KI-Trainingsdaten

6 solide Richtlinien zur Vereinfachung Ihres KI-Trainingsdatenerfassungsprozesses

Der Prozess der Erfassung von KI-Trainingsdaten ist sowohl unvermeidlich als auch eine Herausforderung. Es gibt keine Möglichkeit, diesen Teil zu überspringen und direkt zu dem Punkt zu gelangen, an dem unser Modell aussagekräftige Ergebnisse (oder überhaupt Ergebnisse) liefert. Es ist systematisch und vernetzt.

Da die Zwecke und Anwendungsfälle moderner KI-Lösungen (Künstliche Intelligenz) immer mehr Nischen werden, steigt die Nachfrage nach verfeinerten KI-Trainingsdaten. Mit Unternehmen und Start-ups, die sich in neue Gebiete und Marktsegmente wagen, beginnen sie, in zuvor unerforschten Räumen zu agieren. Das macht KI-Datenerfassung umso komplizierter und mühsamer.

Der vor uns liegende Weg ist definitiv entmutigend, könnte aber mit einem strategischen Ansatz vereinfacht werden. Mit einem gut durchdachten Plan können Sie Ihre KI-Datenerfassung Prozess und machen es für alle Beteiligten einfach. Sie müssen sich nur über Ihre Anforderungen Klarheit verschaffen und ein paar Fragen beantworten.

Was sind Sie? Lass es uns herausfinden.

Die Quintessenz-Richtlinie zur Erfassung von KI-Trainingsdaten

  1. Welche Daten benötigen Sie?

Dies ist die erste Frage, die Sie beantworten müssen, um aussagekräftige Datensätze zusammenzustellen und ein lohnendes KI-Modell zu erstellen. Welche Art von Daten Sie benötigen, hängt von dem realen Problem ab, das Sie lösen möchten.

Welche Daten benötigen Sie Entwickeln Sie einen virtuellen Assistenten? Der von Ihnen benötigte Datentyp läuft auf Sprachdaten hinaus, die einen vielfältigen Pool an Akzenten, Emotionen, Altersgruppen, Sprachen, Modulationen, Aussprachen und mehr Ihres Publikums aufweisen.

Wenn Sie einen Chatbot für eine Fintech-Lösung entwickeln, benötigen Sie textbasierte Daten mit einer guten Mischung aus Kontext, Semantik, Sarkasmus, grammatikalischer Syntax, Satzzeichen und mehr.

Manchmal benötigen Sie möglicherweise auch eine Mischung aus mehreren Datentypen, je nachdem, welches Problem Sie lösen und wie Sie es lösen. Ein KI-Modell für ein IoT-System, das den Gerätezustand verfolgt, würde beispielsweise Bilder und Filmmaterial von Computer Vision erfordern, um Fehlfunktionen zu erkennen und historische Daten wie Text, Statistiken und Zeitleisten zu verwenden, um sie zusammen zu verarbeiten und die Ergebnisse genau vorherzusagen.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

  1. Was ist Ihre Datenquelle?

    ML-Datenbeschaffung ist knifflig und kompliziert. Dies wirkt sich direkt auf die Ergebnisse aus, die Ihre Modelle in Zukunft liefern werden, und an dieser Stelle muss darauf geachtet werden, klar definierte Datenquellen und Berührungspunkte zu etablieren.

    Um mit der Datenbeschaffung zu beginnen, können Sie nach internen Berührungspunkten zur Datengenerierung suchen. Diese Datenquellen werden von Ihrem Unternehmen und für Ihr Unternehmen definiert. Das heißt, sie sind für Ihren Anwendungsfall relevant.

    Wenn Sie keine interne Ressource haben oder zusätzliche Datenquellen benötigen, können Sie sich kostenlose Ressourcen wie Archive, öffentliche Datensätze, Suchmaschinen und mehr ansehen. Abgesehen von diesen Quellen haben Sie auch Datenvendoren, die Ihre benötigten Daten beziehen und Ihnen vollständig annotiert liefern können.

    Berücksichtigen Sie bei der Entscheidung für Ihre Datenquelle die Tatsache, dass Sie auf lange Sicht Datenmengen nach Datenmengen benötigen würden und die meisten Datensätze unstrukturiert, roh und überall vorhanden sind.

    Um solche Probleme zu vermeiden, beziehen die meisten Unternehmen ihre Datensätze in der Regel von Anbietern, die maschinenfertige Dateien liefern, die von branchenspezifischen KMU genau gekennzeichnet sind.

  2. Wie viel? – Datenvolumen benötigen Sie?

    Lassen Sie uns den letzten Zeiger noch etwas erweitern. Ihr KI-Modell wird nur dann für genaue Ergebnisse optimiert, wenn es konsequent mit einem größeren Volumen an kontextbezogenen Datensätzen trainiert wird. Dies bedeutet, dass Sie ein riesiges Datenvolumen benötigen. Was KI-Trainingsdaten angeht, gibt es nicht zu viele Daten.

    Es gibt also keine Obergrenze, aber wenn Sie wirklich über das benötigte Datenvolumen entscheiden müssen, können Sie das Budget als entscheidenden Faktor verwenden. Das KI-Trainingsbudget ist ein ganz anderes Ballspiel und wir haben dies ausführlich behandelt Thema hier. Sie können es sich ansehen und sich ein Bild davon machen, wie Sie Datenvolumen und -ausgaben angehen und ausbalancieren können.

  3. Gesetzliche Anforderungen an die Datenerhebung

    Gesetzliche Anforderungen an die DatenerhebungEthik und gesunder Menschenverstand schreiben vor, dass die Datenbeschaffung aus sauberen Quellen erfolgen sollte. Dies ist wichtiger, wenn Sie ein KI-Modell mit Gesundheitsdaten, Fintech-Daten und anderen sensiblen Daten entwickeln. Nachdem Sie Ihre Datensätze bezogen haben, implementieren Sie behördliche Protokolle und Konformitäten, wie z DSGVO, HIPAA-Standards und andere relevante Standards, um sicherzustellen, dass Ihre Daten sauber und frei von Rechtmäßigkeiten sind.

    Wenn Sie Ihre Daten von Anbietern beziehen, achten Sie auch auf ähnliche Compliance. Zu keinem Zeitpunkt sollten sensible Informationen eines Kunden oder Benutzers kompromittiert werden. Die Daten sollten anonymisiert werden, bevor sie in Modelle für maschinelles Lernen eingespeist werden.

  4. Umgang mit Datenbias

    Datenverzerrungen können Ihr KI-Modell langsam zerstören. Betrachten Sie es als langsames Gift, das erst mit der Zeit entdeckt wird. Bias schleicht sich aus unfreiwilligen und mysteriösen Quellen ein und kann das Radar leicht überspringen. Wenn dein KI-Trainingsdaten ist voreingenommen, Ihre Ergebnisse sind verzerrt und oft einseitig.

    Um solche Fälle zu vermeiden, stellen Sie sicher, dass die von Ihnen gesammelten Daten so vielfältig wie möglich sind. Wenn Sie beispielsweise Sprach-Datasets sammeln, schließen Sie Datasets aus mehreren Ethnien, Geschlechtern, Altersgruppen, Kulturen, Akzenten und mehr ein, um den unterschiedlichen Arten von Menschen gerecht zu werden, die Ihre Dienste letztendlich nutzen würden. Je reichhaltiger und vielfältiger Ihre Daten sind, desto weniger verzerrt sind sie wahrscheinlich.

  5. Auswahl des richtigen Anbieters für die Datenerfassung

    Nachdem Sie sich entschieden haben, Ihre Datenerfassung auszulagern, müssen Sie zunächst entscheiden, wen Sie auslagern möchten. Der richtige Datenerfassungsanbieter verfügt über ein solides Portfolio, einen transparenten Zusammenarbeitsprozess und bietet skalierbare Dienste. Die perfekte Passform ist auch diejenige, die KI-Trainingsdaten ethisch korrekt bezieht und sicherstellt, dass jede einzelne Compliance eingehalten wird. Ein zeitaufwändiger Prozess kann Ihren KI-Entwicklungsprozess verlängern, wenn Sie sich für die Zusammenarbeit mit dem falschen Anbieter entscheiden.

    Schauen Sie sich also ihre bisherigen Arbeiten an, prüfen Sie, ob sie in der Branche oder dem Marktsegment gearbeitet haben, in die Sie sich wagen werden, bewerten Sie ihr Engagement und erhalten Sie bezahlte Muster, um herauszufinden, ob der Anbieter ein idealer Partner für Ihre KI-Ambitionen ist. Wiederholen Sie den Vorgang, bis Sie das richtige gefunden haben.

Fazit

Die KI-Datensammlung läuft auf diese Fragen hinaus und wenn Sie diese Hinweise sortiert haben, können Sie sicher sein, dass sich Ihr KI-Modell so entwickelt, wie Sie es wollten. Nur keine voreiligen Entscheidungen treffen. Es dauert Jahre, um das ideale KI-Modell zu entwickeln, aber nur Minuten, um Kritik zu ernten. Vermeiden Sie diese, indem Sie unsere Richtlinien verwenden.

Viel Glück!

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