数据收集

什么是数据收集? 初学者需要知道的一切

你有没有想过
数据类型

智能 AI 和 ML 模型无处不在

  • 用于主动诊断的预测性医疗保健模型
  • 具有车道保持、倒车停车和其他内置特性的自动驾驶汽车
  • 了解内容、上下文和意图的智能聊天机器人

但是,是什么让这些模型准确、高度自动化和异常具体

数据、数据和更多数据。

要使数据对 AI 模型有意义,您需要牢记以下因素:

  • 海量原始数据块可用
  • 数据块是多元多样的
  • 未标记的数据对智能机器来说就像噪音 

解决方案: 数据注释(标记数据以创建相关和特定于用例的数据集的过程)

为 Ml 模型获取 Ai 训练数据

为 ML 模型获取 AI 训练数据

可靠的 AI 数据收集器在开始跨渠道捕获和提取数据之前会关注多个方面。 这些包括:

  • 专注于准备多个数据集
  • 控制数据收集和注释预算
  • 获取模型相关数据
  • 仅与可靠的数据集聚合器合作
  • 事先确定组织目标
  • 与合适的算法一起工作
  • 有监督或无监督学习

获取符合上述方面的数据的最佳选项:

  1. 免费资源: 包括 Quora 和 Reddit 等开放论坛以及 Kaggle OpenML、Google 数据集等开放聚合器
  2. 内部来源: 从 CRM 和 ERP 平台提取的数据
  3. 付费来源: 包括外部供应商并使用数据抓取工具

注意事项: 用少许盐来感知开放数据集。

预算因素

预算因素

计划对我们的 AI 数据收集计划进行预算。 在此之前,请考虑以下方面和问题:

  • 需要开发的产品的性质
  • 该模型是否支持强化学习?
  • 是否支持深度学习?
  • 是 NLP、计算机视觉还是两者兼而有之
  • 您有哪些用于标记数据的平台和资源?

根据分析,以下是可以而且应该帮助您管理广告系列定价的因素:

  1. 数据量: 依赖项:项目规模、对训练和测试数据集的偏好、系统的复杂性、所遵循的人工智能技术类型,以及对特征提取的重视或缺乏。 
  2. 定价策略: 依赖关系:服务提供商的能力、数据质量和图中模型的复杂性
  3. 采购方法: 依赖关系:模型的复杂性和规模、采购数据的雇佣、合同或内部劳动力,以及来源的选择,选项包括开放、公共、付费和内部来源。
数据质量

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:

  • 用于特定用例和算法
  • 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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。 
  4. 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。 
  5. 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。
入职端到端 AI 培训数据服务提供商的好处

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:

  1. 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。 
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
选择正确的数据收集供应商

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:

  1. 索要样本数据集
  2. 交叉检查合规性相关查询
  3. 了解更多关于他们的数据收集和采购流程
  4. 检查他们消除偏见的立场和方法
  5. 确保他们的劳动力和特定于平台的功能是可扩展的,以防您希望随着时间的推移对项目进行渐进式开发

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