Panduan Pembeli Data Pelatihan AI

Apa itu, & Mengapa Itu Penting?

pengantar

Dalam dunia kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, pelatihan data tidak dapat dihindari. Ini adalah proses yang membuat modul pembelajaran mesin akurat, efisien, dan berfungsi penuh. Dalam posting ini, kami mengeksplorasi secara detail apa itu data pelatihan AI, kualitas data pelatihan, pengumpulan & lisensi data, dan banyak lagi.

Data Pelatihan Ai
Baca Panduan Pembeli Data Pelatihan AI, atau unduh Versi PDF

Diperkirakan bahwa rata-rata orang dewasa membuat keputusan tentang kehidupan dan hal-hal sehari-hari berdasarkan pembelajaran masa lalu. Ini, pada gilirannya, datang dari pengalaman hidup yang dibentuk oleh situasi dan orang. Dalam arti harfiah, situasi, contoh, dan orang tidak lain adalah data yang dimasukkan ke dalam pikiran kita. Saat kami mengumpulkan data bertahun-tahun dalam bentuk pengalaman, pikiran manusia cenderung membuat keputusan yang mulus.

Apa yang disampaikan ini? Data itu tidak bisa dihindari dalam pembelajaran.

Data Pelatihan Ai

Mirip dengan bagaimana seorang anak membutuhkan label yang disebut alfabet untuk memahami huruf A, B, C, D, mesin juga perlu memahami data yang diterimanya.

Itulah tepatnya Kecerdasan Buatan (AI) pelatihan adalah semua tentang. Sebuah mesin tidak berbeda dengan seorang anak yang belum belajar sesuatu dari apa yang akan diajarkan kepada mereka. Mesin tidak tahu untuk membedakan antara kucing dan anjing atau bus dan mobil karena mereka belum mengalami barang-barang itu atau diajari seperti apa bentuknya.

Jadi, untuk seseorang yang membangun mobil self-driving, fungsi utama yang perlu ditambahkan adalah kemampuan sistem untuk memahami semua elemen sehari-hari yang mungkin ditemui mobil, sehingga kendaraan dapat mengidentifikasinya dan membuat keputusan mengemudi yang tepat. Di sinilah data pelatihan AI ikut bermain. 

Saat ini, modul kecerdasan buatan menawarkan banyak kemudahan kepada kita dalam bentuk mesin rekomendasi, navigasi, otomatisasi, dan banyak lagi. Semua itu terjadi karena pelatihan data AI yang digunakan untuk melatih algoritme saat dibuat.

Data pelatihan AI adalah proses mendasar dalam membangun Mesin belajar dan algoritma AI. Jika Anda mengembangkan aplikasi yang didasarkan pada konsep teknologi ini, Anda perlu melatih sistem Anda untuk memahami elemen data untuk pemrosesan yang dioptimalkan. Tanpa pelatihan, model AI Anda akan menjadi tidak efisien, cacat, dan berpotensi tidak berguna.

Diperkirakan bahwa Ilmuwan Data menghabiskan lebih dari 80% dari waktu mereka dalam Persiapan & Pengayaan Data untuk melatih model ML.

Jadi, bagi Anda yang ingin mendapatkan pendanaan dari pemodal ventura, solopreneur di luar sana yang mengerjakan proyek ambisius, dan penggemar teknologi yang baru memulai AI tingkat lanjut, kami telah mengembangkan panduan ini untuk membantu menjawab pertanyaan paling penting mengenai data pelatihan AI Anda.

Di sini kita akan mengeksplorasi apa itu data pelatihan AI, mengapa hal itu tak terhindarkan dalam proses Anda, volume dan kualitas data yang sebenarnya Anda butuhkan, dan banyak lagi.

Apa itu Data Pelatihan AI?

Data pelatihan AI secara hati-hati dikuratori dan dibersihkan informasinya yang dimasukkan ke dalam sistem untuk tujuan pelatihan. Proses ini membuat atau menghancurkan kesuksesan model AI. Ini dapat membantu dalam mengembangkan pemahaman bahwa tidak semua hewan berkaki empat dalam sebuah gambar adalah anjing atau dapat membantu seorang model membedakan antara teriakan marah dan tawa gembira. Ini adalah tahap pertama dalam membangun modul kecerdasan buatan yang memerlukan data sendok makan untuk mengajarkan dasar-dasar mesin dan memungkinkan mereka untuk belajar saat lebih banyak data dimasukkan. Ini, sekali lagi, membuka jalan bagi modul efisien yang menghasilkan hasil yang tepat bagi pengguna akhir.

Anotasi Data

Pertimbangkan proses data pelatihan AI sebagai sesi latihan untuk musisi, di mana semakin banyak mereka berlatih, semakin baik mereka mendapatkan lagu atau tangga nada. Satu-satunya perbedaan di sini adalah bahwa mesin juga harus terlebih dahulu diajarkan apa itu alat musik. Mirip dengan musisi yang memanfaatkan waktu berjam-jam yang dihabiskan untuk berlatih di atas panggung, model AI menawarkan pengalaman optimal kepada konsumen saat digunakan.

Mengapa Data Pelatihan AI Diperlukan?

Jawaban paling sederhana mengapa data pelatihan AI diperlukan untuk pengembangan model adalah bahwa tanpanya, mesin bahkan tidak akan tahu apa yang harus dipahami sejak awal. Seperti individu yang terlatih untuk pekerjaan khusus mereka, mesin membutuhkan kumpulan informasi untuk melayani tujuan tertentu dan memberikan hasil yang sesuai juga.

Mari kita perhatikan contoh mobil otonom lagi. Terabyte demi terabyte data dalam kendaraan self-driving berasal dari beberapa sensor, perangkat visi komputer, RADAR, LIDAR, dan banyak lagi. Semua bongkahan besar data ini tidak akan ada gunanya jika sistem pemrosesan pusat mobil tidak tahu apa yang harus dilakukan dengannya.

Misalnya, visi komputer unit mobil bisa memuntahkan volume data pada elemen jalan seperti pejalan kaki, binatang, lubang dan lainnya. Jika modul pembelajaran mesin tidak dilatih untuk mengidentifikasinya, kendaraan tidak akan tahu bahwa itu adalah penghalang yang dapat menyebabkan kecelakaan jika ditemui. Itu sebabnya modul harus dilatih tentang apa setiap elemen di jalan dan bagaimana keputusan mengemudi yang berbeda diperlukan untuk masing-masing elemen.

Meskipun ini hanya untuk elemen visual, mobil juga harus dapat memahami instruksi manusia melalui Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) serta koleksi audio atau ucapan dan merespon sesuai. Misalnya, jika pengemudi memerintahkan sistem infotainment dalam mobil untuk mencari SPBU terdekat, ia harus dapat memahami persyaratan dan memberikan hasil yang sesuai. Untuk itu, bagaimanapun, ia harus dapat memahami setiap kata dalam frasa, menghubungkannya, dan dapat memahami pertanyaan.

Meskipun Anda mungkin bertanya-tanya apakah proses data pelatihan AI rumit hanya karena digunakan untuk kasus penggunaan berat seperti mobil otonom, faktanya bahkan film berikutnya yang direkomendasikan Netflix melalui proses yang sama untuk menawarkan saran yang dipersonalisasi kepada Anda. Aplikasi, platform, atau entitas apa pun yang terkait dengan AI secara default didukung oleh data pelatihan AI.

Data Pelatihan Ai

Jenis data apa yang saya butuhkan?

Ada 4 jenis data utama yang akan dibutuhkan yaitu, Gambar, Video, Audio/Ucapan atau Teks untuk melatih model pembelajaran mesin secara efektif. Jenis data yang dibutuhkan akan tergantung pada berbagai faktor seperti use case yang ada, kompleksitas model yang akan dilatih, metode pelatihan yang digunakan, dan keragaman data input yang diperlukan.

Berapa banyak Data yang Memadai?

Mereka mengatakan tidak ada akhir untuk belajar dan frasa ini sangat ideal dalam spektrum data pelatihan AI. Semakin banyak data, semakin baik hasilnya. Namun, tanggapan yang tidak jelas seperti ini tidak cukup untuk meyakinkan siapa pun yang ingin meluncurkan aplikasi bertenaga AI. Tetapi kenyataannya adalah bahwa tidak ada aturan umum, formula, indeks, atau pengukuran volume data yang tepat yang dibutuhkan seseorang untuk melatih kumpulan data AI mereka.

Data Pelatihan Ai

Seorang ahli pembelajaran mesin akan secara lucu mengungkapkan bahwa algoritma atau modul terpisah harus dibangun untuk menyimpulkan volume data yang diperlukan untuk suatu proyek. Itu juga kenyataan yang menyedihkan.

Sekarang, ada alasan mengapa sangat sulit untuk membatasi volume data yang diperlukan untuk pelatihan AI. Ini karena kompleksitas yang terlibat dalam proses pelatihan itu sendiri. Modul AI terdiri dari beberapa lapisan fragmen yang saling berhubungan dan tumpang tindih yang mempengaruhi dan melengkapi proses satu sama lain.

Misalnya, anggap Anda sedang mengembangkan aplikasi sederhana untuk mengenali pohon kelapa. Dari pandangan, kedengarannya agak sederhana, bukan? Namun, dari perspektif AI, ini jauh lebih kompleks.

Pada awalnya, mesin itu kosong. Ia tidak tahu apa itu pohon, apalagi pohon yang tinggi, spesifik wilayah, dan menghasilkan buah tropis. Untuk itu, model perlu dilatih tentang apa itu pohon, bagaimana membedakannya dari objek tinggi dan ramping lainnya yang mungkin muncul dalam bingkai seperti lampu jalan atau tiang listrik dan kemudian mengajarkannya nuansa pohon kelapa. Setelah modul pembelajaran mesin mempelajari apa itu pohon kelapa, orang dapat dengan aman berasumsi bahwa ia tahu cara mengenalinya.

Tetapi hanya ketika Anda memberi makan gambar pohon beringin, Anda akan menyadari bahwa sistem telah salah mengidentifikasi pohon beringin untuk pohon kelapa. Untuk sebuah sistem, apapun yang tinggi dengan dedaunan bergerombol adalah pohon kelapa. Untuk menghilangkan ini, sistem sekarang perlu memahami setiap pohon yang bukan pohon kelapa untuk mengidentifikasi secara tepat. Jika ini adalah proses untuk aplikasi searah yang sederhana dengan hanya satu hasil, kita hanya dapat membayangkan kompleksitas yang terlibat dalam aplikasi yang dikembangkan untuk perawatan kesehatan, keuangan, dan lainnya.

Selain itu, apa yang juga mempengaruhi jumlah data yang dibutuhkan untuk pelatihan mencakup aspek-aspek yang tercantum di bawah ini:

  • Metode pelatihan, dimana perbedaan tipe data (terstruktur) dan tidak terstruktur) mempengaruhi kebutuhan akan volume data
  • Pelabelan data atau teknik anotasi
  • Cara data diumpankan ke sistem
  • Hasil bagi toleransi kesalahan, yang berarti persentase dari kesalahan yang dapat diabaikan di niche atau domain Anda

Contoh Volume Pelatihan Dunia Nyata

Meskipun jumlah data yang Anda butuhkan untuk melatih modul Anda tergantung pada proyek Anda dan faktor-faktor lain yang telah kita bahas sebelumnya, sedikit inspirasi atau referensi akan membantu mendapatkan ide yang luas tentang data persyaratan.

Berikut ini adalah contoh dunia nyata dari jumlah set data yang digunakan untuk tujuan pelatihan AI oleh beragam perusahaan dan bisnis.

  • Pengenalan wajah – ukuran sampel lebih dari 450,000 gambar wajah
  • Anotasi gambar – ukuran sampel lebih dari 185,000 gambar dengan hampir 650,000 objek beranotasi
  • Analisis sentimen Facebook – ukuran sampel lebih dari 9,000 komentar dan 62,000 posting
  • Pelatihan chatbot – ukuran sampel lebih dari 200,000 pertanyaan dengan lebih dari 2 juta jawaban
  • Aplikasi terjemahan – ukuran sampel lebih dari 300,000 audio atau ucapan koleksi dari non-penutur asli

Bagaimana jika saya tidak memiliki cukup data?

Di dunia AI & ML, pelatihan data tidak bisa dihindari. Dikatakan dengan tepat bahwa tidak ada akhir untuk mempelajari hal-hal baru dan ini berlaku ketika kita berbicara tentang spektrum data pelatihan AI. Semakin banyak data, semakin baik hasilnya. Namun, ada beberapa kasus di mana kasus penggunaan yang Anda coba selesaikan berkaitan dengan kategori khusus, dan sumber dataset yang tepat itu sendiri merupakan tantangan. Jadi dalam skenario ini, jika Anda tidak memiliki data yang memadai, prediksi dari model ML mungkin tidak akurat atau mungkin bias. Ada beberapa cara seperti augmentasi data dan markup data yang dapat membantu Anda mengatasi kekurangan namun hasilnya mungkin masih belum akurat atau dapat diandalkan.

Data Pelatihan Ai
Data Pelatihan Ai
Data Pelatihan Ai
Data Pelatihan Ai

Bagaimana Anda meningkatkan Kualitas Data?

Kualitas data berbanding lurus dengan kualitas output. Itu sebabnya model yang sangat akurat membutuhkan set data berkualitas tinggi untuk pelatihan. Namun, ada tangkapan. Untuk konsep yang bergantung pada presisi dan akurasi, konsep kualitas seringkali agak kabur.

Data berkualitas tinggi terdengar kuat dan kredibel, tetapi apa artinya sebenarnya?

Apa kualitas di tempat pertama?

Seperti halnya data yang kami masukkan ke dalam sistem kami, kualitas juga memiliki banyak faktor dan parameter yang terkait dengannya. Jika Anda menghubungi pakar AI atau veteran pembelajaran mesin, mereka mungkin membagikan permutasi data berkualitas tinggi apa pun yang –

Data Pelatihan Ai

  • Seragam – data yang bersumber dari satu sumber tertentu atau keseragaman dalam kumpulan data yang bersumber dari berbagai sumber
  • Komprehensif – data yang mencakup semua kemungkinan skenario yang dimaksudkan untuk dikerjakan oleh sistem Anda
  • Konsisten – setiap byte data memiliki sifat yang serupa
  • Relevan – data yang Anda sumber dan umpan serupa dengan kebutuhan Anda dan hasil yang diharapkan dan
  • bermacam-macam – Anda memiliki kombinasi semua jenis data seperti audio, video, gambar, teks, dan lainnya

Sekarang setelah kita memahami apa yang dimaksud dengan kualitas dalam kualitas data, mari kita segera melihat berbagai cara untuk memastikan kualitas pengumpulan data dan generasi.

1. Perhatikan data terstruktur dan tidak terstruktur. Yang pertama mudah dimengerti oleh mesin karena mereka memiliki elemen dan metadata beranotasi. Yang terakhir, bagaimanapun, masih mentah tanpa informasi berharga yang dapat digunakan sistem. Di sinilah anotasi data masuk.

2. Menghilangkan bias adalah cara lain untuk memastikan data berkualitas karena sistem menghilangkan prasangka apa pun dari sistem dan memberikan hasil yang objektif. Bias hanya mencondongkan hasil Anda dan membuatnya sia-sia.

3. Bersihkan data secara ekstensif karena ini akan selalu meningkatkan kualitas output Anda. Ilmuwan data mana pun akan memberi tahu Anda bahwa sebagian besar peran pekerjaan mereka adalah membersihkan data. Saat Anda membersihkan data, Anda menghapus duplikat, noise, nilai yang hilang, kesalahan struktural, dll.

Apa yang memengaruhi kualitas data pelatihan?

Ada tiga faktor utama yang dapat membantu Anda memprediksi tingkat kualitas yang Anda inginkan untuk Model AI/ML Anda. 3 faktor utama adalah Orang, Proses, dan Platform yang dapat membuat atau menghancurkan Proyek AI Anda.

Data Pelatihan Ai
Platform: Platform berpemilik human-in-the-loop yang lengkap diperlukan untuk sumber, transkripsi, dan anotasi kumpulan data yang beragam agar berhasil menerapkan inisiatif AI dan ML yang paling menuntut. Platform ini juga bertanggung jawab untuk mengelola pekerja, dan memaksimalkan kualitas dan throughput

orang: Untuk membuat AI berpikir lebih cerdas, dibutuhkan orang-orang yang memiliki pemikiran paling cerdas di industri ini. Untuk menskalakan, Anda memerlukan ribuan profesional ini di seluruh dunia untuk menyalin, memberi label, dan memberi anotasi pada semua tipe data.

Proses: Menyampaikan data standar emas yang konsisten, lengkap, dan akurat adalah pekerjaan yang rumit. Tapi itulah yang akan selalu Anda perlukan, untuk mematuhi standar kualitas tertinggi serta kontrol kualitas dan pos pemeriksaan yang ketat dan terbukti.

Dari mana Anda mendapatkan Data Pelatihan AI?

Tidak seperti bagian kami sebelumnya, kami memiliki wawasan yang sangat tepat di sini. Bagi Anda yang mencari sumber data
atau jika Anda sedang dalam proses pengumpulan video, pengumpulan gambar, pengumpulan teks, dan lainnya, ada tiga
jalan utama tempat Anda dapat memperoleh sumber data.

Mari kita jelajahi mereka satu per satu.

Sumber Gratis

Sumber gratis adalah jalan yang merupakan tempat penyimpanan data dalam jumlah besar. Ini adalah data yang hanya tergeletak di permukaan secara gratis. Beberapa sumber gratis termasuk –

Data Pelatihan Ai

  • Kumpulan data Google, tempat lebih dari 250 juta kumpulan data dirilis pada tahun 2020
  • Forum seperti Reddit, Quora, dan lainnya, yang merupakan sumber data yang bermanfaat. Selain itu, komunitas ilmu data dan AI di forum ini juga dapat membantu Anda dengan kumpulan data tertentu saat dihubungi.
  • Kaggle adalah sumber gratis lain tempat Anda dapat menemukan sumber pembelajaran mesin selain dari kumpulan data gratis.
  • Kami juga telah mencantumkan kumpulan data terbuka gratis untuk membantu Anda memulai pelatihan model AI Anda

Meskipun jalan-jalan ini gratis, yang akhirnya Anda habiskan adalah waktu dan usaha. Data dari sumber gratis ada di mana-mana dan Anda harus meluangkan waktu berjam-jam untuk mencari, membersihkan, dan menyesuaikannya agar sesuai dengan kebutuhan Anda.

Salah satu petunjuk penting lainnya yang perlu diingat adalah bahwa beberapa data dari sumber gratis juga tidak dapat digunakan untuk tujuan komersial. Itu membutuhkan lisensi data.

Menggores data

Seperti namanya, data scraping adalah proses menambang data dari berbagai sumber menggunakan alat yang sesuai. Dari situs web, portal publik, profil, jurnal, dokumen, dan lainnya, alat dapat mengikis data yang Anda butuhkan dan membawanya ke database Anda dengan mulus.

Meskipun ini terdengar seperti solusi yang ideal, pengikisan data hanya legal jika menyangkut penggunaan pribadi. Jika Anda adalah perusahaan yang ingin mengorek data dengan ambisi komersial, itu menjadi rumit dan bahkan ilegal. Itulah mengapa Anda memerlukan tim hukum untuk memeriksa situs web, kepatuhan, dan ketentuan sebelum Anda dapat mengumpulkan data yang Anda butuhkan.

Vendor Eksternal

Sejauh pengumpulan data untuk data pelatihan AI, outsourcing atau menjangkau vendor eksternal untuk kumpulan data adalah pilihan yang paling ideal. Mereka bertanggung jawab untuk menemukan kumpulan data untuk kebutuhan Anda sementara Anda dapat fokus membangun modul Anda. Ini secara khusus karena alasan berikut -

  • Anda tidak perlu menghabiskan berjam-jam mencari jalan data
  • tidak ada upaya dalam hal pembersihan dan klasifikasi data yang terlibat
  • Anda mendapatkan set data berkualitas yang secara tepat memeriksa semua faktor yang kami diskusikan beberapa waktu lalu
  • Anda bisa mendapatkan kumpulan data yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda
  • Anda dapat meminta volume data yang Anda butuhkan untuk proyek Anda dan banyak lagi
  • dan yang paling penting, mereka juga memastikan bahwa pengumpulan data mereka dan data itu sendiri sesuai dengan pedoman peraturan setempat.

Satu-satunya faktor yang terbukti menjadi kekurangan tergantung pada skala operasi Anda adalah bahwa outsourcing melibatkan biaya. Sekali lagi, apa yang tidak melibatkan pengeluaran.

Shaip sudah menjadi pemimpin dalam layanan pengumpulan data dan memiliki gudang data perawatan kesehatan dan dataset ucapan/audio sendiri yang dapat dilisensikan untuk proyek AI ambisius Anda.

Open Datasets – Untuk menggunakan atau tidak?

Buka Kumpulan Data Kumpulan data terbuka adalah kumpulan data yang tersedia untuk umum yang dapat digunakan untuk proyek pembelajaran mesin. Tidak masalah jika Anda memerlukan audio, video, gambar, atau kumpulan data berbasis teks, ada kumpulan data terbuka yang tersedia untuk semua bentuk dan kelas data.

Misalnya, ada kumpulan data ulasan produk Amazon yang menampilkan lebih dari 142 juta ulasan pengguna dari tahun 1996 hingga 2014. Untuk gambar, Anda memiliki sumber daya yang sangat baik seperti Google Open Images, tempat Anda dapat memperoleh kumpulan data dari lebih dari 9 juta gambar. Google juga memiliki sayap bernama Machine Perception yang menawarkan hampir 2 juta klip audio berdurasi sepuluh detik.

Terlepas dari ketersediaan sumber daya ini (dan lainnya), faktor penting yang sering diabaikan adalah kondisi yang menyertai penggunaannya. Mereka pasti publik, tetapi ada garis tipis antara pelanggaran dan penggunaan wajar. Setiap sumber datang dengan kondisinya sendiri dan jika Anda menjelajahi opsi ini, kami sarankan untuk berhati-hati. Ini karena dengan dalih lebih memilih jalan bebas, Anda bisa berakhir dengan tuntutan hukum dan biaya terkait.

Biaya Sebenarnya dari Data Pelatihan AI

Hanya uang yang Anda keluarkan untuk mendapatkan data atau menghasilkan data internal bukanlah yang harus Anda pertimbangkan. Kita harus mempertimbangkan elemen linier seperti waktu dan upaya yang dihabiskan dalam mengembangkan sistem AI dan biaya dari perspektif transaksional. gagal untuk memuji yang lain.

Waktu yang Dihabiskan untuk Sumber dan Anotasi Data
Faktor-faktor seperti geografi, demografi pasar, dan persaingan dalam ceruk pasar Anda menghambat ketersediaan kumpulan data yang relevan. Waktu yang dihabiskan untuk mencari data secara manual membuang-buang waktu dalam melatih sistem AI Anda. Setelah Anda berhasil mendapatkan sumber data, Anda akan menunda pelatihan lebih lanjut dengan menghabiskan waktu untuk membuat anotasi data sehingga mesin Anda dapat memahami apa yang diumpankan.

Harga Pengumpulan dan Anotasi Data
Biaya overhead (Pengumpul data internal, Annotator, Pemeliharaan peralatan, Infrastruktur teknologi, Berlangganan alat SaaS, Pengembangan aplikasi berpemilik) harus dihitung saat mengambil data AI

Biaya Data Buruk
Data yang buruk dapat merugikan moral tim perusahaan Anda, keunggulan kompetitif Anda, dan konsekuensi nyata lainnya yang tidak diperhatikan. Kami mendefinisikan data buruk sebagai kumpulan data apa pun yang tidak bersih, mentah, tidak relevan, usang, tidak akurat, atau penuh dengan kesalahan ejaan. Data yang buruk dapat merusak model AI Anda dengan memperkenalkan bias dan merusak algoritme Anda dengan hasil yang miring.

Biaya Manajemen
Semua biaya yang menyangkut administrasi organisasi atau perusahaan Anda, berwujud, dan tidak berwujud merupakan biaya manajemen yang seringkali paling mahal.

Data Pelatihan Ai

Apa selanjutnya setelah Sumber Data?

Setelah Anda memiliki dataset di tangan Anda, langkah selanjutnya adalah membubuhi keterangan atau memberi label. Setelah semua tugas kompleks, yang Anda miliki adalah membersihkan data mentah. Mesin masih tidak dapat memahami data yang Anda miliki karena tidak dianotasi. Di sinilah bagian yang tersisa dari tantangan sebenarnya dimulai.

Seperti yang kami sebutkan, mesin membutuhkan data dalam format yang dapat dimengerti. Inilah yang dilakukan anotasi data. Dibutuhkan data mentah dan menambahkan lapisan label dan tag untuk membantu modul memahami setiap elemen dalam data secara akurat.
Sumber Data

Misalnya, dalam teks, pelabelan data akan memberi tahu sistem AI sintaks tata bahasa, bagian ucapan, preposisi, tanda baca, emosi, sentimen, dan parameter lain yang terlibat dalam pemahaman mesin. Beginilah cara chatbot memahami percakapan manusia dengan lebih baik dan hanya ketika mereka melakukannya, mereka dapat meniru interaksi manusia dengan lebih baik melalui respons mereka juga.

Kedengarannya tak terelakkan, itu juga sangat memakan waktu dan membosankan. Terlepas dari skala bisnis Anda atau ambisinya, waktu yang dibutuhkan untuk membuat anotasi data sangat besar.

Hal ini terutama karena tenaga kerja Anda yang ada perlu mendedikasikan waktu di luar jadwal harian mereka untuk membuat anotasi data jika Anda tidak memiliki spesialis anotasi data. Jadi, Anda perlu memanggil anggota tim Anda dan menetapkan ini sebagai tugas tambahan. Semakin tertunda, semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk melatih model AI Anda.

Meskipun ada alat gratis untuk anotasi data, itu tidak menghilangkan fakta bahwa proses ini memakan waktu.

Di situlah vendor anotasi data seperti Shaip masuk. Mereka membawa tim spesialis anotasi data khusus untuk hanya fokus pada proyek Anda. Mereka menawarkan solusi dengan cara yang Anda inginkan untuk kebutuhan dan persyaratan Anda. Selain itu, Anda dapat mengatur kerangka waktu dengan mereka dan meminta pekerjaan diselesaikan dalam garis waktu tertentu.

Salah satu manfaat utama adalah kenyataan bahwa anggota tim internal Anda dapat terus fokus pada apa yang lebih penting untuk operasi dan proyek Anda sementara para ahli melakukan tugas mereka untuk membuat anotasi dan memberi label data untuk Anda.

Dengan outsourcing, kualitas optimal, waktu minimal dan presisi maksimum dapat dipastikan.

Wrapping Up

Itu semua tentang data pelatihan AI. Dari memahami apa itu data pelatihan hingga menjelajahi sumber daya gratis dan manfaat outsourcing anotasi data, kami membahas semuanya. Sekali lagi, protokol dan kebijakan masih tidak stabil dalam spektrum ini dan kami selalu menyarankan Anda untuk menghubungi pakar data pelatihan AI seperti kami untuk kebutuhan Anda.

Dari sumber, de-identifikasi hingga anotasi data, kami akan membantu Anda dengan semua kebutuhan Anda sehingga Anda hanya dapat bekerja untuk membangun platform Anda. Kami memahami seluk-beluk yang terlibat dalam sumber data dan pelabelan. Itu sebabnya kami mengulangi fakta bahwa Anda dapat menyerahkan tugas-tugas sulit kepada kami dan menggunakan solusi kami.

Hubungi kami untuk semua kebutuhan anotasi data Anda hari ini.

Ayo Bicara

  • Dengan mendaftar, saya setuju dengan Shaip Kebijakan Privasi serta Ketentuan Layanan dan memberikan persetujuan saya untuk menerima komunikasi pemasaran B2B dari Shaip.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Jika Anda ingin membuat sistem cerdas, Anda perlu memasukkan informasi yang bersih, terkurasi, dan dapat ditindaklanjuti untuk memfasilitasi pembelajaran yang diawasi. Informasi berlabel disebut data pelatihan AI dan terdiri dari metadata pasar, algoritme ML, dan apa pun yang membantu pengambilan keputusan.

Setiap mesin yang diberdayakan AI memiliki kemampuan yang dibatasi oleh manfaat historisnya. Ini berarti mesin hanya dapat memprediksi hasil yang diinginkan jika telah dilatih sebelumnya dengan kumpulan data yang sebanding. Data pelatihan membantu pelatihan yang diawasi dengan volume yang berbanding lurus dengan efisiensi dan akurasi model AI.

Kumpulan data pelatihan yang berbeda diperlukan untuk melatih algoritme Pembelajaran Mesin tertentu, untuk membantu penyiapan yang didukung AI mengambil keputusan penting dengan mempertimbangkan konteks. Misalnya, jika Anda berencana menambahkan fungsionalitas Computer Vision ke mesin, model perlu dilatih dengan gambar beranotasi dan lebih banyak kumpulan data pasar. Demikian pula, untuk kecakapan NLP, kumpulan ucapan dalam jumlah besar bertindak sebagai data pelatihan.

Tidak ada batas atas volume data pelatihan yang diperlukan untuk melatih model AI yang kompeten. Semakin besar volume data, semakin baik kemampuan model untuk mengidentifikasi dan memisahkan elemen, teks, dan konteks.

Meskipun ada banyak data yang tersedia, tidak setiap potongan cocok untuk model pelatihan. Agar algoritme berfungsi dengan baik, Anda memerlukan kumpulan data yang komprehensif, konsisten, dan relevan, yang diekstraksi secara seragam tetapi masih cukup beragam untuk mencakup berbagai skenario. Terlepas dari data yang Anda rencanakan untuk digunakan, lebih baik untuk membersihkan dan membubuhi keterangan yang sama untuk pembelajaran yang lebih baik.

Jika Anda memiliki model AI tertentu tetapi data pelatihan tidak cukup, Anda harus terlebih dahulu menghapus outlier, memasangkan dalam transfer dan pengaturan pembelajaran berulang, membatasi fungsionalitas, dan membuat pengaturan open-source bagi pengguna untuk terus menambahkan data untuk melatih mesin, secara progresif, tepat waktu. Anda bahkan dapat mengikuti pendekatan terkait augmentasi data dan pembelajaran transfer untuk memanfaatkan set data terbatas secara maksimal.

Dataset terbuka selalu dapat digunakan untuk mengumpulkan data pelatihan. Namun, jika Anda mencari eksklusivitas untuk melatih model dengan lebih baik, Anda dapat mengandalkan vendor eksternal, sumber gratis seperti Reddit, Kaggle, dan lainnya, dan bahkan Pengikisan Data untuk menambang wawasan secara selektif dari profil, portal, dan dokumen. Terlepas dari pendekatannya, perlu untuk memformat, mengurangi, dan membersihkan data yang diperoleh sebelum digunakan.