7 chiến lược để giảm chi phí thu thập dữ liệu đào tạo

Thu thập dữ liệu cho các dự án máy học có thể là một nỗi đau thực sự. Nó tốn thời gian và tẻ nhạt, và chúng tôi đã đề cập đến tốn kém chưa? Thật không công bằng khi một số dự án máy học thậm chí không bao giờ bắt đầu vì chi phí thu thập dữ liệu có thể quá cao.

Hãy xem tại sao việc thu thập dữ liệu lại đắt như vậy, mặc dù nó không nên như vậy. Chi phí lao động, cơ sở hạ tầng, kiểm soát chất lượng, tiền xử lý, làm sạch dữ liệu và cân nhắc về đạo đức chỉ là một số phân đoạn chi phí có liên quan đến chi phí thu thập dữ liệu.

Bây giờ, chắc chắn không nên bỏ qua bất kỳ phân đoạn nào trong số này, nhưng điều thú vị là bạn có thể cắt giảm chi phí bằng cách thực hiện từng bước thu thập dữ liệu hiệu quả nhất có thể.

Chúng ta phải đảm bảo rằng chiến lược của chúng ta không chỉ bao gồm cắt giảm chi phí; chúng tôi cũng cần đảm bảo rằng dữ liệu chúng tôi đang thu thập có chất lượng cao!

Hãy bắt đầu bằng cách kiểm tra mức độ ưu tiên chất lượng có thể giúp thu thập tập dữ liệu hiệu quả về chi phí.

1. Ưu Tiên Chất Lượng Hơn Số Lượng

Bất kỳ quy trình phát triển mô hình máy học nào cũng bắt đầu bằng việc thu thập tập dữ liệu huấn luyện. Quá trình thu thập dữ liệu đào tạo không phải là một lần xảy ra; đúng hơn, nó có thể được lặp lại nhiều lần trong toàn bộ thời gian phát triển giải pháp AI đột phá.

Trong khi thử nghiệm mô hình của chúng tôi, nếu hiệu quả của mô hình không ngang bằng trong bất kỳ kịch bản nào, thì để đào tạo mô hình của chúng tôi cho kịch bản đó, chúng tôi cần thu thập dữ liệu mới và cụ thể hơn trong trường hợp đó.

Để giảm chi phí thu thập dữ liệu, chiến lược của chúng tôi là giảm việc thu thập các bộ dữ liệu mới lặp đi lặp lại này. Giờ đây, câu châm ngôn “càng nhiều càng tốt” không thể áp dụng cho việc thu thập tập dữ liệu huấn luyện mà không chú ý đến chất lượng tập dữ liệu .

Ngoài ra, rõ ràng là kích thước của tập dữ liệu có tác động trực tiếp đến tổng chi phí thu thập dữ liệu huấn luyện.

Việc thu thập nhiều dữ liệu đào tạo có thể tốn kém và mất thời gian, đặc biệt nếu dữ liệu cần được dán nhãn hoặc chú thích. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu chất lượng cao, ngay cả khi đó là tập dữ liệu nhỏ hơn, thực sự có thể giúp giảm chi phí tổng thể trong việc thu thập dữ liệu đào tạo.

Trước hết, bằng cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, chúng tôi có thể tránh thu thập dữ liệu dư thừa hoặc không liên quan có thể không cải thiện hiệu suất của mô hình máy học. Do đó, việc thu thập, lưu trữ và quản lý lượng dữ liệu khổng lồ sẽ ít tốn kém hơn.

Thứ hai, dữ liệu chất lượng cao có thể giúp giảm thời gian và chi phí liên quan đến việc làm sạch và tiền xử lý dữ liệu. Việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để sử dụng trong mô hình học máy sẽ dễ dàng hơn khi dữ liệu đó đáng tin cậy và nhất quán.

Thứ ba, một bộ dữ liệu chất lượng có thể cải thiện hiệu suất của các mô hình máy học, từ đó giảm bớt yêu cầu về dữ liệu đào tạo bổ sung.

Do đó, sẽ không cần phải thu thập thêm dữ liệu để bù đắp cho những thiếu sót của mô hình, điều này có thể giúp giảm chi phí tổng thể cho việc thu thập dữ liệu.

Trong trường hợp lý tưởng, chúng ta phải rõ ràng về những gì chúng ta mong đợi về mặt chất lượng với bất kỳ quy trình thu thập dữ liệu nào, sau đó tìm ra sự cân bằng tối ưu giữa chất lượng và số lượng sẽ giảm đáng kể tổng chi phí.

2. Tận dụng Human-in-the-Loop

Mọi người là những gì làm cho việc thu thập dữ liệu có thể. Tùy thuộc vào trường hợp sử dụng, độ phức tạp và khối lượng, chúng tôi phải thuê người từ nhiều nơi khác nhau để thu thập dữ liệu. Đây là nơi phần lớn số tiền được sử dụng khi thu thập dữ liệu.

Tuyển dụng đám đông có trình độ và hiểu biết phù hợp với nhiệm vụ hiện tại là bước đầu tiên khi giao dịch với đám đông để có được tập dữ liệu chất lượng cao.

Nếu bạn muốn có dữ liệu giọng nói đàm thoại bằng tiếng Đức, thì bạn phải tập trung vào việc giới thiệu những người Đức bản xứ đã có kinh nghiệm làm việc trong các dự án tương tự.

Đơn giản vì họ có kinh nghiệm nên họ có thể dễ dàng hiểu được yêu cầu của bạn và có thể giúp bạn nhiều hơn khi thu thập các bộ dữ liệu chất lượng cao.

Bên cạnh đó, tất cả các yêu cầu về tập dữ liệu đều khác biệt theo một cách nào đó và một số yêu cầu về tập dữ liệu có thể đặc biệt phức tạp.

Trong những tình huống này, chúng tôi khuyên bạn nên dành thời gian xây dựng các hướng dẫn và tài liệu đào tạo phù hợp để tiết kiệm thời gian và tiền bạc.

Có thể có lợi nếu có hướng dẫn và tài liệu đào tạo bằng ngôn ngữ mẹ đẻ.

Nếu hướng dẫn rõ ràng ngay từ đầu, thì việc đào tạo mọi người về nó có thể dễ dàng và có thể nâng cao niềm tin vào các nhà cung cấp dữ liệu. Điều này cũng làm giảm việc phải quay đi quay lại liên tục trong trường hợp nhầm lẫn về các hướng dẫn, điều này cuối cùng sẽ tiết kiệm được nhiều thời gian và tiền bạc hơn.

Đặt kỳ vọng rõ ràng có thể cải thiện sự hài lòng trong công việc của những người đóng góp và giảm khả năng họ từ bỏ nó. Điều đó làm giảm chi phí và thời gian liên quan đến việc tìm kiếm và giới thiệu những người mới.

Một hướng dẫn lý tưởng phải có tiêu chí chấp nhận và từ chối rõ ràng cho người tham gia, điều này giúp họ hiểu rõ ràng về những gì nên làm và những gì không! Điều này hỗ trợ đáng kể trong việc giảm thiểu việc từ chối và làm lại, giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc.

3. Áp dụng phương pháp học chuyển tiếp

Một mô hình được đào tạo trước được sử dụng lại cho một nhiệm vụ mới với ít dữ liệu đào tạo hơn bằng cách sử dụng kỹ thuật học máy được gọi là học chuyển giao. Học chuyển giao có thể giảm chi phí thu thập tập dữ liệu đào tạo bằng cách giảm số lượng dữ liệu mới cần được thu thập và dán nhãn.

Để đào tạo một mô hình từ đầu trong các mô hình học máy thông thường, cần có một lượng dữ liệu được dán nhãn đáng kể. Nhưng với học chuyển đổi, các lập trình viên có thể bắt đầu với một mô hình đã được đào tạo và đã chọn các tính năng chung từ một tập dữ liệu khá lớn.

Các nhà phát triển có thể đào tạo nhanh chóng và hiệu quả một mô hình vượt trội ở nhiệm vụ mới bằng cách tinh chỉnh mô hình đã đào tạo trước đó trên một tập dữ liệu nhỏ hơn dành riêng cho nhiệm vụ.

Giả sử một doanh nghiệp đang tạo mô hình máy học để tìm đối tượng trong ảnh. Họ có thể sử dụng một mô hình được đào tạo trước như ResNet hoặc VGG , vốn đã học các tính năng chung từ tập dữ liệu hình ảnh lớn, thay vì thu thập và gắn nhãn tập dữ liệu hình ảnh lớn từ đầu.

Sau đó, mô hình được đào tạo trước có thể được tinh chỉnh bằng cách sử dụng tập dữ liệu hình ảnh nhỏ hơn có liên quan đến trường hợp sử dụng của chúng, chẳng hạn như hình ảnh của thiết bị công nghiệp hoặc y tế.

Doanh nghiệp có thể giảm đáng kể số lượng dữ liệu mới phải được thu thập và gắn nhãn trong khi vẫn tạo ra một mô hình học máy hàng đầu bằng cách sử dụng học chuyển đổi.

Tận dụng các bộ dữ liệu hiện có là một cách khác để chuyển giao học tập có thể giúp giảm chi phí đào tạo thu thập dữ liệu. Chẳng hạn, một nhà phát triển có thể sử dụng tập dữ liệu từ một dự án trước đó làm điểm bắt đầu cho một dự án máy học mới mà họ đang thực hiện trong một lĩnh vực liên quan.

Tóm lại, học chuyển đổi là một phương pháp hiệu quả để cắt giảm chi phí lấy dữ liệu đào tạo trong học máy.

Các nhà phát triển có thể giảm đáng kể lượng dữ liệu mới phải được thu thập và gắn nhãn trong khi vẫn tạo ra các mô hình máy học chất lượng cao vượt trội trong các nhiệm vụ mới bằng cách sử dụng các mô hình được đào tạo trước và bộ dữ liệu hiện có.

Việc đưa ra quyết định triển khai học chuyển giao có thể khó khăn và quan trọng vì có nhiều hạn chế, chẳng hạn như

• Tinh chỉnh có thể không có lợi nếu một mô hình được đào tạo trước đã được tạo cho nhiệm vụ không phải là mối quan tâm chính của bạn.

• Việc trang bị quá mức có thể xảy ra nếu mô hình được phát triển bằng cách sử dụng tập dữ liệu thưa thớt hoặc không liên quan đến nhiệm vụ của bạn.

• Tinh chỉnh có thể tốn kém về mặt tính toán nếu mô hình được đào tạo trước rất lớn và yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán.

4. Khám phá Bộ dữ liệu làm sẵn

Khi làm việc với các tập dữ liệu lớn, việc bắt đầu lại từ đầu trên một tập dữ liệu mới có thể là một nhiệm vụ khó khăn. Trong tình huống này, bộ dữ liệu được tạo sẵn hoặc có sẵn (OTS) có thể là một lựa chọn khôn ngoan.

Tìm một bộ dữ liệu đào tạo nguồn mở đáp ứng nhu cầu của bạn có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian và tiền bạc.

Mặc dù việc tìm kiếm một bộ dữ liệu có cấu trúc hoàn hảo đáp ứng các yêu cầu của bạn trong nguồn mở là cực kỳ hiếm, nhưng không có gì đảm bảo rằng nó sẽ đủ đa dạng và tiêu biểu để hỗ trợ phát triển các giải pháp AI đáng tin cậy.

Một tùy chọn khác để có được các bộ dữ liệu có sẵn là thông qua giấy phép thương mại từ các tổ chức như FutureBeeAI. FutureBeeAI có một nhóm hơn 2.000 bộ dữ liệu đào tạo, bao gồm lời nói tập dữ liệu hình ảnh, video và văn bản.

Rất có thể chúng tôi đã tạo tập dữ liệu bạn cần.

Bộ dữ liệu được tạo sẵn này không chỉ giúp giảm thời gian thu thập mà còn giải phóng bạn khỏi rắc rối trong việc quản lý đám đông và hỗ trợ mở rộng giải pháp AI của bạn.

Việc chọn bộ dữ liệu OTS có thể giúp việc tuân thủ tuân thủ trở nên rất đơn giản vì công ty đã thực hiện tất cả các biện pháp phòng ngừa đạo đức cần thiết.

Tìm đúng đối tác và mua bộ dữ liệu sẵn có phù hợp có thể là một giải pháp rất kinh tế.

5. Tự động hóa với các công cụ

Từ cuộc thảo luận của chúng ta cho đến thời điểm này, rõ ràng là cơ hội duy nhất để giảm chi phí thu thập dữ liệu là tìm ra phương tiện hiệu quả nhất để thực hiện từng nhiệm vụ nhỏ nhưng quan trọng này. Trong tình huống này, việc sử dụng các công cụ tiên tiến có thể cực kỳ hữu ích.

Chi phí chuẩn bị dữ liệu là một yếu tố khác mà chúng ta nên tập trung vào. Để các bộ dữ liệu sẵn sàng triển khai sau khi thu thập, cần có siêu dữ liệu phù hợp và thông tin cơ bản.

Giờ đây, việc tạo siêu dữ liệu này theo cách thủ công có thể tốn nhiều thời gian và rất dễ xảy ra lỗi. Bạn có thể tự động hóa việc tạo siêu dữ liệu và tăng tốc độ thu thập các bộ dữ liệu có cấu trúc bằng cách sử dụng các công cụ thu thập dữ liệu.

Ngoài ra, việc thu thập dữ liệu mà không có các công cụ phù hợp chỉ dẫn đến thời gian thu thập lâu hơn, chi phí cao hơn và khiến người thu thập dữ liệu nản lòng. Sử dụng các công cụ thu thập dữ liệu có thể tăng tốc đáng kể quy trình và cắt giảm tổng thời gian.

Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho toàn bộ nhiệm vụ thu thập dữ liệu của người tham gia và có thể hạ thấp ngân sách tổng thể!

6. Tăng cường dữ liệu

Quá trình "tăng dữ liệu" liên quan đến việc áp dụng các phép biến đổi khác nhau cho dữ liệu hiện có để tạo dữ liệu đào tạo mới. Bằng cách cho phép các nhà phát triển tạo ra nhiều dữ liệu hơn từ một tập dữ liệu nhỏ hơn, kỹ thuật này có thể hỗ trợ giảm chi phí tổng thể cho việc thu thập dữ liệu cho máy học.

Hãy xem xét trường hợp bạn đã tập hợp dữ liệu giọng nói cho mô hình ASR của bạn . Bạn có thể sử dụng tính năng tăng cường dữ liệu để mở rộng kích thước tổng thể của tập dữ liệu huấn luyện của mình bằng cách:

Tiêm tiếng ồn: Thêm các loại tiếng ồn khác nhau, như tiếng ồn trắng, tiếng ồn hồng, tiếng bập bẹ, v.v.

Mô phỏng môi trường: Có thể mô phỏng các môi trường phòng khác nhau bằng cách thêm âm thanh trong phòng vào tín hiệu giọng nói.

Chuyển Cao độ: Thay đổi cao độ của tín hiệu giọng nói bằng cách tăng hoặc giảm tần số của tín hiệu.

Nhiễu loạn tốc độ: Thay đổi tốc độ của tín hiệu giọng nói bằng cách tăng hoặc giảm tốc độ của tín hiệu âm thanh

Những phép biến đổi như vậy cho phép chúng tôi mở rộng kích thước của tập dữ liệu và thêm nhiều dữ liệu hơn để đào tạo mô hình máy học. Ở đây, còn có tiết kiệm chi phí vì chúng tôi có thể chuyển nhãn ban đầu.

Ngoài việc tiết kiệm thời gian và tiền bạc, nó còn giảm bớt nhu cầu về dữ liệu bổ sung và nâng cao hiệu suất của mô hình với bộ dữ liệu có sẵn.

Tăng cường dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ nhưng cũng là một công cụ phức tạp. Nếu không thực hiện đúng sẽ có rất nhiều hệ lụy. Một tập dữ liệu có nhiều điểm dữ liệu tương tự có thể là kết quả của việc áp dụng tích cực, điều này có thể làm quá khớp các mô hình được đào tạo trên tập dữ liệu.

Tóm lại, đây là một nhiệm vụ dựa trên chuyên môn và cần được tiếp cận một cách thận trọng.

7. Cân nhắc về Đạo đức & Pháp lý

Trong lĩnh vực học máy, các cân nhắc pháp lý xung quanh bộ dữ liệu đào tạo có tầm quan trọng đặc biệt.

Việc phát triển và triển khai các mô hình máy học dựa trên bộ dữ liệu đào tạo có nguồn gốc không phù hợp, thiên vị hoặc phân biệt đối xử có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng về mặt pháp lý, đạo đức và uy tín.

Một số luật về quyền riêng tư dữ liệu, bao gồm Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) và Đạo luật về quyền riêng tư của người tiêu dùng California (CCPA), chi phối việc thu thập và sử dụng dữ liệu cá nhân. Các quy định này cung cấp các hướng dẫn chính xác để thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu cá nhân.

Có thể có các hình phạt và hậu quả pháp lý nếu các quy tắc này bị bỏ qua.

Điều cần thiết là phải tuân thủ luật sở hữu trí tuệ khi làm việc với dữ liệu độc quyền và có bản quyền; không làm như vậy có thể dẫn đến hành động pháp lý. Những tranh chấp pháp lý như vậy giữa các công ty và nghệ sĩ AI sáng tạo gần đây đã được đưa ra ánh sáng.

Hơn nữa, điều quan trọng là biên dịch một bộ dữ liệu không thiên vị công bằng cho tất cả mọi người và đại diện cho dân chúng. Hành động pháp lý và thiệt hại về uy tín có thể xảy ra nếu mô hình gây phương hại hoặc phân biệt đối xử đối với bất kỳ nhóm cụ thể nào.

Trước khi thu thập bất kỳ dữ liệu cá nhân nào, bạn nên xem lại tất cả các yêu cầu tuân thủ mà bạn phải tuân thủ. Trong một bộ sưu tập lý tưởng, hãy đảm bảo rằng người đóng góp dữ liệu biết loại dữ liệu mà họ đang chia sẻ và những cách sử dụng tiềm năng của dữ liệu đó.

Các nhà cung cấp dữ liệu cũng phải nhận thức được những hậu quả trong trường hợp xấu nhất. Để ngăn chặn bất kỳ vấn đề nào khác, hãy đảm bảo quy trình thu thập dữ liệu của bạn là có sự đồng thuận và bao gồm cả việc nhận được sự đồng ý bằng văn bản từ mỗi nhà cung cấp dữ liệu. Hãy nhớ rằng, tránh mất mát là tiết kiệm tiền!

Được xuất bản lần đầu tại - futurebeeai.com