AIデータ収集のビギナーズガイド

悪いデータはAIの野心にどのように影響しますか？

データの収集と調達に取り組む方法がわかるという理由で、最も一般的なXNUMXつのデータリソースをリストアップしました。 ただし、この時点で、あなたの決定が常にAIソリューションの運命を決定する可能性があることも理解することが不可欠になります。

高品質のAIトレーニングデータがモデルが正確でタイムリーな結果を提供するのに役立つのと同様に、悪いトレーニングデータも、AIモデルを壊し、結果を歪め、バイアスを導入し、その他の望ましくない結果をもたらす可能性があります。

しかし、なぜこれが起こるのでしょうか？ AIモデルをトレーニングおよび最適化するためのデータはありませんか？ 正直なところ、違います。 これをさらに理解しましょう。

悪いデータ–それは何ですか？

悪いデータとは、無関係、不正確、不完全、または偏ったデータです。 定義が不十分なデータ収集戦略のおかげで、ほとんどのデータ サイエンティストと 注釈の専門家 不良データの処理を余儀なくされます。

非構造化データと不良データの違いは、非構造化データの洞察がいたるところにあることです。 しかし、本質的には、それらは関係なく役立つ可能性があります。 追加の時間を費やすことにより、データサイエンティストは、非構造化データセットから関連情報を抽出することができます。 ただし、悪いデータの場合はそうではありません。 これらのデータセットには、AIプロジェクトまたはそのトレーニング目的に価値がある、または関連する洞察や情報が含まれていません。

したがって、無料のリソースからデータセットを入手したり、内部データのタッチポイントを大まかに確立したりすると、不良データをダウンロードまたは生成する可能性が高くなります。 科学者が悪いデータに取り組むとき、あなたは人間の時間を無駄にするだけでなく、あなたの製品の発売も推進しています。

悪いデータがあなたの野心に何をすることができるかについてまだ不明な場合は、ここに簡単なリストがあります：

• 悪いデータを調達するのに数え切れないほどの時間を費やし、リソースに時間、労力、お金を浪費します。
• 悪いデータは、気づかれていなければ法的な問題を引き起こし、AIの効率を低下させる可能性があります
  モデル。
• 悪いデータでトレーニングされた製品をライブで使用すると、ユーザーエクスペリエンスに影響します
• 悪いデータは結果と推論にバイアスをかける可能性があり、それはさらに反発をもたらす可能性があります。

したがって、これに対する解決策があるかどうか疑問に思っている場合は、実際にあります。

AIトレーニングデータプロバイダーが救助に

基本的な解決策のXNUMXつは、データベンダー（有料ソース）を利用することです。 AIトレーニングデータプロバイダーは、受け取るものが正確で関連性があり、構造化された形式でデータセットが提供されることを保証します。 データセットを検索するためにポータルからポータルに移動する煩わしさに関与する必要はありません。

あなたがしなければならないのは、データを取り込んで、AIモデルを完璧にトレーニングすることだけです。 そうは言っても、次の質問は、データベンダーとのコラボレーションに伴う費用についてです。 あなた方の何人かはすでに精神的な予算に取り組んでいることを私たちは理解しています、そしてそれはまさに私たちが次に向かっているところです。