جمع البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي: كل ما تحتاج إلى معرفته
تُحدث نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحولات في الصناعات، بدءًا من الرعاية الصحية التنبؤية إلى المركبات ذاتية القيادة والروبوتات الذكية. ولكن ما الذي يغذي هذه النماذج القوية؟ البيانات. بيانات عالية الجودة، وكثير منها. يوفر هذا الدليل نظرة عامة شاملة على جمع البيانات للذكاء الاصطناعي، ويغطي كل ما يحتاج المبتدئ إلى معرفته.
ما هو جمع البيانات للذكاء الاصطناعي؟
تتضمن عملية جمع البيانات للذكاء الاصطناعي جمع البيانات الأولية اللازمة لتدريب نماذج التعلم الآلي وإعدادها. ويمكن أن تتخذ هذه البيانات أشكالاً مختلفة، بما في ذلك النصوص والصور والصوت والفيديو. وللحصول على تدريب فعال للذكاء الاصطناعي، يجب أن تكون البيانات المجمعة:
- جَسِيم: عادةً ما تكون مجموعات البيانات الكبيرة مطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي القوية.
- متنوع: ينبغي أن تمثل البيانات التغيرات في العالم الحقيقي التي سيواجهها النموذج.
- مُصنف: بالنسبة للتعلم الخاضع للإشراف، يجب وضع علامة على البيانات بالإجابات الصحيحة لتوجيه تعلم النموذج.
حل: جمع البيانات (جمع كميات هائلة من البيانات لتدريب نماذج التعلم الآلي.)
الحصول على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي لنماذج التعلم الآلي
يتطلب جمع البيانات بشكل فعال التخطيط والتنفيذ الدقيقين. وتشمل الاعتبارات الرئيسية ما يلي:
- تحديد الأهداف: حدد بوضوح أهداف مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك قبل البدء في جمع البيانات.
- إعداد مجموعة البيانات: التخطيط لمجموعات البيانات المتعددة (التدريب، التحقق، الاختبار).
إدارة الميزانية: إنشاء ميزانية واقعية لجمع البيانات والتعليق عليها. - صلة البيانات: تأكد من أن البيانات التي تم جمعها ذات صلة بنموذج الذكاء الاصطناعي المحدد وحالة الاستخدام المقصودة.
- توافق الخوارزمية: خذ في الاعتبار الخوارزميات التي ستستخدمها ومتطلبات البيانات الخاصة بها.
- نهج التعلم: حدد ما إذا كنت ستستخدم التعلم الخاضع للإشراف، أو التعلم غير الخاضع للإشراف، أو التعلم المعزز.
طرق جمع البيانات
يمكن استخدام عدة طرق للحصول على بيانات التدريب:
- مصادر مجانية: مجموعات البيانات المتاحة للعامة (على سبيل المثال، Kaggle، ومجموعات بيانات Google، وOpenML)، والمنتديات المفتوحة (على سبيل المثال، Reddit، وQuora). ملاحظات:قم بتقييم جودة وأهمية مجموعات البيانات المجانية بعناية.
- المصادر الداخلية: البيانات من داخل مؤسستك (على سبيل المثال، أنظمة إدارة علاقات العملاء، وتخطيط موارد المؤسسات).
- المصادر المدفوعة: موفرو البيانات التابعون لجهات خارجية، وأدوات جمع البيانات.
إعداد الميزانية لجمع البيانات
يتطلب إعداد الميزانية لجمع البيانات مراعاة العديد من العوامل:
- نطاق المشروع: الحجم، التعقيد، نوع تقنية الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، الرؤية الحاسوبية).
- حجم البيانات: تعتمد كمية البيانات المطلوبة على مدى تعقيد المشروع ومتطلبات النموذج.
- استراتيجية التسعير: تختلف أسعار البائعين حسب جودة البيانات وتعقيدها وخبرة المزود.
- طريقة التوريد: ستختلف التكاليف اعتمادًا على ما إذا كانت البيانات مستمدة من مصادر داخلية، أو من موارد مجانية، أو من بائعين مدفوعي الأجر.
كيف تقيس جودة البيانات؟
للتأكد مما إذا كانت البيانات التي يتم إدخالها في النظام عالية الجودة أم لا ، تأكد من أنها تلتزم بالمعايير التالية:
- مخصص لحالة استخدام 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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- دقة: ينبغي أن تكون البيانات خالية من الأخطاء والتناقضات.
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:
- 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.
- 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.
- 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.
- تعليق توضيحي متطور: ينشر مقدمو الخدمات المتمرسون خبراء الموضوع ذوي الصلة لتوضيح أجزاء ضخمة من البيانات إلى حد الكمال.
- 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.
- 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
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:
- جودة البيانات: اطلب مجموعات البيانات النموذجية لتقييم الجودة.
- التوافق: التحقق من الالتزام بقواعد خصوصية البيانات ذات الصلة.
- شفافية العملية: فهم عمليات جمع البيانات وتوضيحها.
- التخفيف من التحيز: الأولالاستفسار عن نهجهم في معالجة التحيز.
- التدرجية: تأكد من أن قدراتهم يمكن أن تتناسب مع نمو مشروعك.
على استعداد للبدء؟
يعد جمع البيانات أساس أي مشروع ناجح في مجال الذكاء الاصطناعي. ومن خلال فهم الاعتبارات الرئيسية وأفضل الممارسات الموضحة في هذا الدليل، يمكنك الحصول على البيانات اللازمة لبناء نماذج ذكاء اصطناعي قوية ومؤثرة وإعدادها بشكل فعال. اتصل بنا اليوم لمعرفة المزيد عن خدمات جمع البيانات لدينا.
قم بتنزيل الرسم البياني التوضيحي الخاص بنا للحصول على ملخص مرئي لمفاهيم جمع البيانات الرئيسية.
