6 กลยุทธ์สำคัญในการทำให้การรวบรวมข้อมูล AI ง่ายขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดล

แนวทางปฏิบัติที่มั่นคง 6 ประการเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการรวบรวมข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณ

คุณต้องการข้อมูลอะไร

นี่เป็นคำถามแรกที่คุณต้องตอบเพื่อรวบรวมชุดข้อมูลที่มีความหมายและสร้างแบบจำลอง AI ที่คุ้มค่า ประเภทของข้อมูลที่คุณต้องการขึ้นอยู่กับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงที่คุณตั้งใจจะแก้ไข

ตัวอย่างสถานการณ์:

• ผู้ช่วยเสมือน:ข้อมูลการพูดที่มีสำเนียง อารมณ์ อายุ ภาษา การปรับเปลี่ยน และการออกเสียงที่หลากหลาย
• ฟินเทคแชทบอท:ข้อมูลเชิงข้อความที่มีการผสมผสานบริบท ความหมาย การเสียดสี ไวยากรณ์ และเครื่องหมายวรรคตอนได้ดี
• ระบบ IoT เพื่อสุขภาพอุปกรณ์: ภาพและฟุตเทจจากการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ ข้อมูลข้อความในอดีต สถิติ และเส้นเวลา

แหล่งข้อมูลของคุณคืออะไร?

การจัดหาแหล่งข้อมูล ML นั้นยุ่งยากและซับซ้อน ซึ่งจะส่งผลโดยตรงต่อผลลัพธ์ที่โมเดลของคุณจะมอบให้ในอนาคต ดังนั้นจึงต้องระมัดระวังในการกำหนดแหล่งข้อมูลและจุดติดต่อที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนในขั้นตอนนี้

• ข้อมูลภายใน:ข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยธุรกิจของคุณและมีความเกี่ยวข้องกับกรณีการใช้งานของคุณ
• ทรัพยากรฟรี: คลังข้อมูล, ชุดข้อมูลสาธารณะ, เครื่องมือค้นหา
• ผู้ขายข้อมูล:บริษัทที่จัดหาแหล่งข้อมูลและใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล

เมื่อคุณตัดสินใจเลือกแหล่งข้อมูลของคุณ ให้พิจารณาถึงข้อเท็จจริงที่ว่าคุณจะต้องการไดรฟ์ข้อมูลหลังจากปริมาณข้อมูลในระยะยาวและชุดข้อมูลส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้าง เป็นข้อมูลดิบและมีอยู่ทั่วไป

เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาดังกล่าว ธุรกิจส่วนใหญ่มักจะจัดหาชุดข้อมูลของตนจากผู้ขาย ซึ่งส่งไฟล์ที่พร้อมสำหรับเครื่องซึ่งได้รับการติดฉลากไว้อย่างแม่นยำโดย SME เฉพาะอุตสาหกรรม

เท่าไหร่? – ปริมาณข้อมูลที่คุณต้องการ?

มาขยายตัวชี้สุดท้ายให้มากขึ้นอีกหน่อย โมเดล AI ของคุณจะได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อผลลัพธ์ที่แม่นยำก็ต่อเมื่อได้รับการฝึกฝนอย่างสม่ำเสมอด้วยชุดข้อมูลตามบริบทที่มีปริมาณมากขึ้น ซึ่งหมายความว่าคุณจะต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก สำหรับข้อมูลการฝึกอบรม AI นั้นไม่มีข้อมูลใดที่มากเกินไป

ดังนั้นจึงไม่มีขีดจำกัด แต่ถ้าคุณต้องตัดสินใจเกี่ยวกับปริมาณข้อมูลที่คุณต้องการจริงๆ คุณสามารถใช้เงินงบประมาณเป็นปัจจัยชี้ขาดได้ งบประมาณสำหรับการฝึก AI เป็นเรื่องที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง และเราได้ครอบคลุมหัวข้อนี้ไว้โดยละเอียดแล้วที่นี่ คุณสามารถตรวจสอบและดูแนวทางในการจัดสมดุลระหว่างปริมาณข้อมูลและค่าใช้จ่าย

ระเบียบข้อบังคับในการเก็บรวบรวมข้อมูล

จริยธรรมและสามัญสำนึกกำหนดว่าแหล่งข้อมูลควรมาจากแหล่งที่ปลอดภัย ซึ่งสิ่งนี้มีความสำคัญยิ่งขึ้นเมื่อคุณกำลังพัฒนาโมเดล AI ด้วยข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ ข้อมูลด้านเทคโนโลยีทางการเงิน และข้อมูลละเอียดอ่อนอื่นๆ เมื่อคุณจัดหาชุดข้อมูลแล้ว ให้ใช้โปรโตคอลและการปฏิบัติตามข้อบังคับด้านกฎระเบียบ เช่น GDPR มาตรฐาน HIPAA และมาตรฐานอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลของคุณปลอดภัยและปราศจากข้อกฎหมาย

หากคุณกำลังจัดหาข้อมูลจากผู้ขาย ให้มองหาการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่คล้ายคลึงกันด้วย ข้อมูลที่สำคัญของลูกค้าหรือผู้ใช้ไม่ควรถูกบุกรุก ควรยกเลิกการระบุข้อมูลก่อนที่จะป้อนลงในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

การจัดการข้อมูลอคติ

อคติทางข้อมูลสามารถทำลายโมเดล AI ของคุณได้อย่างช้าๆ ถือเป็นพิษที่ค่อยๆ ตรวจพบได้เมื่อเวลาผ่านไป อคติเข้ามาจากแหล่งที่ไม่ตั้งใจและลึกลับ และสามารถหลบเลี่ยงเรดาร์ได้อย่างง่ายดาย เมื่อข้อมูลการฝึก AI ของคุณมีอคติ ผลลัพธ์ของคุณก็จะเบี่ยงเบนและมักจะเป็นด้านเดียว

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

การเลือกผู้จำหน่ายการรวบรวมข้อมูลที่เหมาะสม

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

ดังนั้น ดูผลงานก่อนหน้านี้ ตรวจสอบว่าพวกเขาเคยทำงานในอุตสาหกรรมหรือกลุ่มตลาดที่คุณจะเข้าไปเสี่ยงหรือไม่ ประเมินความมุ่งมั่นของพวกเขา และรับตัวอย่างที่จ่ายเงินเพื่อดูว่าผู้ขายเป็นพันธมิตรในอุดมคติสำหรับความทะเยอทะยานด้าน AI ของคุณหรือไม่ ทำซ้ำขั้นตอนจนกว่าคุณจะพบวิธีที่ถูกต้อง

กับชัยพ์ คุณจะได้รับข้อมูลที่เชื่อถือได้และมีแหล่งที่มาถูกต้องตามจริยธรรมเพื่อขับเคลื่อนโครงการ AI ของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ

สรุป

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