Datainsamlingsöverväganden du inte kan förbise 2021
Kvalitetsdata översätts till framgångsberättelser medan dålig datakvalitet ger en bra fallstudie. Några av de mest effektfulla fallstudierna om AI-funktionalitet har härrört från bristen på kvalitetsdatauppsättningar. Även om företag alla är entusiastiska och ambitiösa om sina AI-satsningar och produkter, reflekterar spänningen inte på datainsamling och utbildningsmetoder. Med mer fokus på produktion än utbildning, kommer flera företag att försena sin tid till marknaden, förlora finansiering eller till och med dra ner luckorna för evigt.
Om du är i en liknande situation (hoppas vi inte), där dina AI-modeller misslyckas och du är ganska osäker på vad du ska göra. I det här inlägget kommer vi att undersöka vikten av kvalitetsdata, var du kan hämta den från, och titta på några viktiga datainsamlingsöverväganden du måste tänka på när du skaffar data. Detta kommer inte bara att hjälpa dig att bygga en modell som är oklanderlig utan också spara på dina AI-budgetar.
Innehållsförteckning
Gratis och interna resurser är idealiska, men om du till slut lägger mer tid på att kommentera, rengöra eller ta bort fördomar från dina datauppsättningar förlänger du bara ironiskt nog ditt projekts tid till marknaden. I det större sammanhanget visar sig betalda källor eller outsourcingalternativ vara mer kostnadseffektiva. Så jämför därefter och investera i datainsamling.
Senaste data Nyheten av data har en inverkan på AI-modellernas utdata. För de flesta projekt måste data vara ganska ny, aktuell och aktuell. Å andra sidan kräver vissa projekt också data från specifika tidsperioder eller säsonger för att generera de resultat som krävs. När det gäller prediktiva modeller kräver de data som är ny och historisk som kan datera tillbaka till ursprunget för din nisch, organisation eller segment.
Så när du skaffar data, fundera över hur färsk eller historisk din data bör vara för att träna din modell för optimala resultat.
Projekt som är supernischade eller specifika kräver mer tid för datainsamling och inköp än andra generiska satsningar. Detta gäller även för projekt som är på väg att rullas ut på en geografisk plats som inte är kartlagd av dina konkurrenter eller andra företag i allmänhet. För visionära projekt och husdjursprojekt är datainsamlingstiden avgörande och det är därför du behöver känna till ditt projekts dataomedelbarhetskrav och komma igång med datainsamling flera månader i förväg.
För produkter med begränsad tid till marknad är databrådskande nyckeln och korrekt planering kan rädda dig från många tidsrelaterade problem.
Dataformat
Närmare 80 % av dataforskarna där ute tillbringar större delen av sin tid med att rensa data. Det är därför du kan följa specifika format när du samlar in data för att göra allas liv enklare. Ange om alla dina bilder ska ha formatet jpeg eller png, ljudfilers samplingsfrekvens, lämpliga format för videofiler, celler för kalkylblad och mer för att göra kompileringen enkel. På så sätt kan du mata in din data direkt i din modell och initiera träning.
Avslutar
Så det här var övervägandena för datainsamling för 2021. Oavsett om du är på väg att ge dig ut på att bygga en AI-modell eller om du är halvvägs genom den, överväg dessa tips för att skaffa AI-träningsdata av hög kvalitet. Detta hjälper dig att spara tid, resurser och pengar.
This website uses cookies so that we can provide you with the best user experience possible. Cookie information is stored in your browser and performs functions such as recognising you when you return to our website and helping our team to understand which sections of the website you find most interesting and useful.
Strictly Necessary Cookies
Strictly Necessary Cookie should be enabled at all times so that we can save your preferences for cookie settings.
If you disable this cookie, we will not be able to save your preferences. This means that every time you visit this website you will need to enable or disable cookies again.
