بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي

3 طرق بسيطة للحصول على بيانات التدريب لنماذج الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة

ليس علينا أن نخبرك قيمة بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي لمشاريعك الطموحة. أنت تعلم أنه إذا قمت بإدخال البيانات غير المرغوب فيها إلى النماذج الخاصة بك ، فسوف ينتج عنها نتائج متطابقة ، وسيؤدي تدريب نماذجك بمجموعات بيانات عالية الجودة إلى نظام فعال ومستقل قادر على تقديم نتائج دقيقة.

على الرغم من سهولة فهم هذا المفهوم ، إلا أن العثور على مصدر مجموعة البيانات والبيانات الأكثر فائدة لتدريب مشروعات التعلم الآلي (ML) قد يكون أمرًا صعبًا.

لقد أنشأنا هذا المنشور لمساعدة الشركات على إيجاد حلول مفيدة تلبي احتياجاتهم الخاصة. بغض النظر عما إذا كان مشروعك يتطلب:

  • مجموعات البيانات المصممة من أحدث منشأ
  • بيانات عامة لبدء عملية تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة بك
  • مجموعات البيانات شديدة التخصص التي قد يصعب العثور عليها عبر الإنترنت

لدينا حل لكل مشكلة قد تواجهها في هذه المقالة.

هيا بنا نبدأ.

3 طرق بسيطة للحصول على بيانات التدريب لنماذج الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة

بصفتك عالم بيانات طموحًا أو متخصصًا في الذكاء الاصطناعي ، يمكنك العثور على بيانات من ثلاثة مصادر أساسية:

  • مصادر مجانية
  • المصادر الداخلية
  • مصادر مدفوعة

مصادر مجانية

1. مصادر مجانية

تقدم المصادر المجانية مجموعات البيانات (التي خمنتها) مجانًا. هناك العديد من الدلائل والمنتديات والبوابات ومحركات البحث ومواقع الويب الشائعة لمصدر مجموعات البيانات الخاصة بك. يمكن أن تكون هذه المصادر عامة ، وأرشيفات ، وبيانات متاحة للجمهور بعد عدة سنوات من البيانات بأذونات صريحة. لقد حددنا قائمة سريعة بأمثلة للموارد المجانية أدناه:

Kaggle -

صندوق كنز لعلماء البيانات وهواة التعلم الآلي. باستخدام Kaggle ، يمكنك العثور على مجموعات البيانات الخاصة بمشاريعك ونشرها والوصول إليها وتنزيلها. مجموعات البيانات من Kaggle ذات نوعية جيدة ومتاحة بتنسيقات متنوعة ويمكن تنزيلها بسهولة.

قاعدة بيانات UCI -

يستخدم المتعلمون الآليون وعلماء البيانات قاعدة بيانات UCI منذ عام 1987. يقدم هذا المورد نظريات المجال وقواعد البيانات والمحفوظات ومولدات البيانات والمزيد لمشاريع محددة. يتم تصنيف قواعد بيانات UCI وعرضها بناءً على مشاكلها أو مهامها مثل التجميع والتصنيف والانحدار.

مصادر بيانات لاعب السوق -

موارد من عمالقة التكنولوجيا مثل Amazon (AWS) و Google Dataset Search Engine و Microsoft Datasets.

  • يقدم مورد AWS مجموعات البيانات التي تم نشرها للجمهور. يمكن الوصول إليها من خلال AWS ، ويتم تنظيم مجموعات البيانات من الوكالات الحكومية والشركات والمؤسسات البحثية والأفراد وصيانتها داخل AWS.
  • تقدم Google أ محرك بحث يسترجع مجموعات البيانات المجانية ذات الصلة بطلبات البحث الخاصة بك.
  • توفر مبادرة مستودع البيانات المفتوحة من Microsoft لعلماء البيانات والمتعلمين الآليين مجموعات بيانات من مشاريع مثل رؤية الكمبيوتر ، ومعالجة اللغات الطبيعية ، والمزيد.

مجموعات البيانات العامة والحكومية -

تعد مجموعات البيانات العامة موردًا بارزًا يقدم مجموعات بيانات من صناعات مثل الشبكات المعقدة ووكالات الأحياء والزراعة. الفئات متسلسلة ومنظمة بدقة لعرضها السريع ومتاحة بسهولة للتنزيل. تجدر الإشارة إلى أن بعض مجموعات البيانات قائمة على الترخيص بينما البعض الآخر مجاني. نوصي بقراءة الوثائق بدقة قبل تنزيل مجموعات البيانات.

سيبحث عالم البيانات بشكل عام عن البيانات التاريخية لمشاريعهم التي يمكن أن تكون مرتبطة بالجغرافيا. في مثل هذه الحالات ، تحتفظ الحكومات الدولية بمورد مفيد. تتوفر مجموعات البيانات ذات الصلة من خلال مواقع الويب الحكومية من الهند والولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي ودول أخرى.

إيجابيات الموارد المجانية

  • لا توجد نفقات على الإطلاق
  • طن من الموارد للعثور على مجموعات البيانات ذات الصلة

سلبيات الموارد المجانية

  • يتضمن ساعات من التدخل اليدوي للبحث في الموارد وتنزيل مجموعات البيانات وتصنيفها وتجميعها
  • لا تزال عمليات شرح البيانات مهام يدوية
  • قيود الترخيص وقيود الامتثال
  • يمكن أن يستغرق العثور على مجموعات البيانات ذات الصلة وقتًا طويلاً

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.

2. المصادر الداخلية

مصدر بيانات مهم آخر هو من قواعد البيانات الداخلية. قد لا تتمكن من العثور على ما تبحث عنه في مورد مجاني ؛ في هذه الحالة ، قد ترغب في النظر داخل مؤسستك عبر نقاط اتصال متعددة لتوليد البيانات قمت بإنشائها. يجب أن تكون البيانات الدقيقة والحديثة ذات الصلة بمشروعك متاحة بسهولة داخليًا.

باستخدام المصادر الداخلية ، يمكنك تخصيص البيانات لحالات الاستخدام المتنوعة. قد تكون المصادر الداخلية عبارة عن بيانات يتم إنتاجها من CRM أو مقابض الوسائط الاجتماعية أو تحليلات موقع الويب.

الايجابيات من الموارد الداخلية

  • الحد الأدنى من النفقات المتضمنة
  • تعديل المعلمات لتوليد المعلومات المطلوبة مباشرة

سلبيات الموارد الداخلية

  • ساعات لا تحصى من العمل اليدوي
  • التعاون بين الإدارات وداخل الإدارات أمر لا مفر منه
  • ليست مثالية للمشاريع ذات الوقت المحدود للتسويق
  • لن تكون البيانات التي يتم إنشاؤها داخليًا ذات صلة بنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك

المصادر المدفوعة

3. المصادر المدفوعة

لسوء الحظ ، لا تتوفر مجموعات البيانات الفريدة على الموارد المجانية أو الداخلية ولكن يمكن الحصول عليها من خلال الموارد المدفوعة. يتم إنشاء المصادر المدفوعة من قبل الشركات التي تعمل على الحصول على مجموعات البيانات التي تحتاجها لمشاريعك من خلال تقنيات مصادر البيانات الخاصة بها.

ما هو شرح البيانات؟

تُعرف عملية إضافة معلومات إضافية مثل الأوصاف والبيانات الوصفية إلى مجموعات البيانات الخاصة بك لجعلها مفهومة آليًا باسم التعليق التوضيحي للبيانات. بغض النظر عن مصدر بياناتك ، ستكون في شكلها الأولي. يجب تنظيفها والتعليق عليها باستخدام تقنيات دقيقة للتأكد من أنها يمكن أن تصبح بيانات تدريب على الذكاء الاصطناعي لنماذجك.

شرح البيانات حيث تصبح الموارد المدفوعة مثالية. عند الاستعانة بمصادر خارجية لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي لخبراء تابعين لجهات خارجية ، فإنهم يستخرجون البيانات ويجمعونها ويعلقون عليها ويقدمونها لك كمخرجات جاهزة لتعلّم الآلة عند الاستعانة بمصادر خارجية ، يمكنك أيضًا التأكد من الامتثال والتراخيص والمخاوف القانونية الأخرى التي قد تتجاهلها عند استخدام الموارد الداخلية أو المجانية.

التعامل مع البيانات الأولية من الموارد الداخلية أو المجانية يستغرق وقتًا طويلاً ويمثل عبئًا ماليًا. نوصي دائمًا بالاستعانة بمصادر خارجية لمجموعات بيانات التدريب عندما يكون ذلك ممكنًا.

إيجابيات الموارد المدفوعة

  • تصل إليك مجموعات البيانات المشروحة و QAed بسرعة
  • مواعيد نهائية مرنة
  • تتوفر مجموعات بيانات مخصصة بناءً على متطلباتك
  • دائمًا ما يهتم البائع بالامتثال التنظيمي لبيانات المصادر

سلبيات الموارد المدفوعة

  • ينطوي على نفقات

في الخلاصة

إذا كان لديك وقت محدود للتسويق أو لديك مواصفات متخصصة جدًا فيما يتعلق بمجموعات البيانات ، فنحن نقترح استخدام مورد مدفوع أو الاستعانة بمصادر خارجية لخبير في الصناعة مثلنا. لدينا سنوات من الخبرة في تقديم بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي للاعبين الرئيسيين في السوق مثل شركات MSME.

اتصل بنا اليوم للتحدث عن كيف يمكننا مساعدتك في الحصول على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي.

شارك الاجتماعية