과학 및 AI 커뮤니티는 연락이 닿을 때 특정 데이터 세트에 도움을 줄 수 있습니다.
  • Kaggle은 무료 데이터 세트와 별도로 기계 학습 리소스를 찾을 수 있는 또 다른 무료 소스입니다.
  • AI 모델 교육을 시작할 수 있도록 무료 공개 데이터 세트도 나열했습니다.

이러한 방법은 무료이지만 결국 소비하게 되는 것은 시간과 노력입니다. 무료 소스의 데이터는 도처에 있으며 필요에 맞게 소싱, 정리 및 조정하는 데 몇 시간을 투자해야 합니다.

기억해야 할 다른 중요한 포인터 중 하나는 무료 소스의 일부 데이터도 상업적 목적으로 사용할 수 없다는 것입니다. 그것은 요구한다 데이터 라이선스.

데이터 스크래핑

이름에서 알 수 있듯이 데이터 스크래핑은 적절한 도구를 사용하여 여러 소스에서 데이터를 마이닝하는 프로세스입니다. 웹사이트, 공개 포털, 프로필, 저널, 문서 등에서 도구를 사용하여 필요한 데이터를 스크랩하고 데이터베이스에 원활하게 가져올 수 있습니다.

이것이 이상적인 솔루션처럼 들리지만 데이터 스크래핑은 개인적인 용도로만 합법입니다. 상업적 야망과 관련된 데이터를 스크랩하려는 회사의 경우 까다로워지고 심지어 불법이 됩니다. 그렇기 때문에 필요한 데이터를 스크랩하기 전에 웹사이트, 규정 준수 및 조건을 조사할 법무팀이 필요합니다.

외부 공급업체

AI 교육 데이터에 대한 데이터 수집과 관련하여 데이터 세트를 위해 외부 공급업체에 아웃소싱하거나 연락하는 것이 가장 이상적인 옵션입니다. 그들은 모듈 구축에 집중할 수 있는 동안 요구 사항에 대한 데이터 세트를 찾는 책임을 집니다. 이것은 특히 다음과 같은 이유 때문입니다.

  • 데이터 경로를 찾는 데 몇 시간을 보낼 필요가 없습니다.
  • 관련된 데이터 정리 및 분류 측면에서 노력이 없습니다.
  • 우리가 얼마 전에 논의한 모든 요소를 ​​정확하게 확인하는 고품질 데이터 세트를 얻을 수 있습니다.
  • 필요에 맞는 데이터 세트를 얻을 수 있습니다.
  • 프로젝트 등에 필요한 데이터의 양을 요구할 수 있습니다.
  • 가장 중요한 것은 데이터 수집과 데이터 자체가 현지 규제 지침을 준수하는지 확인하는 것입니다.

운영 규모에 따라 결점으로 판명될 수 있는 유일한 요소는 아웃소싱에 비용이 포함된다는 것입니다. 다시 말하지만, 비용이 들지 않는 것.

Shaip은 이미 데이터 수집 서비스의 선두 주자이며 야심 찬 AI 프로젝트에 라이선스를 부여할 수 있는 자체 의료 데이터 및 음성/오디오 데이터 세트 저장소를 보유하고 있습니다.

Open Datasets – 사용할 것인가 말 것인가?

데이터세트 열기 개방형 데이터 세트는 기계 학습 프로젝트에 사용할 수 있는 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트입니다. 오디오, 비디오, 이미지 또는 텍스트 기반 데이터 세트가 필요한지 여부는 중요하지 않습니다. 모든 형식과 데이터 클래스에 사용할 수 있는 공개 데이터 세트가 있습니다.

예를 들어 142년부터 1996년까지 2014억 9만 개 이상의 사용자 리뷰가 포함된 Amazon 제품 리뷰 데이터 세트가 있습니다. 이미지의 경우 2백만 개 이상의 사진에서 데이터 세트를 소싱할 수 있는 Google Open Images와 같은 훌륭한 리소스가 있습니다. Google에는 XNUMX초 길이의 거의 XNUMX백만 오디오 클립을 제공하는 Machine Perception이라는 날개가 있습니다.

이러한 리소스(및 기타 리소스)의 가용성에도 불구하고 종종 간과되는 중요한 요소는 사용 조건입니다. 그들은 확실히 공개되지만 위반과 공정 사용 사이에는 얇은 선이 있습니다. 각 리소스에는 고유한 조건이 있으며 이러한 옵션을 탐색하는 경우 주의할 것을 제안합니다. 자유로운 길을 선호한다는 핑계로 소송과 관련 비용이 발생할 수 있기 때문입니다.

AI 훈련 데이터의 진정한 비용

데이터를 조달하거나 사내에서 데이터를 생성하기 위해 지출하는 비용만 고려해야 하는 것은 아닙니다. 우리는 AI 시스템을 개발하는 데 소요되는 시간과 노력과 같은 선형 요소를 고려해야 합니다. 비용 트랜잭션 관점에서. 상대방을 칭찬하지 않는다.

데이터 소싱 및 주석 달기에 소요되는 시간
지리, 시장 인구 통계 및 틈새 시장 내 경쟁과 같은 요소는 관련 데이터 세트의 가용성을 방해합니다. 수동으로 데이터를 검색하는 데 소요되는 시간은 AI 시스템 교육에 시간 낭비입니다. 데이터 소싱을 관리하면 데이터에 주석을 추가하여 머신이 데이터가 제공되는 내용을 이해할 수 있도록 하여 교육을 더욱 지연시킬 수 있습니다.

데이터 수집 및 주석 달기 비용
AI 데이터를 소싱하는 동안 간접비(사내 데이터 수집기, 주석자, 유지 관리 장비, 기술 인프라, SaaS 도구 구독, 독점 애플리케이션 개발)를 계산해야 합니다.

나쁜 데이터의 비용
잘못된 데이터는 회사 팀의 사기, 경쟁 우위 및 눈에 띄지 않는 기타 실질적인 결과를 초래할 수 있습니다. 불량 데이터는 부정확하거나, 원시이거나, 관련이 없거나, 오래되거나, 부정확하거나, 철자 오류가 가득한 모든 데이터 세트입니다. 잘못된 데이터는 편향을 도입하고 왜곡된 결과로 알고리즘을 손상시켜 AI 모델을 망칠 수 있습니다.

관리 비용
조직 또는 기업, 유형 및 무형의 관리와 관련된 모든 비용은 가장 자주 가장 비싼 관리 비용을 구성합니다.

AI 훈련 데이터

데이터 소싱 이후에는 어떻게 됩니까?

데이터 세트가 있으면 다음 단계는 주석을 달거나 레이블을 지정하는 것입니다. 모든 복잡한 작업을 마치고 나면 깨끗한 원시 데이터만 남게 됩니다. 기계는 주석이 달려 있지 않기 때문에 가지고 있는 데이터를 여전히 이해할 수 없습니다. 여기에서 진정한 도전의 나머지 부분이 시작됩니다.

앞서 언급했듯이 기계는 이해할 수 있는 형식의 데이터가 필요합니다. 이것이 바로 데이터 주석이 하는 일입니다. 원시 데이터를 가져와서 레이블 및 태그 레이어를 추가하여 모듈이 데이터의 모든 단일 요소를 정확하게 이해할 수 있도록 도와줍니다.
데이터 소싱

예를 들어, 텍스트에서 데이터 라벨링은 문법적 구문, 품사, 전치사, 구두점, 감정, 감정 및 기계 이해와 관련된 기타 매개변수를 AI 시스템에 알려줍니다. 이것이 챗봇이 인간 대화를 더 잘 이해하는 방법이며 그렇게 할 때만 응답을 통해 인간 상호 작용을 더 잘 모방할 수 있습니다.

피할 수 없는 것처럼 들리지만 시간이 많이 걸리고 지루합니다. 비즈니스의 규모나 야망에 관계없이 데이터에 주석을 추가하는 데 걸리는 시간은 엄청납니다.

이는 주로 기존 인력이 데이터 주석 전문가가 없는 경우 데이터 주석을 달기 위해 일상적인 일정에서 시간을 할애해야 하기 때문입니다. 따라서 팀원을 불러 추가 작업으로 할당해야 합니다. 지연될수록 AI 모델을 훈련하는 데 더 오래 걸립니다.

데이터 주석을 위한 무료 도구가 있지만 이 프로세스에 시간이 많이 걸린다는 사실이 사라지지는 않습니다.

바로 여기에 Shaip과 같은 데이터 주석 공급업체가 있습니다. 그들은 데이터 주석 전문가로 구성된 전담 팀을 불러들여 프로젝트에만 집중하도록 합니다. 그들은 귀하의 요구 사항과 요구 사항에 대해 원하는 방식으로 솔루션을 제공합니다. 게다가, 당신은 그들과 함께 시간 프레임을 설정하고 그 특정 시간에 작업을 완료하도록 요구할 수 있습니다.

주요 이점 중 하나는 전문가가 데이터에 주석을 달고 레이블을 지정하는 작업을 수행하는 동안 사내 팀원이 운영 및 프로젝트에 더 중요한 것에 계속 집중할 수 있다는 사실입니다.

아웃소싱을 통해 최적의 품질, 최소 시간 및 최대 정밀도를 보장할 수 있습니다.

최대 포장

그것이 AI 훈련 데이터의 전부였습니다. 교육 데이터가 무엇인지 이해하는 것부터 데이터 주석 아웃소싱의 무료 리소스 및 이점 탐색에 이르기까지 모두 논의했습니다. 다시 한 번, 이 스펙트럼에서 프로토콜과 정책은 여전히 ​​불안정하며 필요에 따라 우리와 같은 AI 교육 데이터 전문가에게 항상 연락하는 것이 좋습니다.

소싱, 익명화에서 데이터 주석에 이르기까지 모든 요구 사항을 지원하여 플랫폼 구축에만 집중할 수 있습니다. 우리는 데이터 소싱 및 라벨링과 관련된 복잡성을 이해합니다. 그렇기 때문에 어려운 작업은 저희에게 맡기고 저희 솔루션을 활용할 수 있다는 사실을 거듭 말씀드립니다.

모든 데이터 주석 요구 사항에 대해 지금 저희에게 연락하십시오.

이야기합시다

  • 등록함으로써 Shaip에 동의합니다. 개인정보 보호정책서비스약관 그리고 Shaip의 B2B 마케팅 커뮤니케이션 수신에 동의합니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

지능형 시스템을 만들고 싶다면 지도 학습을 촉진하기 위해 정리되고 선별되고 실행 가능한 정보를 제공해야 합니다. 레이블이 지정된 정보는 AI 교육 데이터라고 하며 시장 메타데이터, ML 알고리즘 및 의사 결정에 도움이 되는 모든 것으로 구성됩니다.

모든 AI 기반 기계는 역사적 지위에 따라 기능이 제한됩니다. 이는 기계가 이전에 비교 가능한 데이터 세트로 훈련된 경우에만 원하는 결과를 예측할 수 있음을 의미합니다. 훈련 데이터는 AI 모델의 효율성과 정확성에 정비례하는 볼륨으로 지도 훈련에 도움이 됩니다.

AI 기반 설정이 컨텍스트를 염두에 두고 중요한 결정을 내리는 데 도움을 주기 위해 특정 머신 러닝 알고리즘을 훈련하려면 서로 다른 훈련 데이터 세트가 필요합니다. 예를 들어 컴퓨터에 Computer Vision 기능을 추가하려는 경우 주석이 달린 이미지와 더 많은 시장 데이터 세트로 모델을 훈련해야 합니다. 마찬가지로 NLP 능력의 경우 대량의 음성 수집이 훈련 데이터 역할을 합니다.

유능한 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 훈련 데이터의 양에는 상한선이 없습니다. 데이터 볼륨이 클수록 요소, 텍스트 및 컨텍스트를 식별하고 분리하는 모델의 능력이 향상됩니다.

사용할 수 있는 데이터는 많지만 모든 청크가 훈련 모델에 적합한 것은 아닙니다. 알고리즘이 최상의 상태로 작동하려면 균일하게 추출되지만 광범위한 시나리오를 포괄할 수 있을 만큼 충분히 다양한 포괄적이고 일관되며 관련성 있는 데이터 세트가 필요합니다. 데이터에 관계없이 사용하려는 데이터를 정리하고 학습 개선을 위해 동일한 주석을 추가하는 것이 좋습니다.

특정 AI 모델을 염두에 두고 있지만 교육 데이터가 충분하지 않은 경우 먼저 이상값을 제거하고, 전송 및 반복 학습 설정을 쌍으로 만들고, 기능을 제한하고, 사용자가 계속해서 데이터를 추가할 수 있도록 설정을 오픈 소스로 만들어야 합니다. 시간에 따라 점진적으로 기계를 훈련합니다. 제한된 데이터 세트를 최대한 활용하기 위해 데이터 증대 및 전이 학습에 관한 접근 방식을 따를 수도 있습니다.

개방형 데이터 세트는 항상 훈련 데이터를 수집하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 모델 교육을 더 잘하기 위해 독점성을 추구한다면 외부 공급업체, Reddit, Kaggle 등과 같은 무료 소스, 심지어 프로필, 포털 및 문서에서 통찰력을 선택적으로 마이닝하기 위한 데이터 스크래핑에 의존할 수 있습니다. 접근 방식에 관계없이 조달한 데이터를 사용하기 전에 포맷, 축소 및 정리가 필요합니다.