Создание моделей искусственного интеллекта и машинного обучения для создания бизнес-решения — это эволюционный процесс.

Не все модели ИИ дают 100% точные результаты. Точность результатов повышается по мере обработки соответствующих высококачественных данных.

Проще говоря, если вы пытаетесь построить модель ИИ для улучшения продукта или устранения лазеек в работе, вам необходимо убедиться, что ваша модель ИИ каждый день учится на данных, которые она обрабатывает.

Это означает, что вам нужна эффективная стратегия обработки данных, чтобы получить максимальную отдачу от ваших моделей AI и ML.

В этом посте вы узнаете о четырех ключевых факторах, которые помогут вам сформировать надежную стратегию обработки данных.

1 — ваш бюджет на обучение работе с данными

Оценка бюджета вашего проекта AI/ML поможет вам определить следующие четыре вещи:

  • Количество времени, которое вы хотите инвестировать в проект.
  • Тип необработанных данных, необходимых для вашей модели.
  • Необходимое количество обучающих данных.
  • И как часто вы можете себе позволить или должны обновлять свои наборы данных.

2 — Ваш источник данных и качество данных

Точность и успех вашей модели машинного обучения зависят от источника и качества ваших данных.

Предположим, вы строите модель для решения внешней бизнес-задачи. В этом случае вы можете выбрать источник своих данных из общедоступных источников, опросов, инструментов социальных сетей, синтетических данных, приобретенных баз данных и т. д.

Если вы создаете модель для решения внутренних организационных задач, вы можете получать данные от отделов и команд.

Здесь в игру вступают ваши инженеры данных. Они выполняют всю тяжелую работу по поиску необходимых данных, преобразованию и форматированию данных для ваших моделей AI/ML.

Поскольку данные, которые получают ваши инженеры, могут быть необработанными и неструктурированными, если вы предоставите эти данные как есть, ваши модели не будут иметь в них смысла.

Чтобы сделать данные понятными для модели AI/ML, вы должны получить данные, аннотированные экспертами. Эксперты домена.

Если вы строите модель машинного обучения для обнаружения заболевания на рентгеновских изображениях, вам нужны радиологи и медицинские работники, которые будут аннотировать ваши данные изображения.

Если вы строите модель машинного обучения, которая понимает школьные контрольные работы и автоматически выставляет оценки, вам потребуются люди из сферы образования, предпочтительно учителя, которые будут аннотировать ваши данные.

Цена неправильной аннотации данных очень высока. Процесс аннотирования данных должен быть последовательным и точным, чтобы предотвратить искажение результатов.

Чтобы обучить модель компьютерного зрения автономному вождению, вам нужно аннотировать тонны изображений и видео. Эксперты в области автомобилестроения, дорожного движения и транспорта должны аннотировать и определять объекты и элементы из ваших данных.

Это крайне важно для обеспечения их безупречной работы при развертывании в беспилотных транспортных средствах. И мы даже не начали говорить о важности устранения предубеждений в ваших обучающих данных.

3 — Партнер по обучению работе с данными

Хотя легко найти сотрудников внутри вашей организации, которые помогут форматировать и структурировать ваши данные, вы не можете игнорировать влияние экспертного обучения работе с данными.

В предыдущем пункте подчеркивается необходимость обучения, аннотирования и подготовки ваших данных экспертами, чтобы избежать неточных результатов, которые тратят деньги и время.

Вы можете выполнять краудсорсинговые задачи по обучению и подготовке данных; это трудная задача нанять и управлять всем этим.

Вы можете обучать свои данные у нужных людей через партнера по обучению данным.

Обучение работе с данными — это большая пустота, из-за которой появилось много авторитетных поставщиков услуг по обучению работе с данными. У этих партнеров есть готовые эксперты из разных областей, которые работают с корпоративными предприятиями, чтобы понять требования к данным и подготовить данные быстро и в рамках бюджета.

В Traindata мы — команда бывших сотрудников Yahoo! с более чем 15-летним опытом маркировки, аннотирования и обучения данных для больших моделей AI/ML. Таким образом, у нас есть идеальная установка для обучения обширных данных, аннотирования их реальными людьми из соответствующих областей и знаний. Посетите нашу домашнюю страницу, чтобы узнать больше.

4 – вам нужен правильный набор технологий

По мере того, как вы определяете свой бюджет с учетом сроков и стоимости поиска и обучения данных, вам также потребуются правильные процессы, инструменты и процедуры, которые дополнят ваши амбиции по созданию модели машинного обучения.

Когда вам требуются сверхточные результаты и требуется подача огромных объемов данных для обработки, вам нужен не менее мощный технологический стек для оптимизации процесса и получения результатов.

Именно тогда вам нужны более быстрые машины, лучшая техническая инфраструктура, опытные аннотаторы данных (или команда) и многое другое, чтобы приблизиться к реализации ваших амбиций с помощью моделей машинного обучения.

Посетите www.traindata.us, чтобы узнать больше о подготовке и структурировании данных для моделей AI/ML в установленные сроки и в рамках бюджета.

Эта запись в блоге изначально появилась на странице traindata.us/blog.