Intelligente KI- und ML-Modelle sind überall, sei es
- Prädiktive Gesundheitsmodelle für die proaktive Diagnose
- Autonome Fahrzeuge mit Spurhaltefunktion, Rückwärtseinparken und anderen eingebauten Merkmalen
- Intelligente Chatbots, die in Inhalt, Kontext und Absicht eingeweiht sind
Aber was macht diese Modelle genau, hochgradig automatisiert und wahnsinnig spezifisch?
Daten, Daten und noch mehr Daten.
Damit Daten für ein KI-Modell sinnvoll sind, müssen Sie die folgenden Faktoren berücksichtigen:
- Riesige Rohdatenblöcke sind verfügbar
- Datenblöcke sind multivariat und vielfältig
- Unbeschriftete Daten sind für intelligente Maschinen wie Lärm
Lösung: Datenannotation (Prozess der Kennzeichnung von Daten zur Erstellung relevanter und anwendungsfallspezifischer Datensätze)
Erfassen von KI-Trainingsdaten für ML-Modelle
Glaubwürdige KI-Datensammler konzentrieren sich auf mehrere Aspekte, bevor sie mit der Datenerfassung und -extraktion über alle Wege hinweg beginnen. Diese schließen ein:
- Konzentration auf die Vorbereitung mehrerer Datensätze
- Behalten Sie die Kontrolle über das Datenerfassungs- und Anmerkungsbudget
- Erfassen von modellrelevanten Daten
- Nur mit glaubwürdigen Datensatzaggregatoren arbeiten
- Organisationsziele im Vorfeld identifizieren
- Arbeiten mit geeigneten Algorithmen
- Beaufsichtigtes oder unbeaufsichtigtes Lernen
Top-Optionen zum Erfassen von Daten, die den genannten Aspekten entsprechen:
- Kostenlose Quellen: Enthält offene Foren wie Quora und Reddit und offene Aggregatoren wie Kaggle OpenML, Google Datasets und mehr
- Interne Quellen: Aus CRM- und ERP-Plattformen extrahierte Daten
- Bezahlte Quellen: Umfasst externe Anbieter und die Verwendung von Data-Scraping-Tools
Hinweis: Nehmen Sie offene Datensätze mit Vorsicht wahr.
Budgetfaktoren
Planung der Budgetierung unserer KI-Datenerfassungsinitiative. Bevor Sie dies tun, berücksichtigen Sie die folgenden Aspekte und Fragen:
- Art des zu entwickelnden Produkts
- Unterstützt das Modell Reinforcement Learning?
- Wird Deep Learning unterstützt?
- Ist es NLP, Computer Vision oder beides?
- Was sind Ihre Plattformen und Ressourcen für die Kennzeichnung der Daten?
Basierend auf der Analyse sind hier die Faktoren, die Ihnen bei der Preisgestaltung der Kampagne helfen können und sollten:
- Datenvolumen: Abhängigkeiten: Größe des Projekts, Präferenzen in Bezug auf Trainings- und Testdatensätze, die Komplexität des Systems, Art der KI-Technologie, an der es festhält, und Betonung der Feature-Extraktion oder deren Fehlen.
- Preisstrategie: Abhängigkeiten: Kompetenz des Dienstleisters, Datenqualität und Komplexität des abgebildeten Modells
- Beschaffungsmethoden: Abhängigkeiten: Komplexität und Größe des Modells, angestellte, vertraglich gebundene oder interne Mitarbeiter, die die Daten beschaffen, und Wahl der Quelle, wobei die Optionen offene, öffentliche, bezahlte und interne Quellen sind.
Wie misst man die Datenqualität?
Um sicherzustellen, dass die in das System eingespeisten Daten von hoher Qualität sind oder nicht, stellen Sie sicher, dass sie die folgenden Parameter einhalten:
- Vorgesehen für bestimmte Anwendungsfälle und Algorithmen
- Hilft, das Modell intelligenter zu machen
- Beschleunigt die Entscheidungsfindung
- Stellt ein Echtzeitkonstrukt dar
Gemäß den genannten Aspekten sind hier die Merkmale, die Ihre Datensätze haben sollen:
- Gleichmäßigkeit: Auch wenn Datenblöcke aus mehreren Quellen stammen, müssen sie je nach Modell einheitlich überprüft werden. Ein gut abgelagerter annotierter Videodatensatz wäre beispielsweise nicht einheitlich, wenn er mit Audiodatensätzen gepaart würde, die nur für NLP-Modelle wie Chatbots und Sprachassistenten gedacht sind.
- Konsistenz: Datensätze sollten konsistent sein, wenn sie als qualitativ hochwertig bezeichnet werden sollen. Das bedeutet, dass jede Dateneinheit als komplementärer Faktor zu jeder anderen Einheit darauf abzielen muss, die Entscheidungsfindung für das Modell zu beschleunigen.
- Vollständigkeit: Planen Sie jeden Aspekt und jedes Merkmal des Modells und stellen Sie sicher, dass die bezogenen Datensätze alle Grundlagen abdecken. Beispielsweise müssen NLP-relevante Daten den semantischen, syntaktischen und sogar kontextuellen Anforderungen entsprechen.
- Relevanz: Wenn Sie bestimmte Ergebnisse im Auge haben, stellen Sie sicher, dass die Daten sowohl einheitlich als auch relevant sind, damit die KI-Algorithmen sie problemlos verarbeiten können.
- Diversifiziert: Klingt kontraintuitiv für den „Uniformity“-Quotienten? Nicht ganz so diversifizierte Datensätze sind wichtig, wenn man das Modell ganzheitlich trainieren will. Während dies das Budget erhöhen könnte, wird das Modell viel intelligenter und einfühlsamer.
Vorteile des Onboardings eines End-to-End-KI-Schulungsdatendienstanbieters
Bevor Sie die Vorteile in Anspruch nehmen, sind hier die Aspekte, die die allgemeine Datenqualität bestimmen:
- Plattform verwendet
- Menschen beteiligt
- Prozess folgte
Und mit einem erfahrenen End-to-End-Dienstleister im Spiel erhalten Sie Zugang zur besten Plattform, den erfahrensten Mitarbeitern und getesteten Prozessen, die Ihnen tatsächlich dabei helfen, das Modell bis zur Perfektion zu trainieren.
Für Einzelheiten sind hier einige der eher kuratierten Vorteile, die einen zusätzlichen Blick verdienen:
- Relevanz: End-to-End-Dienstleister sind erfahren genug, um nur modell- und algorithmenspezifische Datensätze bereitzustellen. Außerdem berücksichtigen sie auch die Systemkomplexität, Demografie und Marktsegmentierung.
- Diversity: Bestimmte Modelle erfordern LKW-Ladungen relevanter Datensätze, um genaue Entscheidungen treffen zu können. Zum Beispiel selbstfahrende Autos. Erfahrene End-to-End-Dienstleister berücksichtigen die Notwendigkeit der Vielfalt, indem sie sogar anbieterzentrierte Datensätze beziehen. Einfach gesagt, alles, was für die Modelle und Algorithmen sinnvoll sein könnte, wird zur Verfügung gestellt.
- Kuratierte Daten: Das Beste an erfahrenen Dienstleistern ist, dass sie bei der Erstellung von Datensätzen einen schrittweisen Ansatz verfolgen. Sie markieren relevante Chunks mit Attributen, damit die Annotatoren einen Sinn finden.
- High-End-Anmerkung: Erfahrene Dienstleister setzen relevante Fachexperten ein, um riesige Datenmengen perfekt zu kommentieren.
- Anonymisierung gemäß Richtlinien: Datenschutzbestimmungen können Ihre KI-Trainingskampagne über Erfolg oder Misserfolg entscheiden. End-to-End-Dienstleister kümmern sich jedoch um alle Compliance-Fragen, die für GDPR, HIPAA und andere Behörden relevant sind, und lassen Sie sich vollständig auf die Projektentwicklung konzentrieren.
- Null Vorspannung: Im Gegensatz zu internen Datensammlern, Bereinigungen und Kommentatoren legen glaubwürdige Dienstleister Wert darauf, KI-Voreingenommenheit aus Modellen zu eliminieren, um objektivere Ergebnisse und genauere Schlussfolgerungen zu erhalten.
Auswahl des richtigen Datenerfassungsanbieters
Jede KI-Trainingskampagne beginnt mit der Datenerfassung. Oder man kann sagen, dass Ihr KI-Projekt oft genauso wirkungsvoll ist wie die Qualität der Daten, die an den Tisch gebracht werden.
Daher ist es ratsam, den richtigen Datenerfassungsanbieter für den Job an Bord zu holen, der die folgenden Richtlinien einhält:
- Neuheit oder Einzigartigkeit
- Pünktliche Lieferungen
- Genauigkeit
- Vollständigkeit
- Konsistenz
Und hier sind die Faktoren, die Sie als Unternehmen überprüfen müssen, um die richtige Wahl zu treffen:
- Fordern Sie einen Musterdatensatz an
- Überprüfen Sie die Compliance-relevanten Abfragen
- Erfahren Sie mehr über ihre Datenerfassungs- und Beschaffungsprozesse
- Überprüfen Sie ihre Haltung und ihren Ansatz zur Beseitigung von Vorurteilen
- Stellen Sie sicher, dass ihre Mitarbeiter und plattformspezifischen Fähigkeiten skalierbar sind, falls Sie im Laufe der Zeit progressive Entwicklungen am Projekt vornehmen möchten
