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?
Es ist ganz einfach: Daten, die zum Trainieren eines maschinellen Lernmodells verwendet werden, werden Trainingsdaten genannt. Die Anatomie eines Trainingsdatensatzes umfasst beschriftete oder kommentierte Attribute, die es Modellen ermöglichen, Muster zu erkennen und daraus zu lernen. Kommentierte Daten sind beim Datentraining von entscheidender Bedeutung, da sie es Modellen ermöglichen, Wahrscheinlichkeiten in der Lernphase zu unterscheiden, zu vergleichen und zu korrelieren. Qualitativ hochwertige Trainingsdaten umfassen von Menschen genehmigte Datensätze, bei denen die Daten strengen Qualitätskontrollen unterzogen wurden, um sicherzustellen, dass die Kommentare präzise und korrekt sind. Je klarer die Kommentare, desto höher die Datenqualität.
Wie werden Trainingsdaten beim maschinellen Lernen verwendet?
Ein KI/ML-Modell ist wie ein Kleinkind. Es muss alles von Grund auf lernen. Ähnlich wie wir einem Grundschulkind die Teile des menschlichen Körpers beibringen, müssen wir jeden Aspekt eines Datensatzes durch Anmerkungen darlegen. Nur durch diese Informationen kann ein Modell Konzepte, Namen, Funktionen und andere Attribute erfassen, wie sie von einem Menschen definiert werden. Dies ist sowohl für überwachte als auch für unüberwachte Lernmodelle von entscheidender Bedeutung. Die Kritikalität nimmt zu, je nischenhafter der Anwendungsfall wird.
Warum sind KI-Trainingsdaten wichtig?
Die Qualität der KI-Trainingsdaten wirkt sich direkt auf die Qualität der Ergebnisse von maschinellen Lernmodellen aus. Dieser Zusammenhang wird in Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Automobilindustrie, in denen Menschenleben direkt auf dem Spiel stehen, noch kritischer. Darüber hinaus beeinflussen KI-Trainingsdaten auch den Bias-Quotienten der Ergebnisse.
Wenn beispielsweise ein Modell mit nur einer einzigen Klasse von Stichproben trainiert wurde, beispielsweise aus derselben demografischen Gruppe oder Person, kann dies häufig dazu führen, dass die Maschine annimmt, dass es keine unterschiedlichen Wahrscheinlichkeitstypen gibt. Dies führt zu unfairen Ergebnissen, die letztendlich rechtliche Konsequenzen und Reputationsschäden für Unternehmen nach sich ziehen können. Um dies zu mildern, wird dringend empfohlen, qualitativ hochwertige Daten zu beschaffen und Modelle darauf zu trainieren.
Beispiel: Wie selbstfahrende Autos KI-Trainingsdaten nutzen, um sicher zu navigieren
Autonome Autos nutzen riesige Datenmengen von Sensoren wie Kameras, Radar und Lidar. Diese Daten sind nutzlos, wenn das System des Autos sie nicht verarbeiten kann. Das Auto muss beispielsweise Fußgänger, Tiere und Schlaglöcher erkennen, um Unfälle zu vermeiden. Es muss trainiert werden, diese Elemente zu verstehen und sichere Fahrentscheidungen zu treffen.
Darüber hinaus sollte das Auto gesprochene Befehle mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) verstehen. Wenn es beispielsweise aufgefordert wird, Tankstellen in der Nähe zu finden, sollte es diese Befehle interpretieren und präzise reagieren.
Das Training künstlicher Intelligenz ist nicht nur für Autos, sondern für alle KI-Systeme von entscheidender Bedeutung, beispielsweise für die Empfehlungen von Netflix, die ebenfalls auf einer ähnlichen Datenverarbeitung basieren, um personalisierte Vorschläge zu unterbreiten.
Vorteile des Trainierens von Modellen mit hochwertigen Datensätzen
Das Trainieren von Modellen mit qualitativ hochwertigen Datensätzen bietet zahlreiche Vorteile, wie zum Beispiel:
- Verbesserte Leistung des Modells in Bezug auf Relevanz, Genauigkeit und Schnelligkeit
- Reduzierte Trainingszeit
- Minimiertes Overfitting und verbesserte Generalisierung
- Reduzierte Vorspannung
- Möglichkeit für Marken, ihre Präsenz und positive Marktstimmung zu etablieren und mehr
Herausforderungen bei KI-Trainingsdaten
Das Training einer KI ist ein anspruchsvolles und gewaltiges Unterfangen, das seine eigenen Herausforderungen und Engpässe mit sich bringt. Schauen wir uns zunächst einige der häufigsten Hürden an:
Mangelnde Verfügbarkeit der richtigen Daten
KI-Modelle können nicht mit allen verfügbaren Daten trainiert werden. Der in ein Modell eingespeiste Datensatz sollte mit Geschäftsergebnissen, Vision, Relevanz für Eingabeaufforderungen, Domäne, Fachkompetenz und mehr übereinstimmen.
Angesichts des für das KI-Training erforderlichen Volumens kann die Beschaffung idealer Daten schwierig sein. Die Komplexität steigt in Sektoren wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen, in denen die Datensensibilität von entscheidender Bedeutung ist.
Befangenheit
Menschen sind von Natur aus voreingenommen und was wir in ein Modell eingeben, ist das, was das Modell auch verarbeitet und liefert. Kombiniert man dies mit dem Mangel an qualitativ hochwertigen Daten, können sich Modelle entwickeln
Voreingenommenheit, die zu unfairen und voreingenommenen Ergebnissen führt.
Überanpassung
Dies kann mit der Autoimmunerkrankung eines Modells verglichen werden, bei der seine eigene Perfektion als Engpass fungiert, um Überraschungen und Vielfalt in Eingabeaufforderungen zu bewältigen. Solche Fälle können zu KI-Halluzinationen führen,
Wenn es nicht weiß, wie es auf Eingabeaufforderungen oder Fragen reagieren soll, orientiert es sich nicht an seinen Trainingsdatensätzen.
Ethik und Erklärbarkeit
Eine weitere Komplikation beim KI-Training ist die Erklärbarkeit. Wir können es auch als Rechenschaftspflicht bezeichnen, wenn wir uns nicht sicher sind, wie ein Modell in Bezug auf die Rationalität zu einer bestimmten Antwort gelangt ist. Derzeit finden Gespräche darüber statt, die Entscheidungsfindung von KI transparenter zu machen, und in Zukunft werden wir mehr Protokolle zu XAI (Explainable AI) erleben.
Den Unterschied zwischen Trainings- und Testdaten verstehen
Der Unterschied zwischen Trainings- und Testdaten ist derselbe wie der zwischen Vorbereitung und Prüfung.
| Aspekt | Trainingsdaten | Daten testen |
|---|---|---|
| Sinn | Bringt einem Modell das Erlernen beabsichtigter Konzepte bei | Überprüft, wie gut das Modell gelernt hat |
| Rollen | Vorbereitung | Untersuchung |
| Beurteilung | Wird nicht zur Leistungsbeurteilung verwendet | Entscheidend für die Leistungsbeurteilung (Schnelligkeit, Relevanz, Genauigkeit, Verzerrung) |
| OPTIMIERUNG | Hilft beim Modelltraining | Stellt die Modelloptimierung sicher und informiert, wenn mehr Trainingsdaten benötigt werden |
| Entscheidungsfindung durch Stakeholder | Wird zum Erstellen des Modells verwendet | Wird verwendet, um über weitere Schulungen oder Anpassungen auf der Grundlage von Modellwerten zu entscheiden |
aus der Praxis
Smartphone-Anwendungen
Es ist mittlerweile üblich, dass Telefon-Apps auf KI basieren. Wenn ein Modell mit soliden KI-Trainingsdaten trainiert wird, können Apps Benutzerpräferenzen und -verhalten besser verstehen, Aktionen vorhersagen, Telefone entsperren, besser auf Sprachbefehle reagieren und vieles mehr.
Kleidung
Das Einkaufserlebnis von Kunden und die Interaktion mit Leads werden durch KI enorm optimiert. Von Echtzeit-Rabatten bei abgebrochenen Einkäufen bis hin zu Predictive Selling sind die Möglichkeiten unbegrenzt.
Gesundheitswesen
Das Gesundheitswesen profitiert wahrscheinlich am meisten von KI und ML. Von der Begleitforschung im Bereich Onkologie über die Unterstützung bei der Arzneimittelentdeckung und klinischen Studien bis hin zur Erkennung von Anomalien in der medizinischen Bildgebung können KI-Modelle darauf trainiert werden, Nischenfunktionen auszuführen.
Sicherheit
Angesichts der zunehmenden Zahl von Cyberangriffen kann KI eingesetzt werden, um komplexe Angriffe durch optimierten Netzwerkschutz, Anomalieerkennung, Anwendungssicherheit, Behebung von Codes mit Fehlern und Sicherheitslücken, Automatisierung der Patch-Entwicklung und mehr abzuschwächen.
Finanzen
KI unterstützt die Finanzwelt durch fortschrittliche Methoden zur Betrugserkennung, die Automatisierung der Schadensregulierung, den Einsatz von Chatbots zur Durchführung von KYC-Formalitäten und vieles mehr. BFSI-Unternehmen nutzen KI auch, um ihre Netzwerke und Systeme durch optimale Cybersicherheitsmaßnahmen zu stärken.
Vertrieb & Marketing
Das Verständnis des Benutzerverhaltens, erweiterte Zielgruppensegmentierung, Online-Reputationsmanagement und die Generierung von Kopien für soziale Medien, Simulationen von Social-Media-Kampagnen und andere Vorteile sind für Vertriebs- und Marketingfachleute von großer Bedeutung.
Wie viele Daten sind zum Trainieren von ML-Modellen erforderlich?
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
- Umfassendes und – 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?
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 wählen Sie das richtige Unternehmen für KI-Trainingsdaten aus und wie kann Shaip Ihnen helfen?
Die Wahl des richtigen Anbieters von KI-Trainingsdaten ist ein entscheidender Aspekt, um sicherzustellen, dass Ihr KI-Modell auf dem Markt gut abschneidet. Seine Rolle, sein Verständnis für Ihr Projekt und sein Beitrag können für Ihr Unternehmen von entscheidender Bedeutung sein. Einige der Faktoren, die in diesem Prozess berücksichtigt werden müssen, sind:
- das Verständnis der Domäne, in der Ihr KI-Modell erstellt werden soll
- alle ähnlichen Projekte, an denen sie zuvor gearbeitet haben
- würden sie Beispiel-Trainingsdaten bereitstellen oder einer Pilotzusammenarbeit zustimmen?
- Wie bewältigen sie Datenanforderungen im großen Maßstab?
- Was sind ihre Qualitätssicherungsprotokolle?
- sind sie offen für flexible Betriebsabläufe
- wie beziehen sie ethische Trainingsdatensätze und mehr
Oder Sie überspringen das alles und wenden sich direkt an uns bei Shaip. Wir sind einer der führenden Anbieter von ethisch einwandfreien KI-Trainingsdaten in Premiumqualität. Da wir seit Jahren in der Branche tätig sind, kennen wir die Nuancen bei der Beschaffung von Datensätzen. Unsere engagierten Projektmanager, unser Team aus Qualitätssicherungsfachleuten und KI-Experten sorgen für eine nahtlose und transparente Zusammenarbeit für Ihre Unternehmensvisionen. Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf, um den Umfang weiter zu besprechen.
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.