MLモデルをトレーニングするための信頼性の高いAIデータ収集サービス

AIトレーニングデータは、機械学習データセットまたはnlpデータセットとも呼ばれます。 AI / MLモデルのトレーニングに使用される情報です。 機械学習モデルは、トレーニングデータの大規模なセット（オーディオ、ビデオ、画像、またはテキスト）を使用して、特定のデータのパターンを理解および学習し、実際のシナリオで新しいデータのセットが提示されたときに結果を正確に予測します。

AIモデルは、意思決定を認識できるようにトレーニングする必要があるため、関連性のある、クリーンな、ラベル付けされたデータをAIモデルに提供する必要があります。 これは、AIセットアップを本質的により直感的にし、特定のビジネス問題の処理により適したものにするために、異なるドメイン間で適切なデータセットを識別、収集、および測定することを含むデータ収集の出番です。

データ収集は、モデルをトレーニングするテクノロジーによって異なります。 大まかに言えば、より粗いタイプには、NLPのテキストデータセットコレクションと速度データセットの調達、およびコンピュータビジョンの画像データセットとビデオデータセットのコレクションが含まれます。

• クラウドソーシング：Amazon Mechanical Turkなどの企業は、収集されたデータに必要な作業をプロセスに参加する意思のあるパブリックデータアノテーターに分散するパブリッククラウドソーシングを使用しています。
• プライベートクラウド：ソースされたデータの品質をチェックするためのデータコレクターの管理されたチーム。
• データ収集会社：Shaipは、要件に基づいてテキスト、オーディオ、ビデオ、画像などのデータを調達するのに役立つ、市場で数少ないベンダーのXNUMXつです。

• 解決すべき問題は何ですか？
• MLアルゴリズムを追跡するために必要な重要なデータポイントは何ですか？
• どのデータがキャプチャされ、どこに保存され、ソースされるデータが実際の問題を本当に解決できるかどうか。

• 企業がAIモデルを開発するために十分な/大量の内部データを利用できない場合があります
• データが利用可能であっても、特定の顧客セット間の使用パターンのためにデータにバイアスがかかる可能性があります（多様性が欠如しています）
• 既存のデータには、場所、環境条件、および結果を予測するための他の関連変数などの状況コンテキストが欠落している可能性があり、それによって顧客の要件を満たしていません。

AIデータ収集会社は、アイデアのあるAIモデルに最適なデータの種類を特定するのに役立ちます。 さらに、信頼できる企業は、データを利用可能にし、ニーズに応じて同じプロファイルを作成し、読みやすいソースを介してデータを調達し、要件と統合し、同じものをクリーンアップし、注釈、NLP標準、およびその他のテクノロジーを介して準備します。

AIデータ収集は非常に専門的な領域であり、最初に潜在的なソースを特定する必要があります。 信頼できる企業に同じものをアウトソーシングすることは、品質、正確性、速度、特異性、そして明らかにセキュリティに目を配りながら、カスタマイズされたデータセットを作成する能力がはるかに高いため、理にかなっています。