Поставщики данных для обучения ИИ: инновации и тенденции, определяющие 2025 год

В сегодняшнем быстро меняющемся мире B2B ИИ больше не является модным словом — этот термин превратился в стратегическую необходимость. Тем не менее, хотя все, кажется, говорят о прорывных алгоритмах машинного обучения и сложных архитектурах нейронных сетей, самые значительные возможности часто лежат на подготовительных этапах, особенно при начале обучения модели. Это реальный потенциал высококачественных обучающих данных. Без них ваша глубокая нейронная сеть мирового класса с кучей методов, таких как пакетная или послойная нормализация или кодирование-декодирование, сродни автомобилю без топлива: он просто не будет двигаться.

В Macgence мы наблюдали, как многие компании вкладывали миллионы в инициативы ИИ, а потом наблюдали плато в производительности. Это часто происходит из-за того, что используемые данные были шумными, предвзятыми или неполными. Правда в том, что качественные данные — это основа: плохие данные приводят к плохим результатам, независимо от сложности алгоритмов.

В этой статье мы рассмотрим решения по данным для обучения ИИ. Мы опишем, что это за решения, рассмотрим различные типы данных, которые вам потребуются, объясним, почему качество является проблемой, выделим общие проблемы, коснемся новых тенденций и обсудим лучшие практики управления данными для обучения. После этого вы должны полностью понять, почему работа со специализированными поставщиками данных для обучения ИИ имеет первостепенное значение, если вы хотите, чтобы ИИ приносил реальную ценность для бизнеса.

Кто такие поставщики данных для обучения ИИ?

Поставщики данных для обучения ИИ — это специализированные партнеры, которые помогают организациям находить, подготавливать и предоставлять данные/наборы данных, необходимые для обучения моделей ИИ, машинного обучения (МО) и глубокого обучения (ГО).

Современные модели ИИ настолько хороши, насколько хороши данные, на которых они обучаются, а создание этих данных — гораздо более сложная задача, чем просто сбор файлов или загрузка общедоступных наборов данных. Вот тут-то и появляемся мы.

Как поставщик, мы, Macgence, управляем полным жизненным циклом данных для наших клиентов, охватывая такие услуги, как:

• Пользовательский сбор данных: Мы разрабатываем и проводим целевые кампании по сбору данных, адаптированные под ваши конкретные потребности. Будь то промышленные изображения для обнаружения дефектов, узкоспециализированные данные датчиков для предиктивного обслуживания или собственные текстовые корпуса, мы получаем именно то, что требуется вашей модели.
  
• Очистка и проверка данных: Плохие данные приводят к плохим моделям. Мы берем на себя тяжелую работу по очистке и проверке данных, удалению шума, исправлению ошибок и обеспечению надежности и точности вашей модели.
  
• Аннотация и маркировка: Структурированные данные необходимы для эффективного обучения. Мы предоставляем экспертные аннотирование и услуги маркировки — будь то маркировка объектов на изображениях, транскрипция речи в текст, аннотация видео или маркировка облака точек LiDAR — чтобы гарантировать, что ваши модели изучают правильные закономерности.
  
• Управление трубопроводом и соответствие требованиям: Мы создаем масштабируемые, воспроизводимые конвейеры, которые доставляют ваши данные для обучения в соответствии с различными законами о конфиденциальности, такими как GDPR и ISO 27001, а также в соответствии с правилами конфиденциальности, применимыми к данной отрасли для любого бизнеса. Конфиденциальность и безопасность данных.

Разработать набор данных, который можно использовать для обучения точных, надежных моделей ИИ, которые могут хорошо обобщать в реальных сценариях. Это требует опыта, времени и операционных ресурсов. Вот почему поставщики данных для обучения ИИ являются такой важной функцией, выполняя тяжелую работу, чтобы внутренние команды могли сосредоточиться на разработке и развертывании моделей ИИ. Независимо от того, нужны ли вам стандартные, готовые к использованию наборы данных Off-the-Shelf (OTS) для обычных случаев использования или строго Мы разрабатываем индивидуальные, предметно-ориентированные конвейеры данных, решения, позволяющие добиться лучших результатов ИИ гораздо быстрее и в нужном масштабе, а также обеспечиваем полный контроль качества.

О данных для обучения ИИ

AI Данные обучения является фундаментальной основой любой системы ИИ или машинного обучения (ML)/глубокого обучения (DL). Независимо от того, создаете ли вы систему компьютерного зрения для обнаружения сбоев оборудования на заводе или решение NLP для автоматизации обработки счетов, вашей модели нужен большой, хорошо маркированный набор данных для выявления закономерностей и обобщения для неизвестных сценариев.

Основными целями сбора и обработки данных для обучения ИИ являются:

1. Обеспечение обучения: Предоставить модели широкий спектр реальных ситуаций, чтобы она могла надежно изучить задачу.
   
2. Смягчение предвзятости: Обеспечить разнообразное представительство, предотвращая искаженные прогнозы, которые наносят ущерб эффективности или справедливости.
   
3. Поддержание точности: Предоставлять только чистые, проверенные примеры, чтобы модель не была запутана шумом или выбросами.
   
4. Содействие обобщению: Обеспечить достаточную вариативность, чтобы модель могла обрабатывать непредвиденные пограничные случаи в процессе производства.
   

Благодаря партнерству с Macgence, специализированным поставщиком данных для обучения ИИ, вы получаете доступ к рабочим процессам, инструментам и талантам, нацеленным на достижение этих целей, в нужном масштабе и зачастую с экспертными знаниями в конкретной области, которые сложно воспроизвести внутри компании.

Типы данных для обучения ИИ

Понимание типов данных, обычно используемых в ИИ, имеет решающее значение, поскольку каждый тип требует особого опыта в сборе, аннотировании и проверке. Ниже мы разбиваем наиболее распространенные категории:

Текстовые наборы данных

Текстовый набор данных — это набор письменных или транскрибированных текстовых данных, используемых для различных целей. Они включают в себя различные типы контента, такие как книги, статьи, сообщения в социальных сетях, обзоры, транскрипты и многое другое, в зависимости от конкретного применения. Они служат различным целям, таким как:

• Случаи использования: Обработка естественного языка (NLP), чат-боты, классификация документов, анализ настроений.
  
• Примеры:
  
  • Билеты в службу поддержки клиентов маркируются по типу проблемы.
  • Финансовые отчеты с примечаниями по ключевым показателям.
  • Транскрибированные заметки о встречах с пометкой пунктов повестки дня.
    

Текст может использоваться в промышленности и в академических целях: от технических руководств до юридических контрактов, и для каждого из них требуется точная маркировка со стороны лингвистов или экспертов в конкретной области.

Наборы данных изображений

Набор данных изображений, который может быть маркированным или немаркированным, содержит изображения, которые сильно различаются: от фотографий и эскизов до медицинских изображений и спутниковых снимков, обычно аннотированные с помощью информации о категории, ограничивающих рамок, масок сегментации или любых других метаданных, помогающих в таких задачах, как классификация, обнаружение, сегментация и распознавание.

• Случаи использования: Задачи машинного зрения, такие как обнаружение объектов, сегментация изображений, проверка качества, оптическое распознавание символов (OCR) для документов.
  
• Примеры:
  
  • Фотографии оборудования, маркированного на предмет дефектов на производственной линии.
  • Аэроснимки с беспилотника с аннотациями местоположения объектов на строительной площадке.
  • Изображения продуктов с тегами метаданных SKU для каталогов электронной коммерции.
    

Для высококачественного аннотирования изображений часто требуются специалисты-аннотаторы, которые точно знают, какие характеристики имеют значение, особенно в промышленных условиях, где важны малейшие детали (например, микротрещины в металлических деталях).

Аудио наборы данных

Аудио Наборы данных являются хранилищами звукозаписей, используемых при обучении и оценке систем обработки звука и речи. Здесь можно найти определенные виды звуковых стимулов, такие как речь, музыка, звуки окружающей среды и шумы, иногда с аннотациями, такими как транскрипты, общие метки или точные временные метки, поддерживающие абстракцию таких задач, как распознавание речи, идентификация говорящего, классификация звуков и обнаружение аудиособытий.

• Случаи использования: Распознавание речи, аудиоклассификация, биометрия голоса, анализ настроений на основе записей колл-центра.
  
• Примеры:
  
  • Многоязычные записи колл-центра, расшифрованные и помеченные для определения намерений.
  • Звук окружающей среды от интеллектуальных объектов для обнаружения аномалий (например, шипения в системе отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха).
  • Высококачественные микрофонные решетки в конференц-залах, снабженные аннотациями для ведения дневника докладчиков.
    

Для сбора аудиоданных требуется не только качественное записывающее оборудование, но и последовательные правила маркировки, особенно когда речь идет о нескольких диалектах или языках.

Видео наборы данных

Видеонабор данных — это коллекция видеоматериалов, которая служит входными данными для разработки и тестирования приложений компьютерного зрения и мультимедиа. Он содержит множество видов видеоконтента, например, фильмы, видеонаблюдение, спорт или природа, для которых даются аннотации с метками объектов, названиями действий или временными метками, поддерживающими такие задачи, как распознавание действий, отслеживание объектов, классификация видео и понимание сцен.

• Случаи использования: Распознавание действий, видеообобщение, аналитика видеонаблюдения, мониторинг водителей.
  
• Примеры:
  
  • Записи с камер видеонаблюдения помечаются как подозрительные или свидетельствующие о незаконном проникновении.
  • Видеоролики сборочной линии с аннотациями для выявления узких мест.
  • Видеоролики с перекрестков с указанием траекторий движения транспортных средств и состояний светофоров.
    

Видеоаннотирование — трудоемкий процесс, включающий покадровые или объектные метки. Поставщики часто используют специализированные инструменты и обученных аннотаторов, чтобы обеспечить согласованность на протяжении тысяч кадров.

Данные датчика 

Данные датчиков содержат информацию, накопленную датчиками, которые наблюдают за физическими условиями или окружающей средой, например, температуру, влажность, движение, давление или свет. Такие данные используются в IoT, робототехнике, здравоохранении, мониторинге окружающей среды и т. д. для анализа, принятия решений и автоматизации.

• Варианты использования: робототехническая навигация, автономное восприятие транспортных средств, предиктивное техническое обслуживание и интеллектуальное производство.
  
• Примеры:
  
  • Облака точек LiDAR, аннотированные трехмерными ограничивающими рамками вокруг препятствий для автономных погрузчиков.
  • Потоки данных датчиков Интернета вещей с заводского оборудования маркируются на предмет аномалий вибрации.
  • Показания температуры и давления с пометками на предмет признаков приближающегося отказа.
    

Работа с данными датчиков часто требует глубоких технических знаний в области. Например, маркировка LiDAR подразумевает понимание того, как расстояние, отражательная способность и окклюзия взаимодействуют в трехмерной среде.

Мультимодальные наборы данных

Как следует из названия, мультимодальные наборы данных включают данные из двух или более источников или модальностей, таких как тексты, изображения, аудио и видео, для инкапсуляции многогранной, мультисенсорной информации. Наборы данных, которые используются для обучения моделей, которые могут понимать и обрабатывать различные типы данных одновременно, так что их можно применять для анализа мультимедиа, взаимодействия человека с компьютером и мультимодального перевода.

• Случаи использования: Передовые решения в области искусственного интеллекта, которые используют несколько источников данных для более полного контекста, например, видео со звуком для анализа настроений или комбинированное решение LiDAR + камера для надежного обнаружения объектов в автономных транспортных средствах.
  
• Примеры:
  
  • Демонстрационные видеоролики продукта с видеокадрами и закадровыми текстами, аннотированными по функциям продукта.
  • Данные интеллектуального здания, объединяющие температуру, датчики движения и сигналы камер видеонаблюдения, помеченные для аналитики занятости.
  • Сеансы телемедицины, в ходе которых врачи комментируют видео, аудио и метаданные электронных медицинских карт для диагностических моделей ИИ.
    

Мультимодальные данные создают дополнительные проблемы — такие как синхронизация временных меток по модальностям, обеспечение согласования аннотаций и работа с гораздо большими объемами данных. Но они могут разблокировать гораздо более мощные возможности ИИ.

Почему важны качественные данные для обучения

Это может показаться очевидным: высококачественные данные приводят к более эффективному ИИ. Однако многие организации не понимают, насколько важно качество данных. Чтобы объяснить это, давайте рассмотрим старую поговорку: «GIGO, Garbage In, Garbage Out», которая относится к ее применению в практических сценариях.

Влияние на модель обучения

Когда ваша модель обучается на последовательных и точных образцах, она изучает четкие закономерности и выдает надежные прогнозы. И наоборот, если ваш набор данных содержит неправильно маркированные образцы, дубликаты или шум, процесс обучения модели нарушается. Представьте себе обучение модели обнаружения дефектов, где 10% изображений показывают царапины, помеченные как «нет дефекта», что вносит путаницу, которая может сохраняться, ограничивая производительность в производстве.

• Смещение

Bias aries, когда данные неточно отражают реальный мир. В B2B-обстановке, для контекста, разработка системы компьютерного зрения для проверки деталей на промышленном предприятии с скомпрометированными условиями. Ваши тренировочные изображения ограничены одним типом условий освещения или одной деталью поставщика. Этот перекошенный набор данных может привести к дорогостоящим неправильным классификациям — отбракованным хорошим деталям или, что еще хуже, пропуску дефектных деталей.

• точность

Точность часто является наиболее важной метрикой в ​​вашем проекте ИИ. Но точность мало что значит, если исходные данные неверны. Непоследовательные или отсутствующие аннотации резко снижают точность.

• Обобщение

Контролируемое обучение направлено на то, чтобы модели хорошо работали на невидимых данных. Если вашему обучающему набору не хватает изменчивости из-за узкого объема сбора данных или чрезмерно очищенного набора, который пропускает «беспорядок реального мира», — модель будет испытывать трудности в идеальных условиях. Вы можете обнаружить, что она работает во время тестирования, но она рушится, когда пользователи скармливают ей непредсказуемые, беспорядочные данные реального мира.

Реальные примеры некачественных данных, приводящих к неудачным результатам в области ИИ

• Найм ИИ-капитуляция провалился: Глобальная технологическая компания инвестировала в инструмент рекрутинга на основе ИИ, который автоматически просматривал резюме. Поскольку исторические данные о найме были смещены в сторону кандидатов-мужчин, система ИИ научилась отдавать предпочтение кандидатам-мужчинам, почти полностью исключая квалифицированных женщин. Проект был свернут после негативной реакции общественности.
  
• Провал чат-бота в здравоохранении: Предприятие запустило медицинский чат-бот для предварительной сортировки пациентов. Однако в базовом наборе текстовых данных отсутствовали примеры из определенных диалектов и неанглоговорящих, что привело к тому, что чат-бот неправильно понимал или ставил неверные диагнозы в разных регионах. Компании пришлось вернуться к ручной сортировке для этих областей.
  
• Пропуск зажигания автономного транспортного средства: Разработчик беспилотного автомобиля использовал стандартные общедоступные наборы данных для обучения, но в них отсутствовали ночные и неблагоприятные погодные сценарии. Поэтому протестированные автомобили показали худшие результаты в дождливую погоду и в темноте, что привело к необоснованным ошибочным суждениям и привело к приостановке пилотного исследования.

Примеры аддукции раскрывают глубокую правду жизни: несмотря на изобретательность и сложность разработанной модели, ИИ никогда не будет работать, если данных не хватает. Для внедрения успешных решений ИИ первостепенное значение имеет предоставление высококачественных, разнообразных и хорошо маркированных данных.

Распространенные проблемы при сборе данных для обучения

Даже имея самые лучшие намерения, компании B2B сталкиваются со множеством препятствий при сборе качественных данных для целей обучения. Вот обзор наиболее частых проблем, с которыми вы можете столкнуться:

Недостаток данных

Для специализированных отраслей, таких как автоматизация точного земледелия или нишевые производственные сценарии, общедоступных наборов данных просто не существует. Сбор достаточного количества изображений, журналов датчиков или аннотированного текста часто является дорогостоящим, трудоемким и сложным с точки зрения логистики. Многие недооценивают, сколько времени требуется для накопления этих точек данных, специфичных для домена.

Конфиденциальность, этика и правила

Здравоохранение, финансы, юриспруденция и другие регулируемые отрасли требуют строгого соответствия (GDPR, HIPAA, SOC-2 и т. д.). Когда конфиденциальная информация помечает ваши данные обучения — истории болезни пациентов, финансовые транзакции или клиентские сообщения — тогда ваши процессы должны быть герметичными с точки зрения анонимизации, шифрования и аудита каждого отдельного фрагмента данных. Если вы этого не сделаете, вы можете столкнуться с огромными штрафами и запятнать свою репутацию.

Непоследовательные этикетки

Даже при наличии четких инструкций люди-аннотаторы могут не соглашаться или допускать ошибки. Два маркировщика могут по-разному интерпретировать едва заметную медицинскую аномалию; текстовая сентиментальность может быть неоднозначной. Эта непоследовательность вносит шум, ослабляя обучающий сигнал модели. Обеспечение согласия между аннотаторами и непрерывных проверок качества имеет решающее значение, но это также увеличивает стоимость.

Крайние случаи и редкие события

Их по своей сути трудно собирать, но они имеют большое значение. Крайние случаи часто требуют ручных усилий, опыта и более высоких затрат, но они необходимы для всеобъемлющих, надежных моделей.

Развитие ландшафта решений для обучения ИИ

Ландшафт данных для обучения ИИ стремительно развивается. Вот основные тенденции, которые мы наблюдаем:

ИИ создает собственные данные для обучения

Благодаря достижениям в области генерации синтетических данных ИИ теперь может создавать реалистичные образцы для дополнения реальных наборов данных. Например, вы можете смоделировать дефект, который редко встречается в производстве, в модели САПР, а затем визуализировать модель в виде 2D-изображений. Это помогает одновременно решать проблемы нехватки данных и конфиденциальности, поскольку синтетические данные не содержат фактической PII.

Самостоятельное обучение

Благодаря методам самоконтролируемого обучения модели могут изучать общие представления из немаркированных источников. В этих методах вместо использования только маркированных человеком примеров модель обучается на вспомогательных задачах, таких как прогнозирование отсутствующих токенов в тексте или заполнение замаскированных участков изображения, прежде чем будет выполнена тонкая настройка на меньшем маркированном наборе. Это снижает требования к аннотациям и часто повышает надежность модели.

Рост движения ИИ, ориентированного на данные

Традиционно специалисты по ИИ сосредоточивались почти исключительно на улучшении архитектуры моделей и гиперпараметров. Однако движение Data-Centric AI делает акцент на уточнении и курировании самого набора данных. Путем итеративной очистки, повторной маркировки и дополнения данных команды часто могут добиться большего прироста производительности, чем путем настройки только модели. Поставщики B2B внедряют платформы и фреймворки, ориентированные на данные, чтобы усовершенствовать эту практику.

Инструменты маркировки человеческих данных

Ручное аннотирование по своей природе имеет решающее значение из-за человеческих суждений и опыта, которые обеспечивают высочайший уровень точности и качества. Хотя это медленный и дорогостоящий процесс, привлечение лучших специалистов по аннотированию дает им время для проверки всего процесса маркировки, уделения внимания нюансам и тщательного исправления маркировок, особенно для сложных или критических приложений. В частности, подход «человек в контуре» гарантирует, что ваши данные сохранят надежность, соответствие и синхронизацию с вашими целями по разработке ИИ.

У вашей команды не хватает времени или ресурсов для эффективного управления такими сложными рабочими процессами данных внутри компании? Ускорьте свое развитие, купив обучение данным от такого авторитетного поставщика, как Macgence, который специализируется на тщательно отобранных наборах данных, соответствующих нормативным требованиям и отраслевой специфике, что позволяет вашим внутренним командам сосредоточиться на внедрении и внедрении моделей.

Лучшие практики управления данными обучения

Как компания, стремящаяся внедрить стандартизированные процессы для поддержания качества данных и соответствия требованиям, не рекомендуется полагаться на наборы данных, полученные из открытых источников или бесплатных конечных точек. Использование таких данных может привести к неточностям или низкому качеству информации, особенно когда ваши инновации в области ИИ не являются общедоступными и требуют надежных, высококачественных данных.

Ниже приведены проверенные лучшие практики, которые мы рекомендуем:

Обеспечить разнообразие и репрезентативность

• Собирайте данные из нескольких источников: Не полагайтесь исключительно на собственные журналы. Собирайте данные из партнерских сетей, публичных репозиториев (где это разрешено) и специализированных сторонних поставщиков, чтобы заполнить пробелы.
  
• Сбалансируйте свой набор данных: Если определенные классы или сценарии представлены недостаточно (например, ночные изображения, текст на языках, отличных от английского), приложите целенаправленные усилия для их дополнения.
  
• Аудит на предмет предвзятости: Регулярно контролируйте выходные данные модели по подгруппам (демографические данные, география, типы устройств) для обнаружения перекосов. Затем скорректируйте сбор данных, чтобы уменьшить любые обнаруженные перекосы.
  

Внедрение проверок качества данных

• Соглашение между аннотаторами (IAA): Требовать от нескольких аннотаторов маркировать один и тот же образец и измерять согласованность.
  
• Правила автоматической проверки: Создавайте скрипты для обнаружения отсутствующих полей, несогласованных форматов, выбросов или аномального распределения меток.
  
• Выборочные проверки: Периодически привлекайте экспертов в предметной области для ручной проверки случайного подмножества аннотаций, чтобы выявить незначительные ошибки.
  

Поддерживать контроль версий и документацию

• Версии набора данных: Подобно коду, каждая итерация вашего набора данных должна быть помечена уникальными идентификаторами версий. Это обеспечивает воспроизводимость — если производительность модели внезапно падает, вы можете проверить, изменились ли данные обучения.
  
• Подробные метаданные: Документируйте источники данных, даты сбора, рекомендации по аннотациям и любые шаги предварительной обработки. Будущие команды или аудиторы будут вам благодарны за эту прозрачность.
  
• Изменение журналы: Ведите подробный журнал изменений всякий раз, когда вы добавляете, удаляете или перемаркируете данные. Это предотвращает синдром «блуждающего набора данных», когда никто точно не знает, что изменилось и почему.
  

Обеспечить соблюдение правил обработки данных

• Анонимизация данных: Удалите всю персональную идентификационную информацию (PII) или конфиденциальные данные перед использованием данных для обучения. При необходимости используйте методы хеширования, токенизации или дифференциальной конфиденциальности.
  
• Согласие: Ведите учет согласия пользователей на любые персональные данные, используемые в обучающих наборах данных (особенно на рынках ЕС/Великобритании в соответствии с GDPR).
  
• Оценщики поставщиковt: Если вы получаете данные от третьих лиц, проверьте их на предмет соблюдения правил (ISO 27001, SOC 2, HIPAA и т. д.). Получите соглашения об обработке данных, в которых конкретно указано допустимое использование и меры безопасности.

Заключение

В сфере B2B проекты ИИ, как правило, направлены на предоставление надежных, масштабируемых и соответствующих требованиям решений, будь то автоматизация проверки контрактов, повышение эффективности операций цепочки поставок или прогнозирование отказов оборудования. Хотя попытка идти в ногу с новейшими архитектурами моделей и прорывами в области исследований ИИ является заманчивой, реальным строительным блоком каждого успешного развертывания ИИ являются высококачественные данные для обучения. 

B2B-организации в партнерстве с экспертом AI Обучение Поставщик данных может передать поставщику данных для обучения ИИ тяжелую работу по сбору данных, аннотированию, проверке качества и соблюдению нормативных требований.

Это не только ускоряет время выхода на рынок, но и гарантирует, что модели будут работать надежно в разнообразных реальных условиях. Планируя следующую инициативу в области ИИ, помните: сначала инвестируйте в свои данные, а остальное приложится.

FAQ

Предыдущий блог

Следующий блог