Wir müssen es dir nicht sagen der Wert von KI-Trainingsdaten für Ihre ambitionierten Projekte. Sie wissen, dass wenn Sie Ihren Modellen Daten mit Datenmüll zuführen, diese übereinstimmende Ergebnisse liefern. Das Training Ihrer Modelle mit hochwertigen Datensätzen führt zu einem effizienten und autonomen System, das genaue Ergebnisse liefert.
Obwohl dieses Konzept leicht zu verstehen ist, kann es schwierig sein, die hilfreichsten Datensatzquellen und Daten zum Trainieren Ihrer Machine Learning (ML)-Projekte zu finden.
Wir haben diesen Beitrag erstellt, um Unternehmen zu helfen, hilfreiche Lösungen zu finden, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Unabhängig davon, ob Ihr Projekt erfordert:
- Maßgeschneiderte Datensätze aktuellsten Ursprungs
- Generische Daten zum Ankurbeln Ihres KI-Trainingsprozesses
- Datensätze mit hohem Nischenanteil, die online möglicherweise schwer zu finden sind
Wir haben eine Lösung für jedes Problem, auf das Sie in diesem Artikel stoßen könnten.
Fangen wir an.
3 einfache Möglichkeiten zum Erfassen von Trainingsdaten für Ihre KI/ML-Modelle
Als angehender Data Scientist oder KI-Spezialist finden Sie Daten aus drei Hauptquellen:
- Kostenlose Quellen
- Interne Quellen
- Bezahlte Quellen
1. Kostenlose Quellen
Kostenlose Quellen bieten Datensätze (Sie haben es erraten) kostenlos an. Es gibt mehrere beliebte Verzeichnisse, Foren, Portale, Suchmaschinen und Websites, um Ihre Datensätze zu beziehen. Diese Quellen können öffentlich sein, Archive, Daten, die nach mehreren Jahren Daten mit ausdrücklicher Genehmigung veröffentlicht wurden. Nachfolgend haben wir eine kurze Liste mit Beispielen für kostenlose Ressourcen zusammengestellt:
Kaggle –
Eine Schatztruhe für Data Scientists und Machine-Learning-Enthusiasten. Mit Kaggle können Sie Datensätze für Ihre Projekte finden, veröffentlichen, darauf zugreifen und herunterladen. Datensätze von Kaggle sind von guter Qualität, in verschiedenen Formaten verfügbar und einfach herunterzuladen.
UCI-Datenbank –
Machine Learning und Data Scientists verwenden die UCI-Datenbank seit 1987. Diese Ressource bietet Domänentheorien, Datenbanken, Archive, Datengeneratoren und mehr für spezifische Projekte. Die UCI-Datenbanken werden basierend auf ihren Problemen oder Aufgaben wie Clustering, Klassifizierung und Regression klassifiziert und angezeigt.
Datenquellen für Marktteilnehmer –
Ressourcen von Technologiegiganten wie Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine und Microsoft Datasets.
- AWS-Ressource bietet veröffentlichte Datensätze. Über AWS zugänglich, werden Datensätze von Regierungsbehörden, Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Einzelpersonen in AWS kuratiert und gepflegt.
- Google bietet eine Suchmaschine, die kostenlose Datensätze abruft relevant für Ihre Suchanfragen.
- Die Open Data Repository Initiative von Microsoft stellt Datenwissenschaftlern und maschinellen Lernenden Datensätze aus Projekten wie Computer Vision, NLP und mehr zur Verfügung.
Öffentliche und behördliche Datensätze –
Öffentliche Datensätze sind eine wichtige Ressource, die Datensätze aus Branchen wie komplexen Netzwerken, Biologie- und Landwirtschaftsbehörden bietet. Die Kategorien sind sequenziell und übersichtlich für eine schnelle Ansicht angeordnet und stehen zum Download bereit. Es ist erwähnenswert, dass einige der Datensätze lizenzbasiert sind, während andere kostenlos sind. Wir empfehlen, die Dokumentation vor dem Herunterladen von Datensätzen gründlich durchzulesen.
Ein Data Scientist sucht in der Regel nach historischen Daten für seine Projekte, die geografisch gebunden sein könnten. In solchen Fällen wird eine hilfreiche Ressource von internationalen Regierungen bereitgestellt. Relevante Datensätze sind über Regierungswebsites aus Indien, den USA, der EU und anderen Ländern verfügbar.
Vorteile kostenloser Ressourcen
- Es entstehen keinerlei Kosten
- Tonnen von Ressourcen, um relevante Datensätze zu finden
Nachteile kostenloser Ressourcen
- Umfasst stundenlange manuelle Eingriffe, um Ressourcen zu durchsuchen, Datensätze herunterzuladen, zu kategorisieren und zu kompilieren
- Datenannotationsprozesse sind immer noch manuelle Aufgaben
- Lizenzbeschränkungen und Compliance-Beschränkungen
- Das Auffinden relevanter Datensätze kann zeitaufwändig sein
2. Interne Quellen
Eine weitere wichtige Datenquelle sind interne Datenbanken. Möglicherweise finden Sie in einer kostenlosen Ressource nicht, wonach Sie suchen. In dieser Situation möchten Sie möglicherweise innerhalb Ihrer Organisation nach mehreren von Ihnen eingerichteten Berührungspunkten zur Datengenerierung suchen. Präzise, aktuelle Daten, die für Ihr Projekt relevant sind, sollten intern leicht verfügbar sein.
Mit internen Quellen können Sie die Daten für verschiedene Anwendungsfälle anpassen. Interne Quellen können Daten sein, die aus Ihrem CRM, Social Media-Handles oder Website-Analysen stammen.
Vorteile interner Ressourcen
- Minimale Ausgaben verbunden
- Parameter ändern, um erforderliche Informationen direkt zu generieren
Nachteile interner Ressourcen
- Unzählige Stunden Handarbeit
- Abteilungs- und abteilungsübergreifende Kooperationen sind unumgänglich
- Nicht ideal für Projekte mit begrenzter Markteinführungszeit
- Inhouse generierte Daten wären für Ihre KI-Modelle irrelevant
3. Bezahlte Quellen
Leider sind einzigartige Datensätze nicht auf kostenlosen oder internen Ressourcen verfügbar, sondern können über kostenpflichtige Ressourcen abgerufen werden. Bezahlte Quellen werden von Unternehmen erstellt, die daran arbeiten, die Datensätze, die Sie für Ihre Projekte benötigen, durch ihre eigenen spezifischen Datenbeschaffungstechniken zu erhalten.
Was ist Datenanmerkung?
Der Prozess des Hinzufügens zusätzlicher Informationen wie Beschreibungen und Metadaten zu Ihren Datensätzen, um sie maschinenverständlich zu machen, wird als Datenannotation bezeichnet. Unabhängig davon, woher Ihre Daten kommen, werden sie in Rohform vorliegen. Es muss mit Präzisionstechniken bereinigt und kommentiert werden, um sicherzustellen, dass es zu KI-Trainingsdaten für Ihre Modelle werden kann.
Datenanmerkung Hier werden bezahlte Ressourcen ideal. Wenn Sie KI-Trainingsdaten an externe Experten auslagern, extrahieren, kompilieren, kommentieren und präsentieren Sie die Daten als ML-fähige Ergebnisse. Beim Outsourcing können Sie sich auch auf Compliance, Lizenzen und andere rechtliche Bedenken verlassen, die Sie bei der Verwendung interner oder kostenloser Ressourcen möglicherweise übersehen.
Der Umgang mit Rohdaten aus internen oder freien Ressourcen ist zeitaufwändig und eine finanzielle Belastung. Wir empfehlen immer, Trainingsdatensätze nach Möglichkeit auszulagern.
Vorteile von kostenpflichtigen Ressourcen
- Kommentierte und QAed-Datensätze erreichen Sie schnell
- Flexible Fristen
- Maßgeschneiderte Datensätze basierend auf Ihren Anforderungen verfügbar
- Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bei der Beschaffung von Daten wird immer vom Anbieter sichergestellt
Nachteile von kostenpflichtigen Ressourcen
- Beinhaltet Ausgaben
Fazit
Wenn Sie nur eine begrenzte Zeit zur Markteinführung haben oder sehr Nischenspezifikationen in Bezug auf Datensätze haben, empfehlen wir Ihnen, eine kostenpflichtige Ressource zu nutzen oder an einen Branchenexperten auszulagern wie wir. Wir haben jahrelange Erfahrung in der Bereitstellung von KI-Trainingsdaten für wichtige Marktteilnehmer wie KKMU-Unternehmen.
Kontaktieren Sie uns noch heute, um zu besprechen, wie wir Sie bei der Beschaffung von KI-Trainingsdaten unterstützen können.
