Kami tidak perlu memberi tahu Anda nilai data pelatihan AI untuk proyek ambisius Anda. Anda tahu bahwa jika Anda memasukkan data sampah ke model Anda, mereka akan menghasilkan hasil yang bertepatan, dan melatih model Anda dengan kumpulan data berkualitas akan menghasilkan sistem yang efisien dan otonom yang mampu memberikan hasil yang akurat.
Meskipun konsep ini mudah dipahami, menemukan sumber set data dan data yang paling berguna untuk melatih proyek machine learning (ML) Anda bisa jadi sulit.
Kami membuat postingan ini untuk membantu bisnis menemukan solusi bermanfaat yang sesuai dengan kebutuhan spesifik mereka. Terlepas dari apakah proyek Anda memerlukan:
- Kumpulan data yang disesuaikan dengan asal terbaru
- Data umum untuk memulai proses pelatihan AI Anda
- Kumpulan data khusus yang mungkin sulit ditemukan secara online
Kami memiliki solusi untuk setiap masalah yang mungkin Anda temui di artikel ini.
Mari kita mulai.
3 Cara Sederhana untuk Memperoleh Data Pelatihan Untuk Model AI/ML Anda
Sebagai calon ilmuwan data atau spesialis AI, Anda dapat menemukan data dari tiga sumber utama:
- Sumber gratis
- Sumber internal
- Sumber berbayar
1. Sumber Gratis
Sumber gratis menawarkan kumpulan data (Anda dapat menebaknya) secara gratis. Ada beberapa direktori, forum, portal, mesin telusur, dan situs web populer untuk sumber kumpulan data Anda. Sumber-sumber ini bisa publik, arsip, data yang dipublikasikan setelah beberapa tahun data dengan izin eksplisit. Kami telah menguraikan daftar singkat contoh sumber daya gratis di bawah ini:
Kagel –
Peti harta karun untuk ilmuwan data dan penggemar pembelajaran mesin. Dengan Kaggle, Anda dapat menemukan, menerbitkan, mengakses, dan mengunduh kumpulan data untuk proyek Anda. Kumpulan data dari Kaggle berkualitas baik, tersedia dalam beragam format, dan mudah diunduh.
Basis Data UCI –
Pelajar mesin dan ilmuwan data telah menggunakan database UCI sejak 1987. Sumber daya ini menawarkan teori domain, database, arsip, generator data, dan banyak lagi untuk proyek tertentu. Database UCI diklasifikasikan dan ditampilkan berdasarkan masalah atau tugas mereka seperti Clustering, Classification, dan Regression.
Sumber Data Pelaku Pasar –
Sumber daya dari raksasa teknologi seperti Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine, dan Microsoft Datasets.
- Sumber daya AWS menawarkan kumpulan data yang telah dipublikasikan. Dapat diakses melalui AWS, kumpulan data dari lembaga pemerintah, bisnis, lembaga penelitian, dan individu dikuratori dan dipelihara dalam AWS.
- Google menawarkan mesin pencari yang mengambil kumpulan data gratis relevan dengan kueri penelusuran Anda.
- Inisiatif Repositori Data Terbuka Microsoft memberikan dataset kepada para ilmuwan data dan pembelajar mesin dari proyek-proyek seperti visi komputer, NLP, dan banyak lagi.
Dataset Publik dan Pemerintah –
Kumpulan Data Publik adalah sumber daya terkemuka yang menawarkan kumpulan data dari industri seperti jaringan kompleks, biologi, dan agensi pertanian. Kategorinya berurutan dan diatur dengan rapi untuk tampilan cepat, dan tersedia untuk diunduh. Perlu dicatat bahwa beberapa kumpulan data berbasis lisensi sementara yang lain gratis. Kami merekomendasikan untuk membaca dokumentasi secara menyeluruh sebelum mengunduh kumpulan data.
Seorang ilmuwan data biasanya akan mencari data historis untuk proyek mereka yang mungkin terikat geografi. Dalam kasus seperti itu, sumber daya yang bermanfaat dikelola oleh pemerintah internasional. Kumpulan data yang relevan tersedia melalui situs web pemerintah dari India, AS, UE, dan negara lain.
Kelebihan Sumber Daya Gratis
- Tidak ada biaya apa pun yang terlibat
- Banyak sumber daya untuk menemukan kumpulan data yang relevan
Kontra Sumber Daya Gratis
- Melibatkan berjam-jam intervensi manual untuk melihat-lihat sumber daya, mengunduh, mengkategorikan, dan menyusun kumpulan data
- Proses anotasi data masih bersifat manual
- Batasan lisensi dan batasan kepatuhan
- Menemukan kumpulan data yang relevan dapat memakan waktu
2. Sumber Internal
Sumber data penting lainnya adalah dari database internal. Anda mungkin tidak dapat menemukan apa yang Anda cari di sumber gratis; dalam situasi ini, Anda mungkin ingin melihat ke dalam organisasi Anda di beberapa titik kontak pembuatan data yang telah Anda buat. Data terkini yang tepat dan relevan dengan proyek Anda harus tersedia secara internal.
Dengan sumber internal, Anda dapat menyesuaikan data untuk berbagai kasus penggunaan. Sumber internal dapat berupa data yang dihasilkan dari CRM Anda, pegangan media sosial, atau analitik situs web.
Kelebihan Sumber Daya Internal
- Biaya minimal yang terlibat
- Ubah parameter untuk menghasilkan informasi yang diperlukan secara langsung
Kontra Sumber Daya Internal
- Jam kerja manual yang tak terhitung jumlahnya
- Kolaborasi antardepartemen dan intradepartemen tidak bisa dihindari
- Tidak ideal untuk proyek dengan waktu terbatas ke pasar
- Data yang dihasilkan secara internal tidak akan relevan untuk model AI Anda
3. Sumber Berbayar
Sayangnya, kumpulan data unik tidak tersedia pada sumber daya gratis atau internal tetapi dapat diperoleh melalui sumber daya berbayar. Sumber berbayar dibuat oleh perusahaan yang bekerja untuk mendapatkan kumpulan data yang Anda perlukan untuk proyek Anda melalui teknik sumber data spesifik mereka sendiri.
Apa itu Anotasi Data?
Proses menambahkan informasi tambahan seperti deskripsi dan metadata ke kumpulan data Anda agar dapat dipahami oleh mesin dikenal sebagai anotasi data. Terlepas dari mana data Anda berasal, itu akan dalam bentuk mentah. Itu harus dibersihkan dan dianotasi menggunakan teknik presisi untuk memastikannya bisa menjadi data pelatihan AI untuk model Anda.
Anotasi data adalah tempat sumber daya berbayar menjadi ideal. Saat Anda mengalihdayakan data pelatihan AI ke pakar pihak ketiga, mereka mengekstrak, mengompilasi, memberi anotasi, dan menyajikan data kepada Anda sebagai hasil siap ML. Saat melakukan outsourcing, Anda juga dapat memastikan kepatuhan, lisensi, dan masalah hukum lainnya yang mungkin Anda abaikan saat menggunakan sumber daya internal atau gratis.
Berurusan dengan data mentah dari sumber internal atau gratis memakan waktu dan beban keuangan. Kami selalu merekomendasikan outsourcing set data pelatihan jika memungkinkan.
Kelebihan Sumber Daya Berbayar
- Set data beranotasi dan QAed mencapai Anda dengan cepat
- Tenggat waktu yang fleksibel
- Kumpulan data yang disesuaikan tersedia berdasarkan kebutuhan Anda
- Kepatuhan terhadap peraturan dalam sumber data selalu diurus oleh vendor
Kontra Sumber Daya Berbayar
- Melibatkan biaya
Dalam Kesimpulan
Jika Anda memiliki waktu terbatas untuk memasarkan atau memiliki spesifikasi khusus terkait kumpulan data, sebaiknya gunakan sumber daya berbayar atau alih daya ke pakar industri seperti kita. Kami memiliki pengalaman bertahun-tahun dalam memberikan data pelatihan AI untuk pelaku pasar utama seperti bisnis UMKM.
Hubungi kami hari ini untuk membicarakan tentang bagaimana kami dapat membantu Anda mendapatkan data pelatihan AI.
