Zbieranie danych

Data collection to proces zbierania i przechowywania danych, które są wykorzystywane do szkolenia modeli sztucznej inteligencji (AI). Zebrane dane są wykorzystywane do szkolenia modelu, aby mógł wykonywać określone zadanie, takie jak rozpoznawanie obrazów lub przetwarzanie języka naturalnego. Jest to krytyczny krok w szkoleniu modelu AI, a jakość i ilość danych mają istotny wpływ na dokładność i wydajność tego procesu. Warto podkreślić, że zbieranie danych jest procesem ciągłym, ponieważ modele AI muszą być stale szkolenie, aby utrzymać swoją dokładność i być na bieżąco z nowymi informacjami.

data collection

Proces zbierania danych składa się z kilku kroków

Konkretne szczegóły każdego kroku będą się różnić w zależności od problemu sztucznej inteligencji, który jest rozwiązywany, oraz źródeł danych, które są używane.

Określenie celu modelu AI

Rodzaj danych potrzebnych do szkolenia będzie zależał od celu modelu AI. Na przykład, model uczenia maszynowego szkolony do identyfikacji obiektów na obrazie będzie wymagał danych obrazowych, podczas gdy model szkolony do przewidywania cen akcji będzie wymagał danych finansowych.

Identyfikacja docelowych danych

Docelowe dane to rodzaj danych, na których model AI będzie szkolony, aby przewidywać lub klasyfikować. W przypadku modelu uczenia nadzorowanego, będą to zwykle oznakowane dane.

Źródło danych

Zbieranie danych z różnych źródeł, takich jak bazy danych i publicznie dostępne zbiory danych, API, nagrania dźwiękowe, zdjęcia lub web scraping. Ważne jest, aby zapewnić, że dane są odpowiednie, dokładne i wysokiej jakości.

Czyszczenie i przygotowanie danych

Zebrane dane często wymagają przetwarzania wstępnego, takiego jak czyszczenie, normalizacja i transformacja, aby były odpowiednie do użycia w modelu AI. Można to osiągnąć na przykład poprzez usuwanie nieistotnych lub zduplikowanych informacji oraz przetwarzanie ich, konwertując na format, który może być użyty do szkolenia.

Adnotacja danych

Oznaczanie danych odpowiednimi informacjami, takimi jak poprawna klasyfikacja dla modelu rozpoznawania obrazów.

Przechowywanie danych

Przechowywanie danych w formacie dostępnym i użytecznym do procesu szkolenia AI. Można je przechowywać w bazie danych lub w formacie pliku, takim jak plik CSV lub HDF5.

small_c_popup.png

Zadaj nam dowolne pytanie – nasz konsultant skontaktuje się z Tobą szybciej niż możesz się tego spodziewać.

Szybki kontakt