什么是AI训练数据？探索AI训练数据集提供商

AI训练数据用于训练人工智能和机器学习模型。它由标记过的示例或输入输出对组成，使算法能够学习模式并做出准确的预测或决策。这些数据对于教会AI系统识别模式、理解语言、分类图像或执行其他任务至关重要。训练数据可以由人类收集、策划和注释，也可以通过模拟生成，它在AI和ML模型的开发和性能中起着至关重要的作用。

顶级AI训练数据提供商和公司

在选择AI和ML提供商时，考虑提供商在您所在行业的专业知识和经验至关重要，以确保他们理解您的商业挑战和目标。

Anolytics 是顶尖的人工智能训练数据公司之一，拥有一批精通数据注释、标签和自然语言处理 (NLP) 的开发人员。
TELUS International 将帮助获取文本、图像、音频、视频和/或地理本地数据，以使用平台自动化和人工验证来训练您的机器学习模型。
pangolinfo致力于为您精心处理数据管道、代理、队列以及 JavaScript 浏览器相关事宜，并且能够高效抓取海量数据，为您的数据获取与处理提供强大而专业的支持，让您的数据工作轻松且高效。

AI训练数据解释

AI训练数据指的是用于训练人工智能和机器学习模型的标记信息。AI训练数据的例子包括标记过的图像、文本文件、音频记录和传感器数据。这些数据用于教会AI系统识别模式、进行预测和执行各种任务。在本页面，您将找到最佳的AI训练数据和数据集，包括文本数据、机器学习(ML)数据、深度学习(DL)数据、注释图像数据、合成数据、音频数据和大型语言模型(LLM)数据。

AI训练数据属性

训练数据有多种形式和属性，反映了机器学习算法的众多潜在应用。AI训练数据集可以包括由文字和数字组成的文本、音频、图像和视频。此外，它们以多种格式提供，如PDF、HTML、JSON或电子表格。

将非结构化数据和结构化数据链接起来是价值所在；您可以获得新的洞察并揭示未知。

总的来说，AI训练数据可以是结构化的，这意味着它位于记录或文件中的固定字段内，例如包含在关系数据库和电子表格中的数据。

AI训练数据也可以是非结构化的，意味着它不打算作为预定义的数据模型，或者没有以预定义的方式组织。

还存在混合AI训练数据，它允许您利用监督学习和无监督学习的混合。

AI训练数据的属性使用特定技术进行标记或注释，将数据分类为文本、图像或视频。这些标签用于计算机视觉，以便用于编程AI机器的计算机可以识别数据和人工智能应该得出的结果。所谓“计算机视觉”，我们指的是AI数据的分类属性必须转换为数字格式，以便机器学习算法工作。这些AI训练数据的属性根据您打算如何使用它以及为此预期用途提供的API而有所不同。

AI训练数据来源

由于它是一种多功能的数据类型，AI训练数据的来源众多，它们很大程度上取决于特定用例。有许多来源提供信息用于开放的AI数据集。许多这些公共数据集由企业公司、政府机构或学术机构维护。对于更专业的用例，如果您想了解更多关于他们使用的来源，直接与预期的AI训练数据提供商联系是值得的。

如何收集AI训练数据

同样，这在来源和用例之间有所不同，但AI数据提供商用来从网络上收集大量数据的一种典型方法是部署抓取技术。然后，原始数据存储在服务器上。人工智能和机器学习数据提供商向他们的服务器提供API，这意味着数据可以直接被客户访问。这意味着您可以根据个人需求下载数据提供商的AI训练数据集。合成数据也常用于AI训练。合成数据是使用算法生成的，而不是从现实世界事件中收集的。

如何评估AI训练数据的质量？

就像其他类型的数据一样，购买第三方AI训练数据时要注意一些事情，以确保您获得尽可能高质量的信息。高质量的AI和ML训练数据对于成功的AI和机器学习计划至关重要。它将确保您生产的算法在现实生活中有效，并将允许您减少手动数据注释中固有的一些偏见——这是公司最初依赖AI的主要原因之一。

在决定选择数据提供商之前，始终要求他们提供样本数据集是一个好主意。在检查这个样本时，注意以下方面：

准确性：数据与错误的比率。如您所料，错误会导致机器行为偏差，因此必须避免！
完整性：空白字段。缺少信息将使您的AI机器的知识留下空白。
精确性：数据的标记方式。具有精确和详细的数据集标签，您可以确切地决定它对您的特定需求的有用程度。避免模糊标记的AI数据集——它们的训练能力通常较弱。
规模：数据覆盖范围。您的数据集越多样化，它对您程序的覆盖就越好，意味着它对应该解决的问题有更全面的看法。
时效性：过时的数据对训练AI模型有害。对于某些行业和用例，特别是时效性对于实现高效结果至关重要。

显然，在请求样本时，请确保指定数据的预期用例。由于机器学习的可能性如此之多，您必须确保您的提供商能够提供与您的AI计划相关的数据！记住——您的输出将只和输入一样好。

如果您能确保您的数据提供商坚持这些质量方面，那么您可以期待获得高质量的人工智能和机器学习生产力作为回报。除了请求AI数据样本外，您还可以通过寻找经过验证的数据供应商和提供商来进行质量评估，他们已经通过了准确性和可靠性审核，以保证您的机器学习操作获得最佳结果。

一旦您获得了AI训练数据，您可以实时监控其性能。分析方法对质量评估将向您展示数据在哪些方面未达到您的期望培训策略：

金集或基准：这种方法通过将注释与金集或经过审查的示例进行比较来帮助测量准确性。它还有助于估计数据集达到期望基准的程度。
共识或重叠：这个过程通常用于测量数据点或数据集之间的一致性和协议。这是通过将同意的数据点总数除以总数据点数来完成的。如果您的数据集之间存在共识，那就是它们高质量的一个重要指标。

应用案例

正如本文多次提到的，AI训练数据有无数的应用案例！让我们看一些示例，展示人工智能和机器学习如何提高各种企业和组织的操作效率：

智能手机应用：机器学习为我们智能手机上的大多数功能提供动力，例如语音助手、相机对象检测、通过面部识别解锁手机，以及应用商店和Play商店的推荐。
零售：许多零售企业使用人工智能为客户创建虚拟购物体验，为他们提供定制推荐。
供应链管理：所有行业的供应链、库存和库存管理都可以利用机器学习加速分销过程，并将他们的管理系统交给基于AI的应用程序。
交通优化：在过去十年中，机器学习在交通行业的频率急剧上升，公司如Uber、Lyft和Ola利用AI程序取得了成功。自动驾驶汽车的出现也证明了机器学习和AI的崛起。
流行的网络服务：我们一些最受欢迎的在线服务使用机器学习和AI。例如，Gmail使用机器学习算法，允许我们自定义标签。此外，Twitter、Facebook、LinkedIn等社交媒体平台使用机器学习算法生成您可能认识的人列表。
销售和营销：公司使用机器学习来指导他们的营销和销售策略。亚马逊、Goodreads、IMDb、MakeMyTrip、StitchFix和Zomato等公司都使用AI和ML来增强他们的客户服务和受众细分。
安全：企业使用机器学习更好地分析威胁并应对敌对攻击。例如，谷歌使用机器学习进行CAPTCHA安全测试。
金融：金融领域有大量机器学习的应用案例。在信用卡交易的情况下，机器学习算法可以识别欺诈交易并标记它们，以便银行可以立即联系客户检查交易是否由他们发起。
医疗保健：医疗行业在许多日常任务中使用机器学习，包括个人健康助手和个性化X光阅读。使用此类数据进行医疗硬件是一个特别流行的应用案例。例如，一些医院使用机器人驱动的设备执行根据人工智能操作的手术。
自然语言处理：与完全理解自然口语的计算机交互已成为可能。这为不同应用提供了更好的用户体验。
视觉系统：视觉系统直接在计算机上理解并解释视觉输入，例如标志识别。这可以包括飞机拍摄的照片，这些照片后来可以用作地理空间信息的来源，或者用于映射特定区域。医生还使用临床专家系统诊断患者。警察也可以使用这种计算机软件，它可以将存储的肖像与犯罪嫌疑人的面部进行匹配。
教育：AI学习对教育机构特别有益。它可以用于创建调度系统，组织家长教师会议以及其他学校活动。