Zbieranie danych

Zbieranie danych (data collection)聽to klucz do tworzenia efektywnych modeli sztucznej inteligencji (AI). Wykorzystujemy te dane do treningu naszych modeli, co pozwala im sprosta膰 konkretnym zadaniom, takim jak rozpoznawanie obraz贸w czy przetwarzanie j臋zyka naturalnego. Im wi臋cej danych o wysokiej jako艣ci mamy, tym precyzyjniejsze i bardziej efektywne staj膮 si臋 nasze modele AI.

Co wi臋cej, nieustanne gromadzenie nowych informacji to nasz spos贸b na utrzymanie modeli w najwy偶szej formie, zawsze gotowych do radzenia sobie z najnowszymi wyzwaniami.聽

data collection

Proces zbierania danych sk艂ada si臋 z kilku krok贸w

Konkretne szczeg贸艂y ka偶dego kroku b臋d膮 si臋 r贸偶ni膰 w zale偶no艣ci od problemu sztucznej inteligencji, kt贸ry jest rozwi膮zywany, oraz 藕r贸de艂 danych, kt贸re s膮 u偶ywane.

Okre艣lenie celu modelu AI

Rodzaj danych potrzebnych do szkolenia b臋dzie zale偶a艂 od celu modelu AI. Na przyk艂ad, model uczenia maszynowego szkolony do identyfikacji obiekt贸w na obrazie b臋dzie wymaga艂 danych obrazowych, podczas gdy model szkolony do przewidywania cen akcji b臋dzie wymaga艂 danych finansowych.

Identyfikacja docelowych danych

Docelowe dane to rodzaj danych, na kt贸rych model AI b臋dzie szkolony, aby przewidywa膰 lub klasyfikowa膰. W przypadku modelu uczenia nadzorowanego, b臋d膮 to zwykle oznakowane dane.

殴r贸d艂o danych

Zbieranie danych z r贸偶nych 藕r贸de艂, takich jak bazy danych i publicznie dost臋pne zbiory danych, API, nagrania d藕wi臋kowe, zdj臋cia lub web scraping. Wa偶ne jest, aby zapewni膰, 偶e dane s膮 odpowiednie, dok艂adne i wysokiej jako艣ci.

Czyszczenie i przygotowanie danych

Zebrane dane cz臋sto wymagaj膮 przetwarzania wst臋pnego, takiego jak czyszczenie, normalizacja i transformacja, aby by艂y odpowiednie do u偶ycia w modelu AI. Mo偶na to osi膮gn膮膰 na przyk艂ad poprzez usuwanie nieistotnych lub zduplikowanych informacji oraz przetwarzanie ich, konwertuj膮c na format, kt贸ry mo偶e by膰 u偶yty do szkolenia.

Adnotacja danych

Oznaczanie danych odpowiednimi informacjami, takimi jak poprawna klasyfikacja dla modelu rozpoznawania obraz贸w.

Przechowywanie danych

Przechowywanie danych w formacie dost臋pnym i u偶ytecznym do procesu szkolenia AI. Mo偶na je przechowywa膰 w bazie danych lub w formacie pliku, takim jak plik CSV lub HDF5.

small_c_popup.png

Zadaj nam dowolne pytanie 鈥 nasz konsultant skontaktuje si臋 z Tob膮 szybciej ni偶 mo偶esz si臋 tego spodziewa膰.

Szybki kontakt