AI 数据收集初学者指南
为您的 AI / ML 项目选择 AI 数据收集公司
介绍
人工智能 (AI) 通过简化任务和增强体验来改善我们的生活。它旨在补充人类，而不是主宰人类，帮助解决复杂问题并推动进步。
人工智能正在医疗保健、癌症研究辅助、神经系统疾病治疗和疫苗研发加速等领域取得长足进步。它正在彻底改变各行各业，从自动驾驶汽车到智能设备和智能手机摄像头的改进。
预计到 267 年，全球人工智能市场规模将达到 2027 亿美元，其中 37% 的企业已在使用人工智能解决方案。我们目前使用的产品和服务中约有 77% 是由人工智能驱动的。简单的设备如何预测心脏病发作或汽车如何实现自动驾驶？聊天机器人为何看起来如此人性化？
关键是数据。数据是人工智能的核心，它使机器能够理解、处理并提供准确的结果。本指南将帮助您了解数据在人工智能中的重要性。
什么是人工智能数据采集？
满足这些标准后，它可以影响人工智能系统的有效性及其提供预测的能力。
示例：
一家科技公司目前正在开发一款专为家用设备设计的人工智能语音助手。以下是该公司数据收集流程的简要说明：
- 他们聘请了像 Shaip 这样的专业数据收集机构来招募和管理数千名来自不同语言背景的参与者，确保其口音、方言和说话方式的多样性。
- 该公司安排个人执行一些活动，例如设置闹钟、查询天气更新、管理智能家居设备以及响应各种命令和查询。
- 他们在环境中录制声音来复制真实的生活情境，例如安静的房间、繁忙的厨房和户外环境。
- 该公司还收集环境噪音的录音，例如狗叫声和电视声音，以帮助人工智能区分语音命令和背景噪音。
- 他们聆听每个音频样本，并写下每个样本中有关说话者的特征以及他们的情绪表达和背景噪音水平的信息。
- 他们采用数据增强方法来生成不同版本的音频样本、修改音调和速度或合并合成背景噪音。
- 为了保护隐私，记录中的个人信息被删除，音频样本也被匿名化。
- 该公司确保它平等地代表不同年龄段、不同性别和不同口音的个体，以防止人工智能性能出现任何偏见。
- 该公司建立了一个流程，通过在现实场景中利用语音助手不断收集数据。目标是随着时间的推移增强人工智能对自然语言和各种查询类型的理解。当然，所有这些都是在用户同意的情况下完成的。
数据收集中的常见挑战
在数据收集之前和期间请考虑以下因素：
数据处理和清理
数据处理和清理包括从数据中去除错误或不一致之处（清理）以及将数值特征缩放到标准化范围（规范化）以保持准确性和一致性。此部分还涉及将数据转换为适合 AI 模型的格式（格式化）。
标签数据
在监督学习中，数据需要具有正确的输出或标签。这项任务可以由人类专家手动完成，也可以通过众包或半自动化技术等方法完成。目的是保持一致和高质量的标签，以实现 AI 模型的最佳性能。
隐私和道德考虑
当出于研究或营销活动等目的收集数据时，必须遵守 GDPR 或 CCPA 准则。在继续之前，还需要征得参与者的同意并对任何个人信息进行匿名化，以防止未经授权的访问或违反隐私标准。此外，还应考虑道德影响，以防止因以任何形式收集或使用数据而导致伤害或歧视行为。
考虑偏见
确保收集的数据准确反映不同的群体和情况，以避免创建有偏见的模型，这些模型可能会通过强化或放大社会不平等而加剧社会不平等。此步骤可能包括找出没有得到很好体现的数据点或维护平衡的数据集。
机器学习中 AI 训练数据的类型
现在，人工智能数据收集是一个总称。 这个空间中的数据可能意味着任何事情。 它可以是文本、视频片段、图像、音频或所有这些的混合。 简而言之，任何对机器执行学习和优化结果任务有用的东西都是数据。 为了让您更深入地了解不同类型的数据，这里有一个快速列表：
数据集可以来自结构化或非结构化来源。 对于外行，结构化数据集是那些具有明确含义和格式的数据集。 它们很容易被机器理解。 另一方面，非结构化是数据集中无处不在的细节。 它们不遵循特定的结构或格式，需要人工干预才能从此类数据集中提取有价值的见解。
文本数据
最丰富和最突出的数据形式之一。 文本数据可以以来自数据库、GPS 导航单元、电子表格、医疗设备、表格等的见解的形式进行结构化。 非结构化文本可以是调查、手写文档、文本图像、电子邮件回复、社交媒体评论等。
音频数据
音频数据集帮助公司开发更好的聊天机器人和系统，设计更好的虚拟助手等等。 它们还帮助机器理解不同方式的口音和发音，以不同的方式提出一个问题或查询。
图片资料
图像是另一种突出的数据集类型，可用于多种用途。 从自动驾驶汽车和 Google Lens 等应用程序到面部识别，图像帮助系统提出无缝解决方案。
视频数据
视频是更详细的数据集，可让机器深入了解某些内容。 视频数据集来源于计算机视觉、数字成像等。
如何为机器学习收集数据？
那么，您如何获取数据？ 您需要哪些数据以及需要多少数据？ 获取相关数据的多个来源是什么？
公司评估其 ML 模型的利基和目的，并绘制出获取相关数据集的潜在方法。 定义所需的数据类型可以解决您对数据来源的主要担忧。 为了让您有更好的想法，数据收集有不同的渠道、途径、来源或媒介：
免费资源
顾名思义，这些资源免费提供用于 AI 培训目的的数据集。 免费资源可以是任何东西，从公共论坛、搜索引擎、数据库和目录到多年来维护信息档案的政府门户网站。
如果您不想在获取免费数据集上花费太多精力，可以使用 Kaggle、AWS 资源、UCI 数据库等专用网站和门户网站，让您探索多样化
类别并免费下载所需的数据集。
内部资源
尽管免费资源似乎是一种方便的选择，但也存在一些与之相关的限制。 首先，您不能总是确定您会找到与您的要求完全匹配的数据集。 即使它们匹配，数据集也可能与时间线无关。
如果您的细分市场相对较新或未开发，则不会有很多类别或相关
数据集供您下载。 为了避免免费资源的初步缺点，有
存在另一个数据资源，它充当您生成更多相关和上下文数据集的渠道。
它们是您的内部资源，例如 CRM 数据库、表单、电子邮件营销线索、产品或服务定义的接触点、用户数据、来自可穿戴设备的数据、网站数据、热图、社交媒体洞察等。 这些内部资源由您定义、设置和维护。 因此，您可以确定其可信度、相关性和新近度。
付费资源
不管它们听起来多么有用，内部资源也有相当多的复杂性和局限性。 例如，人才库的大部分重点将用于优化数据接触点。 此外，您的团队和资源之间的协调也必须无可挑剔。
为了避免更多这样的问题，你已经付费了。 它们是为您的项目提供最有用和上下文数据集的服务，并确保您在需要时始终如一地获取它们。
我们大多数人对付费资源或数据供应商的第一印象是它们很贵。 然而，
当您进行数学计算时，从长远来看，它们只会便宜。 凭借其庞大的网络和数据源方法，您将能够为您的 AI 项目接收复杂的数据集，无论它们多么令人难以置信。
为了让您详细了解三个来源之间的差异，这里有一个精心制作的表格：
| 免费资源 | 内部资源 | 付费资源 |
|---|---|---|
| 数据集是免费提供的。 | 内部资源也可能是免费的，具体取决于您的运营费用。 | 您向数据供应商付款，以便为您提供相关数据集。 |
| 在线提供多种免费资源以下载首选数据集。 | 您可以根据 AI 培训的需求获得自定义数据。 | 只要您需要，您就可以始终如一地获得自定义数据。 |
| 您需要手动编译、整理、格式化和注释数据集。 | 您甚至可以修改数据接触点以生成包含所需信息的数据集。 | 来自供应商的数据集是机器学习就绪的。 意思是，它们带有注释并带有质量保证。 |
| 对下载的数据集的许可和合规性限制保持谨慎。 | 如果您的产品上市时间有限，内部资源就会变得有风险。 | 您可以定义截止日期并相应地交付数据集。 |
不良数据如何影响您的 AI 抱负？
我们列出了三种最常见的数据资源，因为您将了解如何进行数据收集和采购。 然而，在这一点上，了解您的决定总是会决定您的 AI 解决方案的命运变得至关重要。
与高质量的 AI 训练数据如何帮助您的模型提供准确及时的结果类似，糟糕的训练数据也会破坏您的 AI 模型、扭曲结果、引入偏差并产生其他不良后果。
但为什么会发生这种情况？ 不应该有任何数据来训练和优化您的 AI 模型吗？ 老实说，没有。 让我们进一步了解这一点。
坏数据——是什么？
非结构化数据和不良数据之间的区别在于，对非结构化数据的洞察无处不在。 但本质上，它们无论如何都可能有用。 通过花费更多时间，数据科学家仍然能够从非结构化数据集中提取相关信息。 但是，对于不良数据，情况并非如此。 这些数据集不包含/有限的见解或信息，这些见解或信息对您的 AI 项目或其培训目的有价值或相关。
因此，当您从免费资源中获取数据集或建立松散的内部数据接触点时，您很有可能会下载或生成不良数据。 当您的科学家处理不良数据时，您不仅在浪费人力，而且还在推动产品的发布。
如果您仍然不清楚不良数据会对您的抱负造成什么影响，这里有一个快速列表：
- 您花费无数时间寻找不良数据，并在资源上浪费时间、精力和金钱。
- 如果不被注意，错误数据可能会给您带来法律问题，并可能降低您的 AI 的效率
楷模。 - 当您将接受不良数据训练的产品上线时，它会影响用户体验
- 糟糕的数据可能会使结果和推论产生偏差，这可能会进一步引起强烈反对。
所以，如果你想知道是否有解决方案，实际上是有的。
AI 训练数据提供者来救援
您所要做的就是接收数据并训练您的 AI 模型以求完美。 话虽如此，我们确信您的下一个问题是与数据供应商合作所涉及的费用。 我们知道你们中的一些人已经在制定心理预算，而这正是我们接下来要走的方向。
为您的数据收集项目制定有效预算时要考虑的因素
AI 培训是一种系统方法，这就是为什么预算成为其中不可或缺的一部分。 在将大量资金投入 AI 开发之前，应考虑投资回报率、结果准确性、培训方法等因素。 许多项目经理或企业主在这个阶段摸索。 他们做出草率的决定，给他们的产品开发过程带来不可逆转的变化，最终迫使他们花费更多。
但是，本节将为您提供正确的见解。 当你坐下来处理 AI 培训的预算时，三件事或因素是不可避免的。
让我们详细看看每一个。
您需要的数据量
我们一直在说，你的 AI 模型的效率和准确性取决于它的训练程度。 这意味着数据集的数量越多，学习就越多。 但这是非常模糊的。 Dimensional Research 发布的一份报告显示，企业至少需要 100,000 个样本数据集来训练他们的 AI 模型。
通过 100,000 个数据集，我们的意思是 100,000 个质量和相关的数据集。 这些数据集应该具有算法和机器学习模型处理信息和执行预期任务所需的所有基本属性、注释和见解。
这是一般的经验法则，让我们进一步了解您需要的数据量还取决于另一个复杂的因素，即您的业务用例。 您打算对您的产品或解决方案做什么也决定了您需要多少数据。 例如，构建推荐引擎的企业与构建聊天机器人的公司具有不同的数据量要求。
数据定价策略
当您最终确定实际需要多少数据后，接下来需要制定数据定价策略。 简单来说，这意味着您将如何为采购或生成的数据集付费。
一般来说，这些是市场上遵循的常规定价策略：
| 数据类型 | 定价策略 |
|---|---|
 图片 | 按单个图像文件定价 |
 视频 | 按秒、分钟、一小时或单个帧定价 |
 音频/语音 | 按秒、分钟或小时定价 |
 文本 | 按单词或句子定价 |
可是等等。 这又是一个经验法则。 采购数据集的实际成本还取决于以下因素：
- 必须从哪里获取数据集的独特细分市场、人口统计数据或地理位置
- 用例的复杂性
- 你需要多少数据？
- 您的上市时间
- 任何量身定制的要求等等
如果您观察一下，您就会知道为您的 AI 项目获取大量图像的成本可能会更低，但如果您的规格太多，价格可能会飙升。
您的采购策略
这很棘手。 正如您所见，有多种方法可以为您的 AI 模型生成或获取数据。 常识表明免费资源是最好的，因为您可以免费下载所需数量的数据集而不会出现任何复杂情况。
现在，付费来源似乎也太贵了。 但这就是增加了一层复杂性的地方。 当您从免费资源中获取数据集时，您需要花费额外的时间和精力来清理数据集、将它们编译为特定于业务的格式，然后对它们进行单独注释。 在此过程中，您会产生运营成本。
使用付费来源，付款是一次性的，您还可以在需要的时候获得机器就绪的数据集。 这里的成本效益是非常主观的。 如果您觉得自己有能力花时间对免费数据集进行注释，则可以相应地进行预算。 如果您认为您的竞争激烈且上市时间有限，您可以在市场上产生连锁反应，那么您应该更喜欢付费资源。
预算就是分解细节并明确定义每个片段。 这三个因素应该可以作为您未来 AI 培训预算过程的路线图。
内部数据采集真的具有成本效益吗？
在制定预算时，我们发现内部数据采集的成本会随着时间的推移而增加。如果您对付费来源犹豫不决，本节将揭示内部数据生成的隐性费用。
原始和非结构化数据：自定义数据点不能保证数据集可以立即使用。
人员成本：支付员工、数据科学家和质量保证专业人员的薪酬。
工具订阅和维护：注释工具、CMS、CRM 和基础设施的成本。
偏差和准确性问题：需要手动分类。
人员流失成本：招募和培训新团队成员。
最终，你可能得不偿失。总成本包括注释者费用和平台费用，这会增加长期成本。
产生的成本 = 注释者数量 * 每个注释者的成本 + 平台成本
如果您的 AI 培训日程安排为数月，请想象一下您将持续产生的费用。 那么，这是解决数据采集问题的理想解决方案还是有其他选择？
端到端 AI 数据收集服务提供商的优势
这个问题有一个可靠的解决方案，并且有更好、更便宜的方法来获取 AI 模型的训练数据。 我们称他们为培训数据服务提供商或数据供应商。
他们是像 Shaip 这样的企业，专门根据您的独特需求和要求提供高质量的数据集。 它们消除了您在数据收集中面临的所有麻烦，例如获取相关数据集、清理、编译和注释它们等，让您只专注于优化 AI 模型和算法。 通过与数据供应商合作，您可以专注于重要的事情以及您可以控制的事情。
此外，您还将消除与从免费和内部资源获取数据集相关的所有麻烦。 为了让您更好地了解端到端数据提供者的优势，这里有一个快速列表：
- 训练数据服务提供商完全了解您的细分市场、用例、人口统计和其他细节，以便为您的 AI 模型获取最相关的数据。
- 他们能够获取认为适合您的项目的各种数据集，例如图像、视频、文本、音频文件或所有这些。
- 数据供应商清理数据、构建数据并用机器和算法学习和处理所需的属性和洞察力来标记数据。 这是一项手动工作，需要对细节和时间一丝不苟。
- 您有主题专家负责注释关键信息。 例如，如果您的产品用例在医疗保健领域，您无法从非医疗保健专业人员那里获得注释并期望获得准确的结果。 对于数据供应商，情况并非如此。 他们与中小企业合作并确保您的数字影像数据由行业资深人士正确注释。
- 他们还负责数据去标识化并遵守 HIPAA 或其他行业特定的合规性和协议，因此您远离任何形式的法律并发症。
- 数据供应商孜孜不倦地消除数据集中的偏见，确保您获得客观的结果和推论。
- 您还将收到您的细分市场中的最新数据集，以便优化您的 AI 模型以实现最佳效率。
- 它们也很容易使用。 例如，数据需求的突然变化可以传达给他们，他们将根据更新的需求无缝地获取适当的数据。
有了这些因素，我们坚信您现在已经了解与培训数据提供商合作是多么经济高效和简单。 有了这些了解，让我们看看如何为您的 AI 项目选择最理想的数据供应商。
采购相关数据集
了解您的市场、用例、人口统计数据，以获取最近的数据集，无论是图像、视频、文本还是音频。
清理相关数据
使用机器和算法理解的属性和洞察来构建和标记数据。
数据偏差
消除数据集中的偏见，确保您获得客观的结果和推论。
资料注解
来自特定领域的主题专家负责注释关键信息。
数据去标识化
遵守 HIPAA、GDPR 或其他行业特定的合规性和协议，以消除法律复杂性。
如何选择合适的人工智能数据采集公司
选择 AI 数据收集公司并不像从免费资源中收集数据那么复杂或耗时。 您只需要考虑几个简单的因素，然后就可以握手进行合作。
当您开始寻找数据供应商时，我们假设您已经遵循并考虑了我们迄今为止讨论的任何内容。 但是，这里有一个快速回顾：
- 您有一个明确定义的用例
- 您的细分市场和数据要求已经明确
- 您的预算很到位
- 并且您了解所需的数据量
勾选这些项目后，让我们了解如何寻找理想的训练数据服务提供商。
样本数据集 Litmus 测试
在签署长期协议之前，详细了解数据供应商总是一个好主意。 因此，从您将支付的示例数据集的要求开始您的合作。
这可能是一小部分数据集，用于评估他们是否了解您的要求、是否制定了正确的采购策略、他们的协作程序、透明度等。 考虑到此时您将与多个供应商联系这一事实，这将帮助您节省决定供应商的时间并最终确定谁更适合您的需求。
检查它们是否合规
默认情况下，大多数训练数据服务提供商遵守所有监管要求和协议。 但是，为了安全起见，请询问他们的合规性和政策，然后缩小您的选择范围。
询问他们的 QA 流程
数据收集本身的过程是系统的和分层的。 实施了一种线性方法。 要了解他们的运作方式，请询问他们的 QA 流程，并询问他们获取和注释的数据集是否通过了质量检查和审计。 这会给你一个
关于您将收到的最终可交付成果是否机器就绪的想法。
解决数据偏差
只有知情的客户才会询问训练数据集中的偏差。 当您与培训数据供应商交谈时，请谈论数据偏差以及他们如何设法消除生成或获取的数据集中的偏差。 虽然很难完全消除偏见是常识，但您仍然可以了解他们遵循的最佳实践以防止偏见。
它们可扩展吗？
一次性交付是好的。 长期可交付成果更好。 然而，最好的合作是那些支持您的业务愿景并同时随着您的增长而扩展其可交付成果的合作。
要求。
因此，请讨论您与之交谈的供应商是否可以在需要时扩大数据量。 如果可以，定价策略将如何相应改变。
结论
您想知道寻找最佳 AI 训练数据提供商的捷径吗？ 请与我们联系。 跳过所有这些繁琐的过程，与我们合作，为您的 AI 模型提供最优质、最精确的数据集。
我们选中了迄今为止讨论过的所有复选框。 作为该领域的先驱，我们知道构建和扩展 AI 模型需要什么，以及数据如何成为一切的中心。
我们还相信《买家指南》在不同方面内容广泛且足智多谋。 AI 培训虽然很复杂，但有了这些建议和建议，您可以让它们变得不那么乏味。 最终，您的产品是唯一能从这一切中受益的元素。
你不同意吗？