Serviços confiáveis ​​de coleta de dados de IA para treinar modelos de ML

Os dados de treinamento de IA também são conhecidos como conjuntos de dados de aprendizado de máquina ou conjuntos de dados nlp. É a informação usada para treinar modelos de AI / ML. Os modelos de aprendizado de máquina usam grandes conjuntos de dados de treinamento (áudio, vídeo, imagens ou texto) para compreender e aprender padrões nos dados fornecidos, para prever resultados com precisão, quando um novo conjunto de dados é apresentado em cenários da vida real.

Como os modelos de IA precisam ser treinados para serem perceptivos na tomada de decisões, você precisa alimentá-los com dados relevantes, limpos e rotulados. É aqui que a coleta de dados entra em ação, pois envolve a identificação, coleta e medição de conjuntos de dados apropriados em domínios díspares, para tornar as configurações de IA mais intuitivas por natureza e também mais adequadas para lidar com problemas específicos de negócios.

A coleta de dados varia de acordo com a tecnologia para a qual você deseja treinar o modelo. A grosso modo, os tipos mais grosseiros incluem coleta de conjunto de dados de texto e aquisição de conjunto de dados de velocidade para PNL, e conjunto de dados de imagem e coleções de conjunto de dados de vídeo para visão computacional.

• Crowdsourcing: empresas como a Amazon Mechanical Turk usam crowdsourcing público, que distribui o trabalho necessário para os dados coletados entre anotadores de dados públicos que desejam participar do processo
• Multidões privadas: uma equipe controlada de coletores de dados para controlar a qualidade dos dados fornecidos.
• Empresas de coleta de dados: Shaip é um dos poucos fornecedores no mercado que pode ajudá-lo a obter quaisquer dados, seja texto, áudio, vídeo ou imagem com base em suas necessidades.

• Qual é o problema a ser resolvido?
• Quais são os pontos de dados cruciais necessários para rastrear algoritmos de ML?
• Quais dados são capturados, onde são armazenados e se os dados a serem obtidos podem realmente resolver problemas do mundo real?

• Quantidade suficiente / grande de dados internos podem não estar disponíveis para as empresas desenvolverem modelos de IA
• Mesmo se os dados estiverem disponíveis, os dados podem ser tendenciosos devido aos padrões de uso entre um conjunto específico de clientes (falta diversidade)
• Os dados existentes podem não ter contextos situacionais, como localização, condições ambientais e outras variáveis ​​relevantes para prever um resultado e, portanto, não atender aos requisitos do cliente.

Uma empresa de coleta de dados de IA ajuda a identificar o tipo de dados que melhor se adequa aos modelos de IA idealizados. Além disso, uma empresa confiável também disponibiliza os dados, define os mesmos perfis de acordo com as necessidades, obtém-nos por meio de fontes legíveis, integra-os aos requisitos, limpa os mesmos e prepara por meio de anotações, padrões de PNL e outras tecnologias.

A coleta de dados de IA é um domínio altamente especializado que precisa que você primeiro identifique fontes potenciais. Terceirizar o mesmo para empresas confiáveis ​​faz sentido, pois elas são muito mais capazes de criar conjuntos de dados personalizados, mantendo um olho na qualidade, precisão, velocidade, especificidade e, obviamente, segurança.