برای ساخت برنامه‌های کاربردی هوشمند با قابلیت درک بهتر، مدل‌های یادگیری ماشینی باید مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی ساختاریافته را هضم کنند. جمع آوری داده های آموزشی کافی اولین گام در حل هر مشکل یادگیری ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی است.

جمع آوری داده ها به معنای ادغام داده ها با خراش دادن، گرفتن و بارگیری از منابع متعدد از جمله منابع آفلاین و آنلاین است. حجم بالای جمع آوری داده یا ایجاد داده می تواند سخت ترین بخش یک پروژه یادگیری ماشینی باشد، به ویژه در مقیاس بالا.

علاوه بر این، همه مجموعه داده ها دارای نقص هستند. به همین دلیل است که آماده سازی داده ها در فرآیند یادگیری ماشین بسیار مهم است. در یک کلام، آماده‌سازی داده‌ها مجموعه‌ای از فرآیندهایی است که مجموعه داده‌های شما را برای یادگیری ماشینی دوستانه‌تر می‌کند. در مفهوم گسترده تر، آماده سازی داده ها مستلزم تعیین بهترین مکانیسم جمع آوری داده ها نیز می باشد . و این تکنیک ها بیشتر زمان یادگیری ماشین را می گیرند. ممکن است ماه ها طول بکشد تا اولین الگوریتم ساخته شود!

چرا جمع آوری داده ها مهم است؟

جمع آوری داده ها به شما امکان می دهد رکوردی از رویدادهای گذشته ثبت کنید تا بتوانیم از تجزیه و تحلیل داده ها برای یافتن الگوهای تکرار شونده استفاده کنیم. از آن الگوها، شما با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، مدل‌های پیش‌بینی می‌سازید که به دنبال روندها می‌گردند و تغییرات آینده را پیش‌بینی می‌کنند.

مدل‌های پیش‌بینی‌کننده فقط به اندازه داده‌هایی هستند که از آنها ساخته شده‌اند، بنابراین شیوه‌های خوب جمع‌آوری داده‌ها برای توسعه مدل‌های با کارایی بالا بسیار مهم است. داده ها باید بدون خطا باشند و حاوی اطلاعات مرتبط برای کار در دست باشند. به عنوان مثال، یک مدل پیش‌فرض وام از اندازه جمعیت ببر سود نمی‌برد، اما می‌تواند از قیمت گاز در طول زمان بهره‌مند شود.

چه مقدار داده نیاز دارید؟

این سوال جالبی است، اما پاسخ قطعی ندارد زیرا “چه مقدار” داده ای که شما نیاز دارید بستگی به تعداد ویژگی های موجود در مجموعه داده دارد. توصیه می شود تا حد امکان داده ها را برای پیش بینی های خوب جمع آوری کنید. می توانید با دسته های کوچک داده شروع کنید و نتیجه مدل را ببینید. مهمترین چیزی که در جمع آوری داده ها باید در نظر گرفته شود تنوع است. داده های متنوع به مدل شما کمک می کند تا سناریوهای بیشتری را پوشش دهد. بنابراین هنگام تمرکز بر میزان داده مورد نیاز خود، باید تمام سناریوهایی را که در آن مدل مورد استفاده قرار می گیرد، پوشش دهید.

مقدار داده نیز به پیچیدگی مدل شما بستگی دارد. اگر به سادگی تشخیص پلاک خودرو باشد، می‌توانید انتظار پیش‌بینی‌هایی را با دسته‌های کوچک داده داشته باشید. اما اگر روی سطوح بالاتر هوش مصنوعی مانند هوش مصنوعی پزشکی کار می کنید، باید حجم عظیمی از داده ها را در نظر بگیرید.

فرآیند جمع آوری داده ها

نوع داده مورد نیاز

مجموعه متن

در زبان ها و سناریوهای مختلف، جمع آوری داده های متنی از آموزش رابط های مکالمه پشتیبانی می کند. از سوی دیگر، جمع‌آوری داده‌های متنی دست‌نویس، بهبود سیستم‌های تشخیص کاراکتر نوری را ممکن می‌سازد. داده های متنی را می توان از منابع مختلفی از جمله اسناد، رسیدها، یادداشت های دست نویس و غیره جمع آوری کرد.

مجموعه صوتی

فن‌آوری‌های تشخیص خودکار گفتار باید با داده‌های صوتی چندزبانه از انواع مختلف و مرتبط با سناریوهای مختلف آموزش داده شود تا به ماشین‌ها کمک کند اهداف و تفاوت‌های ظریف گفتار انسان را تشخیص دهند. سیستم‌های هوش مصنوعی محاوره‌ای از جمله دستیاران خانگی، ربات‌های چت و موارد دیگر به حجم زیادی از داده‌های با کیفیت بالا در طیف گسترده‌ای از زبان‌ها، گویش‌ها، جمعیت‌شناسی، ویژگی‌های گوینده، انواع گفتگو، محیط‌ها و سناریوها برای آموزش مدل نیاز دارند.

مجموعه تصویر و ویدئو

سیستم‌های بینایی رایانه‌ای و سایر راه‌حل‌های هوش مصنوعی که محتوای بصری را تجزیه و تحلیل می‌کنند، باید طیف گسترده‌ای از سناریوها را در نظر بگیرند. حجم زیادی از تصاویر و ویدیوهای با وضوح بالا که به طور دقیق حاشیه نویسی می شوند، داده های آموزشی لازم را برای رایانه فراهم می کنند تا تصاویر را با همان میزان دقت انسان تشخیص دهد. الگوریتم های مورد استفاده برای خدمات بینایی کامپیوتری و تجزیه و تحلیل تصویر باید با داده های جمع آوری شده و تقسیم بندی شده به دقت آموزش داده شوند تا از نتایج بی طرفانه اطمینان حاصل شود.

چگونه کیفیت داده ها را اندازه گیری کنیم؟

هدف اصلی جمع آوری داده ها جمع آوری اطلاعات به روشی سنجیده و سیستماتیک برای اطمینان از صحت و تسهیل تجزیه و تحلیل داده ها است. از آنجایی که تمام داده‌های جمع‌آوری‌شده برای ارائه محتوایی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در نظر گرفته شده‌اند، اطلاعات جمع‌آوری‌شده باید از بالاترین کیفیت برخوردار باشد تا ارزشی داشته باشد.

صرف نظر از روش جمع آوری داده ها، حفظ بی طرفی، اعتبار، کیفیت و صحت داده ها ضروری است. اگر این الزامات تضمین نشده باشد، می توانیم با یک سری مشکلات و نتایج منفی مواجه شویم

برای اطمینان از اینکه داده های وارد شده به سیستم با کیفیت هستند یا خیر، اطمینان حاصل کنید که به پارامترهای زیر پایبند هستند:

1. در نظر گرفته شده برای موارد استفاده خاص و الگوریتم

2. به هوشمندتر شدن مدل کمک می کند

3-تصمیم گیری را سرعت می بخشد

4. یک ساختار بلادرنگ را نشان می دهد

با توجه به جنبه های ذکر شده، در اینجا ویژگی هایی وجود دارد که می خواهید مجموعه داده های شما داشته باشد:

یکنواختی : صرف نظر از اینکه قطعات داده از کجا آمده اند، بسته به مدل باید به طور یکنواخت تأیید شوند. به عنوان مثال، هنگامی که با مجموعه داده های صوتی که به طور خاص برای مدل های NLP مانند چت ربات ها و دستیاران صوتی طراحی شده اند، همراه می شود، یک مجموعه داده ویدیویی حاشیه نویسی شده به خوبی یکنواخت نخواهد بود.

سازگاری : اگر قرار است مجموعه داده ها با کیفیت بالا در نظر گرفته شوند، باید سازگار باشند. به عنوان مکمل هر واحد دیگری، هر واحد داده باید سعی کند فرآیند تصمیم گیری مدل را سریعتر کند.

جامعیت : هر جنبه و ویژگی مدل را برنامه ریزی کنید و اطمینان حاصل کنید که مجموعه داده های منبع همه پایه ها را پوشش می دهند. به عنوان مثال، داده های مربوط به NLP باید به الزامات معنایی، نحوی و حتی متنی پایبند باشند.

ارتباط : اگر می‌خواهید به نتیجه خاصی برسید، مطمئن شوید که داده‌ها همگن و مرتبط هستند تا الگوریتم‌های هوش مصنوعی بتوانند به سرعت آن‌ها را پردازش کنند.

Diversified : تنوع توانایی مدل را برای پیش بینی بهتر در سناریوهای متعدد افزایش می دهد. اگر می‌خواهید مدل را به طور جامع آموزش دهید، مجموعه داده‌های متنوع ضروری هستند. در حالی که این ممکن است بودجه را افزایش دهد، مدل بسیار هوشمندتر و ادراکی تر می شود.

ارائه دهنده مناسب جمع آوری داده ها را انتخاب کنید

به دست آوردن داده های آموزشی مناسب هوش مصنوعی برای مدل های هوش مصنوعی شما می تواند دشوار باشد. دیتا ددی این روش را با استفاده از طیف گسترده ای از مجموعه داده ها که به طور کامل برای کیفیت و سوگیری تایید شده اند، ساده می کند. مجموعه ما می‌تواند به شما در ساخت مدل‌های AI و ML با منبع‌یابی، جمع‌آوری و تولید داده‌های گفتار، صدا، تصویر، ویدئو، متن و اسناد کمک کند. ما یک فروشگاه یک‌جا برای جمع‌آوری و ایجاد داده‌های تحت وب، داخلی و خارجی ارائه می‌کنیم ، با چندین زبان که در سراسر جهان پشتیبانی می‌شوند و گزینه‌های جمع‌آوری و تولید داده‌های قابل تنظیم برای مطابقت با هر نیاز دامنه صنعتی.

هنگامی که داده‌های شما جمع‌آوری می‌شوند، همچنان نیازمند بهبود از طریق حاشیه‌نویسی هستند تا اطمینان حاصل شود که مدل‌های یادگیری ماشین شما حداکثر مقدار را از داده‌ها استخراج می‌کنند. رونویسی و/یا حاشیه نویسی داده برای آماده سازی داده ها برای هوش مصنوعی آماده تولید ضروری است.