私たちはあなたに言う必要はありません 野心的なプロジェクトのためのAIトレーニングデータの価値。 ごみデータをモデルにフィードすると、一致する結果が生成され、高品質のデータセットを使用してモデルをトレーニングすると、正確な結果を提供できる効率的で自律的なシステムが得られることをご存知でしょう。
この概念は簡単に理解できますが、機械学習（ML）プロジェクトをトレーニングするのに最も役立つデータセットソースとデータを見つけるのは難しい場合があります。
この投稿は、企業が特定のニーズに対応する役立つソリューションを見つけるのに役立つように作成されました。 プロジェクトに必要なものがあるかどうかに関係なく、次のことが必要です。
- 最新の起源である調整されたデータセット
- AIトレーニングプロセスを開始するための一般的なデータ
- オンラインで見つけるのが難しい可能性のある高度にニッチなデータセット
この記事で遭遇する可能性のあるすべての問題に対する解決策があります。
始めましょう。
AI / MLモデルのトレーニングデータを取得する3つの簡単な方法
意欲的なデータサイエンティストまたはAIスペシャリストとして、次のXNUMXつの主要なソースからデータを見つけることができます。
- 無料のソース
- 内部ソース
- 有料ソース
1.無料のソース
無料のソースは、データセット（ご想像のとおり）を無料で提供します。 データセットを調達するための人気のあるディレクトリ、フォーラム、ポータル、検索エンジン、およびWebサイトがいくつかあります。 これらのソースは、公開、アーカイブ、明示的な権限を持つ数年のデータの後に公開されたデータである可能性があります。 以下に、無料のリソースの例の簡単なリストを示します。
カグル –
データサイエンティストや機械学習愛好家のための宝箱。 Kaggleを使用すると、プロジェクトのデータセットを検索、公開、アクセス、およびダウンロードできます。 Kaggleのデータセットは高品質で、さまざまな形式で利用でき、簡単にダウンロードできます。
UCIデータベース–
機械学習者とデータサイエンティストは1987年以来UCIデータベースを使用しています。このリソースは、特定のプロジェクト向けのドメイン理論、データベース、アーカイブ、データジェネレーターなどを提供します。 UCIデータベースは、クラスタリング、分類、回帰などの問題またはタスクに基づいて分類および表示されます。
マーケットプレーヤーのデータソース–
Amazon（AWS）、Google Dataset Search Engine、MicrosoftDatasetsなどの大手テクノロジー企業からのリソース。
- AWSリソースは、公開されているデータセットを提供します。 AWSからアクセスでき、政府機関、企業、研究機関、個人からのデータセットがAWS内でキュレーションされ、維持されます。
- Googleは 無料のデータセットを取得する検索エンジン 検索クエリに関連します。
- マイクロソフトのオープンデータリポジトリイニシアチブは、データサイエンティストと機械学習者に、コンピュータービジョン、NLPなどのプロジェクトからのデータセットを提供します。
公的および政府のデータセット–
パブリックデータセットは、複雑なネットワーク、生物学、農業機関などの業界からのデータセットを提供する著名なリソースです。 カテゴリは順番に並べられており、すばやく表示できるように整理されており、すぐにダウンロードできます。 一部のデータセットはライセンスベースであり、他のデータセットは無料であることに注意してください。 データセットをダウンロードする前に、ドキュメントをよくお読みになることをお勧めします。
データサイエンティストは通常、地理的に制限される可能性のあるプロジェクトの履歴データを探します。 そのような場合、有用なリソースは国際政府によって維持されます。 関連するデータセットは、インド、米国、EU、およびその他の国の政府のWebサイトから入手できます。
無料リソースの長所
- 費用は一切かかりません
- 関連するデータセットを見つけるための大量のリソース
無料リソースの短所
- リソースを調べ、データセットをダウンロード、分類、コンパイルするために、何時間もの手動介入が必要です
- データ注釈プロセスは依然として手動タスクです
- ライセンスの制限とコンプライアンスの制約
- 関連するデータセットの検索には時間がかかる場合があります
2.内部ソース
もうXNUMXつの重要なデータソースは、内部データベースからのものです。 無料のリソースで探しているものを見つけることができない場合があります。 この状況では、確立した複数のデータ生成タッチポイントにわたって組織内を調べたい場合があります。 プロジェクトに関連する正確で最近のデータは、社内ですぐに利用できる必要があります。
内部ソースを使用すると、さまざまなユースケースに合わせてデータをカスタマイズできます。 内部ソースは、CRM、ソーシャルメディアハンドル、またはWebサイト分析から生成されたデータである可能性があります。
内部リソースの長所
- 最小限の費用
- パラメータを変更して、必要な情報を直接生成します
内部リソースの短所
- 数え切れないほどの手作業
- 部門間および部門内のコラボレーションは避けられません
- 市場投入までの時間が限られているプロジェクトには理想的ではありません
- 社内で生成されたデータは、AIモデルには関係ありません
3。 有料ソース
残念ながら、一意のデータセットは無料または内部のリソースでは利用できませんが、有料のリソースから取得できます。 有料ソースは、独自のデータソーシング手法を使用してプロジェクトに必要なデータセットを取得することに取り組んでいる企業によって構築されています。
データ注釈とは何ですか？
説明やメタデータなどの追加情報をデータセットに追加して、データセットを機械が理解できるようにするプロセスは、データ注釈と呼ばれます。 データがどこから来ているかに関係なく、データは生の形式になります。 モデルのAIトレーニングデータになるように、精密な手法を使用してクリーニングと注釈を付ける必要があります。
データ注釈 有料のリソースが理想的になる場所です。 AIトレーニングデータをサードパーティの専門家にアウトソーシングすると、サードパーティの専門家がデータを抽出、コンパイル、注釈付けして、ML対応の成果物として提示します。 アウトソーシングするときは、コンプライアンス、ライセンス、および内部リソースや無料のリソースを使用するときに見落とす可能性のあるその他の法的懸念事項も確認できます。
内部または無料のリソースからの生データの処理には時間がかかり、経済的負担がかかります。 可能な場合は、トレーニングデータセットをアウトソーシングすることを常にお勧めします。
有料リソースの長所
- 注釈付きおよびQAされたデータセットがすぐに届きます
- 柔軟な締め切り
- 要件に基づいて利用可能なカスタマイズされたデータセット
- データの調達における規制順守は、常にベンダーによって処理されます
有料リソースの短所
- 費用がかかる
結論として
市場投入までの時間が限られている場合、またはデータセットに関して非常にニッチな仕様がある場合は、有料のリソースを利用するか、業界の専門家にアウトソーシングすることをお勧めします 私たちのような。 私たちは、MSMEビジネスなどの主要な市場プレーヤーにAIトレーニングデータを提供してきた長年の経験があります。
AIトレーニングデータの調達を支援する方法については、今すぐお問い合わせください。
