不断发展的人工智能市场为渴望开发人工智能应用的企业提供了巨大的机会。然而，构建成功的人工智能模型需要在高质量数据集上训练复杂的算法。选择正确的人工智能训练数据和拥有精简的收集流程对于实现准确有效的人工智能结果至关重要。
本博客将简化人工智能数据收集的指南与选择正确训练数据的重要性结合起来，为努力创建有影响力的人工智能模型的企业提供了全面的方法。
为什么人工智能训练数据很重要？
AI 训练数据是任何成功的 AI 应用的支柱。如果没有高质量的训练数据，您的 AI 模型可能会产生不准确的结果、产生更高的维护成本、损害产品的可信度并浪费财务资源。通过投入时间和精力来选择和收集正确的数据，企业可以确保其 AI 模型产生可靠且相关的结果。
选择 AI 训练数据时的关键考虑因素
相关性
数据应该与人工智能模型的预期功能直接一致。
准确性
高质量、无错误的数据对于可靠的模型训练至关重要。
多元化
广泛的数据点有助于防止偏见并提高概括性。
音量
需要足够的数据来训练稳健且准确的模型。
代表性
训练数据应该准确反映模型将遇到的真实场景。
注释质量
正确且一致的标签对于监督学习至关重要。
合时
使用最新的数据来保持 AI 模型的相关性和有效性。
隐私与安全
确保遵守数据保护法规。
简化 AI 训练数据收集流程的 6 条实用指南
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。
示例场景:
- 虚拟助理：具有多种口音、情感、年龄、语言、语调和发音的语音数据。
- 金融科技聊天机器人：基于文本的数据，包含上下文、语义、讽刺、语法句法和标点符号。
- 设备健康物联网系统： 来自计算机视觉、历史文本数据、统计数据和时间线的图像和镜头。
你的数据来源是什么？
ML 数据采购既棘手又复杂。这会直接影响您的模型将来提供的结果，因此此时必须小心谨慎，建立明确的数据源和接触点。
- 内部数据：由您的业务生成且与您的用例相关的数据。
- 免费资源：档案、公共数据集、搜索引擎。
- 数据供应商：提供数据和注释数据的公司。
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。
您需要多少数据？
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。人工智能训练预算完全是另一回事，我们在这里已经广泛讨论了这个话题。您可以查看它并了解如何处理和平衡数据量和支出。
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。
处理数据偏差
数据偏差会慢慢毁掉你的人工智能模型。你可以把它想象成一种慢性毒药，只有随着时间的推移才能被发现。偏差会从非自愿和神秘的来源悄悄蔓延，很容易被雷达发现。当你的人工智能训练数据有偏差时，你的结果就会出现偏差，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。
选择正确的数据收集供应商
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。
和 Shaip 一起， 您可以获得可靠、合乎道德的数据来有效地支持您的 AI 计划。
结语
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。
