收集 AI 训练数据的过程既不可避免，又充满挑战。 我们无法跳过这一部分并直接进入我们的模型开始产生有意义的结果（或首先产生的结果）的点。 它是系统的、相互关联的。
随着当代 AI（人工智能）解决方案的用途和用例变得更加小众，对精细化的需求也在增加 人工智能训练数据. 随着公司和初创公司冒险进入新的领域和细分市场，他们开始在以前未探索过的领域开展业务。 这使得 人工智能数据采集 更加复杂和乏味。
虽然前面的道路肯定令人生畏，但可以通过战略方法来简化。 通过精心制定的计划，您可以简化您的 人工智能数据采集 过程，并让每个参与的人都变得简单。 您所要做的就是明确您的要求并回答几个问题。
这些是什么？ 让我们来了解一下。
精髓 AI 训练数据收集指南
您需要什么数据？
这是编译有意义的数据集并构建有益的 AI 模型需要回答的第一个问题。 您需要的数据类型取决于您打算解决的实际问题。
如果您正在为金融科技解决方案开发聊天机器人，您需要基于文本的数据，其中包含上下文、语义、讽刺、语法、标点符号等的良好组合。
有时，您可能还需要根据您解决的问题和解决方式来混合多种类型的数据。 例如，用于物联网系统跟踪设备健康状况的 AI 模型需要来自计算机视觉的图像和镜头来检测故障，并使用文本、统计数据和时间线等历史数据将它们一起处理并准确预测结果。
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你的数据来源是什么？
机器学习数据来源 是棘手和复杂的。 这直接影响您的模型在未来交付的结果，此时必须注意建立明确定义的数据源和接触点。
要开始数据采购，您可以寻找内部数据生成接触点。 这些数据源由您的企业和您的企业定义。 意思是，它们与您的用例相关。
如果您没有内部资源或需要其他数据源，则可以查看免费资源，例如档案、公共数据集、搜索引擎等。 除了这些来源之外，您还有数据供应商，他们可以获取您所需的数据并将其完整地提供给您。
当您决定数据源时，请考虑这样一个事实：从长远来看，您将需要大量数据，而且大多数数据集都是非结构化的，它们是原始的，而且到处都是。
为避免此类问题，大多数企业通常从供应商处获取数据集，供应商提供由特定行业的 SME 精确标记的机器就绪文件。
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多少？ – 您需要大量数据吗？
让我们再延长最后一个指针。 只有在持续使用更多上下文数据集进行训练时，您的 AI 模型才会针对准确结果进行优化。 这意味着您将需要大量数据。 就AI训练数据而言，没有太多的数据。
因此，没有上限，但如果您真的必须决定所需的数据量，则可以将预算作为决定性因素。 AI 培训预算是完全不同的球类游戏，我们已经广泛地涵盖了 主题在这里. 您可以查看它并了解如何处理和平衡数据量和支出。
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数据收集监管要求
如果您从供应商处获取数据，也要注意类似的合规性。 在任何时候都不应泄露客户或用户的敏感信息。 在将数据输入机器学习模型之前，应该对数据进行去标识化处理。
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处理数据偏差
数据偏差会慢慢扼杀你的 AI 模型。 认为它是一种缓慢的毒药，只有随着时间的推移才会被发现。 偏见从无意识和神秘的来源悄悄渗入，很容易忽略雷达。 当你的 人工智能训练数据 是有偏见的，你的结果是有偏差的，而且往往是片面的。
为避免此类情况，请确保您收集的数据尽可能多样化。 例如，如果您正在收集语音数据集，请包括来自多个种族、性别、年龄组、文化、口音等的数据集，以适应最终会使用您的服务的不同类型的人。 您的数据越丰富、越多样化，偏见就越少。
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选择正确的数据收集供应商
一旦您选择外包您的数据收集，您首先需要决定外包给谁。 合适的数据收集供应商拥有可靠的产品组合、透明的协作流程，并提供可扩展的服务。 完美契合也是符合道德的 AI 训练数据来源，并确保遵守每一项合规性。 如果您选择与错误的供应商合作，那么耗时的流程最终可能会延长您的 AI 开发流程。
因此，查看他们以前的作品，检查他们是否在您将要涉足的行业或细分市场工作过，评估他们的承诺，并获得付费样品，以确定该供应商是否是您的 AI 抱负的理想合作伙伴。 重复这个过程，直到找到合适的为止。
总结
AI 数据收集归结为这些问题，当您对这些指针进行排序时，您可以确定您的 AI 模型将按照您希望的方式构建。 只是不要做出仓促的决定。 开发理想的 AI 模型需要数年时间，但只需几分钟就可以收到批评。 使用我们的指南避免这些。
祝你好运！
