6 viktiga datainsamlingsöverväganden du inte kan förbise 2021

THE FOREFRONT OF TECHNOLOGY

5 years ago

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

Varför är data avgörande i AI?

Data är det som ger AI-modeller ett syfte. Utan AI skulle AI-modeller bara existera som utställningar utan mening. Det räcker dock inte att enbart ingjuta ett syfte. Resultaten av syftet och visionen bör vara berikande och givande och detta kan bara ske genom kvalitetsdata.

Kvalitetsdata är allt som kompletterar din AI-modells mål och syften. Det är därför företag strävar efter att hitta den mest oklanderliga kvaliteten på AI-utbildningsdata för sina modeller. Attributen för kvalitetsdata inkluderar att vara –

Exakt

Relevant

Kontextuell

Aktuellt

Och fördomsfri

När din AI-modell tränar på sådana kvalitetsdatauppsättningar talar resultaten för sig själva. Om du letar efter kvalitetsdata för dina AI-projekt, finns det några uttömmande källor du kan utnyttja. Låt oss utforska några av dem.

Datakällor

Gratis resurser
Dessa är öppna källkodsvägar där du kan hämta AI-utbildningsdata för dina projekt. Dessa vägar kan vara allt från forum eller datasökmotorer till kataloger, arkiv och portaler. Baserat på dina krav kan du gå till en aveny och bryta data.

Inre Källor
Interna källor är dataresurser som definieras av dig genom datakontaktpunkter. Dina CRM, appanvändningsstatistik, värmekartor, analysrapporter och mer är interna källor som du har exklusiv tillgång till. Det är relevanta och kontextuella källor som också uppdateras dagligen. Detta hjälper dig att komma på effektiva AI-modeller som erbjuder skräddarsydda lösningar för dina problem.

Haken här är dock tillgången på enorma mängder datauppsättningar. Beroende på din webbplatstrafik, appnedladdningar eller mer varierar datavolymen. Om du börjar nytt, skulle interna resurser vara till liten hjälp.

Betalda källor Dessa hänvisar till outsourcingmetoder, där specialistföretag arbetar med att samla in och kommentera data baserat på dina krav. De har sin egen datainsamlingsmetod och de säkerställer att de levererar den mest exakta och kvalitativa informationen till dig för din ambition. Det är här Shaip kan hjälpa dig hitta rätt träningsdata för att träna dina AI/ML-modeller.

Data Samlingsöverväganden

Eftersom aspekten av data i att bygga AI-modeller är skiktad, måste vi överväga många faktorer innan vi nollställer våra datainsamlingsresurser och vilken typ av data vi avser att skaffa. Kostnaden för dålig data är dyr och det kan avskräcka din ekonomiska ställning, produktlanseringsfrister och viktigast av allt, det förtroende du vill bygga upp i ditt marknadssegment.

Så, för att säkerställa att dina datainsamlingsstrategier lönar sig, låt oss överväga några oundvikliga faktorer.

Affärskrav

Datans relevans är direkt proportionell mot ditt företags behov. Vad tänker du uppnå med din AI-modell? Vilket verkliga problem kommer det att lösa? Vilken är din avsedda demografi och marknadssegment? Fler sådana frågor kommer att ge dig en tydlig uppfattning om hur du kan gå tillväga för att samla in data för ditt projekt.

Standarder och efterlevnad

Detta är avgörande eftersom data- och integritetsproblem blir alltmer framträdande runt om i världen idag. När länder vaknar upp till vikten av datakonfidentialitet och integritet är det upp till dig att överväga alla möjliga överensstämmelser och standarder som du följer och implementerar när det gäller datainsamling.

Från GDPR och USGS och andra federala och statliga bestämmelser om dataskydd måste du se till att varje enskild efterlevnad uppfylls. Detta blir viktigare när dina dataresurser är öppen källkod, där det knappast finns någon information tillgänglig om hur trovärdig eller kompatibel data är.

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.

Dataomedelbarhet
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.

VATSAL GHIYA

Som medgrundare och VD för Shaip, har Vatsal Ghiya 20+ års erfarenhet av vårdprogramvara och tjänster. Förutom Shaip var han också med och grundade ezDI – ett unikt molnbaserat programvaruföretag som tillhandahåller en Natural Language Processing-motor (NLP) och en omfattande medicinsk kunskapsbas med produkter som ezCAC och ezCDI, som är datorstödd kodning och förbättringsprodukter för klinisk dokumentation som kallas. Dessutom var Vatsal med och grundade Mediscribes, ett företag som tillhandahåller medicinska transkriptionsbaserade erbjudanden inom sjukvårdsdomänen.