Der sich entwickelnde KI-Markt bietet Unternehmen den Unternehmen, die AI-betriebene Anwendungen entwickeln möchten, enorme Möglichkeiten. Der Aufbau erfolgreicher KI-Modelle erfordert jedoch komplexe Algorithmen, die auf hochwertigen Datensätzen geschult sind. Sowohl die Auswahl der richtigen KI -Schulungsdaten als auch die Durchführung eines optimierten Sammlungsprozesses sind entscheidend, um genaue und effektive KI -Ergebnisse zu erzielen.
Dieser Weblog kombiniert Richtlinien zur Vereinfachung der KI -Datenerfassung mit der Bedeutung der Auswahl der richtigen Schulungsdaten und bietet einen umfassenden Ansatz für Unternehmen, die sich bemühen, wirksame KI -Modelle zu erstellen.
Warum sind KI -Trainingsdaten wichtig?
KI -Schulungsdaten sind das Rückgrat einer erfolgreichen AI -Anwendung. Ohne qualitativ hochwertige Schulungsdaten kann Ihr KI-Modell ungenaue Ergebnisse erzielen, höhere Wartungskosten entstehen, die Glaubwürdigkeit Ihres Produkts beschädigen und finanzielle Ressourcen verschwenden. Durch die Investition von Zeit und Mühe in die Auswahl und Sammlung der richtigen Daten können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI -Modelle zuverlässige und relevante Ergebnisse generieren.
Wichtige Überlegungen bei der Auswahl von KI -Trainingsdaten
6 solide Richtlinien zur Vereinfachung Ihres KI -Trainingsdatenerfassungsprozesses
Welche Daten brauchen Sie?
Dies ist die erste Frage, die Sie beantworten müssen, um aussagekräftige Datensätze zu kompilieren und ein lohnendes KI -Modell zu erstellen. Die Artwork der Daten, die Sie benötigen, hängt von dem realen Drawback ab, das Sie lösen möchten.
Beispielszenarien:
- Virtueller Assistent: Sprachdaten mit unterschiedlichen Akzenten, Emotionen, Alter, Sprachen, Modulationen und Aussprachen.
- Fintech Chatbot: Textbasierte Daten mit einer guten Mischung aus Kontexten, Semantik, Sarkasmus, grammatikalischer Syntax und Punkten.
- IoT -System für Gerätegesundheit: Bilder und Filmmaterial aus Pc Imaginative and prescient, historischen Textdaten, Statistiken und Zeitplänen.
Was ist Ihre Datenquelle?
ML Information Sourcing ist schwierig und kompliziert. Dies wirkt sich direkt auf die Ergebnisse aus, die Ihre Modelle in Zukunft liefern werden, und zu diesem Zeitpunkt muss vorsichtig geachtet werden, um genau definierte Datenquellen und Berührungspunkte festzulegen.
- Interne Daten: Daten, die von Ihrem Unternehmen generiert und für Ihren Anwendungsfall related sind.
- Kostenlose Ressourcen: Archive, öffentliche Datensätze, Suchmaschinen.
- Datenanbieter: Unternehmen, die Daten beziehen und kommentieren.
Wenn Sie sich für Ihre Datenquelle entscheiden, sollten Sie sich auf lange Sicht befassen, dass Sie nach Datenvolumina Volumina benötigen und die meisten Datensätze unstrukturiert sind, sie sind roh und überall.
Um solche Probleme zu vermeiden, beziehen die meisten Unternehmen ihre Datensätze normalerweise von Anbietern, die maschinelle Dateien liefern, die genau von branchenspezifischen KMU gekennzeichnet sind.
Wie viel? – Datenvolumen benötigen Sie?
Lassen Sie uns den letzten Zeiger ein wenig mehr erweitern. Ihr KI -Modell wird nur für genaue Ergebnisse optimiert, wenn es konsequent mit mehr Volumen kontextbezogener Datensätze trainiert wird. Dies bedeutet, dass Sie ein massives Datenvolumen benötigen. In Bezug auf KI -Schulungsdaten gibt es keine zu viele Daten.
Es gibt additionally keine Obergrenze als solche, aber wenn Sie wirklich über das Datenvolumen entscheiden müssen, das Sie benötigen, können Sie das Price range als entscheidender Faktor verwenden. Das KI -Trainingsbudget ist ein ganz anderes Ballspiel und wir haben das Thema hier ausführlich behandelt. Sie können es überprüfen und eine Vorstellung davon bekommen, wie Sie sich das Datenvolumen und die Ausgaben nähern und ausgleichen können.
Anforderungen an die Datenerhebungsregulierung
Ethik und gesunder Menschenverstand bestimmen die Tatsache, dass die Datenbeschaffung aus sauberen Quellen stammen sollte. Dies ist wichtiger, wenn Sie ein KI -Modell mit Gesundheitsdaten, Fintech -Daten und anderen sensiblen Daten entwickeln. Sobald Sie Ihre Datensätze beziehen, implementieren Sie regulatorische Protokolle und Komplimerschaften wie DSGVO, HIPAA -Requirements und andere relevante Requirements, um sicherzustellen, dass Ihre Daten sauber und nicht in Rechtswissenschaften sind.
Wenn Sie Ihre Daten von Anbietern beziehen, achten Sie auch auf ähnliche Komplizen. Zu keinem Zeitpunkt sollte die vertraulichen Informationen eines Kunden oder des Benutzers beeinträchtigt werden. Die Daten sollten nicht identifiziert werden, bevor sie in Modelle für maschinelles Lernen eingeführt werden.
Umgang mit Datenverzerrungen
Die Datenverzerrung kann Ihr KI -Modell langsam abtöten. Betrachten Sie es als langsames Present, das nur mit der Zeit erkannt wird. Die Voreingenommenheit schleicht sich aus unwillkürlichen und mysteriösen Quellen ein und kann das Radar leicht überspringen. Wenn Ihre KI-Trainingsdaten voreingenommen sind, sind Ihre Ergebnisse verzerrt und oft einseitig.
Um solche Fälle zu vermeiden, stellen Sie sicher, dass die von Ihnen gesammelten Daten so vielfältig wie möglich sind. Wenn Sie beispielsweise Sprachdatensätze sammeln, enthalten Datensätze aus mehreren Ethnien, Geschlechtern, Altersgruppen, Kulturen, Akzenten und vielem mehr, um den verschiedenen Arten von Menschen, die Ihre Dienste zu nutzen würden, gerecht zu werden. Je reicher und vielfältiger Ihre Daten, desto weniger voreingenommen ist es wahrscheinlich.
Auswählen des richtigen Datenerfassungsanbieters
Sobald Sie sich dafür entschieden haben, Ihre Datenerfassung auszulagern, müssen Sie zunächst entscheiden, wen Sie auslagern möchten. Der richtige Datenerfassungsanbieter verfügt über ein solides Portfolio, einen transparenten Zusammenarbeitsprozess und bietet skalierbare Dienste an. Die perfekte Anpassung ist auch diejenige, die die Daten für ethische Quellen für KI -Trainingsdaten bezieht und sicherstellt, dass jede einzelne Einhaltung eingehalten wird. Ein zeitaufwändiger Prozess könnte Ihren KI-Entwicklungsprozess verlängern, wenn Sie mit dem falschen Anbieter zusammenarbeiten.
Schauen Sie sich additionally ihre früheren Arbeiten an, prüfen Sie, ob sie in der Branchen- oder Marktsegment gearbeitet haben, in die Sie sich befassen, bewerten Sie ihr Engagement und erhalten Sie bezahlte Muster, um herauszufinden, ob der Anbieter ein idealer Accomplice für Ihre KI -Ambitionen ist. Wiederholen Sie den Vorgang, bis Sie den richtigen finden.
Mit Shaip, Sie erhalten zuverlässige, ethisch bezogene Daten, um Ihre KI -Initiativen effektiv zu betreiben.
Abschluss
Die KI -Datenerfassung läuft auf diese Fragen hinaus. Wenn Sie diese Zeiger sortiert haben, können Sie sicher sein, dass Ihr KI -Modell die Artwork und Weise, wie Sie es wollten, prägen. Treffen Sie einfach keine hastigen Entscheidungen. Es dauert Jahre, um das ideale KI -Modell zu entwickeln, aber nur Minuten, um Kritik daran zu erhalten. Vermeiden Sie diese, indem Sie unsere Richtlinien verwenden.