• Сбор данных (сбор/извлечение данных) — это процесс извлечения данных из разных источников, таких как веб-сайты, онлайн-опросы, формы обратной связи, сообщения клиентов в социальных сетях, готовые наборы данных и т. д.
  • Сбор данных можно просто понимать как процесс получения информации, специфичной для модели, чтобы лучше обучать алгоритмы ИИ.

Внедрение генеративного ИИ и других решений на основе ИИ быстро растёт. Чтобы успешно использовать эти технологии, особенно для их обучения и совершенствования, организациям необходимо собирать и накапливать большие объёмы данных — самостоятельно или с помощью сервисов сбора данных для ИИ. Из-за растущей потребности в данных сбор данных для ИИ в последние годы привлекает всё больше внимания.

Что такое сбор данных для ИИ

Сбор данных, или извлечение данных, — это процесс извлечения данных из различных источников, таких как веб-сайты, онлайн-опросы, формы обратной связи, сообщения клиентов в социальных сетях и готовые наборы данных. Собранные данные затем можно использовать для обучения и улучшения моделей ИИ/МО.

Сбор качественных данных — один из важнейших этапов разработки надёжных моделей ИИ/МО. Иными словами, точность модели ИИ зависит от качества её данных. Здесь действует принцип «мусор на входе — мусор на выходе». Поэтому следует внедрять практики, обеспечивающие согласованность и качество данных.

Также читайте:США рассматривают атомную энергетику для решения проблемы нехватки электроэнергии в дата-центрах ИИ

Также читайте:Zoom обновил условия: разъяснено использование данных для ИИ

Методы сбора данных для ИИ

1. Использование открытых наборов данных

Существует несколько источников открытых наборов данных, которые можно использовать для обучения алгоритмов машинного обучения, в том числе Kaggle, Data.Gov и другие. Эти наборы обеспечивают быстрый доступ к большим объёмам данных и помогают быстро запустить ИИ-проекты. Однако, хотя такие наборы позволяют сэкономить время и снизить затраты на заказной сбор данных, необходимо учитывать несколько факторов. Во-первых, релевантность: пользователи должны убедиться, что набор данных содержит достаточно примеров, соответствующих их конкретному сценарию использования. Во-вторых, надёжность: понимание того, как данные были собраны и какие предвзятости они могут содержать, крайне важно при оценке пригодности набора для ИИ-проекта. Наконец, необходимо оценить безопасность и конфиденциальность набора данных; важно проводить должную проверку при получении наборов от сторонних поставщиков, которые соблюдают строгие меры безопасности и требования к конфиденциальности данных, напримерGDPRиЗакон Калифорнии о защите конфиденциальности потребителей.

2. Генерация синтетических данных

Вместо сбора реальных данных компании могут использовать синтетические наборы данных, основанные на исходных наборах, но расширенные. Синтетические наборы создаются так, чтобы обладать теми же характеристиками, что и исходные данные, без несоответствий, хотя возможное отсутствие вероятностных выбросов может привести к тому, что наборы не будут полностью отражать сложность решаемой задачи.

Для компаний, на которые распространяются строгие требования к безопасности, конфиденциальности и хранению данных — например в здравоохранении, телекоммуникациях и финансовых услугах, — синтетические наборы данных могут стать жизнеспособным подходом к развитию возможностей ИИ.

Важность сбора данных для ИИ

Тема сбора данных обширна. Проще говоря, он предполагает получение конкретной информации для эффективного обучения алгоритмов ИИ, чтобы они могли самостоятельно принимать проактивные решения.

Для дальнейшей иллюстрации представьте перспективную модель ИИ как ребёнка, изучающего новые предметы. Чтобы научить ребёнка принимать осознанные решения и выполнять задачи, пользователи сначала должны убедиться, что он понимает базовые концепции. Эта аналогия отражает основополагающую роль наборов данных в ИИ: они служат базой для обучения моделей.