Pengumpulan Data AI: Semua yang Perlu Anda Ketahui
Model AI dan ML yang cerdas mengubah berbagai industri, mulai dari perawatan kesehatan prediktif hingga kendaraan otonom dan chatbot cerdas. Namun, apa yang mendorong model-model canggih ini? Data. Data berkualitas tinggi, dan dalam jumlah yang banyak. Panduan ini memberikan gambaran umum yang komprehensif tentang pengumpulan data untuk AI, yang mencakup semua hal yang perlu diketahui oleh pemula.
Apa itu Pengumpulan Data untuk AI?
Pengumpulan data untuk AI melibatkan pengumpulan dan penyiapan data mentah yang diperlukan untuk melatih model pembelajaran mesin. Data ini dapat berupa berbagai bentuk, termasuk teks, gambar, audio, dan video. Untuk pelatihan AI yang efektif, data yang dikumpulkan harus:
- Besar sekali: Kumpulan data besar umumnya dibutuhkan untuk melatih model AI yang kuat.
- Berbeda: Data harus mewakili variabilitas dunia nyata yang akan dihadapi model.
- Berlabel: Untuk pembelajaran terbimbing, data perlu diberi tag dengan jawaban yang benar untuk memandu pembelajaran model.
Larutan: Pengumpulan Data (Pengumpulan data dalam jumlah besar untuk melatih model ML.)
Memperoleh Data Pelatihan AI untuk Model ML
Pengumpulan data yang efektif melibatkan perencanaan dan pelaksanaan yang cermat. Pertimbangan utama meliputi:
- Mendefinisikan Tujuan: Identifikasi dengan jelas tujuan proyek AI Anda sebelum memulai pengumpulan data.
- Persiapan Kumpulan Data: Rencanakan beberapa kumpulan data (pelatihan, validasi, pengujian).
Manajemen Anggaran: Tetapkan anggaran yang realistis untuk pengumpulan dan pencatatan data. - Relevansi Data: Pastikan data yang dikumpulkan relevan dengan model AI tertentu dan kasus penggunaan yang dituju.
- Kompatibilitas Algoritma: Pertimbangkan algoritma yang akan Anda gunakan dan persyaratan datanya.
- Pendekatan Pembelajaran: Tentukan apakah Anda akan menggunakan pembelajaran terawasi, tanpa pengawasan, atau penguatan.
Metode Pengumpulan Data
Beberapa metode dapat digunakan untuk memperoleh data pelatihan:
- Sumber Gratis: Kumpulan data yang tersedia untuk umum (misalnya, Kaggle, Google Datasets, OpenML), forum terbuka (misalnya, Reddit, Quora). Note: Mengevaluasi dengan cermat kualitas dan relevansi kumpulan data gratis.
- Sumber Internal: Data dari dalam organisasi Anda (misalnya, CRM, sistem ERP).
- Sumber Berbayar: Penyedia data pihak ketiga, alat pengikisan data.
Penganggaran untuk Pengumpulan Data
Penganggaran untuk pengumpulan data memerlukan pertimbangan beberapa faktor:
- Ruang lingkup proyek: Ukuran, kompleksitas, jenis teknologi AI (misalnya, pembelajaran mendalam, NLP, visi komputer).
- Volume Data: Jumlah data yang dibutuhkan bergantung pada kompleksitas proyek dan persyaratan model.
- Strategi Harga: Harga vendor bervariasi berdasarkan kualitas data, kompleksitas, dan keahlian penyedia.
- Metode Sumber: Biaya akan berbeda tergantung pada apakah data bersumber secara internal, dari sumber gratis, atau dari vendor berbayar.
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 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:
- 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.
- 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.
- 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.
- Relevansi: Jika Anda memikirkan beberapa hasil, pastikan bahwa datanya seragam dan relevan, sehingga algoritme AI dapat memprosesnya dengan mudah.
- 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.
- Akurasi: Data harus bebas dari kesalahan dan ketidakkonsistenan.
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:
- 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.
- 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.
- 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.
- Anotasi kelas atas: Penyedia layanan yang berpengalaman menyebarkan Pakar Subjek yang relevan untuk membubuhi keterangan potongan besar data dengan sempurna.
- 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.
- 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
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:
- Kualitas data: Minta contoh kumpulan data untuk menilai kualitas.
- Pemenuhan: Verifikasi kepatuhan terhadap peraturan privasi data yang relevan.
- Transparansi Proses: Memahami proses pengumpulan data dan anotasi mereka.
- Mitigasi Bias: Sayamenanyakan tentang pendekatan mereka dalam mengatasi bias.
- Skalabilitas: Pastikan kapabilitas mereka dapat ditingkatkan seiring dengan pertumbuhan proyek Anda.
Siap Memulai?
Pengumpulan data merupakan dasar dari setiap proyek AI yang sukses. Dengan memahami berbagai pertimbangan utama dan praktik terbaik yang diuraikan dalam panduan ini, Anda dapat secara efektif memperoleh dan menyiapkan data yang dibutuhkan untuk membangun model AI yang kuat dan berdampak. Hubungi kami hari ini untuk mempelajari lebih lanjut tentang layanan pengumpulan data kami.
Unduh infografis kami untuk ringkasan visual konsep pengumpulan data utama.
