Proses pengumpulan data pelatihan AI tidak dapat dihindari dan juga menantang. Tidak mungkin kita bisa melewatkan bagian ini dan langsung ke titik model kita mulai menghasilkan hasil yang berarti (atau hasil di tempat pertama). Ini sistematis dan saling berhubungan.
Karena tujuan dan kasus penggunaan solusi AI (Kecerdasan Buatan) kontemporer menjadi lebih khusus, ada peningkatan permintaan untuk penyempurnaan data pelatihan AI. Dengan perusahaan dan startup yang menjelajah ke wilayah dan segmen pasar yang lebih baru, mereka mulai beroperasi di ruang yang belum dijelajahi sebelumnya. Ini membuat pengumpulan data AI semua lebih rumit dan membosankan.
Sementara jalan di depan pasti menakutkan, itu bisa disederhanakan dengan pendekatan strategis. Dengan rencana yang dipetakan dengan baik, Anda dapat merampingkan pengumpulan data AI proses dan membuatnya sederhana untuk semua orang yang terlibat. Yang harus Anda lakukan adalah mendapatkan kejelasan tentang kebutuhan Anda dan menjawab beberapa pertanyaan.
Apakah mereka? Mari kita cari tahu.
Panduan Pengumpulan Data Pelatihan AI Klasik
Data Apa yang Anda Butuhkan?
Ini adalah pertanyaan pertama yang perlu Anda jawab untuk mengkompilasi kumpulan data yang bermakna dan membangun model AI yang bermanfaat. Jenis data yang Anda butuhkan bergantung pada masalah dunia nyata yang ingin Anda pecahkan.
Apakah Anda mengembangkan asisten virtual? Tipe data yang Anda perlukan bermuara pada data ucapan yang memiliki kumpulan aksen, emosi, usia, bahasa, modulasi, pengucapan, dan lebih banyak lagi dari audiens Anda yang beragam.
Jika Anda mengembangkan chatbot untuk solusi tekfin, Anda memerlukan data berbasis teks dengan campuran konteks, semantik, sarkasme, sintaksis tata bahasa, tanda baca, dan lainnya yang baik.
Terkadang, Anda mungkin juga memerlukan campuran beberapa jenis data berdasarkan masalah yang Anda pecahkan dan cara Anda mengatasinya. Misalnya, model AI untuk kesehatan peralatan pelacakan sistem IoT akan memerlukan gambar dan rekaman dari visi komputer untuk mendeteksi malfungsi dan menggunakan data historis seperti teks, statistik, dan garis waktu untuk memprosesnya bersama-sama dan memprediksi hasil secara akurat.
-
Apa Sumber Data Anda?
sumber data ML rumit dan rumit. Hal ini secara langsung berdampak pada hasil yang akan diberikan model Anda di masa mendatang dan perhatian harus dilakukan pada saat ini untuk menetapkan sumber data dan titik kontak yang terdefinisi dengan baik.
Untuk memulai sumber data, Anda dapat mencari titik kontak pembuatan data internal. Sumber data ini ditentukan oleh bisnis Anda dan untuk bisnis Anda. Artinya, mereka relevan dengan kasus penggunaan Anda.
Jika Anda tidak memiliki sumber daya internal atau jika Anda memerlukan sumber data tambahan, Anda dapat memeriksa sumber daya gratis seperti arsip, kumpulan data publik, mesin telusur, dan banyak lagi. Terlepas dari sumber-sumber ini, Anda juga memiliki vendor data, yang dapat mengambil data yang Anda butuhkan dan mengirimkannya kepada Anda dengan penjelasan lengkap.
Saat Anda memutuskan sumber data Anda, pertimbangkan fakta bahwa Anda akan membutuhkan volume demi volume data dalam jangka panjang dan sebagian besar kumpulan data tidak terstruktur, masih mentah dan ada di mana-mana.
Untuk menghindari masalah seperti itu, sebagian besar bisnis biasanya mengambil dataset mereka dari vendor, yang mengirimkan file siap mesin yang diberi label secara tepat oleh UKM khusus industri.
-
Berapa banyak? – Volume Data yang Anda Butuhkan?
Mari kita perpanjang pointer terakhir sedikit lagi. Model AI Anda akan dioptimalkan untuk hasil yang akurat hanya jika secara konsisten dilatih dengan lebih banyak volume kumpulan data kontekstual. Ini berarti bahwa Anda akan membutuhkan sejumlah besar data. Sejauh menyangkut data pelatihan AI, tidak ada yang namanya terlalu banyak data.
Jadi, tidak ada batasan seperti itu tetapi jika Anda benar-benar harus memutuskan volume data yang Anda butuhkan, Anda dapat menggunakan anggaran sebagai faktor penentu. Anggaran pelatihan AI adalah permainan bola yang berbeda sama sekali dan kami telah membahas secara ekstensif topik di sini. Anda dapat memeriksanya dan mendapatkan ide tentang cara mendekati dan menyeimbangkan volume dan pengeluaran data.
-
Persyaratan Peraturan Pengumpulan Data
Etika dan akal sehat mendikte fakta bahwa sumber data harus dari sumber yang bersih. Ini lebih penting saat Anda mengembangkan model AI dengan data perawatan kesehatan, data tekfin, dan data sensitif lainnya. Setelah Anda mendapatkan sumber dataset Anda, terapkan protokol peraturan dan kepatuhan seperti GDPR, standar HIPAA, dan standar relevan lainnya untuk memastikan data Anda bersih dan tanpa legalitas.Jika Anda mengambil data dari vendor, perhatikan juga kepatuhan serupa. Informasi sensitif pelanggan atau pengguna tidak boleh dikompromikan. Data harus dideidentifikasi sebelum dimasukkan ke dalam model pembelajaran mesin.
-
Menangani Bias Data
Bias data dapat secara perlahan mematikan model AI Anda. Anggap saja itu racun lambat yang hanya terdeteksi seiring waktu. Bias merayap masuk dari sumber yang tidak disengaja dan misterius dan dapat dengan mudah melewati radar. Ketika Anda data pelatihan AI bias, hasil Anda miring dan sering kali sepihak.
Untuk menghindari kejadian seperti itu, pastikan data yang Anda kumpulkan beragam mungkin. Misalnya, jika Anda mengumpulkan kumpulan data ucapan, sertakan kumpulan data dari berbagai etnis, jenis kelamin, kelompok usia, budaya, aksen, dan lainnya untuk mengakomodasi beragam jenis orang yang pada akhirnya akan menggunakan layanan Anda. Semakin kaya dan beragam data Anda, semakin kecil kemungkinan biasnya.
-
Memilih Vendor Pengumpulan Data yang Tepat
Setelah Anda memilih untuk mengalihdayakan pengumpulan data Anda, pertama-tama Anda harus memutuskan siapa yang akan dialihdayakan. Vendor pengumpulan data yang tepat memiliki portofolio yang solid, proses kolaborasi yang transparan, dan menawarkan layanan yang dapat diskalakan. Kecocokan yang sempurna juga merupakan sumber data pelatihan AI yang etis dan memastikan setiap kepatuhan dipatuhi. Proses yang memakan waktu dapat memperpanjang proses pengembangan AI Anda jika Anda memilih untuk berkolaborasi dengan vendor yang salah.
Jadi, lihat karya mereka sebelumnya, periksa apakah mereka telah bekerja di industri atau segmen pasar yang akan Anda jelajahi, nilai komitmen mereka, dan dapatkan sampel bayaran untuk mengetahui apakah vendor tersebut adalah mitra ideal untuk ambisi AI Anda. Ulangi prosesnya sampai Anda menemukan yang tepat.
Etika dan akal sehat mendikte fakta bahwa sumber data harus dari sumber yang bersih. Ini lebih penting saat Anda mengembangkan model AI dengan data perawatan kesehatan, data tekfin, dan data sensitif lainnya. Setelah Anda mendapatkan sumber dataset Anda, terapkan protokol peraturan dan kepatuhan seperti Wrapping Up
Pengumpulan data AI bermuara pada pertanyaan-pertanyaan ini dan ketika Anda memiliki petunjuk ini diurutkan, Anda dapat yakin bahwa model AI Anda akan membentuk seperti yang Anda inginkan. Hanya saja, jangan membuat keputusan tergesa-gesa. Butuh waktu bertahun-tahun untuk mengembangkan model AI yang ideal, tetapi hanya beberapa menit untuk mendapatkan kritik. Hindari ini dengan menggunakan pedoman kami.
Semoga berhasil!
