人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)如今已經(jīng)十分常見。AI指的是機(jī)器模仿人類進(jìn)行認(rèn)知的概念，ML是一種用于構(gòu)建AI的方法。如果AI是指計算機(jī)可以根據(jù)指令執(zhí)行一組任務(wù)，那么ML就是機(jī)器從數(shù)據(jù)中攝取、解析和學(xué)習(xí)的能力，以便更精確地完成任務(wù)。

汽車、金融、政府、醫(yī)療、零售和科技等行業(yè)的大部分管理者都已經(jīng)對ML和AI有了基本的了解。不過，并非每個人都是一個制定訓(xùn)練數(shù)據(jù)策略的專家——而這往往是實(shí)現(xiàn)ML高投資回報的必要的第一步。

AI系統(tǒng)通過實(shí)例來學(xué)習(xí)，它們擁有的高質(zhì)量實(shí)例數(shù)據(jù)越多，就會學(xué)得越好。缺乏，或只有低質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能會生成不可靠的系統(tǒng)，得出錯誤的結(jié)論，做出糟糕的決策，無法處理現(xiàn)實(shí)世界的變化，并引入或延續(xù)一些如偏見等問題。

如果沒有一個良好定義的策略來收集和組織你需要訓(xùn)練、測試和優(yōu)化AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，你將面臨項(xiàng)目延遲、無法適當(dāng)擴(kuò)展以及被競爭對手超過的風(fēng)險。下面是構(gòu)建一個成功的訓(xùn)練數(shù)據(jù)策略的6個技巧。

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1、制定訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)算

當(dāng)啟動一個新的ML項(xiàng)目時，首先要定義的是要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。這會讓你知道，你的系統(tǒng)中需要哪種類型的數(shù)據(jù)，以及需要多少“訓(xùn)練項(xiàng)”(已分類的數(shù)據(jù)點(diǎn))。

例如，計算機(jī)視覺或圖像識別項(xiàng)目的訓(xùn)練項(xiàng)目，使用人工注釋標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)，用于識別圖像的內(nèi)容(樹、停車標(biāo)志、人、車等)。此外，根據(jù)你正在構(gòu)建的解決方案的類型，你的模型可能需要不斷地重新培訓(xùn)或刷新。你的解決方案可能需要每季度、每月甚至每周進(jìn)行更新。

一旦確定了訓(xùn)練項(xiàng)目和更新頻率，你就可以評估關(guān)于采購數(shù)據(jù)的一些選項(xiàng)，并計算預(yù)算。

重要的是要清楚地了解啟動該計劃所需的時間和資金成本，隨著時間的推移對其進(jìn)行維護(hù)，并隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展對特性和功能進(jìn)行改進(jìn)，從而使解決方案對你的客戶保持相關(guān)性和價值性。啟動ML計劃是一項(xiàng)長期投資。獲得高回報需要一個長期的策略。

2、收集適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)

你需要的數(shù)據(jù)類型取決于你正在構(gòu)建的解決方案的類型。一些數(shù)據(jù)來源包括實(shí)際使用數(shù)據(jù)、調(diào)查數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)集和合成數(shù)據(jù)。例如，一個能夠理解人類語音命令的語音識別解決方案必須針對已翻譯成文本的高質(zhì)量語音數(shù)據(jù)(實(shí)際數(shù)據(jù))進(jìn)行培訓(xùn)。搜索解決方案需要由人工注釋的文本數(shù)據(jù)來告訴它哪些結(jié)果是最相關(guān)的。

ML中最常用的數(shù)據(jù)類型是圖像、視頻、語音、音頻和文本。在用于ML之前，必須對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行注釋或標(biāo)記，以確定它們是什么。注釋可以告訴模型如何處理每段數(shù)據(jù)。例如,如果一個虛擬助理的一條訓(xùn)練數(shù)據(jù)是某個人的錄音“多訂購一點(diǎn)AA電池”，注釋可能會告訴系統(tǒng)在聽到“訂購”時，與某個在線零售商處下個訂單，在聽到“AA電池”時搜索“AA電池”。

3、保證數(shù)據(jù)質(zhì)量

根據(jù)任務(wù)的不同，數(shù)據(jù)注釋可能是一項(xiàng)相對簡單的活動，但是它也是重復(fù)的、耗時的，并且很難始終正確地執(zhí)行。它需要人的介入。

低數(shù)據(jù)質(zhì)量帶來的風(fēng)險很高，因?yàn)槿绻愀鶕?jù)不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，那么模型將會做錯誤的事情。例如，如果你訓(xùn)練一個自動駕駛汽車的計算機(jī)視覺系統(tǒng)，將人行道的圖像錯誤地標(biāo)記為街道，結(jié)果可能是災(zāi)難性的。事實(shí)上，糟糕的數(shù)據(jù)質(zhì)量，是阻止ML廣泛且有效使用的頭號敵人。

當(dāng)我們討論數(shù)據(jù)質(zhì)量時，我們談?wù)摰氖菢?biāo)簽的準(zhǔn)確性和一致性。準(zhǔn)確是一個標(biāo)簽距離事實(shí)有多近;一致性是不同訓(xùn)練項(xiàng)目上的多個注釋彼此一致的程度。

4 .注意并減少數(shù)據(jù)偏差

強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量有助于公司減輕其AI項(xiàng)目中的偏見，這些偏見可能會隱藏起來，直到基于人工智能的解決方案進(jìn)入市場。在這一點(diǎn)上，偏見可能很難糾正。

偏見通常來自項(xiàng)目開始時項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)或培訓(xùn)數(shù)據(jù)中的盲點(diǎn)或無意識偏好。AI中的偏見可以表現(xiàn)為不同性別、口音或種族的語音或面部識別表現(xiàn)不均勻。隨著AI在我們的文化中變得越來越普遍，現(xiàn)在是時候解決內(nèi)在的偏見了。

為了避免項(xiàng)目級別的偏見，在建設(shè)定義目標(biāo)、路線圖、度量和算法團(tuán)隊(duì)時需要積極保證多樣性。建設(shè)一個多樣化的數(shù)據(jù)人才團(tuán)隊(duì)說起來容易做起來難，但風(fēng)險很高。如果你團(tuán)隊(duì)的內(nèi)部構(gòu)成不代表潛在客戶的外部構(gòu)成，那么最終產(chǎn)品的風(fēng)險只是為一小部分人工作，或者對他們有吸引力，而錯過了一個面向大眾市場的機(jī)會，或者更糟——偏見可能讓AI具備現(xiàn)實(shí)世界中的歧視。

5、必要時，實(shí)施數(shù)據(jù)安全保障

并非每個數(shù)據(jù)項(xiàng)目都使用個人身份信息(PII)或敏感數(shù)據(jù)。對于利用這類信息的解決方案，數(shù)據(jù)安全性比以往任何時候都更重要，特別是在處理客戶的PII、財務(wù)或政府記錄或用戶生成的內(nèi)容時。越來越多的政府法規(guī)規(guī)定企業(yè)必須怎樣處理客戶信息。

保護(hù)這些機(jī)密數(shù)據(jù)可以保護(hù)你和你的客戶的信息。對實(shí)踐保持透明和道德準(zhǔn)則，并堅(jiān)持你的服務(wù)條款，這將給你帶來競爭優(yōu)勢。不這樣做會讓你面臨丑聞和品牌負(fù)面影響的風(fēng)險。

6、選擇合適的技術(shù)

你的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越復(fù)雜或微妙，結(jié)果就越好。大多數(shù)組織都需要大量高質(zhì)量、快速且大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，他們必須構(gòu)建一個數(shù)據(jù)渠道，以更新模型所需的速度交付足夠的數(shù)據(jù)量。這就是為什么，采用正確的數(shù)據(jù)注釋技術(shù)是至關(guān)重要的。

你選擇的工具必須能夠?yàn)槟愕捻?xiàng)目處理適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)類型，允許靈活的標(biāo)記工作流設(shè)計，可管理單個注釋器的質(zhì)量和吞吐量，并提供ML輔助的數(shù)據(jù)標(biāo)記來增強(qiáng)人工注釋器的性能。

制定策略保障AI項(xiàng)目成功

IHS Markit最近的一項(xiàng)研究顯示，87%的組織正在采用至少一種形式的變革性技術(shù)，比如人工智能，但只有26%的組織認(rèn)為已經(jīng)具備了適當(dāng)?shù)纳虡I(yè)模式，可以從這些技術(shù)中獲取全部價值。

創(chuàng)建一個可靠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)策略是獲取AI價值的第一步。包括設(shè)置預(yù)算、確定數(shù)據(jù)源、確保質(zhì)量和保證安全性。清晰的數(shù)據(jù)策略還有助于提供大多數(shù)ML模型定期更新所需的穩(wěn)定的數(shù)據(jù)渠道。單獨(dú)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)策略并不能保證AI的成功，但它可以幫助企業(yè)更好地利用AI帶來的紅利。