Was sind Trainingsdaten beim maschinellen Lernen:
Definition, Vorteile, Herausforderungen, Beispiele und Datensätze
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Einleitung
In der Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ist Datentraining unumgänglich. Dies ist der Prozess, der Machine-Learning-Module genau, effizient und voll funktionsfähig macht. In diesem Beitrag untersuchen wir im Detail, was KI-Trainingsdaten sind, die Qualität der Trainingsdaten, die Datensammlung und -lizenzierung und mehr.
Es wird geschätzt, dass Erwachsene im Durchschnitt Entscheidungen über das Leben und alltägliche Dinge auf der Grundlage früherer Erkenntnisse treffen. Diese wiederum stammen aus Lebenserfahrungen, die von Situationen und Menschen geprägt sind. Im wörtlichen Sinne sind Situationen, Instanzen und Personen nichts anderes als Daten, die in unseren Geist eingespeist werden. Da wir jahrelange Daten in Form von Erfahrungen sammeln, neigt der menschliche Geist dazu, nahtlose Entscheidungen zu treffen.
Was vermittelt das? Diese Daten sind beim Lernen unvermeidlich.
Ähnlich wie ein Kind ein Etikett namens Alphabet braucht, um die Buchstaben A, B, C, D zu verstehen, muss auch eine Maschine die Daten verstehen, die sie empfängt.
Genau das ist es Artificial Intelligence (AI) Training ist alles. Eine Maschine ist nicht anders als ein Kind, das noch Dinge aus dem lernen muss, was ihm beigebracht wird. Die Maschine kann nicht zwischen einer Katze und einem Hund oder einem Bus und einem Auto unterscheiden, weil sie diese Dinge noch nicht erlebt oder ihnen beigebracht haben, wie sie aussehen.
Für jemanden, der ein selbstfahrendes Auto baut, ist die wichtigste Funktion, die hinzugefügt werden muss, die Fähigkeit des Systems, alle alltäglichen Elemente zu verstehen, denen das Auto begegnen kann, damit das Fahrzeug sie identifizieren und geeignete Fahrentscheidungen treffen kann. Das ist wo KI-Trainingsdaten ins Spiel kommt.
Heute bieten uns künstliche Intelligenzmodule viele Annehmlichkeiten in Form von Empfehlungsmaschinen, Navigation, Automatisierung und mehr. All dies geschieht aufgrund des KI-Datentrainings, mit dem die Algorithmen trainiert wurden, während sie erstellt wurden.
KI-Trainingsdaten sind ein grundlegender Prozess beim Bauen Maschinelles Lernen und KI-Algorithmen. Wenn Sie eine App entwickeln, die auf diesen technischen Konzepten basiert, müssen Sie Ihre Systeme trainieren, um Datenelemente für eine optimierte Verarbeitung zu verstehen. Ohne Training wird Ihr KI-Modell ineffizient, fehlerhaft und potenziell sinnlos sein.
Es wird geschätzt, dass Datenwissenschaftler mehr als 80% ihrer Zeit in Data Preparation & Enrichment, um ML-Modelle zu trainieren.
Für diejenigen unter Ihnen, die Finanzierungen von Risikokapitalgebern suchen, Solopreneure, die an ehrgeizigen Projekten arbeiten, und Technologiebegeisterte, die gerade erst mit fortschrittlicher KI beginnen, haben wir diesen Leitfaden entwickelt, um die wichtigsten Fragen zu beantworten Ihre KI-Trainingsdaten.
Hier werden wir untersuchen, was KI-Trainingsdaten sind, warum sie in Ihrem Prozess unvermeidlich sind, welche Menge und Qualität der Daten Sie tatsächlich benötigen und vieles mehr.
Was sind KI-Trainingsdaten?
KI-Trainingsdaten sind sorgfältig kuratierte und bereinigte Informationen, die zu Trainingszwecken in ein System eingespeist werden. Dieser Prozess macht oder bricht den Erfolg eines KI-Modells. Es kann helfen, das Verständnis zu entwickeln, dass nicht alle vierbeinigen Tiere in einem Bild Hunde sind, oder es könnte einem Modell helfen, zwischen wütendem Geschrei und freudigem Lachen zu unterscheiden. Es ist die erste Stufe beim Aufbau von Modulen für künstliche Intelligenz, die Daten zum Löffelfüttern benötigen, um Maschinen die Grundlagen beizubringen und es ihnen zu ermöglichen, zu lernen, wenn mehr Daten gefüttert werden. Dies macht wiederum Platz für ein effizientes Modul, das den Endbenutzern präzise Ergebnisse liefert.
Stellen Sie sich einen KI-Trainingsdatenprozess als eine Übungssitzung für einen Musiker vor, bei der er einen Song oder eine Tonleiter umso besser beherrscht, je mehr er übt. Der einzige Unterschied besteht darin, dass Maschinen auch erst beigebracht werden muss, was ein Musikinstrument ist. Ähnlich wie der Musiker, der die unzähligen Übungsstunden auf der Bühne sinnvoll nutzt, bietet ein KI-Modell Verbrauchern ein optimales Erlebnis, wenn es eingesetzt wird.
Warum werden KI-Trainingsdaten benötigt?
Die einfachste Antwort darauf, warum KI-Trainingsdaten für die Entwicklung eines Modells benötigt werden, ist, dass Maschinen ohne sie nicht einmal wissen würden, was sie überhaupt verstehen sollen. Eine Maschine braucht, wie ein für seinen Beruf ausgebildeter Mensch, einen Korpus an Informationen, um einem bestimmten Zweck zu dienen und auch entsprechende Ergebnisse zu liefern.
Betrachten wir noch einmal das Beispiel autonomer Autos. Terabyte um Terabyte an Daten in einem selbstfahrenden Fahrzeug stammen von mehreren Sensoren, Computer-Vision-Geräten, RADAR, LIDARs und vielem mehr. All diese riesigen Datenmengen wären sinnlos, wenn das zentrale Verarbeitungssystem des Autos nicht weiß, was es damit anfangen soll.
Zum Beispiel kann die Computer Vision Einheit des Autos könnte Datenmengen über Straßenelemente wie Fußgänger, Tiere, Schlaglöcher und mehr ausspucken. Wenn das Modul für maschinelles Lernen nicht darauf trainiert ist, sie zu identifizieren, würde das Fahrzeug nicht wissen, dass es sich um Hindernisse handelt, die bei ihrem Auftreten Unfälle verursachen könnten. Deshalb müssen die Module darauf trainiert werden, was jedes einzelne Element der Straße ist und wie unterschiedliche Fahrentscheidungen für jedes einzelne erforderlich sind.
Dies gilt zwar nur für visuelle Elemente, das Auto sollte jedoch auch menschliche Anweisungen durch verstehen können Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Audio- oder Sprachsammlung und entsprechend reagieren. Wenn der Fahrer beispielsweise dem Infotainmentsystem im Auto befiehlt, nach Tankstellen in der Nähe zu suchen, sollte es in der Lage sein, die Anforderung zu verstehen und entsprechende Ergebnisse zu liefern. Dafür sollte es aber in der Lage sein, jedes einzelne Wort im Satz zu verstehen, zu verbinden und die Fragestellung zu verstehen.
Während Sie sich fragen könnten, ob der Prozess der KI-Trainingsdaten nur deshalb komplex ist, weil er für einen schweren Anwendungsfall wie ein autonomes Auto eingesetzt wird, ist Tatsache, dass sogar der nächste Film, den Netflix empfiehlt, denselben Prozess durchläuft, um Ihnen personalisierte Vorschläge zu machen. Jede App, Plattform oder Entität, der KI zugeordnet ist, wird standardmäßig von KI-Trainingsdaten unterstützt.
Welche Arten von Daten benötige ich?
Es gibt 4 Haupttypen von Daten, die benötigt werden, dh Bild, Video, Audio/Sprache oder Text, um Modelle für maschinelles Lernen effektiv zu trainieren. Die Art der benötigten Daten hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab, wie dem vorliegenden Anwendungsfall, der Komplexität der zu trainierenden Modelle, der verwendeten Trainingsmethode und der Vielfalt der erforderlichen Eingabedaten.
Wie viele Daten sind ausreichend?
Sie sagen, dass es kein Ende des Lernens gibt und dieser Satz ist ideal für das KI-Trainingsdatenspektrum. Je mehr Daten, desto besser die Ergebnisse. Eine so vage Antwort reicht jedoch nicht aus, um jeden zu überzeugen, der eine KI-basierte App starten möchte. Aber die Realität ist, dass es keine allgemeine Faustregel, Formel, Index oder Messung der genauen Datenmenge gibt, die man zum Trainieren seiner KI-Datensätze benötigt.
Ein Experte für maschinelles Lernen würde auf komische Weise enthüllen, dass ein separater Algorithmus oder ein separates Modul erstellt werden muss, um die für ein Projekt erforderliche Datenmenge abzuleiten. Das ist leider auch die Realität.
Nun gibt es einen Grund, warum es äußerst schwierig ist, das für das KI-Training erforderliche Datenvolumen zu begrenzen. Dies liegt an der Komplexität, die mit dem Ausbildungsprozess selbst verbunden ist. Ein KI-Modul besteht aus mehreren Schichten miteinander verbundener und überlappender Fragmente, die sich gegenseitig beeinflussen und ergänzen.
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie entwickeln eine einfache App, um eine Kokospalme zu erkennen. Aus der Sicht klingt es ziemlich einfach, oder? Aus KI-Sicht ist es jedoch viel komplexer.
Ganz am Anfang ist die Maschine leer. Es weiß nicht, was ein Baum überhaupt ist, geschweige denn ein hoher, regionalspezifischer, tropischer Obstbaum. Dazu muss dem Modell beigebracht werden, was ein Baum ist, wie es sich von anderen hohen und schlanken Objekten unterscheiden kann, die in einem Rahmen wie Straßenlaternen oder Strommasten erscheinen, und ihm dann die Nuancen einer Kokospalme beibringen. Hat das Machine-Learning-Modul erst einmal gelernt, was eine Kokospalme ist, könnte man mit Sicherheit davon ausgehen, dass es weiß, wie man sie erkennt.
Aber nur wenn Sie ein Bild eines Banyanbaums füttern, würden Sie feststellen, dass das System einen Banyanbaum für einen Kokosnussbaum falsch identifiziert hat. Für ein System ist alles, was mit gebündeltem Laub groß ist, eine Kokospalme. Um dies zu beseitigen, muss das System jetzt jeden einzelnen Baum verstehen, der keine Kokospalme ist, um genau zu identifizieren. Wenn dies der Prozess für eine einfache unidirektionale App mit nur einem Ergebnis ist, können wir uns die Komplexität von Apps vorstellen, die für das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und mehr entwickelt werden.
Was beeinflusst darüber hinaus auch die benötigte Datenmenge für Die Ausbildung umfasst die nachfolgend aufgeführten Aspekte:
- Trainingsmethode, bei der die Unterschiede in den Datentypen (strukturiert) und unstrukturiert) beeinflussen den Bedarf an Datenmengen
- Datenkennzeichnung oder Anmerkungstechniken
- Die Art und Weise, wie Daten einem System zugeführt werden
- Fehlertoleranzquotient, was einfach den Prozentsatz von . bedeutet Fehler, die in Ihrer Nische oder Domain vernachlässigbar sind
Praxisbeispiele für Trainingsvolumen
Die Datenmenge, die Sie zum Trainieren Ihrer Module benötigen, hängt jedoch davon ab zu Ihrem Projekt und den anderen Faktoren, die wir zuvor besprochen haben, ein wenig Inspiration oder Referenz würde helfen, eine umfassende Vorstellung von Daten zu bekommen Anforderungen.
Im Folgenden finden Sie Beispiele aus der Praxis für die Menge der verwendeten Datensätze für KI-Trainingszwecke von verschiedenen Unternehmen und Unternehmen.
- Gesichtserkennung – eine Stichprobengröße von über 450,000 Gesichtsbildern
- Bildanmerkung – eine Stichprobengröße von über 185,000 Bildern mit fast 650,000 kommentierte Objekte
- Facebook-Sentimentanalyse – eine Stichprobengröße von über 9,000 Kommentare und 62,000 Beiträge
- Chatbot-Schulung – eine Stichprobengröße von über 200,000 Fragen mit über 2 Millionen Antworten
- Übersetzungs-App – eine Samplegröße von über 300,000 Audio oder Sprache Sammlung von Nicht-Muttersprachlern
Was ist, wenn ich nicht genügend Daten habe?
In der Welt von AI & ML ist Datentraining unumgänglich. Es wird zu Recht gesagt, dass es kein Ende des Lernens gibt und dies gilt, wenn wir über das KI-Trainingsdatenspektrum sprechen. Je mehr Daten, desto besser die Ergebnisse. Es gibt jedoch Fälle, in denen der Anwendungsfall, den Sie zu lösen versuchen, eine Nischenkategorie betrifft, und die Beschaffung des richtigen Datensatzes an sich eine Herausforderung darstellt. Wenn Sie also in diesem Szenario nicht über ausreichende Daten verfügen, sind die Vorhersagen des ML-Modells möglicherweise nicht genau oder verzerrt. Es gibt Möglichkeiten wie Datenerweiterung und Datenauszeichnung, die Ihnen helfen können, die Mängel zu beheben, aber das Ergebnis ist möglicherweise immer noch nicht genau oder zuverlässig.
Wie verbessern Sie die Datenqualität?
Die Qualität der Daten ist direkt proportional zur Qualität der Ausgabe. Aus diesem Grund benötigen hochpräzise Modelle hochwertige Datensätze für das Training. Es gibt jedoch einen Haken. Für ein Konzept, das auf Präzision und Genauigkeit angewiesen ist, ist der Begriff Qualität oft eher vage.
Qualitativ hochwertige Daten klingen stark und glaubwürdig, aber was bedeutet das eigentlich?
Was ist Qualität an erster Stelle?
Genau wie die Daten, die wir in unsere Systeme einspeisen, hat auch die Qualität viele Faktoren und Parameter. Wenn Sie sich an KI-Experten oder Veteranen des maschinellen Lernens wenden, teilen sie möglicherweise jede beliebige Permutation hochwertiger Daten mit –
- Uniform – Daten, die aus einer bestimmten Quelle stammen oder Einheitlichkeit in Datensätzen, die aus mehreren Quellen stammen
- Umfassend – Daten, die alle möglichen Szenarien abdecken, an denen Ihr System arbeiten soll
- Einheitliche – jedes einzelne Datenbyte ist von Natur aus ähnlich
- Relevant – die Daten, die Sie beschaffen und einspeisen, Ihren Anforderungen und erwarteten Ergebnissen ähneln und
- Diverses – Sie haben eine Kombination aus allen Arten von Daten wie Audio, Video, Bild, Text und mehr
Nachdem wir nun verstanden haben, was Qualität in der Datenqualität bedeutet, schauen wir uns kurz die verschiedenen Möglichkeiten an, wie wir Qualität sicherstellen können Datensammlung und Generation.
1. Achten Sie auf strukturierte und unstrukturierte Daten. Erstere ist für Maschinen leicht verständlich, da sie über annotierte Elemente und Metadaten verfügen. Letzteres ist jedoch immer noch roh und enthält keine wertvollen Informationen, die ein System verwenden kann. Hier kommt die Datenannotation ins Spiel.
2. Die Beseitigung von Verzerrungen ist eine weitere Möglichkeit, um die Qualität der Daten sicherzustellen, da das System alle Vorurteile aus dem System entfernt und ein objektives Ergebnis liefert. Voreingenommenheit verzerrt nur Ihre Ergebnisse und macht sie nutzlos.
3. Bereinigen Sie die Daten umfassend, da dies die Qualität Ihrer Ergebnisse unweigerlich erhöht. Jeder Datenwissenschaftler würde Ihnen sagen, dass ein Großteil seiner Aufgabe darin besteht, Daten zu bereinigen. Wenn Sie Ihre Daten bereinigen, entfernen Sie Duplikate, Rauschen, fehlende Werte, Strukturfehler usw.
Was beeinflusst die Qualität der Trainingsdaten?
Es gibt drei Hauptfaktoren, die Ihnen helfen können, das gewünschte Qualitätsniveau für Ihre KI/ML-Modelle vorherzusagen. Die 3 Schlüsselfaktoren sind Menschen, Prozesse und Plattform, die Ihr KI-Projekt ausmachen oder zerstören können.
Plattform: Für die erfolgreiche Bereitstellung der anspruchsvollsten KI- und ML-Initiativen ist eine vollständige proprietäre Human-in-the-Loop-Plattform erforderlich, um verschiedene Datensätze zu beschaffen, zu transkribieren und zu kommentieren. Die Plattform ist auch dafür verantwortlich, Mitarbeiter zu verwalten und Qualität und Durchsatz zu maximieren
Menschen: Um KI intelligenter denken zu lassen, braucht es Menschen, die zu den klügsten Köpfen der Branche gehören. Um zu skalieren, benötigen Sie Tausende dieser Fachleute auf der ganzen Welt, um alle Datentypen zu transkribieren, zu beschriften und zu kommentieren.
Verarbeiten: Die Bereitstellung von konsistenten, vollständigen und genauen Goldstandard-Daten ist eine komplexe Aufgabe. Aber es ist das, was Sie immer liefern müssen, um höchste Qualitätsstandards sowie strenge und bewährte Qualitätskontrollen und -kontrollen einzuhalten.
Woher beziehen Sie KI-Trainingsdaten?
Im Gegensatz zu unserem vorherigen Abschnitt haben wir hier einen sehr genauen Einblick. Für diejenigen unter Ihnen, die Datenquellen suchen
oder wenn Sie gerade an der Videosammlung, Bildsammlung, Textsammlung und mehr sind, gibt es drei
primäre Wege, aus denen Sie Ihre Daten beziehen können.
Lassen Sie uns sie einzeln erkunden.
Kostenlose Quellen
Freie Quellen sind Wege, die unfreiwillig riesige Datenmengen speichern. Es sind Daten, die einfach kostenlos auf der Oberfläche liegen. Einige der kostenlosen Ressourcen umfassen –
- Google-Datensätze, in denen im Jahr 250 über 2020 Millionen Datensätze veröffentlicht wurden
- Foren wie Reddit, Quora und mehr, die einfallsreiche Quellen für Daten sind. Außerdem können Ihnen Data Science- und KI-Communitys in diesen Foren auch bei bestimmten Datensätzen helfen, wenn Sie sie erreichen.
- Kaggle ist eine weitere kostenlose Quelle, in der Sie neben kostenlosen Datensätzen auch Ressourcen für maschinelles Lernen finden.
- Wir haben auch kostenlose offene Datensätze aufgelistet, um Ihnen den Einstieg in das Training Ihrer KI-Modelle zu erleichtern
Während diese Wege kostenlos sind, würden Sie am Ende Zeit und Mühe ausgeben. Daten aus kostenlosen Quellen sind allgegenwärtig und Sie müssen stundenlang arbeiten, um sie zu beschaffen, zu bereinigen und an Ihre Bedürfnisse anzupassen.
Ein weiterer wichtiger Hinweis ist, dass einige der Daten aus kostenlosen Quellen nicht auch für kommerzielle Zwecke verwendet werden dürfen. Es benötigt Datenlizenzierung.
Daten-Scraping
Wie der Name schon sagt, ist Data Scraping der Prozess des Mining von Daten aus mehreren Quellen mit geeigneten Tools. Von Websites, öffentlichen Portalen, Profilen, Zeitschriften, Dokumenten und mehr können Tools die benötigten Daten erfassen und nahtlos in Ihre Datenbank übertragen.
Das klingt zwar nach einer idealen Lösung, aber Daten-Scraping ist nur für den persönlichen Gebrauch legal. Wenn Sie ein Unternehmen sind, das Daten mit kommerziellen Ambitionen sammeln möchte, wird es schwierig und sogar illegal. Aus diesem Grund benötigen Sie ein Rechtsteam, das sich mit Websites, Compliance und Bedingungen befasst, bevor Sie die benötigten Daten sammeln können.
Externe Anbieter
Was die Datenerhebung für KI-Trainingsdaten angeht, ist das Outsourcing oder die Kontaktaufnahme mit externen Anbietern für Datensätze die ideale Option. Sie übernehmen die Verantwortung für die Suche nach Datensätzen für Ihre Anforderungen, während Sie sich auf die Erstellung Ihrer Module konzentrieren können. Dies hat insbesondere die folgenden Gründe –
- Sie müssen nicht stundenlang nach Datenwegen suchen
- es gibt keinen Aufwand hinsichtlich der Datenbereinigung und -klassifizierung
- Sie erhalten hochwertige Datensätze, die alle Faktoren, die wir vor einiger Zeit besprochen haben, genau abhaken
- Sie können Datensätze erhalten, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind
- Sie könnten die Datenmenge verlangen, die Sie für Ihr Projekt benötigen und mehr
- und vor allem stellen sie sicher, dass ihre Datenerhebung und die Daten selbst den lokalen behördlichen Richtlinien entsprechen.
Der einzige Faktor, der sich je nach Betriebsgröße als Mangel erweisen könnte, ist, dass das Outsourcing mit Kosten verbunden ist. Nochmals, was keine Ausgaben beinhaltet.
Shaip ist bereits führend bei Datenerfassungsdiensten und verfügt über ein eigenes Repository mit Gesundheitsdaten und Sprach-/Audiodatensätzen, die für Ihre ehrgeizigen KI-Projekte lizenziert werden können.
Offene Datensätze – verwenden oder nicht verwenden?
Offene Datasets sind öffentlich verfügbare Datasets, die für Machine-Learning-Projekte verwendet werden können. Es spielt keine Rolle, ob Sie Audio-, Video-, Bild- oder textbasierte Datensätze benötigen, es stehen offene Datensätze für alle Formen und Klassen von Daten zur Verfügung.
Zum Beispiel gibt es den Amazon Produktbewertungsdatensatz, der über 142 Millionen Nutzerbewertungen von 1996 bis 2014 enthält. Für Bilder haben Sie eine hervorragende Ressource wie Google Open Images, wo Sie Datensätze aus über 9 Millionen Bildern beziehen können. Google hat auch einen Flügel namens Machine Perception, der fast 2 Millionen Audioclips mit einer Dauer von zehn Sekunden bietet.
Trotz der Verfügbarkeit dieser Ressourcen (und anderer) sind die Bedingungen, die mit ihrer Nutzung einhergehen, der wichtige Faktor, der oft übersehen wird. Sie sind mit Sicherheit öffentlich, aber es gibt einen schmalen Grat zwischen Verstoß und fairer Verwendung. Jede Ressource hat ihren eigenen Zustand und wenn Sie diese Optionen erkunden, empfehlen wir Vorsicht. Dies liegt daran, dass Sie unter dem Vorwand, freie Wege zu bevorzugen, am Ende Gerichtsverfahren und damit verbundene Kosten anfallen können.
Die wahren Kosten von KI-Trainingsdaten
Nur das Geld, das Sie ausgeben, um die Daten zu beschaffen oder selbst zu generieren, sollten Sie nicht berücksichtigen. Wir müssen lineare Elemente wie Zeit und Aufwand für die Entwicklung von KI-Systemen berücksichtigen kosten aus transaktionaler Sicht. macht dem anderen kein Kompliment.
Zeitaufwand für die Beschaffung und Kommentierung von Daten
Faktoren wie Geografie, Marktdemografie und Wettbewerb in Ihrer Nische behindern die Verfügbarkeit relevanter Datensätze. Die Zeit, die Sie mit der manuellen Suche nach Daten verbringen, ist zeitraubend beim Trainieren Ihres KI-Systems. Sobald Sie es geschafft haben, Ihre Daten zu beziehen, verzögern Sie das Training weiter, indem Sie Zeit damit verbringen, die Daten mit Anmerkungen zu versehen, damit Ihre Maschine verstehen kann, was sie gefüttert wird.
Der Preis für das Sammeln und Kommentieren von Daten
Gemeinkosten (interne Datensammler, Annotatoren, Wartung von Geräten, technische Infrastruktur, Abonnements von SaaS-Tools, Entwicklung proprietärer Anwendungen) müssen bei der Beschaffung von KI-Daten berechnet werden
Die Kosten für schlechte Daten
Schlechte Daten können die Moral Ihres Unternehmensteams, Ihren Wettbewerbsvorteil und andere greifbare Folgen kosten, die unbemerkt bleiben. Wir definieren schlechte Daten als jeden Datensatz, der unsauber, roh, irrelevant, veraltet, ungenau oder voller Rechtschreibfehler ist. Schlechte Daten können Ihr KI-Modell verderben, indem sie Verzerrungen verursachen und Ihre Algorithmen mit verzerrten Ergebnissen beschädigen.
Verwaltungskosten
Alle Kosten, die die Verwaltung Ihrer Organisation oder Ihres Unternehmens, materiellen und immateriellen Vermögenswerten betreffen, stellen Verwaltungsausgaben dar, die häufig am teuersten sind.
Wie geht es nach der Datenbeschaffung weiter?
Sobald Sie das Dataset in der Hand haben, müssen Sie es im nächsten Schritt mit Anmerkungen versehen oder beschriften. Nach all den komplexen Aufgaben haben Sie saubere Rohdaten. Das Gerät kann Ihre Daten immer noch nicht verstehen, da sie nicht mit Anmerkungen versehen sind. Hier beginnt der verbleibende Teil der eigentlichen Herausforderung.
Wie bereits erwähnt, benötigt eine Maschine Daten in einem Format, das sie verstehen kann. Genau das macht die Datenannotation. Es nimmt Rohdaten und fügt Ebenen von Labels und Tags hinzu, um einem Modul zu helfen, jedes einzelne Element in den Daten genau zu verstehen.
In einem Text beispielsweise teilt die Datenkennzeichnung einem KI-System die grammatikalische Syntax, Wortarten, Präpositionen, Satzzeichen, Emotionen, Stimmungen und andere Parameter mit, die beim maschinellen Verstehen eine Rolle spielen. So verstehen Chatbots menschliche Gespräche besser und können nur dann menschliche Interaktionen auch durch ihre Antworten besser nachahmen.
So unvermeidlich es klingt, es ist auch extrem zeitaufwendig und mühsam. Unabhängig von der Größe Ihres Unternehmens oder seinen Ambitionen ist der Zeitaufwand für das Kommentieren von Daten enorm.
Dies liegt in erster Linie daran, dass Ihre bestehenden Mitarbeiter außerhalb ihres täglichen Zeitplans Zeit für das Annotieren von Daten aufwenden müssen, wenn Sie keine Spezialisten für Datenannotationen haben. Sie müssen also Ihre Teammitglieder herbeirufen und dies als zusätzliche Aufgabe zuweisen. Je mehr Verzögerungen auftreten, desto länger dauert das Trainieren Ihrer KI-Modelle.
Obwohl es kostenlose Tools für die Datenanmerkung gibt, ändert dies nicht die Tatsache, dass dieser Prozess zeitaufwändig ist.
Hier kommen Datenannotationsanbieter wie Shaip ins Spiel. Sie bringen ein engagiertes Team von Datenannotationsspezialisten mit, um sich nur auf Ihr Projekt zu konzentrieren. Sie bieten Ihnen Lösungen nach Ihren Wünschen und Anforderungen. Außerdem können Sie mit ihnen einen Zeitrahmen festlegen und verlangen, dass die Arbeit in dieser bestimmten Zeitleiste abgeschlossen wird.
Einer der Hauptvorteile besteht darin, dass sich Ihre internen Teammitglieder weiterhin auf das konzentrieren können, was für Ihren Betrieb und Ihr Projekt wichtiger ist, während Experten die Daten für Sie mit Anmerkungen und Beschriftungen versehen.
Mit Outsourcing können optimale Qualität, minimaler Zeitaufwand und maximale Präzision sichergestellt werden.
Fazit
Das war alles über KI-Trainingsdaten. Vom Verständnis dessen, was Trainingsdaten sind, bis hin zur Untersuchung kostenloser Ressourcen und Vorteile des Datenannotations-Outsourcings, haben wir sie alle besprochen. Auch hier sind Protokolle und Richtlinien in diesem Spektrum immer noch lückenhaft und wir empfehlen Ihnen immer, sich für Ihre Bedürfnisse an Experten für KI-Trainingsdaten wie uns zu wenden.
Von der Beschaffung über die De-Identifizierung bis hin zur Datenannotation unterstützen wir Sie bei allen Ihren Anforderungen, damit Sie nur noch am Aufbau Ihrer Plattform arbeiten können. Wir verstehen die Feinheiten, die mit der Datenbeschaffung und -kennzeichnung verbunden sind. Aus diesem Grund weisen wir noch einmal darauf hin, dass Sie uns die schwierigen Aufgaben überlassen und unsere Lösungen nutzen können.
Kontaktieren Sie uns noch heute für alle Ihre Datenannotationsanforderungen.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Wenn Sie intelligente Systeme erstellen möchten, müssen Sie bereinigte, kuratierte und umsetzbare Informationen eingeben, um das überwachte Lernen zu erleichtern. Die gekennzeichneten Informationen werden als KI-Trainingsdaten bezeichnet und umfassen Marktmetadaten, ML-Algorithmen und alles, was bei der Entscheidungsfindung hilft.
Jede KI-betriebene Maschine hat Fähigkeiten, die durch ihren historischen Standort eingeschränkt sind. Das bedeutet, dass die Maschine nur dann das gewünschte Ergebnis vorhersagen kann, wenn sie zuvor mit vergleichbaren Datensätzen trainiert wurde. Trainingsdaten helfen beim überwachten Training, wobei das Volumen direkt proportional zur Effizienz und Genauigkeit der KI-Modelle ist.
Unterschiedliche Trainingsdatensätze sind erforderlich, um bestimmte Algorithmen des maschinellen Lernens zu trainieren, damit die KI-gestützten Setups wichtige Entscheidungen unter Berücksichtigung des Kontexts treffen können. Wenn Sie beispielsweise vorhaben, einer Maschine Computer Vision-Funktionen hinzuzufügen, müssen die Modelle mit annotierten Bildern und weiteren Marktdatensätzen trainiert werden. In ähnlicher Weise fungieren für NLP-Fähigkeiten große Mengen an Sprachsammlungen als Trainingsdaten.
Es gibt keine Obergrenze für das Volumen der Trainingsdaten, die zum Trainieren eines kompetenten KI-Modells erforderlich sind. Je größer das Datenvolumen ist, desto besser ist die Fähigkeit des Modells, Elemente, Texte und Kontexte zu identifizieren und zu trennen.
Obwohl viele Daten verfügbar sind, eignet sich nicht jeder Teil für Trainingsmodelle. Damit ein Algorithmus optimal funktioniert, benötigen Sie umfassende, konsistente und relevante Datensätze, die einheitlich extrahiert, aber dennoch vielfältig genug sind, um eine Vielzahl von Szenarien abzudecken. Unabhängig von den Daten, die Sie verwenden möchten, ist es besser, diese zu bereinigen und mit Anmerkungen zu versehen, um das Lernen zu verbessern.
Wenn Sie ein bestimmtes KI-Modell im Sinn haben, aber die Trainingsdaten nicht ganz ausreichen, müssen Sie zuerst Ausreißer entfernen, Transfer- und iterative Lernsetups koppeln, Funktionalitäten einschränken und das Setup quelloffen machen, damit die Benutzer weiterhin Daten hinzufügen können die Maschine schrittweise und rechtzeitig trainieren. Sie können sogar Ansätze zur Datenerweiterung und zum Transferlernen verfolgen, um eingeschränkte Datensätze optimal zu nutzen.
Offene Datensätze können immer zum Sammeln von Trainingsdaten verwendet werden. Wenn Sie jedoch Exklusivität suchen, um die Modelle besser zu trainieren, können Sie sich auf externe Anbieter, kostenlose Quellen wie Reddit, Kaggle und mehr und sogar auf Data Scraping verlassen, um selektiv Erkenntnisse aus Profilen, Portalen und Dokumenten zu gewinnen. Unabhängig von der Vorgehensweise ist es erforderlich, die beschafften Daten vor der Verwendung zu formatieren, zu verkleinern und zu bereinigen.