Pasar AI yang terus berkembang menghadirkan peluang luar biasa bagi bisnis yang ingin mengembangkan aplikasi bertenaga AI. Namun, membangun model AI yang sukses memerlukan algoritme kompleks yang dilatih pada kumpulan data berkualitas tinggi. Pemilihan data pelatihan AI yang tepat dan proses pengumpulan data yang efisien sangat penting untuk mencapai hasil AI yang akurat dan efektif.
Blog ini menggabungkan pedoman untuk menyederhanakan pengumpulan data AI dengan pentingnya memilih data pelatihan yang tepat, menyediakan pendekatan komprehensif bagi bisnis yang berupaya menciptakan model AI yang berdampak.
Mengapa Data Pelatihan AI Penting?
Data pelatihan AI merupakan tulang punggung keberhasilan setiap aplikasi AI. Tanpa data pelatihan berkualitas tinggi, model AI Anda dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat, menimbulkan biaya perawatan yang lebih tinggi, merusak kredibilitas produk Anda, dan membuang-buang sumber daya keuangan. Dengan menginvestasikan waktu dan upaya dalam memilih dan mengumpulkan data yang tepat, bisnis dapat memastikan model AI mereka menghasilkan hasil yang andal dan relevan.
Pertimbangan Utama Saat Memilih Data Pelatihan AI
hubungan
Data harus selaras langsung dengan fungsi yang dimaksudkan model AI.
Ketepatan
Data berkualitas tinggi dan bebas kesalahan sangat penting untuk pelatihan model yang andal.
Keragaman
Berbagai titik data membantu mencegah bias & meningkatkan generalisasi.
Volume
Data yang cukup diperlukan untuk melatih model yang kuat dan akurat.
Perwakilan
Data pelatihan harus secara akurat mencerminkan skenario dunia nyata yang akan dihadapi model.
Kualitas Anotasi
Pelabelan yang benar dan konsisten sangat penting untuk pembelajaran yang diawasi.
aktualitas
Gunakan data terkini untuk menjaga model AI tetap relevan dan efektif.
Privasi & Keamanan
Pastikan kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data.
6 Panduan Jitu untuk Menyederhanakan Proses Pengumpulan Data Pelatihan AI Anda
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.
Contoh Skenario:
- Asisten virtual: Data ucapan dengan beragam aksen, emosi, usia, bahasa, modulasi, dan pengucapan.
- Chatbot teknologi finansial: Data berbasis teks dengan campuran konteks, semantik, sarkasme, sintaksis tata bahasa, dan tanda baca yang baik.
- Sistem IoT untuk Kesehatan Peralatan: Gambar dan rekaman dari visi komputer, data teks historis, statistik, dan garis waktu.
Apa Sumber Data Anda?
Pengadaan sumber data ML itu rumit dan kompleks. Hal ini berdampak langsung pada hasil yang akan diberikan model Anda di masa mendatang dan kehati-hatian harus dilakukan pada tahap ini untuk menetapkan sumber data dan titik sentuh yang terdefinisi dengan baik.
- Data Internal: Data yang dihasilkan oleh bisnis Anda dan relevan dengan kasus penggunaan Anda.
- Sumber Gratis: Arsip, kumpulan data publik, mesin pencari.
- Penjual Data: Perusahaan yang mengambil sumber dan membuat anotasi data.
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 hal yang berbeda sama sekali dan kami telah membahas topik ini secara mendalam di sini. Anda dapat memeriksanya dan mendapatkan ide tentang cara mendekati dan menyeimbangkan volume dan pengeluaran data.
Persyaratan Peraturan Pengumpulan Data
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 membunuh model AI Anda secara perlahan. Anggap saja itu racun yang lambat yang hanya terdeteksi seiring berjalannya waktu. Bias muncul dari sumber yang tidak disengaja dan misterius serta dapat dengan mudah lolos dari radar. Jika data pelatihan AI Anda bias, hasil yang Anda peroleh akan bias dan sering kali berat sebelah.
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
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.
Dengan Shaip, Anda mendapatkan data yang dapat diandalkan dan bersumber secara etis untuk mendukung inisiatif AI Anda secara efektif.
Kesimpulan
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.
