インテリジェントなAIモデルとMLモデルはどこにでもあります。
- 予防的診断のための予測医療モデル
- 車線維持、リバースパーキング、およびその他の組み込み特性を備えた自動運転車
- コンテンツ、コンテキスト、および意図に精通しているインテリジェントなチャットボット
しかし、これらのモデルが正確で、高度に自動化されており、めちゃくちゃ具体的である理由
データ、データ、その他のデータ。
AIモデルにとって意味のあるデータを得るには、次の要素に留意する必要があります。
- 大量の生データチャンクが利用可能です
- データブロックは多変量で多様です
- ラベルのないデータは、インテリジェントマシンにとってノイズのようなものです
溶液： データ注釈（関連するユースケース固有のデータセットを作成するためにデータにラベルを付けるプロセス）
MLモデルのAIトレーニングデータの取得
信頼できるAIデータコレクターは、さまざまな方法でデータのキャプチャと抽出を開始する前に、複数の側面に焦点を合わせます。 これらには以下が含まれます：
- 複数のデータセットの準備に焦点を当てる
- データ収集と注釈の予算を管理下に置く
- モデル関連データの取得
- 信頼できるデータセットアグリゲーターのみを使用する
- 組織の目標を事前に特定する
- 適切なアルゴリズムと連携する
- 教師あり学習または教師なし学習
上記の側面に準拠したデータを取得するためのトップオプション：
- 無料のソース： QuoraやRedditなどのオープンフォーラムと、Kaggle OpenML、GoogleDatasetsなどのオープンアグリゲーターが含まれます
- 内部ソース： CRMおよびERPプラットフォームから抽出されたデータ
- 有料ソース： 外部ベンダーとデータスクレイピングツールの使用を含みます
注意点： ほんの少しの塩で開いているデータセットを認識します。
予算要因
AIデータ収集イニシアチブの予算を立てる計画。 できる前に、次の側面と質問を考慮に入れてください。
- 開発が必要な製品の性質
- モデルは強化学習をサポートしていますか？
- ディープラーニングはサポートされていますか？
- NLP、コンピュータービジョン、またはその両方ですか
- データにラベルを付けるためのプラットフォームとリソースは何ですか？
分析に基づいて、キャンペーンの価格設定を管理するのに役立つ可能性があり、役立つはずの要因は次のとおりです。
- データ量： 依存関係：プロジェクトのサイズ、データセットのトレーニングとテストの好み、システムの複雑さ、準拠するAIテクノロジーの種類、特徴抽出またはその欠如の強調。
- 価格戦略： 依存関係：サービスプロバイダーの能力、データの品質、および図のモデルの複雑さ
- 調達方法： 依存関係：モデルの複雑さとサイズ、データを調達する雇用、契約、または社内の労働力、およびソースの選択。オプションは、オープン、パブリック、有料、および内部ソースです。
データ品質を測定する方法は？
システムに供給されるデータが高品質であるかどうかを確認するには、次のパラメーターに準拠していることを確認してください。
- 特定のユースケースとアルゴリズムを対象としています
- モデルをよりインテリジェントにするのに役立ちます
- 意思決定をスピードアップ
- リアルタイム構成を表します
上記の側面に従って、データセットに持たせたい特性は次のとおりです。
- 均一： データチャンクが複数の方法から供給されている場合でも、モデルによっては、それらを一律に精査する必要があります。 たとえば、チャットボットや音声アシスタントなどのNLPモデル専用のオーディオデータセットと組み合わせると、十分に調整された注釈付きビデオデータセットは均一になりません。
- 一貫性： データセットを高品質と呼びたい場合は、データセットに一貫性を持たせる必要があります。 つまり、データのすべてのユニットは、他のユニットを補完する要素として、モデルの意思決定を迅速化することを目的としている必要があります。
- 包括性： モデルのすべての側面と特性を計画し、ソースデータセットがすべてのベースをカバーしていることを確認します。 たとえば、NLP関連のデータは、セマンティック、構文、さらにはコンテキストの要件に準拠する必要があります。
- 関連性： いくつかの結果を念頭に置いている場合は、データが均一で関連性があることを確認し、AIアルゴリズムがそれらを簡単に処理できるようにします。
- 多様化： 「均一性」の商に反直観的に聞こえますか？ モデルを全体的にトレーニングする場合は、多様なデータセットが重要であるとは限りません。 これにより予算が拡大する可能性がありますが、モデルははるかにインテリジェントで知覚的になります。
オンボーディングのエンドツーエンドAIトレーニングデータサービスプロバイダーのメリット
メリットを享受する前に、全体的なデータ品質を決定する側面は次のとおりです。
- 使用したプラットフォーム
- 巻き込まれた人々
- 続くプロセス
また、経験豊富なエンドツーエンドのサービスプロバイダーが関与することで、モデルを完璧にトレーニングするのに実際に役立つ、最高のプラットフォーム、最も熟練した人々、およびテスト済みのプロセスにアクセスできます。
詳細については、追加の外観に値する、より精選された利点のいくつかを次に示します。
- 関連性： エンドツーエンドのサービスプロバイダーは、モデルおよびアルゴリズム固有のデータセットのみを提供するのに十分な経験があります。 さらに、システムの複雑さ、人口統計、および市場細分化も考慮に入れます。
- 多様性： 特定のモデルでは、意思決定を正確に行うために、関連するデータセットのトラックロードが必要です。 たとえば、自動運転車。 エンドツーエンドの経験豊富なサービスプロバイダーは、ベンダー中心のデータセットでさえも調達することにより、多様性の必要性を考慮に入れています。 簡単に言えば、モデルとアルゴリズムに意味があるかもしれないすべてのものが利用可能になります。
- キュレートされたデータ： 経験豊富なサービスプロバイダーの最も優れている点は、データセットを作成するための段階的なアプローチに従うことです。 それらは、アノテーターが理解できるように、関連するチャンクに属性のタグを付けます。
- ハイエンドアノテーション： 経験豊富なサービスプロバイダーは、関連する対象分野の専門家を配置して、大量のデータに完全に注釈を付けます。
- ガイドラインによる匿名化： データセキュリティ規制は、AIトレーニングキャンペーンを成功または失敗させる可能性があります。 ただし、エンドツーエンドのサービスプロバイダーは、GDPR、HIPAA、およびその他の当局に関連するすべてのコンプライアンス問題を処理し、プロジェクト開発に完全に集中できるようにします。
- ゼロバイアス： 社内のデータコレクター、クリーナー、アノテーターとは異なり、信頼できるサービスプロバイダーは、モデルからAIバイアスを排除して、より客観的な結果と正確な推論を返すことを強調しています。
適切なデータ収集ベンダーの選択
すべてのAIトレーニングキャンペーンはデータ収集から始まります。 または、AIプロジェクトは、テーブルにもたらされるデータの品質と同じくらい影響力があることが多いと言えます。
したがって、次のガイドラインに準拠している、ジョブに適したデータ収集ベンダーをオンボードすることをお勧めします。
- 新規性または独自性
- タイムリーな配達
- 正確さ
- 完全
- 一貫性
そして、正しい選択に焦点を合わせるために組織としてチェックする必要がある要素は次のとおりです。
- サンプルデータセットを要求する
- コンプライアンス関連のクエリをクロスチェックします
- 彼らのデータ収集と調達プロセスについてもっと理解する
- 偏見をなくすための彼らのスタンスとアプローチを確認してください
- プロジェクトを徐々に発展させたい場合に備えて、従業員とプラットフォーム固有の機能がスケーラブルであることを確認してください。
