Rozszerzanie danych w celu optymalizacji treningu modelu AI i zapobiegania nadmiernemu dopasowaniu modelu

Usługa ta poprawia jakość i użyteczność danych klientów. Przed rozpoczęciem świadczenia usługi klienci mogą stanąć przed wyzwaniami, takimi jak niewystarczające lub niejednolite dane, obawy dotyczące prywatności danych lub brak odpowiednio oznakowanych zbiorów danych. Po zakończeniu usługi otrzymują ulepszone zbiory danych, które są lepiej znormalizowane, bardziej zróżnicowane, zanonimizowane pod kątem prywatności i precyzyjnie oznakowane. Ulepszenie to ułatwia osiąganie lepszych wyników w modelach i analizach sztucznej inteligencji przy jednoczesnym zapewnieniu zgodności z wymogami dotyczącymi prywatności. Metody augmentacji są dobierane w zależności od potrzeb klientów i różnią się w zależności od przypadku.

Usługa jest dostarczana zdalnie. Proces ten obejmuje wiele iteracji w celu udoskonalenia jakości danych, stosując techniki takie jak normalizacja, redukcja wymiarowości, dodawanie hałasu i etykietowanie. Czas trwania usługi zależy od wielkości i złożoności zbioru danych, zwykle trwa od kilku dni do tygodni. Klienci otrzymują szczegółowy raport i rozszerzony zestaw danych gotowy do użycia w swoich przepływach pracy związanych ze sztuczną inteligencją lub analityką. Klienci muszą dostarczyć surowe zbiory danych i określić swoje cele w zakresie augmentacji.

Opcje dostosowywania obejmują wybór konkretnych technik przetwarzania wstępnego, takich jak anonimizacja danych wrażliwych na prywatność lub ukierunkowane etykietowanie do nadzorowanego uczenia się. Usługa może być dostosowana do unikalnych wymagań, takich jak skupienie się na konkretnych wzorcach danych lub zapewnienie zgodności z konkretnymi ramami sztucznej inteligencji. Ograniczenia mogą obejmować charakter i jakość danych wejściowych oraz kompatybilność z narzędziami wspomagającymi. Klienci są zachęcani do informowania z wyprzedzeniem o wszelkich konkretnych potrzebach lub ograniczeniach.