人工智能数据收集：你需要知道的一切
智能 AI 和 ML 模型正在改变各个行业，从预测性医疗保健到自动驾驶汽车和智能聊天机器人。但是，是什么推动了这些强大的模型？数据。大量高质量的数据。本指南全面概述了 AI 的数据收集，涵盖了初学者需要了解的所有内容。
什么是人工智能的数据收集？
人工智能的数据收集涉及收集和准备训练机器学习模型所需的原始数据。这些数据可以采用多种形式，包括文本、图像、音频和视频。为了有效地进行人工智能训练，收集的数据必须是：
- 大量的： 通常需要大型数据集来训练强大的人工智能模型。
- 各种各样的： 数据应该代表模型将遇到的现实世界的变化。
- 标记： 对于监督学习，数据需要标记正确的答案以指导模型的学习。
解决方案： 数据收集（收集大量数据来训练机器学习模型。）
为 ML 模型获取 AI 训练数据
有效的数据收集需要精心规划和执行。主要考虑因素包括：
- 定义目标： 在开始数据收集之前，明确确定您的 AI 项目的目标。
- 数据集准备： 规划多个数据集（训练、验证、测试）。
预算管理：为数据收集和注释设立切合实际的预算。 - 数据相关性： 确保收集的数据与特定的 AI 模型及其预期用例相关。
- 算法兼容性： 考虑您将要使用的算法及其数据要求。
- 学习方法： 确定您将使用监督学习、无监督学习还是强化学习。
数据收集方法
有几种方法可以用来获取训练数据：
- 免费资源： 公开可用的数据集（例如，Kaggle、Google Datasets、OpenML）、开放论坛（例如，Reddit、Quora）。 备注：仔细评估免费数据集的质量和相关性。
- 内部来源： 来自您组织内部的数据（例如 CRM、ERP 系统）。
- 付费来源： 第三方数据提供商、数据抓取工具。
数据收集预算
制定数据收集预算需要考虑以下几个因素：
- 项目范围： 人工智能技术的规模、复杂性、类型（例如深度学习、NLP、计算机视觉）。
- 数据量： 所需数据量取决于项目的复杂性和模型的要求。
- 定价策略： 供应商定价根据数据质量、复杂性和提供商的专业知识而有所不同。
- 采购方式： 成本将根据数据来源于内部、免费资源还是付费供应商而有所不同。
如何衡量数据质量？
为确保输入系统的数据是否高质量，请确保其符合以下参数：
- 适用于特定用例
- 有助于使模型更智能
- 加快决策速度
- 表示实时构造
根据上述方面，以下是您希望数据集具有的特征：
- 均匀度： 即使数据块来自多个途径，也需要根据模型进行统一审查。 例如，如果与仅适用于 NLP 模型（如聊天机器人和语音助手）的音频数据集配对，一个经过充分注释的视频数据集将不会是统一的。
- 一致性： 如果数据集想要被称为高质量，它们应该是一致的。 这意味着每个数据单元都必须旨在更快地为模型做出决策，作为任何其他单元的补充因素。
- 全面性： 规划模型的各个方面和特征，并确保源数据集涵盖所有基础。 例如，与 NLP 相关的数据必须符合语义、句法甚至上下文要求。
- 关联： 如果您有一些结果，请确保数据既统一又相关，让 AI 算法能够轻松处理它们。
- 多元化： 听起来与“均匀性”商有悖常理？ 如果您想从整体上训练模型，那么多样化的数据集并不那么重要。 虽然这可能会增加预算，但该模型变得更加智能和敏锐。
- 精度： 数据应当没有错误和不一致。
入职端到端 AI 训练数据服务提供商的好处
在获得好处之前，以下是决定整体数据质量的方面：
- 使用平台
- 涉及人员
- 后续流程
借助经验丰富的端到端服务提供商，您可以获得最好的平台、最有经验的人员和经过测试的流程，这些流程实际上可以帮助您将模型训练至完美。
具体而言，以下是一些更精心策划的好处，值得进一步了解：
- 关联： 端到端服务提供商的经验足以仅提供特定于模型和算法的数据集。 此外，他们还考虑到系统复杂性、人口统计和市场细分。
- 多样性： 某些模型需要大量相关数据集才能准确做出决策。 例如，自动驾驶汽车。 端到端、经验丰富的服务提供商通过采购甚至以供应商为中心的数据集来考虑多样性的需求。 简而言之，所有可能对模型和算法有意义的东西都是可用的。
- 精选数据： 经验丰富的服务提供商最好的一点是他们遵循分步走的方法来创建数据集。 他们用属性标记相关块，以便注释者理解。
- 高端注释： 经验丰富的服务提供商会部署相关的主题专家来对大量数据进行完美注释。
- 根据指南去标识化： 数据安全法规可以成就或破坏您的 AI 培训活动。 但是，端到端服务提供商会处理与 GDPR、HIPAA 和其他权威机构相关的所有合规问题，让您完全专注于项目开发。
- 零偏差： 与内部数据收集器、清理器和注释器不同，可靠的服务提供商强调消除模型中的 AI 偏见，以返回更客观的结果和准确的推论。
选择合适的数据收集供应商
每个 AI 培训活动都从数据收集开始。 或者，可以说您的 AI 项目通常与提交的数据质量一样具有影响力。
因此，建议为该工作选择合适的数据收集供应商，该供应商遵守以下准则：
- 新颖性或独特性
- 及时交货
- 准确性
- 完备性
- 持续一致
以下是您作为组织需要检查的因素，以便确定正确的选择：
- 数据质量： 请求样本数据集来评估质量。
- 注释： 验证是否遵守相关数据隐私法规。
- 流程透明度： 了解他们的数据收集和注释过程。
- 减轻偏见：I询问他们解决偏见的方法。
- 可扩展性： 确保他们的能力可以随着项目的增长而扩展。
准备开始了吗？
数据收集是任何成功的 AI 项目的基础。通过了解本指南中概述的关键注意事项和最佳实践，您可以有效地获取和准备构建强大且有影响力的 AI 模型所需的数据。立即联系我们，了解有关我们的数据收集服务的更多信息。
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