지능형 AI 및 ML 모델은 어디에나 있습니다.
- 사전 진단을 위한 예측 의료 모델
- 차선 유지, 후진 주차 및 기타 기능이 내장된 자율 주행 차량
- 콘텐츠, 컨텍스트 및 의도에 민감한 지능형 챗봇
그러나 이러한 모델을 정확하고 고도로 자동화되며 매우 구체적으로 만드는 이유는 무엇입니까?
데이터, 데이터 및 기타 데이터.
데이터가 AI 모델에 적합하려면 다음 요소를 염두에 두어야 합니다.
- 방대한 원시 데이터 청크 사용 가능
- 데이터 블록은 다변수 및 다양함
- 레이블이 지정되지 않은 데이터는 지능형 기계에 대한 소음과 같습니다.
해결 방법 : 데이터 주석(관련된 사용 사례별 데이터 세트를 생성하기 위해 데이터에 레이블을 지정하는 프로세스)
ML 모델을 위한 AI 훈련 데이터 획득
신뢰할 수 있는 AI 데이터 수집가는 다양한 측면에서 데이터 캡처 및 추출을 시작하기 전에 여러 측면에 중점을 둡니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 여러 데이터세트 준비에 집중
- 데이터 수집 및 주석 예산 관리
- 모델 관련 데이터 획득
- 신뢰할 수 있는 데이터 세트 수집업체와만 작업
- 조직의 목표를 사전에 파악
- 적합한 알고리즘과 함께 작업
- 지도 또는 비지도 학습
언급된 측면을 준수하는 데이터 수집을 위한 최고의 옵션:
- 무료 소스: Quora 및 Reddit과 같은 공개 포럼과 Kaggle OpenML, Google Datasets 등과 같은 공개 수집기 포함
- 내부 출처: CRM 및 ERP 플랫폼에서 추출한 데이터
- 유료 소스: 외부 공급업체 및 데이터 스크래핑 도구 사용 포함
참고 사항 : 약간의 소금으로 열린 데이터 세트를 인식하십시오.
예산 요소
AI 데이터 수집 이니셔티브에 대한 예산 계획. 그 전에 다음과 같은 측면과 질문을 고려하십시오.
- 개발이 필요한 제품의 특성
- 모델이 강화 학습을 지원합니까?
- 딥러닝이 지원되나요?
- NLP인가, 컴퓨터 비전인가, 아니면 둘 다인가
- 데이터에 레이블을 지정하기 위한 플랫폼과 리소스는 무엇입니까?
분석을 기반으로 캠페인 가격을 관리하는 데 도움이 될 수 있고 도움이 되어야 하는 요소는 다음과 같습니다.
- 데이터 볼륨: 종속성: 프로젝트의 크기, 교육 및 테스트 데이터 세트에 대한 선호도, 시스템의 복잡성, 준수하는 AI 기술 유형, 특징 추출에 대한 강조 또는 그 부족.
- 가격 전략: 종속성: 서비스 제공자의 역량, 데이터 품질 및 그림의 모델 복잡성
- 소싱 방법론: 종속성: 모델의 복잡성 및 크기, 고용, 계약 또는 사내 인력 데이터 소싱, 소스 선택, 공개, 공개, 유료 및 내부 소스 옵션이 있습니다.
데이터 품질을 측정하는 방법?
시스템에 공급되는 데이터의 품질 여부를 확인하려면 데이터가 다음 매개변수를 준수하는지 확인하십시오.
- 특정 사용 사례 및 알고리즘을 위한 것
- 모델을 보다 지능적으로 만드는 데 도움이 됩니다.
- 의사 결정 속도 향상
- 실시간 구성을 나타냅니다.
언급된 측면에 따라 데이터 세트에 원하는 특성은 다음과 같습니다.
- 일률: 데이터 청크가 여러 경로에서 제공되더라도 모델에 따라 균일하게 조사되어야 합니다. 예를 들어, 노련한 주석이 달린 비디오 데이터 세트는 챗봇 및 음성 도우미와 같은 NLP 모델 전용인 오디오 데이터 세트와 쌍을 이루는 경우 균일하지 않을 것입니다.
- 일관성 : 데이터 세트가 고품질이라고 하려면 일관성이 있어야 합니다. 이는 모든 데이터 단위가 다른 단위에 대한 보완 요소로서 모델에 대한 더 빠른 의사 결정을 목표로 해야 함을 의미합니다.
- 포괄성: 모델의 모든 측면과 특성을 계획하고 소스 데이터 세트가 모든 기반을 포함하는지 확인합니다. 예를 들어, NLP 관련 데이터는 의미론적, 구문론적, 컨텍스트적 요구사항을 준수해야 합니다.
- 관련성: 몇 가지 결과를 염두에 두고 있다면 데이터가 균일하고 관련성이 있는지 확인하여 AI 알고리즘이 쉽게 처리할 수 있도록 하십시오.
- 다각화 : '균일성' 지수에 반하는 것처럼 들립니까? 모델을 전체적으로 훈련하려는 경우 다양한 데이터 세트가 중요하지 않습니다. 이렇게 하면 예산이 늘어날 수 있지만 이 모델은 훨씬 더 지능적이고 지각력이 높아집니다.
종단 간 AI 교육 데이터 서비스 제공업체 온보딩의 이점
이점을 활용하기 전에 전체 데이터 품질을 결정하는 측면은 다음과 같습니다.
- 사용 플랫폼
- 관련된 사람들
- 프로세스를 따랐습니다.
그리고 경험이 풍부한 종단 간 서비스 제공업체와 함께 최고의 플랫폼, 가장 노련한 사람들, 실제로 모델을 완벽하게 훈련하는 데 도움이 되는 테스트된 프로세스에 액세스할 수 있습니다.
자세한 내용은 추가로 살펴볼 가치가 있는 보다 선별된 혜택 중 일부입니다.
- 관련성: 종단 간 서비스 공급자는 모델 및 알고리즘별 데이터 세트만 제공할 만큼 충분히 경험이 있습니다. 또한 시스템 복잡성, 인구 통계 및 시장 세분화를 고려합니다.
- 상이: 특정 모델은 정확한 결정을 내리기 위해 관련 데이터 세트의 트럭을 필요로 합니다. 예를 들어, 자율주행 자동차. 경험이 풍부한 종단 간 서비스 제공업체는 공급업체 중심 데이터 세트도 소싱하여 다양성의 필요성을 고려합니다. 간단히 말해서 모델과 알고리즘에 의미가 있을 수 있는 모든 것이 제공됩니다.
- 선별된 데이터: 숙련된 서비스 제공업체의 가장 좋은 점은 데이터 세트 생성에 대한 단계별 접근 방식을 따른다는 것입니다. 그들은 애노테이터가 이해할 수 있는 속성으로 관련 청크에 태그를 지정합니다.
- 고급 주석: 숙련된 서비스 제공업체는 관련 주제 전문가를 배치하여 방대한 양의 데이터를 완벽하게 주석 처리합니다.
- 지침에 따른 익명화: 데이터 보안 규정은 AI 교육 캠페인의 성패를 좌우할 수 있습니다. 그러나 종단 간 서비스 제공업체는 GDPR, HIPAA 및 기타 기관과 관련된 모든 규정 준수 문제를 처리하고 사용자가 프로젝트 개발에 완전히 집중할 수 있도록 합니다.
- 제로 바이어스: 내부 데이터 수집기, 클리너 및 주석자와 달리 신뢰할 수 있는 서비스 제공업체는 모델에서 AI 편향을 제거하여 보다 객관적인 결과와 정확한 추론을 반환하는 것을 강조합니다.
올바른 데이터 수집 공급업체 선택
모든 AI 교육 캠페인은 데이터 수집으로 시작됩니다. 또는 AI 프로젝트는 종종 테이블로 가져온 데이터의 품질만큼 영향력이 있다고 말할 수 있습니다.
따라서 다음 지침을 준수하는 작업에 적합한 데이터 수집 공급업체를 온보딩하는 것이 좋습니다.
- 참신함 또는 독창성
- 적시 납품
- 정확성
- 완전성
- 일관성
올바른 선택을 하기 위해 조직에서 확인해야 하는 요소는 다음과 같습니다.
- 샘플 데이터세트 요청
- 규정 준수 관련 쿼리 교차 확인
- 데이터 수집 및 소싱 프로세스에 대해 자세히 이해
- 편견 제거에 대한 입장과 접근 방식을 확인하십시오.
- 시간이 지남에 따라 프로젝트를 점진적으로 개발하려는 경우 인력 및 플랫폼별 기능을 확장할 수 있는지 확인하십시오.
