คู่มือผู้ซื้อข้อมูลการฝึกอบรม AI

มันคืออะไรและทำไมมันถึงสำคัญ?

บทนำ

ในโลกของปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง การฝึกอบรมข้อมูลเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ นี่คือกระบวนการที่ทำให้โมดูลการเรียนรู้ของเครื่องมีความแม่นยำ มีประสิทธิภาพ และทำงานได้อย่างสมบูรณ์ ในโพสต์นี้ เราจะสำรวจในรายละเอียดว่าข้อมูลการฝึกอบรม AI คืออะไร คุณภาพข้อมูลการฝึกอบรม การรวบรวมข้อมูลและการออกใบอนุญาต และอื่นๆ

ข้อมูลการฝึกอบรม Ai
อ่านคู่มือผู้ซื้อข้อมูลการฝึกอบรม AI หรือ ดาวน์โหลดเวอร์ชัน PDF

คาดว่าผู้ใหญ่โดยเฉลี่ยจะตัดสินใจเกี่ยวกับชีวิตและสิ่งต่างๆ ในชีวิตประจำวันโดยอิงจากการเรียนรู้ในอดีต ในทางกลับกัน สิ่งเหล่านี้มาจากประสบการณ์ชีวิตที่หล่อหลอมจากสถานการณ์และผู้คน ตามความหมายที่แท้จริง สถานการณ์ เหตุการณ์ และผู้คนล้วนแต่เป็นเพียงข้อมูลที่ป้อนเข้ามาในจิตใจของเรา เมื่อเรารวบรวมข้อมูลมาหลายปีในรูปแบบของประสบการณ์ จิตใจของมนุษย์มักจะตัดสินใจอย่างราบรื่น

สิ่งนี้สื่อถึงอะไร? ข้อมูลที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในการเรียนรู้

ข้อมูลการฝึกอบรม Ai

คล้ายกับที่เด็กต้องการฉลากที่เรียกว่าตัวอักษรเพื่อทำความเข้าใจตัวอักษร A, B, C, D เครื่องก็จำเป็นต้องเข้าใจข้อมูลที่ได้รับเช่นกัน

นั่นคือสิ่งที่ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) การฝึกอบรมเป็นเรื่องเกี่ยวกับ เครื่องจักรก็ไม่ต่างอะไรกับเด็กที่ยังไม่ได้เรียนรู้สิ่งต่าง ๆ จากสิ่งที่พวกเขากำลังจะสอน เครื่องไม่ทราบว่าจะแยกความแตกต่างระหว่างแมวกับสุนัขหรือรถบัสกับรถยนต์เพราะพวกเขายังไม่เคยสัมผัสสิ่งของเหล่านั้นหรือได้รับการสอนว่ามีลักษณะเป็นอย่างไร

ดังนั้น สำหรับคนที่สร้างรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง ฟังก์ชันหลักที่ต้องเพิ่มคือความสามารถของระบบในการทำความเข้าใจองค์ประกอบในชีวิตประจำวันทั้งหมดที่รถอาจพบ เพื่อให้รถสามารถระบุตัวตนและตัดสินใจในการขับขี่ได้อย่างเหมาะสม นี่คือที่ ข้อมูลการฝึกอบรม AI เข้ามาเล่น 

วันนี้ โมดูลปัญญาประดิษฐ์มอบสิ่งอำนวยความสะดวกมากมายให้กับเราในรูปแบบของเครื่องมือแนะนำ การนำทาง ระบบอัตโนมัติ และอื่นๆ ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นเนื่องจากการฝึกอบรมข้อมูล AI ที่ใช้ในการฝึกอัลกอริทึมในขณะที่สร้างขึ้น

ข้อมูลการฝึกอบรม AI เป็นกระบวนการพื้นฐานในการสร้าง เรียนรู้เครื่อง และอัลกอริธึม AI หากคุณกำลังพัฒนาแอปที่อิงตามแนวคิดด้านเทคโนโลยีเหล่านี้ คุณต้องฝึกระบบของคุณให้เข้าใจองค์ประกอบข้อมูลเพื่อการประมวลผลที่เหมาะสมที่สุด หากไม่มีการฝึกอบรม โมเดล AI ของคุณจะไม่มีประสิทธิภาพ มีข้อบกพร่อง และอาจไม่มีประโยชน์

คาดว่า Data Scientist ใช้จ่ายมากกว่า 80% ของเวลา ในการเตรียมข้อมูลและการเพิ่มคุณค่าเพื่อฝึกโมเดล ML

ดังนั้น สำหรับบรรดาของคุณที่ต้องการรับเงินทุนจากผู้ร่วมทุน ผู้ทำงานคนเดียวที่ทำงานในโครงการที่มีความทะเยอทะยาน และผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีที่เพิ่งเริ่มต้นใช้งาน AI ขั้นสูง เราได้พัฒนาคู่มือนี้เพื่อช่วยตอบคำถามที่สำคัญที่สุดเกี่ยวกับ ข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณ

เราจะสำรวจว่าข้อมูลการฝึกอบรม AI คืออะไร เหตุใดจึงหลีกเลี่ยงไม่ได้ในกระบวนการของคุณ ปริมาณและคุณภาพของข้อมูลที่คุณต้องการจริงๆ และอื่นๆ

ข้อมูลการฝึกอบรม AI คืออะไร?

ข้อมูลการฝึกอบรม AI ได้รับการจัดระเบียบและทำความสะอาดข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่ระบบเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมอย่างรอบคอบ กระบวนการนี้สร้างหรือทำลายความสำเร็จของโมเดล AI สามารถช่วยในการพัฒนาความเข้าใจว่าไม่ใช่สัตว์สี่ขาในภาพทั้งหมดที่เป็นสุนัข หรืออาจช่วยให้แบบจำลองแยกความแตกต่างระหว่างการตะโกนโกรธและเสียงหัวเราะที่สนุกสนาน เป็นขั้นตอนแรกในการสร้างโมดูลปัญญาประดิษฐ์ที่ต้องใช้ข้อมูลการป้อนด้วยช้อนเพื่อสอนพื้นฐานของเครื่องจักรและช่วยให้เรียนรู้เมื่อมีการป้อนข้อมูลเพิ่มเติม นี่เป็นอีกครั้งสำหรับโมดูลที่มีประสิทธิภาพซึ่งแสดงผลที่แม่นยำให้กับผู้ใช้ปลายทาง

คำอธิบายประกอบข้อมูล

พิจารณากระบวนการข้อมูลการฝึกอบรม AI เป็นเซสชันการฝึกซ้อมสำหรับนักดนตรี โดยยิ่งฝึกฝนมากเท่าไร ก็ยิ่งได้เพลงหรือสเกลมากขึ้นเท่านั้น ข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือเครื่องจักรต้องได้รับการสอนก่อนว่าเครื่องดนตรีคืออะไร คล้ายกับนักดนตรีที่ใช้เวลามากมายในการฝึกซ้อมบนเวทีให้เกิดประโยชน์สูงสุด โมเดล AI นำเสนอประสบการณ์ที่ดีที่สุดแก่ผู้บริโภคเมื่อใช้งาน

เหตุใดจึงต้องมีข้อมูลการฝึกอบรม AI

คำตอบที่ง่ายที่สุดว่าทำไมข้อมูลการฝึกอบรม AI จึงจำเป็นสำหรับการพัฒนาโมเดล หากไม่มีมัน เครื่องจักรจะไม่รู้ด้วยซ้ำว่าต้องเข้าใจอะไรตั้งแต่แรก เช่นเดียวกับบุคคลที่ได้รับการฝึกฝนสำหรับงานเฉพาะของตน เครื่องจักรต้องการคลังข้อมูลเพื่อให้บริการตามวัตถุประสงค์เฉพาะและให้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันเช่นกัน

ลองพิจารณาตัวอย่างของรถยนต์อัตโนมัติอีกครั้ง จำนวนเทราไบต์ต่อเทราไบต์ในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองนั้นมาจากเซ็นเซอร์หลายตัว อุปกรณ์วิชันซิสเต็ม เรดาร์ LIDAR และอื่นๆ อีกมากมาย ข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้จะไม่มีประโยชน์หากระบบประมวลผลส่วนกลางของรถไม่รู้ว่าจะทำอย่างไรกับมัน

ยกตัวอย่างเช่น วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ หน่วยของรถอาจแสดงข้อมูลปริมาณมากเกี่ยวกับองค์ประกอบถนน เช่น คนเดินถนน สัตว์ หลุมบ่อ และอื่นๆ หากโมดูลแมชชีนเลิร์นนิงไม่ได้รับการฝึกฝนเพื่อระบุตัวตน ยานพาหนะจะไม่ทราบว่าสิ่งเหล่านี้เป็นอุปสรรคที่อาจก่อให้เกิดอุบัติเหตุหากพบเห็น นั่นเป็นเหตุผลที่โมดูลต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับองค์ประกอบทุกอย่างบนท้องถนนและการตัดสินใจในการขับขี่ที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละองค์ประกอบ

แม้ว่าจะเป็นเพียงองค์ประกอบภาพ แต่รถก็ควรสามารถเข้าใจคำแนะนำของมนุษย์ผ่าน การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และ การรวบรวมเสียงหรือคำพูด และตอบสนองตามนั้น ตัวอย่างเช่น หากคนขับสั่งให้ระบบสาระบันเทิงในรถค้นหาปั๊มน้ำมันในบริเวณใกล้เคียง ก็ควรจะสามารถเข้าใจข้อกำหนดและให้ผลลัพธ์ที่เหมาะสม อย่างไรก็ตาม สำหรับสิ่งนั้น ควรสามารถเข้าใจทุกคำในวลี เชื่อมโยงคำเหล่านั้น และสามารถเข้าใจคำถามได้

แม้ว่าคุณอาจสงสัยว่ากระบวนการของข้อมูลการฝึกอบรม AI นั้นซับซ้อนเพียงเพราะว่าใช้สำหรับกรณีการใช้งานหนัก เช่น รถยนต์ไร้คนขับ ความจริงก็คือแม้แต่ภาพยนตร์เรื่องต่อไปที่ Netflix แนะนำจะต้องผ่านกระบวนการเดียวกันเพื่อเสนอคำแนะนำในแบบของคุณ แอพ แพลตฟอร์ม หรือเอนทิตีใดๆ ที่มี AI เชื่อมโยงอยู่ จะเป็นค่าเริ่มต้นที่ขับเคลื่อนโดยข้อมูลการฝึกอบรม AI

ข้อมูลการฝึกอบรม Ai

ฉันต้องการข้อมูลประเภทใด

ข้อมูลที่จำเป็นมี 4 ประเภทหลัก ได้แก่ รูปภาพ วิดีโอ เสียง/คำพูด หรือข้อความ เพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพ ประเภทของข้อมูลที่ต้องการจะขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ เช่น กรณีการใช้งานในมือ ความซับซ้อนของแบบจำลองที่จะฝึก วิธีการฝึกอบรมที่ใช้ และความหลากหลายของข้อมูลอินพุตที่ต้องการ

ปริมาณข้อมูลที่เพียงพอ?

พวกเขากล่าวว่าการเรียนรู้ไม่มีที่สิ้นสุด และวลีนี้เหมาะอย่างยิ่งในสเปกตรัมข้อมูลการฝึกอบรม AI ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไร ผลลัพธ์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม การตอบสนองที่คลุมเครือเช่นนี้ยังไม่เพียงพอที่จะโน้มน้าวให้ใครก็ตามที่ต้องการเปิดตัวแอปที่ขับเคลื่อนด้วย AI แต่ความจริงก็คือไม่มีกฎเกณฑ์ทั่วไป ไม่มีสูตร ดัชนี หรือการวัดปริมาณข้อมูลที่แน่นอนที่จำเป็นในการฝึกชุดข้อมูล AI

ข้อมูลการฝึกอบรม Ai

ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงจะเปิดเผยอย่างตลกว่าต้องสร้างอัลกอริธึมหรือโมดูลแยกต่างหากเพื่อสรุปปริมาณข้อมูลที่จำเป็นสำหรับโครงการ นั่นเป็นความจริงที่น่าเศร้าเช่นกัน

ตอนนี้มีเหตุผลว่าทำไมจึงเป็นเรื่องยากมากที่จะจำกัดปริมาณข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรม AI เนื่องจากความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการฝึกอบรมนั้นเอง โมดูล AI ประกอบด้วยชิ้นส่วนที่เชื่อมต่อและทับซ้อนกันหลายชั้นซึ่งมีอิทธิพลและเสริมกระบวนการของกันและกัน

ตัวอย่างเช่น ให้พิจารณาว่าคุณกำลังพัฒนาแอปง่าย ๆ เพื่อจดจำต้นมะพร้าว จากมุมมอง มันฟังดูค่อนข้างง่ายใช่มั้ย? อย่างไรก็ตาม จากมุมมองของ AI มันซับซ้อนกว่ามาก

ตอนสตาร์ทเครื่องเปล่าครับ โดยไม่รู้ว่าต้นไม้คืออะไรตั้งแต่แรก นับแต่ต้นไม้ที่มีผลไม้เมืองร้อนสูงเฉพาะภูมิภาคเท่านั้น ในการนั้น นางแบบต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับสิ่งที่เป็นต้นไม้ วิธีแยกแยะจากวัตถุสูงและเรียวที่อาจปรากฏในกรอบ เช่น ไฟถนนหรือเสาไฟฟ้า แล้วจึงสอนให้รู้ถึงความแตกต่างของต้นมะพร้าว เมื่อโมดูลแมชชีนเลิร์นนิงได้เรียนรู้ว่าต้นมะพร้าวคืออะไร เราสามารถสรุปได้อย่างปลอดภัยว่ารู้วิธีจดจำต้นมะพร้าว

แต่เมื่อคุณป้อนรูปภาพของต้นไทร คุณจะรู้ว่าระบบระบุต้นไทรสำหรับต้นมะพร้าวผิด สำหรับระบบ อะไรก็ตามที่สูงและมีใบเป็นกระจุกก็คือต้นมะพร้าว เพื่อกำจัดสิ่งนี้ ตอนนี้ระบบจำเป็นต้องทำความเข้าใจต้นไม้ทุกต้นที่ไม่ใช่ต้นมะพร้าวเพื่อระบุอย่างแม่นยำ หากเป็นกระบวนการสำหรับแอปทิศทางเดียวที่เรียบง่ายแต่ได้ผลลัพธ์เพียงรายการเดียว เราก็สามารถจินตนาการถึงความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับแอปที่พัฒนาขึ้นเพื่อการดูแลสุขภาพ การเงิน และอื่นๆ ได้

นอกจากนี้ สิ่งที่มีอิทธิพลต่อปริมาณข้อมูลที่จำเป็นสำหรับ การฝึกอบรมรวมถึงด้านที่ระบุไว้ด้านล่าง:

  • วิธีการฝึกอบรมที่ความแตกต่างของประเภทข้อมูล (structured และไม่มีโครงสร้าง) มีอิทธิพลต่อความต้องการปริมาณข้อมูล
  • การติดฉลากข้อมูล หรือเทคนิคการจดบันทึก
  • วิธีการป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบ
  • เชาวน์ความทนทานต่อข้อผิดพลาด ซึ่งหมายถึงเปอร์เซ็นต์ของ ข้อผิดพลาดเล็กน้อยในช่องหรือโดเมนของคุณ

ตัวอย่างปริมาณการฝึกอบรมในโลกแห่งความเป็นจริง

แม้ว่าปริมาณข้อมูลที่คุณต้องใช้ในการฝึกโมดูลของคุณจะขึ้นอยู่กับ เกี่ยวกับโครงการของคุณและปัจจัยอื่น ๆ ที่เรากล่าวถึงก่อนหน้านี้เล็กน้อย แรงบันดาลใจหรือการอ้างอิงจะช่วยให้ได้แนวคิดที่กว้างขวางเกี่ยวกับข้อมูล ความต้องการ

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างจริงของจำนวนชุดข้อมูลที่ใช้ เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม AI โดยบริษัทและธุรกิจที่หลากหลาย

  • จดจำใบหน้า – ขนาดตัวอย่างภาพใบหน้ากว่า 450,000 ภาพ
  • คำอธิบายประกอบรูปภาพ – ขนาดตัวอย่างมากกว่า 185,000 ภาพพร้อม วัตถุที่มีคำอธิบายประกอบเกือบ 650,000 รายการ
  • วิเคราะห์ความรู้สึกเฟสบุ๊ค Facebook – ขนาดตัวอย่างมากกว่า 9,000 ความคิดเห็นและ 62,000 โพสต์
  • การฝึกอบรม Chatbot – ขนาดตัวอย่างกว่า 200,000 คำถามกับ กว่า 2 ล้านคำตอบ
  • แอพแปลภาษา – ขนาดตัวอย่างมากกว่า 300,000 เสียงหรือคำพูด รวบรวมจากผู้ที่ไม่ใช่เจ้าของภาษา

จะทำอย่างไรถ้าฉันมีข้อมูลไม่เพียงพอ

ในโลกของ AI & ML การฝึกอบรมข้อมูลเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ มีการกล่าวอย่างถูกต้องว่าการเรียนรู้สิ่งใหม่ไม่มีที่สิ้นสุด และสิ่งนี้ก็เป็นจริงเมื่อเราพูดถึงสเปกตรัมข้อมูลการฝึกอบรม AI ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไร ผลลัพธ์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม มีบางกรณีที่กรณีการใช้งานที่คุณพยายามแก้ไขนั้นเกี่ยวข้องกับหมวดหมู่เฉพาะ และการจัดหาชุดข้อมูลที่เหมาะสมในตัวเองนั้นเป็นสิ่งที่ท้าทาย ดังนั้น ในสถานการณ์สมมตินี้ หากคุณมีข้อมูลไม่เพียงพอ การคาดคะเนจากแบบจำลอง ML อาจไม่ถูกต้องหรืออาจมีอคติ มีวิธีต่างๆ เช่น การเสริมข้อมูลและมาร์กอัปข้อมูลที่สามารถช่วยให้คุณเอาชนะข้อบกพร่องต่างๆ ได้ อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์อาจยังไม่แม่นยำหรือเชื่อถือได้

ข้อมูลการฝึกอบรม Ai
ข้อมูลการฝึกอบรม Ai
ข้อมูลการฝึกอบรม Ai
ข้อมูลการฝึกอบรม Ai

คุณปรับปรุงคุณภาพข้อมูลอย่างไร

คุณภาพของข้อมูลเป็นสัดส่วนโดยตรงกับคุณภาพของผลลัพธ์ นั่นคือเหตุผลที่โมเดลที่มีความแม่นยำสูงจึงต้องการชุดข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับการฝึกอบรม อย่างไรก็ตามมีการจับ สำหรับแนวคิดที่ต้องอาศัยความแม่นยำและความแม่นยำ แนวคิดเรื่องคุณภาพมักจะค่อนข้างคลุมเครือ

ข้อมูลคุณภาพสูงฟังดูแข็งแกร่งและน่าเชื่อถือ แต่แท้จริงแล้วหมายความว่าอย่างไร

คุณภาพเป็นอันดับแรกคืออะไร?

เช่นเดียวกับข้อมูลที่เราป้อนเข้าสู่ระบบ คุณภาพมีหลายปัจจัยและพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องเช่นกัน หากคุณติดต่อผู้เชี่ยวชาญ AI หรือผู้มีประสบการณ์ด้านแมชชีนเลิร์นนิง พวกเขาอาจแชร์การเปลี่ยนแปลงของข้อมูลคุณภาพสูงก็ได้ นั่นคือ –

ข้อมูลการฝึกอบรม Ai

  • เครื่องแบบ – ข้อมูลที่มาจากแหล่งใดแหล่งหนึ่งหรือความสม่ำเสมอในชุดข้อมูลที่มาจากหลายแหล่ง
  • ครอบคลุม – ข้อมูลที่ครอบคลุมสถานการณ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่ระบบของคุณมีจุดมุ่งหมายเพื่อใช้งาน
  • คงเส้นคงวา – ข้อมูลทุก ๆ ไบต์มีลักษณะที่คล้ายคลึงกัน
  • ที่เกี่ยวข้อง – ข้อมูลที่คุณแหล่งที่มาและฟีดนั้นคล้ายคลึงกับความต้องการและผลลัพธ์ที่คาดหวังและ
  • หลาย – คุณมีข้อมูลทุกประเภทรวมกัน เช่น เสียง วิดีโอ รูปภาพ ข้อความและอื่น ๆ

ตอนนี้เราเข้าใจความหมายของคุณภาพข้อมูลแล้ว มาดูวิธีต่างๆ ที่จะช่วยให้มั่นใจในคุณภาพได้อย่างรวดเร็ว การเก็บรวบรวมข้อมูล และรุ่น

1. ระวังข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เครื่องจักรสามารถเข้าใจอดีตได้ง่าย เนื่องจากมีองค์ประกอบและข้อมูลเมตาที่ใส่คำอธิบายประกอบ อย่างไรก็ตาม สิ่งหลังยังคงเป็นข้อมูลดิบโดยไม่มีข้อมูลอันมีค่าที่ระบบสามารถใช้ประโยชน์ได้ นี่คือที่มาของคำอธิบายประกอบข้อมูล

2. การขจัดอคติเป็นอีกวิธีหนึ่งในการรับรองข้อมูลคุณภาพ เนื่องจากระบบขจัดอคติออกจากระบบและให้ผลลัพธ์ตามวัตถุประสงค์ อคติบิดเบือนผลลัพธ์ของคุณและทำให้ไร้ประโยชน์

3. ล้างข้อมูลอย่างละเอียด เนื่องจากจะช่วยเพิ่มคุณภาพของผลลัพธ์ได้อย่างสม่ำเสมอ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลคนใดจะบอกคุณว่าบทบาทงานส่วนใหญ่ของพวกเขาคือการล้างข้อมูล เมื่อคุณล้างข้อมูล คุณกำลังลบข้อมูลซ้ำ เสียงรบกวน ค่าที่หายไป ข้อผิดพลาดของโครงสร้าง ฯลฯ

อะไรส่งผลต่อคุณภาพข้อมูลการฝึกอบรม?

มีปัจจัยหลักสามประการที่สามารถช่วยคุณคาดการณ์ระดับคุณภาพที่คุณต้องการสำหรับแบบจำลอง AI/ML ของคุณ ปัจจัยหลัก 3 ประการ ได้แก่ บุคลากร กระบวนการ และแพลตฟอร์มที่สามารถสร้างหรือทำลายโครงการ AI ของคุณ

ข้อมูลการฝึกอบรม Ai
แพลตฟอร์ม: ต้องใช้แพลตฟอร์มที่เป็นกรรมสิทธิ์ของมนุษย์ในวงเดียวกันเพื่อจัดหา ถอดเสียง และใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลที่หลากหลายเพื่อให้ปรับใช้ความคิดริเริ่มของ AI และ ML ที่มีความต้องการสูงที่สุดได้สำเร็จ แพลตฟอร์มนี้ยังมีหน้าที่รับผิดชอบในการจัดการพนักงาน และเพิ่มคุณภาพและปริมาณงานสูงสุด

คน: ในการทำให้ AI คิดอย่างชาญฉลาดขึ้นต้องใช้คนที่มีจิตใจที่ฉลาดที่สุดในอุตสาหกรรม ในการปรับขนาด คุณต้องมีผู้เชี่ยวชาญหลายพันคนจากทั่วโลกเพื่อถอดเสียง ติดป้ายกำกับ และใส่คำอธิบายประกอบประเภทข้อมูลทั้งหมด

กระบวนการ: การส่งข้อมูลมาตรฐานทองคำที่มีความสม่ำเสมอ สมบูรณ์ และแม่นยำเป็นงานที่ซับซ้อน แต่เป็นสิ่งที่คุณจะต้องส่งมอบเสมอ เพื่อให้เป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพสูงสุด ตลอดจนการควบคุมคุณภาพและจุดตรวจสอบที่เข้มงวดและได้รับการพิสูจน์แล้ว

คุณหาข้อมูลการฝึกอบรม AI มาจากไหน?

ต่างจากส่วนก่อนหน้าของเรา เรามีข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำมากที่นี่ สำหรับผู้ที่ต้องการแหล่งข้อมูล
หรือหากคุณอยู่ในขั้นตอนของการรวบรวมวิดีโอ การรวบรวมรูปภาพ การรวบรวมข้อความ และอื่นๆ มีทั้งหมดสามรายการ
ช่องทางหลักที่คุณสามารถแหล่งข้อมูลของคุณได้

มาสำรวจกันทีละคน

แหล่งที่มาฟรี

แหล่งข้อมูลฟรีเป็นช่องทางที่เป็นแหล่งเก็บข้อมูลปริมาณมหาศาลโดยไม่สมัครใจ มันเป็นข้อมูลที่วางอยู่บนพื้นผิวฟรี แหล่งข้อมูลฟรีบางส่วน ได้แก่ -

ข้อมูลการฝึกอบรม Ai

  • ชุดข้อมูลของ Google ที่มีการเปิดตัวข้อมูลมากกว่า 250 ล้านชุดในปี 2020
  • ฟอรัมเช่น Reddit, Quora และอื่นๆ ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์ นอกจากนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและชุมชน AI ในฟอรัมเหล่านี้ยังสามารถช่วยคุณเกี่ยวกับชุดข้อมูลเฉพาะเมื่อเข้าถึงได้
  • Kaggle เป็นแหล่งข้อมูลฟรีอีกแหล่งหนึ่งที่คุณสามารถค้นหาแหล่งข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่อง นอกเหนือจากชุดข้อมูลฟรี
  • นอกจากนี้เรายังได้แสดงรายการชุดข้อมูลแบบเปิดฟรีเพื่อให้คุณเริ่มต้นการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ของคุณ

แม้ว่าลู่ทางเหล่านี้จะไม่เสียค่าใช้จ่าย แต่สิ่งที่คุณต้องใช้คือเวลาและความพยายาม ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลฟรีมีอยู่ทุกที่ และคุณต้องทุ่มเทเวลาทำงานหลายชั่วโมงในการจัดหา ทำความสะอาด และปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการของคุณ

สิ่งสำคัญอีกอย่างหนึ่งที่ต้องจำไว้คือข้อมูลบางส่วนจากแหล่งข้อมูลฟรีไม่สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ทางการค้าได้เช่นกัน มันต้องการ สิทธิ์การใช้งานข้อมูล.

การขูดข้อมูล

เช่นเดียวกับชื่อที่แนะนำ การดึงข้อมูลเป็นกระบวนการขุดข้อมูลจากหลายแหล่งโดยใช้เครื่องมือที่เหมาะสม จากเว็บไซต์ พอร์ทัลสาธารณะ โปรไฟล์ วารสาร เอกสาร และอื่นๆ เครื่องมือสามารถดึงข้อมูลที่คุณต้องการและนำไปยังฐานข้อมูลของคุณได้อย่างราบรื่น

แม้ว่าวิธีนี้จะฟังดูเป็นวิธีแก้ปัญหาที่ดี แต่การขูดข้อมูลนั้นถูกกฎหมายเฉพาะเมื่อเป็นเรื่องของการใช้ส่วนตัวเท่านั้น หากคุณเป็นบริษัทที่ต้องการขูดข้อมูลที่มีความทะเยอทะยานในเชิงพาณิชย์ที่เกี่ยวข้อง จะกลายเป็นเรื่องยุ่งยากและผิดกฎหมาย นั่นคือเหตุผลที่คุณต้องมีทีมกฎหมายเพื่อตรวจสอบเว็บไซต์ การปฏิบัติตามข้อกำหนด และเงื่อนไขก่อนที่คุณจะสามารถดึงข้อมูลที่ต้องการได้

ผู้ค้าภายนอก

สำหรับการรวบรวมข้อมูลสำหรับข้อมูลการฝึกอบรม AI การจ้างภายนอกหรือการเข้าถึงชุดข้อมูลจากผู้ขายภายนอกเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด พวกเขามีหน้าที่รับผิดชอบในการค้นหาชุดข้อมูลสำหรับความต้องการของคุณ ในขณะที่คุณสามารถมุ่งเน้นที่การสร้างโมดูลของคุณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากเหตุผลดังต่อไปนี้ -

  • คุณไม่ต้องเสียเวลาหลายชั่วโมงในการค้นหาเส้นทางของข้อมูล
  • ไม่มีความพยายามในแง่ของการล้างข้อมูลและการจำแนกประเภทที่เกี่ยวข้อง
  • คุณจะได้รับชุดข้อมูลคุณภาพที่ตรวจสอบปัจจัยทั้งหมดที่เราพูดถึงไปแล้วได้อย่างแม่นยำ
  • คุณสามารถรับชุดข้อมูลที่เหมาะกับความต้องการของคุณ
  • คุณอาจต้องการปริมาณข้อมูลที่คุณต้องการสำหรับโครงการของคุณและอีกมากมาย
  • และที่สำคัญที่สุด พวกเขายังทำให้มั่นใจว่าการรวบรวมข้อมูลและข้อมูลนั้นสอดคล้องกับแนวทางการกำกับดูแลในท้องถิ่น

ปัจจัยเดียวที่สามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นข้อบกพร่องขึ้นอยู่กับขนาดการดำเนินงานของคุณคือการเอาท์ซอร์สเกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่าย อีกครั้งสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่าย

Shaip เป็นผู้นำด้านบริการรวบรวมข้อมูลอยู่แล้วและมีพื้นที่เก็บข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพและชุดข้อมูลเสียงพูด/เสียงที่สามารถให้สิทธิ์ใช้งานสำหรับโครงการ AI ที่มีความทะเยอทะยานของคุณ

เปิดชุดข้อมูล - จะใช้หรือไม่ใช้?

เปิดชุดข้อมูล ชุดข้อมูลแบบเปิดคือชุดข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะซึ่งสามารถใช้สำหรับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง ไม่สำคัญว่าคุณต้องการชุดข้อมูลเสียง วิดีโอ รูปภาพ หรือข้อความหรือไม่ มีชุดข้อมูลแบบเปิดที่พร้อมใช้งานสำหรับทุกรูปแบบและคลาสของข้อมูล

ตัวอย่างเช่น มีชุดข้อมูลรีวิวผลิตภัณฑ์ของ Amazon ที่มีบทวิจารณ์จากผู้ใช้มากกว่า 142 ล้านคนตั้งแต่ปี 1996 ถึง 2014 สำหรับรูปภาพ คุณมีทรัพยากรที่ยอดเยี่ยม เช่น Google Open Images ซึ่งคุณสามารถจัดหาชุดข้อมูลจากรูปภาพกว่า 9 ล้านภาพ Google ยังมีส่วนที่เรียกว่า Machine Perception ซึ่งมีคลิปเสียงเกือบ 2 ล้านคลิปที่มีความยาวสิบวินาที

แม้จะมีทรัพยากรเหล่านี้เพียงพอ (และอื่น ๆ ) ปัจจัยสำคัญที่มักถูกมองข้ามคือเงื่อนไขที่มาพร้อมกับการใช้งาน พวกเขาเป็นสาธารณะอย่างแน่นอน แต่มีเส้นบาง ๆ ระหว่างการละเมิดและการใช้งานโดยชอบธรรม ทรัพยากรแต่ละอย่างมีเงื่อนไขของตัวเอง และหากคุณกำลังสำรวจตัวเลือกเหล่านี้ เราขอแนะนำให้ใช้ความระมัดระวัง เนื่องจากในข้ออ้างของการเลือกช่องทางฟรี คุณอาจถูกฟ้องร้องและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง

ต้นทุนที่แท้จริงของข้อมูลการฝึกอบรม AI

เฉพาะเงินที่คุณใช้ในการจัดหาข้อมูลหรือสร้างข้อมูลภายในองค์กรเท่านั้นไม่ใช่สิ่งที่คุณควรพิจารณา เราต้องพิจารณาองค์ประกอบเชิงเส้น เช่น เวลาและความพยายามในการพัฒนาระบบ AI และ ราคา จากมุมมองของการทำธุรกรรม ล้มเหลวในการชมคนอื่น

เวลาที่ใช้ในการจัดหาและใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล
ปัจจัยต่างๆ เช่น ภูมิศาสตร์ ข้อมูลประชากรในตลาด และการแข่งขันภายในกลุ่มเฉพาะของคุณ ขัดขวางความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เวลาที่ใช้ในการค้นหาข้อมูลด้วยตนเองเป็นการเสียเวลาในการฝึกอบรมระบบ AI ของคุณ เมื่อคุณจัดการแหล่งข้อมูลของคุณแล้ว คุณจะล่าช้าในการฝึกอบรมเพิ่มเติมโดยใช้เวลาในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเพื่อให้เครื่องของคุณสามารถเข้าใจสิ่งที่กำลังถูกป้อน

ราคาของการรวบรวมและการทำหมายเหตุประกอบข้อมูล
ค่าใช้จ่ายโสหุ้ย (ตัวรวบรวมข้อมูลภายใน, ผู้จัดทำ, การบำรุงรักษาอุปกรณ์, โครงสร้างพื้นฐานด้านเทคนิค, การสมัครสมาชิกเครื่องมือ SaaS, การพัฒนาแอปพลิเคชันที่เป็นกรรมสิทธิ์) จะต้องคำนวณในขณะที่จัดหาข้อมูล AI

ต้นทุนของข้อมูลที่ไม่ดี
ข้อมูลที่ไม่ดีอาจทำให้ทีมของบริษัทเสียขวัญกำลังใจ ความได้เปรียบในการแข่งขัน และผลที่ตามมาที่จับต้องได้อื่นๆ ที่ไม่มีใครสังเกตเห็น เรากำหนดข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเป็นชุดข้อมูลใดๆ ที่ไม่สะอาด ดิบ ไม่เกี่ยวข้อง ล้าสมัย ไม่ถูกต้อง หรือเต็มไปด้วยข้อผิดพลาดในการสะกดคำ ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอาจทำให้โมเดล AI ของคุณเสียหายได้โดยการทำให้เกิดอคติและทำให้อัลกอริธึมของคุณเสียหายด้วยผลลัพธ์ที่บิดเบี้ยว

ค่าใช้จ่ายในการบริหารจัดการ
ค่าใช้จ่ายทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการบริหารองค์กรหรือองค์กรของคุณ จับต้องได้ และจับต้องไม่ได้ เป็นค่าใช้จ่ายในการบริหารจัดการซึ่งมักจะแพงที่สุด

ข้อมูลการฝึกอบรม Ai

อะไรต่อไปหลังจาก Data Sourcing?

เมื่อคุณมีชุดข้อมูลในมือแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการใส่คำอธิบายประกอบหรือติดป้ายกำกับ หลังจากงานที่ซับซ้อนทั้งหมด สิ่งที่คุณมีคือข้อมูลดิบที่สะอาด เครื่องยังคงไม่เข้าใจข้อมูลที่คุณมี เนื่องจากไม่มีคำอธิบายประกอบ นี่คือจุดเริ่มต้นของความท้าทายที่แท้จริงที่เหลืออยู่

เช่นเดียวกับที่เรากล่าวไว้ เครื่องต้องการข้อมูลในรูปแบบที่สามารถเข้าใจได้ นี่คือสิ่งที่คำอธิบายประกอบข้อมูลทำ ใช้ข้อมูลดิบและเพิ่มเลเยอร์ของป้ายกำกับและแท็กเพื่อช่วยให้โมดูลเข้าใจทุกองค์ประกอบในข้อมูลได้อย่างถูกต้อง
การจัดหาข้อมูล

ตัวอย่างเช่น ในข้อความ การติดฉลากข้อมูลจะบอกระบบ AI เกี่ยวกับไวยากรณ์ ส่วนของคำพูด คำบุพบท เครื่องหมายวรรคตอน อารมณ์ ความรู้สึก และพารามิเตอร์อื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับความเข้าใจของเครื่อง นี่คือวิธีที่แชทบอทเข้าใจการสนทนาของมนุษย์ได้ดีขึ้น และเมื่อพวกเขาทำเช่นนั้นเท่านั้น พวกเขาสามารถเลียนแบบการโต้ตอบของมนุษย์ได้ดีขึ้นผ่านการตอบสนองเช่นกัน

เป็นเรื่องที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่ก็ใช้เวลานานและน่าเบื่อหน่าย โดยไม่คำนึงถึงขนาดของธุรกิจหรือความทะเยอทะยานของธุรกิจ เวลาที่ใช้ในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลก็มีมาก

สาเหตุหลักมาจากการที่พนักงานปัจจุบันของคุณต้องอุทิศเวลาให้กับตารางในแต่ละวันเพื่อใส่คำอธิบายประกอบให้กับข้อมูล หากคุณไม่มีผู้เชี่ยวชาญด้านการทำหมายเหตุประกอบข้อมูล ดังนั้น คุณต้องเรียกสมาชิกในทีมของคุณและมอบหมายงานนี้เป็นงานเพิ่มเติม ยิ่งล่าช้ามากเท่าใด ก็ยิ่งต้องใช้เวลาในการฝึกโมเดล AI ของคุณนานขึ้นเท่านั้น

แม้ว่าจะมีเครื่องมือฟรีสำหรับการทำหมายเหตุประกอบข้อมูล แต่ก็ไม่ได้ทำให้ข้อเท็จจริงที่ว่ากระบวนการนี้ใช้เวลานาน

นั่นคือสิ่งที่ผู้ขายคำอธิบายประกอบข้อมูลเช่น Shaip เข้ามา พวกเขานำทีมผู้เชี่ยวชาญด้านการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลมาโดยเฉพาะเพื่อมุ่งเน้นเฉพาะโครงการของคุณ พวกเขาเสนอวิธีแก้ปัญหาในแบบที่คุณต้องการสำหรับความต้องการและความต้องการของคุณ นอกจากนี้ คุณสามารถกำหนดกรอบเวลากับพวกเขาและต้องการให้งานเสร็จสิ้นในไทม์ไลน์นั้น ๆ

ประโยชน์หลักประการหนึ่งคือการที่สมาชิกในทีมในองค์กรของคุณสามารถมุ่งความสนใจไปที่สิ่งที่สำคัญกว่าสำหรับการดำเนินงานและโครงการของคุณ ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญทำหน้าที่อธิบายและติดป้ายกำกับข้อมูลให้กับคุณ

ด้วยการเอาต์ซอร์ซ คุณภาพสูงสุด เวลาน้อยที่สุด และความแม่นยำสูงสุดสามารถมั่นใจได้

ห่อขึ้น

นั่นคือทุกอย่างในข้อมูลการฝึกอบรม AI จากการทำความเข้าใจว่าข้อมูลการฝึกอบรมคืออะไร ไปจนถึงการสำรวจทรัพยากรฟรีและประโยชน์ของการเอาท์ซอร์สการทำหมายเหตุประกอบข้อมูล เราได้พูดถึงสิ่งเหล่านี้ทั้งหมด เป็นอีกครั้งที่โปรโตคอลและนโยบายยังคงไม่สม่ำเสมอในสเปกตรัมนี้ และเราแนะนำให้คุณติดต่อกับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลการฝึกอบรม AI เช่นเราเสมอสำหรับความต้องการของคุณ

ตั้งแต่การจัดหา การลบการระบุตัวตน ไปจนถึงการทำหมายเหตุประกอบข้อมูล เราจะช่วยเหลือคุณในทุกความต้องการของคุณ ดังนั้นคุณจึงสามารถสร้างแพลตฟอร์มของคุณได้เท่านั้น เราเข้าใจความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการจัดหาข้อมูลและการติดฉลาก นั่นเป็นเหตุผลที่เราย้ำข้อเท็จจริงที่ว่าคุณสามารถปล่อยให้งานยากๆ เป็นหน้าที่ของเรา และใช้ประโยชน์จากโซลูชันของเรา

ติดต่อเราหากต้องการคำอธิบายประกอบข้อมูลทั้งหมดของคุณวันนี้

มาคุยกันเถอะ

  • ในการลงทะเบียน ฉันเห็นด้วยกับ Shaip นโยบายความเป็นส่วนตัว และ ใช้บริการมา และให้ความยินยอมของฉันในการรับการสื่อสารการตลาดแบบ B2B จาก Shaip

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

หากคุณต้องการสร้างระบบอัจฉริยะ คุณต้องป้อนข้อมูลที่สะอาด จัดการ และดำเนินการได้เพื่ออำนวยความสะดวกในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ข้อมูลที่ติดฉลากเรียกว่าข้อมูลการฝึกอบรม AI และประกอบด้วยข้อมูลเมตาของตลาด อัลกอริทึม ML และทุกอย่างที่ช่วยในการตัดสินใจ

เครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทุกเครื่องมีความสามารถที่ถูกจำกัดโดยแทนที่ในอดีต ซึ่งหมายความว่าเครื่องสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ต้องการได้ก็ต่อเมื่อได้รับการฝึกอบรมมาก่อนหน้านี้ด้วยชุดข้อมูลที่เปรียบเทียบกันได้ ข้อมูลการฝึกอบรมช่วยให้มีการฝึกอบรมภายใต้การดูแล โดยมีปริมาณเป็นสัดส่วนโดยตรงกับประสิทธิภาพและความถูกต้องของแบบจำลอง AI

ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่แตกต่างกันมีความจำเป็นในการฝึกอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะ เพื่อช่วยให้การตั้งค่าที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำการตัดสินใจที่สำคัญโดยคำนึงถึงบริบท ตัวอย่างเช่น หากคุณวางแผนที่จะเพิ่มฟังก์ชันการทำงานของ Computer Vision ให้กับเครื่อง โมเดลจะต้องได้รับการฝึกอบรมด้วยรูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบและชุดข้อมูลการตลาดเพิ่มเติม ในทำนองเดียวกัน สำหรับความสามารถ NLP การรวบรวมคำพูดจำนวนมากทำหน้าที่เป็นข้อมูลการฝึกอบรม

ไม่มีการจำกัดปริมาณข้อมูลการฝึกอบรมที่จำเป็นในการฝึกโมเดล AI ที่มีความสามารถ ปริมาณข้อมูลที่มากขึ้นจะเป็นความสามารถของโมเดลในการระบุและแยกองค์ประกอบ ข้อความ และบริบท

แม้ว่าจะมีข้อมูลจำนวนมาก แต่ไม่ใช่ทุกส่วนที่เหมาะสำหรับโมเดลการฝึกอบรม เพื่อให้อัลกอริธึมทำงานได้ดีที่สุด คุณจะต้องมีชุดข้อมูลที่ครอบคลุม สอดคล้องกัน และมีความเกี่ยวข้อง ซึ่งถูกดึงออกมาอย่างสม่ำเสมอแต่ยังคงมีความหลากหลายเพียงพอที่จะครอบคลุมสถานการณ์ที่หลากหลาย โดยไม่คำนึงถึงข้อมูล คุณวางแผนที่จะใช้ เป็นการดีกว่าที่จะทำความสะอาดและใส่คำอธิบายประกอบเพื่อการเรียนรู้ที่ดีขึ้น

หากคุณมีโมเดล AI ในใจ แต่ข้อมูลการฝึกอบรมไม่เพียงพอ ก่อนอื่นคุณต้องลบค่าผิดปกติ จับคู่การถ่ายโอนและการตั้งค่าการเรียนรู้แบบวนซ้ำ จำกัดฟังก์ชันการทำงาน และทำการตั้งค่าโอเพนซอร์สสำหรับผู้ใช้เพื่อเพิ่มข้อมูลต่อไป ฝึกเครื่องจักรอย่างค่อยเป็นค่อยไปในเวลา คุณยังสามารถปฏิบัติตามแนวทางที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่มข้อมูลและถ่ายโอนการเรียนรู้เพื่อใช้ประโยชน์สูงสุดจากชุดข้อมูลที่ถูกจำกัด

สามารถใช้ชุดข้อมูลแบบเปิดเพื่อรวบรวมข้อมูลการฝึกได้เสมอ อย่างไรก็ตาม หากคุณแสวงหาความพิเศษเฉพาะสำหรับการฝึกโมเดลให้ดียิ่งขึ้น คุณสามารถพึ่งพาผู้ขายภายนอก แหล่งข้อมูลฟรี เช่น Reddit, Kaggle และอื่นๆ และแม้แต่ Data Scraping สำหรับการเลือกเจาะลึกข้อมูลเชิงลึกจากโปรไฟล์ พอร์ทัล และเอกสาร จำเป็นต้องจัดรูปแบบ ลดขนาด และล้างข้อมูลที่ได้รับโดยไม่คำนึงถึงวิธีการใดๆ ก่อนใช้งาน