جمع البيانات

ما هو جمع البيانات؟ كل ما يحتاج المبتدئ إلى معرفته

هل سبق لك وتسائلت
أنواع البيانات

نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي موجودة في كل مكان ، سواء أكان ذلك

  • نماذج الرعاية الصحية التنبؤية للتشخيص الاستباقي
  • المركبات المستقلة مع الحفاظ على الممر ، والوقوف العكسي ، والسمات المدمجة الأخرى
  • روبوتات الدردشة الذكية الملموسة بالمحتوى والسياق والهدف

ولكن ما الذي يجعل هذه النماذج دقيقة وآلية للغاية ومحددة بجنون

البيانات والبيانات والمزيد من البيانات.

لكي تكون البيانات منطقية بالنسبة إلى نموذج الذكاء الاصطناعي ، عليك مراعاة العوامل التالية:

  • تتوفر قطع بيانات خام ضخمة
  • كتل البيانات متعددة المتغيرات ومتنوعة
  • البيانات غير الموسومة مثل ضوضاء الآلات الذكية 

حل: شرح البيانات (عملية تصنيف البيانات لإنشاء مجموعات بيانات ذات صلة وحالة استخدام محددة)

الحصول على بيانات تدريب على الذكاء الاصطناعي لنماذج ML

الحصول على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي لنماذج التعلم الآلي

يركز جامعو بيانات الذكاء الاصطناعي الموثوق بهم على جوانب متعددة قبل البدء في التقاط البيانات واستخراجها عبر السبل. وتشمل هذه:

  • التركيز على إعداد مجموعات بيانات متعددة
  • الحفاظ على جمع البيانات وميزانية التعليقات التوضيحية تحت السيطرة
  • الحصول على بيانات النموذج ذات الصلة
  • العمل فقط مع مجمعي مجموعات بيانات موثوقين
  • تحديد أهداف المنظمة مسبقًا
  • العمل جنبًا إلى جنب مع الخوارزميات المناسبة
  • التعلم تحت الإشراف أو غير الخاضع للإشراف

أفضل الخيارات للحصول على البيانات التي تلتزم بالجوانب المذكورة:

  1. مصادر مجانية: يتضمن منتديات مفتوحة مثل Quora و Reddit ومجمعات مفتوحة مثل Kaggle OpenML و Google Datasets والمزيد
  2. المصادر الداخلية: البيانات المستخرجة من منصات CRM و ERP
  3. المصادر المدفوعة: يشمل البائعين الخارجيين واستخدام أدوات جمع البيانات

أشر إلى ملاحظة: تصور مجموعات البيانات المفتوحة مع قليل من الملح.

عوامل الميزانية

عوامل الميزانية

التخطيط لوضع ميزانية لمبادرة جمع بيانات الذكاء الاصطناعي. قبل أن تتمكن من ذلك ، ضع الجوانب والأسئلة التالية في الاعتبار:

  • طبيعة المنتج المراد تطويره
  • هل يدعم النموذج التعلم المعزز؟
  • هل التعلم العميق مدعوم؟
  • هل هي البرمجة اللغوية العصبية أم الرؤية الحاسوبية أم كلاهما
  • ما المنصات والموارد الخاصة بك لتصنيف البيانات؟

بناءً على التحليل ، إليك العوامل التي يمكنها ويجب أن تساعدك في إدارة تسعير الحملة:

  1. حجم البيانات: التبعيات: حجم المشروع ، والتفضيلات تجاه تدريب واختبار مجموعات البيانات ، وتعقيد النظام ، ونوع تقنية الذكاء الاصطناعي التي يلتزم بها ، والتأكيد على استخراج الميزات أو عدم وجودها. 
  2. استراتيجية التسعير: التبعيات: كفاءة مزود الخدمة وجودة البيانات وتعقيد النموذج في الصورة
  3. منهجيات المصادر: التبعيات: مدى تعقيد النموذج وحجمه ، أو تعيين القوى العاملة أو التعاقدية أو الداخلية للحصول على البيانات واختيار المصدر ، مع كون الخيارات مفتوحة وعامة ومدفوعة ومصادر داخلية.
جودة البيانات

كيف تقيس جودة البيانات؟

للتأكد مما إذا كانت البيانات التي يتم إدخالها في النظام عالية الجودة أم لا ، تأكد من أنها تلتزم بالمعايير التالية:

  • مخصصة لحالات استخدام وخوارزميات محددة
  • يساعد في جعل النموذج أكثر ذكاءً
  • يسرع اتخاذ القرار 
  • يمثل بناء في الوقت الحقيقي

وفقًا للجوانب المذكورة ، إليك السمات التي تريد أن تحتوي عليها مجموعات البيانات الخاصة بك:

  1. التوحيد: حتى إذا تم الحصول على أجزاء البيانات من عدة طرق ، فيجب فحصها بشكل موحد ، اعتمادًا على النموذج. على سبيل المثال ، لن تكون مجموعة بيانات الفيديو التوضيحية المتمرسة جيدًا موحدة إذا تم إقرانها بمجموعات بيانات صوتية مخصصة فقط لنماذج البرمجة اللغوية العصبية مثل روبوتات الدردشة والمساعدات الصوتية.
  2. الاتساق: يجب أن تكون مجموعات البيانات متسقة إذا أرادت أن توصف بأنها عالية الجودة. هذا يعني أن كل وحدة بيانات يجب أن تهدف إلى جعل اتخاذ القرار أسرع للنموذج ، كعامل مكمل لأي وحدة أخرى.
  3. الشمولية: خطط لكل جانب وخصائص النموذج وتأكد من أن مجموعات البيانات التي تم الحصول عليها تغطي جميع القواعد. على سبيل المثال ، يجب أن تلتزم البيانات ذات الصلة بمعالجة اللغات الطبيعية (NLP) بالمتطلبات الدلالية والنحوية وحتى السياقية. 
  4. صلة: إذا كان لديك بعض النتائج في الاعتبار ، فتأكد من أن البيانات موحدة وذات صلة ، مما يتيح لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تكون قادرة على معالجتها بسهولة. 
  5. متنوع: هل يبدو الأمر مخالفًا للحدس بالنسبة إلى حاصل القسمة "التوحيد"؟ ليست مجموعات البيانات المتنوعة مهمة تمامًا إذا كنت ترغب في تدريب النموذج بشكل كلي. في حين أن هذا قد يؤدي إلى زيادة الميزانية ، يصبح النموذج أكثر ذكاءً وإدراكًا.
مزايا إعداد مقدم خدمة بيانات تدريب AI من البداية إلى النهاية

فوائد الإعداد الشامل لمقدم خدمة بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي

قبل إدراج الفوائد ، فيما يلي الجوانب التي تحدد جودة البيانات الإجمالية:

  • منصة المستخدمة 
  • الأشخاص المعنيين
  • اتبعت العملية

ومع وجود مزود خدمة شامل ذي خبرة في اللعب ، يمكنك الوصول إلى أفضل منصة ، والأشخاص الأكثر خبرة ، والعمليات التي تم اختبارها والتي تساعدك في الواقع على تدريب النموذج إلى الكمال.

للحصول على تفاصيل محددة ، إليك بعض المزايا الأكثر تنظيمًا والتي تستحق نظرة إضافية:

  1. صلة: يتمتع مقدمو الخدمات الشاملة بالخبرة الكافية لتوفير مجموعات البيانات الخاصة بالنموذج والخوارزمية فقط. بالإضافة إلى ذلك ، فهم يهتمون أيضًا بتعقيد النظام ، والتركيبة السكانية ، وتجزئة السوق في الاعتبار. 
  2. تنوع: تتطلب بعض النماذج حمولات شاحنات من مجموعات البيانات ذات الصلة حتى تتمكن من اتخاذ القرارات بدقة. على سبيل المثال ، السيارات ذاتية القيادة. يأخذ مقدمو الخدمات الشاملون ذوو الخبرة الحاجة إلى التنوع في الاعتبار من خلال توفير مجموعات البيانات التي تتمحور حول البائعين. بصراحة ، يتم توفير كل ما قد يكون منطقيًا للنماذج والخوارزميات.
  3. البيانات المنظمة: أفضل شيء في مزودي الخدمة ذوي الخبرة هو أنهم يتبعون نهجًا متدرجًا لإنشاء مجموعة البيانات. يضعون علامة على الأجزاء ذات الصلة بسمات للمعلقين على التعليقات لفهمها.
  4. تعليق توضيحي متطور: ينشر مقدمو الخدمات المتمرسون خبراء الموضوع ذوي الصلة لتوضيح أجزاء ضخمة من البيانات إلى حد الكمال.
  5. إزالة الهوية حسب الإرشادات: يمكن أن تؤدي لوائح أمان البيانات إلى نجاح حملة التدريب على الذكاء الاصطناعي أو كسرها. ومع ذلك ، يعتني موفرو الخدمات الشاملون بكل مشكلة امتثال ذات صلة بـ GDPR و HIPAA والسلطات الأخرى ويسمحون لك بالتركيز بشكل كامل على تطوير المشروع.
  6. تحيز صفري: على عكس جامعي البيانات الداخليين والمنظفات والمعلقين ، يؤكد مقدمو الخدمات الموثوق بهم على القضاء على تحيز الذكاء الاصطناعي من النماذج لإرجاع نتائج أكثر موضوعية واستنتاجات دقيقة.
اختيار بائع جمع البيانات المناسب

اختيار بائع جمع البيانات المناسب

تبدأ كل حملة تدريب على الذكاء الاصطناعي بجمع البيانات. أو يمكن القول إن مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك غالبًا ما يكون بنفس تأثير جودة البيانات التي يتم عرضها على الطاولة.

لذلك ، يُنصح بتعيين بائع جمع البيانات المناسب للوظيفة ، والذي يلتزم بالإرشادات التالية:

  • حداثة أو تفرد
  • التسليم في الوقت المناسب
  • دقة
  • كمال
  • اتساق

وإليك العوامل التي تحتاج إلى التحقق منها كمؤسسة للتركيز على الاختيار الصحيح:

  1. اطلب عينة من مجموعة البيانات
  2. قم بمراجعة الاستفسارات المتعلقة بالامتثال
  3. فهم المزيد عن عمليات جمع البيانات وتحديد المصادر
  4. تحقق من موقفهم ونهجهم تجاه القضاء على التحيز
  5. تأكد من أن القوى العاملة وقدرات النظام الأساسي الخاصة بهم قابلة للتطوير ، في حال كنت ترغب في إجراء تطورات تقدمية للمشروع ، بمرور الوقت

شارك الاجتماعية