AIトレーニングデータを収集するプロセスは、避けられず、困難です。 この部分をスキップして、モデルが意味のある結果（または最初の結果）を生成し始めるポイントに直接到達する方法はありません。 それは体系的で相互接続されています。
現代のAI（人工知能）ソリューションの目的と使用例がよりニッチになるにつれて、洗練されたものに対する需要が高まっています。 AIトレーニングデータ。 企業や新興企業が新しい領域や市場セグメントに参入するにつれ、これまで未開拓だった分野で事業を開始します。 これにより AIデータ収集 さらに複雑で退屈です。
今後の道のりは確かに困難ですが、戦略的なアプローチで簡素化することができます。 よく練られた計画で、あなたはあなたの AIデータ収集 プロセスを実行し、関係するすべての人にとって簡単にします。 あなたがしなければならないのは、あなたの要件を明確にし、いくつかの質問に答えることです。
彼らは何ですか？ 確認してみましょう。
典型的なAIトレーニングデータ収集ガイドライン
どのようなデータが必要ですか？
これは、意味のあるデータセットをコンパイルし、やりがいのあるAIモデルを構築するために答える必要がある最初の質問です。 必要なデータの種類は、解決しようとしている実際の問題によって異なります。
バーチャルアシスタントを開発していますか？ 必要なデータタイプは、アクセント、感情、年齢、言語、変調、発音など、さまざまなオーディエンスのプールを持つ音声データに要約されます。
フィンテックソリューション用のチャットボットを開発している場合は、コンテキスト、セマンティクス、皮肉、文法構文、句読点などを適切に組み合わせたテキストベースのデータが必要です。
場合によっては、解決する懸念事項とその解決方法に基づいて、複数のタイプのデータをブレンドする必要がある場合もあります。 たとえば、機器の状態を追跡するIoTシステムのAIモデルでは、誤動作を検出し、テキスト、統計、タイムラインなどの履歴データを使用してそれらを一緒に処理し、結果を正確に予測するために、コンピュータービジョンからの画像と映像が必要になります。
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あなたのデータソースは何ですか？
MLデータソーシング トリッキーで複雑です。 これは、モデルが将来提供する結果に直接影響します。この時点で、明確に定義されたデータソースとタッチポイントを確立するように注意する必要があります。
データソーシングを開始するには、内部データ生成タッチポイントを探すことができます。 これらのデータソースは、ビジネスによって、およびビジネスのために定義されます。 つまり、それらはユースケースに関連しています。
内部リソースがない場合、または追加のデータソースが必要な場合は、アーカイブ、公開データセット、検索エンジンなどの無料のリソースを確認できます。 これらのソースとは別に、必要なデータをソースして完全に注釈を付けて配信できるデータベンダーもあります。
データソースを決定するときは、長期的には大量のデータの後にボリュームが必要になるという事実を考慮してください。ほとんどのデータセットは構造化されておらず、生であり、あらゆる場所にあります。
このような問題を回避するために、ほとんどの企業は通常、業界固有の中小企業によって正確にラベル付けされたマシン対応ファイルを提供するベンダーからデータセットを調達しています。
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いくら？ –大量のデータが必要ですか？
最後のポインタをもう少し拡張してみましょう。 AIモデルは、より多くのコンテキストデータセットで一貫してトレーニングされている場合にのみ、正確な結果が得られるように最適化されます。 これは、大量のデータが必要になることを意味します。 AIトレーニングデータに関する限り、データが多すぎるということはありません。
したがって、そのような上限はありませんが、必要なデータの量を本当に決定する必要がある場合は、予算を決定的な要因として使用できます。 AIトレーニングの予算は、まったく別の球技であり、 ここのトピック。 あなたはそれをチェックして、データの量と支出にアプローチしてバランスをとる方法のアイデアを得ることができます。
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データ収集の規制要件
倫理と常識は、データの調達はクリーンなソースから行われるべきであるという事実を示しています。 これは、ヘルスケアデータ、フィンテックデータ、およびその他の機密データを使用してAIモデルを開発する場合により重要です。 データセットを入手したら、次のような規制プロトコルとコンプライアンスを実装します。 GDPR、HIPAA標準、およびデータがクリーンで合法性がないことを保証するその他の関連標準。ベンダーからデータを調達している場合は、同様のコンプライアンスにも注意してください。 顧客またはユーザーの機密情報が危険にさらされてはなりません。 データは、機械学習モデルに入力する前に匿名化する必要があります。
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データバイアスの処理
データバイアスは、AIモデルをゆっくりと殺してしまう可能性があります。 時間とともにしか検出されない遅い毒だと考えてください。 バイアスは、不本意で神秘的な情報源から忍び寄り、レーダーを簡単にスキップできます。 あなたの AIトレーニングデータ バイアスがかかっていると、結果が歪んでしまい、多くの場合一方的な結果になります。
このような事態を回避するには、収集するデータが可能な限り多様であることを確認してください。 たとえば、音声データセットを収集する場合は、サービスを使用することになるさまざまなタイプの人々に対応するために、複数の民族、性別、年齢層、文化、アクセントなどからのデータセットを含めます。 データが豊富で多様であるほど、バイアスが少なくなる可能性があります。
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適切なデータ収集ベンダーの選択
データ収集をアウトソーシングすることを選択したら、最初に誰をアウトソーシングするかを決定する必要があります。 適切なデータ収集ベンダーは、強固なポートフォリオと透過的なコラボレーションプロセスを備えており、スケーラブルなサービスを提供します。 完璧にフィットするのは、AIトレーニングデータを倫理的に調達し、すべてのコンプライアンスを確実に順守するものでもあります。 時間がかかるプロセスは、間違ったベンダーとのコラボレーションを選択した場合、AI開発プロセスを長引かせてしまう可能性があります。
したがって、彼らの以前の作品を見て、彼らがあなたが挑戦しようとしている業界または市場セグメントに取り組んだかどうかを確認し、彼らのコミットメントを評価し、ベンダーがあなたのAIの野心にとって理想的なパートナーであるかどうかを調べるために有料サンプルを入手してください。 正しいものが見つかるまで、このプロセスを繰り返します。
倫理と常識は、データの調達はクリーンなソースから行われるべきであるという事実を示しています。 これは、ヘルスケアデータ、フィンテックデータ、およびその他の機密データを使用してAIモデルを開発する場合により重要です。 データセットを入手したら、次のような規制プロトコルとコンプライアンスを実装します。 アップラッピング
AIデータ収集は、これらの質問に要約されます。これらのポインターを並べ替えると、AIモデルが希望どおりに形作られることを確信できます。 急いで決断しないでください。 理想的なAIモデルの開発には何年もかかりますが、それに対する批判を得るのにほんの数分しかかかりません。 ガイドラインを使用してこれらを回避してください。
Good luck!
