6 แนวทางที่มั่นคงเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการรวบรวมข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณ

2. แหล่งข้อมูลของคุณคืออะไร?

   ML แหล่งข้อมูล เป็นเรื่องยุ่งยากและซับซ้อน สิ่งนี้ส่งผลกระทบโดยตรงต่อผลลัพธ์ที่โมเดลของคุณจะส่งมอบในอนาคต และต้องใช้ความระมัดระวัง ณ จุดนี้เพื่อสร้างแหล่งข้อมูลและจุดสัมผัสที่กำหนดไว้อย่างดี

   ในการเริ่มต้นการจัดหาข้อมูล คุณสามารถค้นหาจุดติดต่อสำหรับการสร้างข้อมูลภายในได้ แหล่งข้อมูลเหล่านี้กำหนดโดยธุรกิจของคุณและสำหรับธุรกิจของคุณ หมายความว่าเกี่ยวข้องกับกรณีการใช้งานของคุณ

   หากคุณไม่มีทรัพยากรภายในหรือถ้าคุณต้องการแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม คุณสามารถตรวจสอบแหล่งข้อมูลฟรี เช่น ที่เก็บถาวร ชุดข้อมูลสาธารณะ เครื่องมือค้นหา และอื่นๆ นอกจากแหล่งข้อมูลเหล่านี้แล้ว คุณยังมีผู้จำหน่ายข้อมูลที่สามารถจัดหาข้อมูลที่จำเป็นของคุณและส่งมอบให้กับคุณพร้อมคำอธิบายประกอบโดยสมบูรณ์

   เมื่อคุณตัดสินใจเลือกแหล่งข้อมูลของคุณ ให้พิจารณาถึงข้อเท็จจริงที่ว่าคุณจะต้องการไดรฟ์ข้อมูลหลังจากปริมาณข้อมูลในระยะยาวและชุดข้อมูลส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้าง เป็นข้อมูลดิบและมีอยู่ทั่วไป

   เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาดังกล่าว ธุรกิจส่วนใหญ่มักจะจัดหาชุดข้อมูลของตนจากผู้ขาย ซึ่งส่งไฟล์ที่พร้อมสำหรับเครื่องซึ่งได้รับการติดฉลากไว้อย่างแม่นยำโดย SME เฉพาะอุตสาหกรรม

3. เท่าไร? – ปริมาณข้อมูลที่คุณต้องการ?

   มาขยายตัวชี้สุดท้ายให้มากขึ้นอีกหน่อย โมเดล AI ของคุณจะได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อผลลัพธ์ที่แม่นยำก็ต่อเมื่อได้รับการฝึกฝนอย่างสม่ำเสมอด้วยชุดข้อมูลตามบริบทที่มีปริมาณมากขึ้น ซึ่งหมายความว่าคุณจะต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก สำหรับข้อมูลการฝึกอบรม AI นั้นไม่มีข้อมูลใดที่มากเกินไป

   ดังนั้นจึงไม่มีขีดจำกัดดังกล่าว แต่ถ้าคุณต้องตัดสินใจเกี่ยวกับปริมาณข้อมูลที่ต้องการจริงๆ คุณสามารถใช้งบประมาณเป็นปัจจัยชี้ขาดได้ งบประมาณการฝึกอบรม AI เป็นเกมบอลที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิงและเราได้ครอบคลุม หัวข้อที่นี่. คุณสามารถตรวจสอบและรับแนวคิดเกี่ยวกับวิธีการเข้าถึงและสร้างสมดุลปริมาณข้อมูลและค่าใช้จ่าย

4. ระเบียบข้อบังคับในการเก็บรวบรวมข้อมูล

   จริยธรรมและสามัญสำนึกกำหนดข้อเท็จจริงที่ว่าการจัดหาข้อมูลควรมาจากแหล่งที่สะอาด สิ่งนี้สำคัญกว่าเมื่อคุณพัฒนาโมเดล AI ด้วยข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ ข้อมูล fintech และข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนอื่นๆ เมื่อคุณจัดหาชุดข้อมูลของคุณแล้ว ให้ใช้โปรโตคอลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ เช่น GDPR, มาตรฐาน HIPAA และมาตรฐานที่เกี่ยวข้องอื่นๆ เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลของคุณสะอาดและปราศจากกฎหมาย

   หากคุณกำลังจัดหาข้อมูลจากผู้ขาย ให้มองหาการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่คล้ายคลึงกันด้วย ข้อมูลที่สำคัญของลูกค้าหรือผู้ใช้ไม่ควรถูกบุกรุก ควรยกเลิกการระบุข้อมูลก่อนที่จะป้อนลงในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

5. การจัดการข้อมูลอคติ

   ความลำเอียงของข้อมูลสามารถทำลายโมเดล AI ของคุณได้อย่างช้าๆ ถือว่าเป็นพิษช้าที่ตรวจพบตามเวลาเท่านั้น อคติเล็ดลอดเข้ามาจากแหล่งที่ลึกลับและไม่ได้ตั้งใจ และสามารถข้ามเรดาร์ได้อย่างง่ายดาย เมื่อคุณ ข้อมูลการฝึกอบรม AI มีความเอนเอียง ผลลัพธ์ของคุณเบ้และมักจะอยู่ด้านเดียว

   เพื่อหลีกเลี่ยงกรณีดังกล่าว ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่คุณรวบรวมมีความหลากหลายมากที่สุด ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังรวบรวมชุดข้อมูลคำพูด ให้รวมชุดข้อมูลจากหลายเชื้อชาติ เพศ กลุ่มอายุ วัฒนธรรม สำเนียง และอื่นๆ เพื่อรองรับผู้คนประเภทต่างๆ ที่จะใช้บริการของคุณ ยิ่งข้อมูลของคุณสมบูรณ์และมีความหลากหลายมากขึ้นเท่าใด ก็ยิ่งมีแนวโน้มว่าจะมีความลำเอียงน้อยลงเท่านั้น

6. การเลือกผู้จำหน่ายการเก็บรวบรวมข้อมูลที่เหมาะสม

   เมื่อคุณเลือกที่จะเอาต์ซอร์ซการรวบรวมข้อมูลของคุณ ก่อนอื่นคุณต้องตัดสินใจว่าจะจ้างใครภายนอก ผู้จำหน่ายการรวบรวมข้อมูลที่เหมาะสมมีพอร์ตโฟลิโอที่แข็งแกร่ง กระบวนการทำงานร่วมกันที่โปร่งใส และให้บริการที่ปรับขนาดได้ ความเหมาะสมอย่างยิ่งยังเป็นแหล่งข้อมูลการฝึกอบรม AI อย่างมีจริยธรรม และรับรองว่าจะปฏิบัติตามทุกข้อ กระบวนการที่ใช้เวลานานอาจทำให้กระบวนการพัฒนา AI ของคุณยาวนานขึ้น หากคุณเลือกที่จะร่วมมือกับผู้ขายที่ไม่ถูกต้อง

   ดังนั้น ดูผลงานก่อนหน้านี้ ตรวจสอบว่าพวกเขาเคยทำงานในอุตสาหกรรมหรือกลุ่มตลาดที่คุณจะเข้าไปเสี่ยงหรือไม่ ประเมินความมุ่งมั่นของพวกเขา และรับตัวอย่างที่จ่ายเงินเพื่อดูว่าผู้ขายเป็นพันธมิตรในอุดมคติสำหรับความทะเยอทะยานด้าน AI ของคุณหรือไม่ ทำซ้ำขั้นตอนจนกว่าคุณจะพบวิธีที่ถูกต้อง

ห่อขึ้น

การรวบรวมข้อมูล AI ทำให้เกิดคำถามเหล่านี้ และเมื่อคุณจัดเรียงตัวชี้เหล่านี้แล้ว คุณจะมั่นใจได้ว่าแบบจำลอง AI ของคุณจะหล่อหลอมในแบบที่คุณต้องการ อย่าเพิ่งรีบตัดสินใจ ต้องใช้เวลาหลายปีในการพัฒนาโมเดล AI ในอุดมคติ แต่ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาทีในการดึงคำวิพากษ์วิจารณ์ หลีกเลี่ยงสิ่งเหล่านี้โดยใช้แนวทางของเรา

โชคดีครับ!