คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นในการรวบรวมข้อมูล AI

ข้อมูลที่ไม่ดีส่งผลต่อความทะเยอทะยาน AI ของคุณอย่างไร

เราแสดงรายการแหล่งข้อมูลทั่วไปสามแห่งด้วยเหตุผลที่คุณจะมีแนวคิดเกี่ยวกับวิธีการรวบรวมและจัดหาข้อมูล อย่างไรก็ตาม ณ จุดนี้ จำเป็นต้องเข้าใจด้วยว่าการตัดสินใจของคุณอาจตัดสินชะตากรรมของโซลูชัน AI ของคุณอย่างสม่ำเสมอ

เช่นเดียวกับที่ข้อมูลการฝึกอบรม AI คุณภาพสูงสามารถช่วยให้แบบจำลองของคุณให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและทันเวลา ข้อมูลการฝึกที่ไม่ถูกต้องสามารถทำลายแบบจำลอง AI ของคุณ ผลลัพธ์ที่บิดเบือน ทำให้เกิดอคติ และเสนอผลลัพธ์ที่ไม่ต้องการอื่นๆ

แต่ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น? ข้อมูลใดที่ควรฝึกและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล AI ของคุณ สุจริตไม่มี มาทำความเข้าใจกันมากกว่านี้

ข้อมูลไม่ดี - มันคืออะไร?

ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องคือข้อมูลใดๆ ที่ไม่เกี่ยวข้อง ไม่ถูกต้อง ไม่สมบูรณ์ หรือลำเอียง ต้องขอบคุณกลยุทธ์การเก็บรวบรวมข้อมูลที่กำหนดไว้ไม่ดี นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่และ ผู้เชี่ยวชาญด้านคำอธิบายประกอบ ถูกบังคับให้ทำงานกับข้อมูลที่ไม่ดี

ความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างกับข้อมูลที่ไม่ถูกต้องคือข้อมูลเชิงลึกในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีอยู่ทั่วไป แต่โดยพื้นฐานแล้ว พวกมันอาจมีประโยชน์โดยไม่คำนึงถึง ด้วยการใช้เวลาเพิ่มเติม นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะยังสามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ใช่กรณีที่มีข้อมูลไม่ดี ชุดข้อมูลเหล่านี้ประกอบด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ไม่มี/จำกัดหรือข้อมูลที่มีคุณค่าหรือเกี่ยวข้องกับโครงการ AI ของคุณหรือวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม

ดังนั้น เมื่อคุณจัดหาชุดข้อมูลของคุณจากแหล่งข้อมูลฟรีหรือสร้างจุดสัมผัสข้อมูลภายในอย่างหลวม ๆ มีโอกาสสูงที่คุณจะดาวน์โหลดหรือสร้างข้อมูลที่ไม่ดี เมื่อนักวิทยาศาสตร์ของคุณทำงานกับข้อมูลที่ไม่ดี คุณไม่เพียงแต่ทำให้มนุษย์เสียเวลาเท่านั้น แต่ยังต้องผลักดันการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ของคุณด้วย

หากคุณยังไม่ชัดเจนว่าข้อมูลที่ไม่ดีสามารถทำอะไรกับความทะเยอทะยานของคุณได้ ต่อไปนี้คือรายการโดยย่อ:

• คุณใช้เวลานับไม่ถ้วนในการจัดหาข้อมูลที่ไม่ดีและเสียเวลา แรงกาย และเงินไปกับทรัพยากร
• ข้อมูลที่ไม่ดีสามารถดึงปัญหาทางกฎหมายให้คุณได้ หากไม่สังเกต และทำให้ประสิทธิภาพของ AI . ของคุณลดลง
  รูปแบบต่างๆ
• เมื่อคุณนำผลิตภัณฑ์ของคุณเข้ารับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง จะส่งผลต่อประสบการณ์ของผู้ใช้
• ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอาจทำให้ผลลัพธ์และการอนุมานมีอคติ ซึ่งอาจทำให้เกิดแบ็คแลชเพิ่มเติมได้

ดังนั้น หากคุณสงสัยว่ามีวิธีแก้ไขปัญหานี้หรือไม่

ผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI เพื่อช่วยเหลือ

หนึ่งในโซลูชั่นพื้นฐานคือการไปหาผู้จำหน่ายข้อมูล (แหล่งที่ชำระเงิน) ผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI ช่วยให้มั่นใจว่าสิ่งที่คุณได้รับนั้นถูกต้องและมีความเกี่ยวข้อง และคุณมีชุดข้อมูลที่ส่งถึงคุณในรูปแบบที่มีโครงสร้าง คุณไม่จำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับความยุ่งยากในการย้ายจากพอร์ทัลไปยังพอร์ทัลในการค้นหาชุดข้อมูล

สิ่งที่คุณต้องทำคือรับข้อมูลและฝึกโมเดล AI ของคุณเพื่อความสมบูรณ์แบบ จากที่กล่าวมา เรามั่นใจว่าคำถามต่อไปของคุณคือค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการร่วมมือกับผู้จำหน่ายข้อมูล เราเข้าใจดีว่าพวกคุณบางคนกำลังทำงานอยู่ในงบประมาณจิต และนั่นคือสิ่งที่เรากำลังมุ่งหน้าไปในลำดับต่อไป