Zuverlässige KI-Datenerfassungsdienste zum Trainieren von ML-Modellen

KI-Trainingsdaten werden auch als Machine-Learning-Datasets oder nlp-Datasets bezeichnet. Es sind die Informationen, die zum Trainieren von KI/ML-Modellen verwendet werden. Modelle für maschinelles Lernen verwenden große Sätze von Trainingsdaten (Audio, Video, Bilder oder Text), um Muster in den gegebenen Daten zu verstehen und zu lernen, um Ergebnisse genau vorherzusagen, wenn ein neuer Datensatz in realen Szenarien präsentiert wird.

Da KI-Modelle trainiert werden müssen, um bei der Entscheidungsfindung einfühlsam zu sein, müssen Sie sie mit relevanten, bereinigten und gekennzeichneten Daten füttern. Hier kommt die Datensammlung ins Spiel, da es darum geht, geeignete Datensätze über verschiedene Domänen hinweg zu identifizieren, zu sammeln und zu messen, um die KI-Setups intuitiver zu gestalten und auch besser für die Behandlung spezifischer Geschäftsprobleme geeignet zu sein.

Die Datenerfassung variiert je nach Technologie, für die Sie das Modell trainieren möchten. Grob gesagt umfassen die gröberen Typen die Sammlung von Textdatensätzen und die Beschaffung von Geschwindigkeitsdatensätzen für NLP sowie die Sammlung von Bilddatensätzen und Videodatensätzen für Computer Vision.

• Crowdsourcing: Unternehmen wie Amazon Mechanical Turk nutzen öffentliches Crowdsourcing, das die für die gesammelten Daten erforderliche Arbeit auf öffentliche Datenannotatoren verteilt, die bereit sind, an dem Prozess teilzunehmen
• Private Crowds: Ein kontrolliertes Team von Datensammlern, um die Qualität der beschafften Daten zu überprüfen.
• Datenerfassungsunternehmen: Shaip ist einer der wenigen Anbieter auf dem Markt, der Ihnen bei der Beschaffung von Daten, sei es Text, Audio, Video oder Bild, je nach Bedarf helfen kann.

• Was ist das zu lösende Problem?
• Was sind die entscheidenden Datenpunkte, die benötigt werden, um ML-Algorithmen zu verfolgen?
• Welche Daten werden erfasst, wo werden sie gespeichert und ob die zu beschaffenden Daten reale Probleme wirklich lösen können?

• Unternehmen stehen möglicherweise nicht genügend/große Mengen interner Daten zur Verfügung, um KI-Modelle zu entwickeln
• Auch wenn die Daten verfügbar sind, können die Daten aufgrund der Nutzungsmuster einer bestimmten Kundengruppe verzerrt sein (fehlende Vielfalt)
• Vorhandenen Daten können situative Kontexte wie Standort, Umgebungsbedingungen und andere relevante Variablen zur Vorhersage eines Ergebnisses fehlen und dadurch Kundenanforderungen nicht erfüllt werden.

Ein KI-Datenerfassungsunternehmen hilft Ihnen dabei, die Art von Daten zu identifizieren, die am besten zu den vorgestellten KI-Modellen passt. Darüber hinaus stellt eine glaubwürdige Firma die Daten auch zur Verfügung, profiliert sie nach Bedarf, bezieht sie aus lesbaren Quellen, integriert sie in die Anforderungen, bereinigt sie und bereitet sie über Annotationen, NLP-Standards und andere Technologien vor.

Die KI-Datenerfassung ist ein hochspezialisierter Bereich, in dem Sie zunächst potenzielle Quellen identifizieren müssen. Die Auslagerung derselben an glaubwürdige Unternehmen ist sinnvoll, da diese weitaus besser in der Lage sind, maßgeschneiderte Datensätze zu erstellen und dabei Qualität, Genauigkeit, Geschwindigkeit, Spezifität und natürlich Sicherheit im Auge zu behalten.