โมเดล AI และ ML อัจฉริยะมีอยู่ทุกที่ ไม่ว่าจะเป็น
- แบบจำลองการดูแลสุขภาพเชิงพยากรณ์สำหรับการวินิจฉัยเชิงรุก
- รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติที่มีระบบรักษาช่องจราจร การจอดรถแบบย้อนกลับ และคุณลักษณะอื่นๆ ในตัว
- แชทบอทอัจฉริยะที่เข้าถึงเนื้อหา บริบท และความตั้งใจ
แต่สิ่งที่ทำให้โมเดลเหล่านี้มีความแม่นยำ เป็นระบบอัตโนมัติ และมีความเฉพาะเจาะจงอย่างเหลือเชื่อ
ข้อมูล ข้อมูล และข้อมูลเพิ่มเติม
เพื่อให้ข้อมูลเหมาะสมกับโมเดล AI คุณต้องคำนึงถึงปัจจัยต่อไปนี้:
- มีข้อมูลดิบจำนวนมาก
- บล็อคข้อมูลมีความหลากหลายและหลากหลาย
- ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเป็นเหมือนสัญญาณรบกวนสำหรับเครื่องจักรอัจฉริยะ
วิธีการแก้: Data Annotation (กระบวนการของข้อมูลการติดฉลากเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเฉพาะกรณีการใช้งาน)
การรับข้อมูลการฝึกอบรม AI สำหรับโมเดล ML
ตัวรวบรวมข้อมูล AI ที่น่าเชื่อถือมุ่งเน้นไปที่หลาย ๆ ด้านก่อนที่จะเริ่มการดักจับและดึงข้อมูลข้ามลู่ทาง ซึ่งรวมถึง:
- เน้นเตรียมชุดข้อมูลหลายชุด
- การรักษางบประมาณการเก็บรวบรวมข้อมูลและคำอธิบายประกอบอยู่ภายใต้การควบคุม
- การรับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับแบบจำลอง
- ทำงานกับตัวรวบรวมชุดข้อมูลที่น่าเชื่อถือเท่านั้น
- ระบุเป้าหมายองค์กรล่วงหน้า
- ทำงานควบคู่ไปกับอัลกอริธึมที่เหมาะสม
- การเรียนรู้แบบมีผู้สอนหรือแบบไม่มีผู้ดูแล
ตัวเลือกอันดับต้น ๆ สำหรับการได้มาซึ่งข้อมูลที่เป็นไปตามลักษณะที่กล่าวถึง:
- แหล่งที่มาฟรี: รวมฟอรัมเปิดเช่น Quora และ Reddit และผู้รวบรวมแบบเปิดเช่น Kaggle OpenML, Google Datasets และอีกมากมาย
- แหล่งข้อมูลภายใน: ข้อมูลที่ดึงมาจากแพลตฟอร์ม CRM และ ERP
- แหล่งจ่าย: รวมผู้ค้าภายนอกและการใช้เครื่องมือขูดข้อมูล
ชี้ไปที่หมายเหตุ: รับรู้ชุดข้อมูลที่เปิดอยู่ด้วยเกลือเพียงเล็กน้อย
ปัจจัยด้านงบประมาณ
วางแผนจัดงบประมาณความคิดริเริ่มการเก็บรวบรวมข้อมูล AI ของเรา ก่อนที่คุณจะสามารถพิจารณาประเด็นและคำถามต่อไปนี้:
- ลักษณะสินค้าที่ต้องพัฒนา
- โมเดลนี้สนับสนุนการเรียนรู้แบบเสริมแรงหรือไม่?
- รองรับการเรียนรู้เชิงลึกหรือไม่?
- เป็น NLP, Computer Vision หรือทั้งสองอย่าง
- แพลตฟอร์มและทรัพยากรของคุณสำหรับการติดป้ายกำกับข้อมูลคืออะไร
จากการวิเคราะห์ ต่อไปนี้คือปัจจัยที่สามารถและควรช่วยคุณจัดการการกำหนดราคาของแคมเปญ:
- ปริมาณข้อมูล: การพึ่งพาอาศัยกัน: ขนาดของโปรเจ็กต์ ความชอบต่อการฝึกอบรมและการทดสอบชุดข้อมูล ความซับซ้อนของระบบ ประเภทของเทคโนโลยี AI ที่ยึดตาม และเน้นที่การแยกคุณลักษณะหรือขาดคุณสมบัติดังกล่าว
- กลยุทธ์การกำหนดราคา: การพึ่งพาอาศัยกัน: ความสามารถของผู้ให้บริการ คุณภาพของข้อมูล และความซับซ้อนของแบบจำลองในภาพ
- วิธีการจัดหา: การพึ่งพาอาศัยกัน: ความซับซ้อนและขนาดของแบบจำลอง การว่าจ้าง พนักงานตามสัญญา หรือพนักงานภายในองค์กรในการจัดหาข้อมูล และทางเลือกของแหล่งที่มา โดยมีตัวเลือกแบบเปิด สาธารณะ แบบชำระเงิน และแหล่งข้อมูลภายใน
จะวัดคุณภาพข้อมูลได้อย่างไร
เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่ระบบมีคุณภาพสูงหรือไม่ ให้ปฏิบัติตามพารามิเตอร์ต่อไปนี้:
- มีไว้สำหรับกรณีการใช้งานและอัลกอริธึมที่เฉพาะเจาะจง
- ช่วยทำให้โมเดลฉลาดขึ้น
- เร่งการตัดสินใจ
- แสดงถึงโครงสร้างตามเวลาจริง
ตามลักษณะที่กล่าวถึง นี่คือลักษณะที่คุณต้องการให้ชุดข้อมูลของคุณมี:
- ความสม่ำเสมอ: แม้ว่ากลุ่มข้อมูลจะมาจากหลายช่องทาง แต่ก็ต้องได้รับการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับรุ่น ตัวอย่างเช่น ชุดข้อมูลวิดีโอที่มีการใส่คำอธิบายประกอบอย่างดีจะไม่เหมือนกันหากจับคู่กับชุดข้อมูลเสียงที่มีไว้สำหรับรุ่น NLP เท่านั้น เช่น แชทบ็อตและผู้ช่วยเสียง
- สอดคล้อง: ชุดข้อมูลควรมีความสอดคล้องกันหากต้องการให้เรียกว่ามีคุณภาพสูง ซึ่งหมายความว่าทุกหน่วยของข้อมูลต้องมีจุดมุ่งหมายในการตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้นสำหรับแบบจำลอง เพื่อเป็นปัจจัยเสริมของหน่วยอื่นๆ
- ความครอบคลุม: วางแผนทุกแง่มุมและคุณลักษณะของแบบจำลอง และตรวจสอบให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลที่ต้นทางครอบคลุมฐานทั้งหมด ตัวอย่างเช่น ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ NLP ต้องเป็นไปตามข้อกำหนดด้านความหมาย วากยสัมพันธ์ และแม้แต่บริบท
- ความสัมพันธ์กัน: หากคุณมีผลลัพธ์ในใจ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสม่ำเสมอและมีความเกี่ยวข้อง ทำให้อัลกอริธึม AI สามารถประมวลผลได้อย่างง่ายดาย
- หลากหลาย: ฟังดูขัดกับความฉลาดทาง 'ความสม่ำเสมอ' หรือไม่? ไม่ใช่ว่าชุดข้อมูลที่หลากหลายนั้นมีความสำคัญมากเพียงใด หากคุณต้องการฝึกโมเดลแบบองค์รวม แม้ว่าสิ่งนี้อาจทำให้งบประมาณเพิ่มขึ้น แต่โมเดลก็มีความชาญฉลาดและมีความรอบรู้มากขึ้น
ประโยชน์ของการออนบอร์ดผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI แบบ end-to-end
ก่อนรับผลประโยชน์ ต่อไปนี้คือแง่มุมที่กำหนดคุณภาพของข้อมูลโดยรวม:
- แพลตฟอร์มที่ใช้
- คนที่เกี่ยวข้อง
- ติดตามกระบวนการ
และด้วยผู้ให้บริการแบบ end-to-end ที่มีประสบการณ์ คุณจะสามารถเข้าถึงแพลตฟอร์มที่ดีที่สุด ผู้คนที่ช่ำชองมากที่สุด และกระบวนการทดสอบที่จะช่วยให้คุณฝึกโมเดลให้สมบูรณ์แบบได้อย่างแท้จริง
สำหรับรายละเอียดเฉพาะ ต่อไปนี้คือประโยชน์ที่ได้รับการดูแลจัดการเพิ่มเติมบางส่วนซึ่งควรค่าแก่รูปลักษณ์เพิ่มเติม:
- ความสัมพันธ์กัน: ผู้ให้บริการแบบ End-to-End มีประสบการณ์มากพอที่จะให้บริการเฉพาะชุดข้อมูลแบบจำลองและอัลกอริทึมเท่านั้น นอกจากนี้ พวกเขายังดูแลความซับซ้อนของระบบ ข้อมูลประชากร และการแบ่งส่วนตลาดด้วย
- หลากหลาย: บางรุ่นต้องการรถบรรทุกชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อให้สามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง เช่น รถยนต์ที่ขับเอง ผู้ให้บริการที่มีประสบการณ์แบบ end-to-End คำนึงถึงความต้องการความหลากหลายด้วยการจัดหาชุดข้อมูลที่มีผู้ขายเป็นศูนย์กลาง พูดให้ชัดเจน ทุกสิ่งที่เหมาะสมกับโมเดลและอัลกอริทึมนั้นพร้อมให้ใช้งานแล้ว
- ข้อมูลที่ดูแล: สิ่งที่ดีที่สุดเกี่ยวกับผู้ให้บริการที่มีประสบการณ์คือพวกเขาปฏิบัติตามแนวทางที่เป็นขั้นเป็นตอนเพื่อสร้างชุดข้อมูล พวกเขาแท็กส่วนที่เกี่ยวข้องด้วยแอตทริบิวต์เพื่อให้คำอธิบายประกอบเข้าใจได้
- คำอธิบายประกอบระดับไฮเอนด์: ผู้ให้บริการที่มีประสบการณ์ปรับใช้ Subject Matter Experts ที่เกี่ยวข้องเพื่อใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อความสมบูรณ์แบบ
- การยกเลิกการระบุตัวตนตามแนวทางปฏิบัติ: กฎระเบียบด้านความปลอดภัยของข้อมูลสามารถสร้างหรือทำลายแคมเปญการฝึกอบรม AI ของคุณได้ อย่างไรก็ตาม ผู้ให้บริการแบบ End-to-End จะดูแลปัญหาการปฏิบัติตามข้อกำหนดทุกข้อที่เกี่ยวข้องกับ GDPR, HIPAA และหน่วยงานอื่นๆ และช่วยให้คุณมุ่งเน้นที่การพัฒนาโครงการได้อย่างเต็มที่
- ศูนย์อคติ: ผู้ให้บริการที่น่าเชื่อถือต่างจากตัวรวบรวมข้อมูล ตัวทำความสะอาด และผู้ใส่คำอธิบายประกอบภายในองค์กร ผู้ให้บริการที่น่าเชื่อถือจะเน้นไปที่การกำจัดอคติของ AI จากแบบจำลองเพื่อแสดงผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมมากขึ้นและการอนุมานที่แม่นยำ
การเลือกผู้จำหน่ายการเก็บรวบรวมข้อมูลที่เหมาะสม
ทุกแคมเปญการฝึกอบรม AI เริ่มต้นด้วยการเก็บรวบรวมข้อมูล หรืออาจกล่าวได้ว่าโปรเจ็กต์ AI ของคุณมักจะส่งผลกระทบพอๆ กับคุณภาพของข้อมูลที่นำเข้ามาที่ตาราง
ดังนั้นจึงแนะนำให้เข้าร่วมกับผู้จำหน่ายการเก็บรวบรวมข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับงานนี้ ซึ่งปฏิบัติตามแนวทางต่อไปนี้:
- ความแปลกใหม่หรือเอกลักษณ์
- การส่งมอบทันเวลา
- ความถูกต้อง
- ความสมบูรณ์
- ความมั่นคง
และนี่คือปัจจัยที่คุณต้องตรวจสอบในฐานะองค์กรเพื่อหาทางเลือกที่เหมาะสม:
- ขอชุดข้อมูลตัวอย่าง
- ตรวจสอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตามข้อกำหนด
- ทำความเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับกระบวนการรวบรวมและจัดหาข้อมูล
- ตรวจสอบจุดยืนและแนวทางในการขจัดอคติ
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพนักงานและความสามารถเฉพาะแพลตฟอร์มของพวกเขาสามารถปรับขนาดได้ ในกรณีที่คุณต้องการพัฒนาโปรเจ็กต์แบบก้าวหน้า เมื่อเวลาผ่านไป
