Pengumpulan Data

Apa itu Pengumpulan Data? Semua yang Perlu Diketahui Pemula

Pernahkah Anda Bertanya-tanya?
Jenis Data

Model AI dan ML yang cerdas ada di mana-mana, baik itu

  • Model perawatan kesehatan prediktif untuk diagnosis proaktif
  • Kendaraan otonom dengan pemeliharaan lajur, parkir mundur, dan fitur bawaan lainnya
  • Chatbots cerdas yang mengetahui rahasia konten, konteks, dan maksud

Tapi apa yang membuat model ini akurat, sangat otomatis, dan sangat spesifik?

Data, Data, dan Lebih Banyak Data.

Agar data masuk akal bagi model AI, Anda perlu mengingat faktor-faktor berikut:

  • Potongan data mentah yang besar tersedia
  • Blok data bersifat multivariat dan beragam
  • Data yang tidak berlabel seperti derau pada mesin cerdas 

Larutan: Anotasi Data (Proses pelabelan data untuk membuat kumpulan data yang relevan dan spesifik kasus penggunaan)

Memperoleh Data Pelatihan Ai Untuk Model Ml

Memperoleh Data Pelatihan AI untuk Model ML

Pengumpul data AI yang kredibel berfokus pada berbagai aspek sebelum memulai pengambilan dan ekstraksi data di berbagai jalan. Ini termasuk:

  • Berfokus pada menyiapkan beberapa kumpulan data
  • Menjaga pengumpulan data dan anggaran anotasi tetap terkendali
  • Memperoleh model data yang relevan
  • Hanya bekerja dengan agregator kumpulan data yang kredibel
  • Mengidentifikasi tujuan organisasi sebelumnya
  • Bekerja bersama algoritme yang sesuai
  • Pembelajaran yang diawasi atau tidak diawasi

Opsi Teratas untuk Memperoleh data yang mematuhi aspek-aspek yang disebutkan:

  1. Sumber Gratis: Termasuk forum terbuka seperti Quora dan Reddit dan agregator terbuka seperti Kaggle OpenML, Google Datasets, dan banyak lagi
  2. Sumber Internal: Data diekstraksi dari platform CRM dan ERP
  3. Sumber Berbayar: Termasuk vendor eksternal dan menggunakan alat pengikis data

Arahkan ke Catatan: Rasakan kumpulan data terbuka dengan sedikit garam.

Faktor Anggaran

Faktor Anggaran

Berencana untuk menganggarkan inisiatif Pengumpulan Data AI kami. Sebelum Anda bisa, pertimbangkan aspek dan pertanyaan berikut:

  • Sifat produk yang perlu dikembangkan
  • Apakah model tersebut mendukung pembelajaran penguatan?
  • Apakah pembelajaran mendalam didukung?
  • Apakah itu NLP, Computer Vision, atau Keduanya
  • Apa platform dan sumber daya Anda untuk melabeli data?

Berdasarkan analisis, berikut adalah faktor-faktor yang dapat dan seharusnya membantu Anda mengelola harga kampanye:

  1. Volume Data: Ketergantungan: Ukuran proyek, preferensi terhadap kumpulan data pelatihan dan pengujian, kompleksitas sistem, jenis teknologi AI yang dianutnya, dan penekanan pada ekstraksi fitur atau kekurangannya. 
  2. Strategi Harga: Dependensi: Kompetensi penyedia layanan, kualitas data, dan kompleksitas model dalam gambar
  3. Metodologi Sumber: Ketergantungan: Kompleksitas dan ukuran model, tenaga kerja yang dipekerjakan, kontraktual, atau sumber data, dan pilihan sumber, dengan opsi yang terbuka, publik, berbayar, dan sumber internal.
Kualitas Data

Bagaimana Mengukur Kualitas Data?

Untuk memastikan apakah data yang dimasukkan ke dalam sistem berkualitas tinggi atau tidak, pastikan data tersebut mematuhi parameter berikut:

  • Ditujukan untuk kasus penggunaan dan algoritme tertentu
  • Membantu membuat model lebih cerdas
  • Mempercepat pengambilan keputusan 
  • Mewakili konstruksi waktu nyata

Sesuai dengan aspek yang disebutkan, berikut adalah ciri-ciri yang Anda inginkan untuk dimiliki oleh kumpulan data Anda:

  1. Keseragaman: Bahkan jika potongan data bersumber dari berbagai jalan, mereka harus diperiksa secara seragam, tergantung pada modelnya. Misalnya, kumpulan data video beranotasi yang baik tidak akan seragam jika dipasangkan dengan kumpulan data audio yang hanya dimaksudkan untuk model NLP seperti chatbots dan Asisten Suara.
  2. Konsistensi: Kumpulan data harus konsisten jika ingin disebut berkualitas tinggi. Ini berarti setiap unit data harus bertujuan membuat pengambilan keputusan lebih cepat untuk model, sebagai faktor pelengkap untuk unit lain.
  3. Kelengkapan: Rencanakan setiap aspek dan karakteristik model dan pastikan bahwa kumpulan data yang bersumber mencakup semua basis. Misalnya, data yang relevan dengan NLP harus mematuhi persyaratan semantik, sintaksis, dan bahkan kontekstual. 
  4. Relevansi: Jika Anda memikirkan beberapa hasil, pastikan bahwa datanya seragam dan relevan, sehingga algoritme AI dapat memprosesnya dengan mudah. 
  5. Diversifikasi: Kedengarannya berlawanan dengan hasil bagi 'Keseragaman'? Tidak persis seperti kumpulan data yang terdiversifikasi itu penting jika Anda ingin melatih model secara holistik. Meskipun ini mungkin meningkatkan anggaran, modelnya menjadi jauh lebih cerdas dan perseptif.
Manfaat Penyedia Layanan Data Pelatihan Ai End-To-End Onboarding

Manfaat Orientasi Penyedia Layanan Data Pelatihan AI ujung-ke-ujung

Sebelum mendapatkan manfaat, berikut adalah aspek yang menentukan kualitas data secara keseluruhan:

  • Platform yang digunakan 
  • Orang-orang yang terlibat
  • Proses diikuti

Dan dengan penyedia layanan ujung-ke-ujung yang berpengalaman, Anda mendapatkan akses ke platform terbaik, orang-orang paling berpengalaman, dan proses teruji yang benar-benar membantu Anda melatih model hingga sempurna.

Untuk spesifiknya, berikut adalah beberapa manfaat yang lebih terkurasi yang layak mendapatkan tampilan tambahan:

  1. Relevansi: Penyedia layanan ujung ke ujung cukup berpengalaman untuk hanya menyediakan kumpulan data model dan algoritme tertentu. Plus, mereka juga memperhatikan kompleksitas sistem, demografi, dan segmentasi pasar. 
  2. Perbedaan: Model tertentu memerlukan truk berisi kumpulan data yang relevan untuk dapat membuat keputusan secara akurat. Misalnya, mobil self-driving. Penyedia layanan yang berpengalaman dan menyeluruh mempertimbangkan kebutuhan akan keragaman dengan mencari sumber dataset yang bahkan berpusat pada vendor. Sederhananya, segala sesuatu yang mungkin masuk akal untuk model dan algoritma tersedia.
  3. Data yang Dikurasi: Hal terbaik tentang penyedia layanan berpengalaman adalah mereka mengikuti pendekatan bertahap untuk pembuatan kumpulan data. Mereka menandai potongan yang relevan dengan atribut untuk dipahami oleh annotator.
  4. Anotasi kelas atas: Penyedia layanan yang berpengalaman menyebarkan Pakar Subjek yang relevan untuk membubuhi keterangan potongan besar data dengan sempurna.
  5. De-Identifikasi Sesuai Pedoman: Peraturan keamanan data dapat membuat atau menghancurkan kampanye pelatihan AI Anda. Namun, penyedia layanan menyeluruh menangani setiap masalah kepatuhan, yang relevan dengan GDPR, HIPAA, dan otoritas lainnya dan memungkinkan Anda untuk fokus sepenuhnya pada pengembangan proyek.
  6. Bias Nol: Tidak seperti pengumpul data, pembersih, dan annotator internal, penyedia layanan yang kredibel menekankan penghapusan bias AI dari model untuk mengembalikan hasil yang lebih objektif dan kesimpulan yang akurat.
Memilih Vendor Pengumpulan Data yang Tepat

Memilih Vendor Pengumpulan Data yang tepat

Setiap kampanye pelatihan AI dimulai dengan Pengumpulan Data. Atau, dapat dikatakan bahwa proyek AI Anda sering kali berdampak sama seperti kualitas data yang disajikan.

Oleh karena itu, disarankan untuk bergabung dengan vendor Pengumpulan Data yang tepat untuk pekerjaan tersebut, yang mematuhi pedoman berikut:

  • Kebaruan atau Keunikan
  • Pengiriman tepat waktu
  • Ketepatan
  • Kelengkapan
  • Konsistensi

Dan berikut adalah faktor-faktor yang perlu Anda periksa sebagai organisasi untuk memusatkan perhatian pada pilihan yang tepat:

  1. Mintalah contoh kumpulan data
  2. Periksa silang kueri yang relevan dengan kepatuhan
  3. Pahami lebih banyak tentang pengumpulan data dan proses pengadaan mereka
  4. Periksa sikap dan pendekatan mereka untuk menghilangkan bias
  5. Pastikan tenaga kerja dan kemampuan khusus platform mereka dapat diskalakan, jika Anda ingin membuat perkembangan progresif pada proyek, dari waktu ke waktu

sosial Share