Przewodnik dla początkujących po gromadzeniu danych AI

Wybór firmy zbierającej dane AI dla twojego projektu AI / ML

Wprowadzenie

Dane treningowe AI Sztuczna inteligencja polega na używaniu maszyn do podnoszenia poziomu życia i stylu życia ludzi, czyniąc ich przyziemne życie interesującym, a zbędne zadania proste. Sztuczna inteligencja nigdy nie powinna być dominującą siłą, ale uzupełniającą, która działa w parze z ludźmi, aby rozwiązać nieprawdopodobne i utorować drogę do kolektywnej ewolucji.

W tej chwili podążamy właściwą ścieżką, dokonując znaczących przełomów w różnych branżach za pomocą sztucznej inteligencji. Jeśli weźmiesz na przykład opiekę zdrowotną, systemy sztucznej inteligencji wraz z modelami uczenia maszynowego pomagają ekspertom lepiej zrozumieć raka i wymyślić terapie. Zaburzenia neurologiczne i problemy, takie jak PTSD, są leczone za pomocą sztucznej inteligencji. Szczepionki są opracowywane w szybkim tempie dzięki badaniom klinicznym i symulacjom opartym na sztucznej inteligencji.

Rewolucjonizuje się nie tylko opieka zdrowotna, każda branża lub segment, którego dotyka sztuczna inteligencja. Pojazdy autonomiczne, inteligentne sklepy spożywcze, urządzenia do noszenia, takie jak FitBit, a nawet nasze aparaty w smartfonach są w stanie uchwycić lepsze obrazy naszych twarzy dzięki sztucznej inteligencji.

Dzięki innowacjom zachodzącym w przestrzeni AI firmy wdzierają się do spektrum z różnymi przypadkami użycia i rozwiązaniami. W związku z tym przewiduje się, że do końca 267 r. globalny rynek sztucznej inteligencji osiągnie wartość rynkową około 2027 mld USD. Poza tym około 37% firm już wdraża rozwiązania sztucznej inteligencji w swoich procesach i produktach.

Co ciekawsze, blisko 77% produktów i usług, z których korzystamy dzisiaj, jest opartych na sztucznej inteligencji. Ponieważ koncepcja technologiczna znacznie się rozwija w różnych branżach, w jaki sposób firmy mogą dokonywać rzeczy niemożliwych za pomocą sztucznej inteligencji?

Zbieranie danych Ai

Zbieranie danych Ai W jaki sposób urządzenia tak proste jak zegarek dokładnie przewidują zawał serca u ludzi? Jak to możliwe, że samochody i samochody, które zawsze wymagały kierowcy, nagle mniej jeżdżą po drogach?

Jak chatboty sprawiają, że wierzymy, że rozmawiamy z drugim człowiekiem po drugiej stronie?

Jeśli obserwujesz odpowiedź na każde pytanie, sprowadza się to tylko do jednego elementu – DANYCH. Dane znajdują się w centrum wszystkich operacji i procesów związanych ze sztuczną inteligencją. Są to dane, które pomagają maszynom zrozumieć koncepcje, dane wejściowe do procesu i dostarczać dokładne wyniki.

Wszystkie główne rozwiązania AI, które są dostępne, są produktami kluczowego procesu, który nazywamy gromadzeniem danych lub akwizycją danych lub danymi treningowymi AI.

Ten obszerny przewodnik ma pomóc Ci zrozumieć, co to jest i dlaczego jest ważne.

Co to jest gromadzenie danych AI?

Maszyny nie mają własnego umysłu. Brak tej abstrakcyjnej koncepcji sprawia, że ​​są pozbawieni opinii, faktów i możliwości, takich jak rozumowanie, poznanie i inne. To tylko nieruchome pudła lub urządzenia zajmujące przestrzeń. Aby przekształcić je w potężne media, potrzebujesz algorytmów i, co ważniejsze, danych.

Zbieranie danych Ai Opracowywane algorytmy potrzebują czegoś do pracy i przetwarzania oraz danych, które są istotne, kontekstowe i aktualne. Proces zbierania takich danych, aby maszyny służyły ich zamierzonym celom, nazywa się gromadzeniem danych AI.

Każdy produkt lub rozwiązanie obsługujące sztuczną inteligencję, z którego korzystamy dzisiaj, oraz oferowane przez nie wyniki wynikają z lat szkoleń, rozwoju i optymalizacji. Od urządzeń oferujących trasy nawigacyjne po te złożone systemy, które przewidują awarie sprzętu z kilkudniowym wyprzedzeniem, każda jednostka przeszła wieloletnie szkolenie w zakresie sztucznej inteligencji, aby móc dokładnie dostarczać wyniki.

Zbieranie danych AI jest wstępnym krokiem w procesie rozwoju AI, który od samego początku określa, jak skuteczny i wydajny byłby system AI. Jest to proces pozyskiwania odpowiednich zbiorów danych z niezliczonych źródeł, który pomoże modelom AI lepiej przetwarzać szczegóły i uzyskiwać znaczące wyniki.

Rodzaje danych szkoleniowych AI w uczeniu maszynowym

Teraz zbieranie danych AI jest terminem parasolowym. Dane w tej przestrzeni mogą znaczyć wszystko. Może to być tekst, materiał wideo, obrazy, dźwięk lub ich połączenie. Krótko mówiąc, wszystko, co jest przydatne dla maszyny do wykonywania jej zadania uczenia się i optymalizacji wyników, to dane. Aby uzyskać więcej informacji na temat różnych typów danych, oto krótka lista:

Zbiory danych mogą pochodzić ze źródła strukturalnego lub niestrukturalnego. W przypadku niewtajemniczonych ustrukturyzowane zbiory danych to takie, które mają wyraźne znaczenie i format. Są łatwo zrozumiałe dla maszyn. Z drugiej strony nieustrukturyzowane są szczegóły w zbiorach danych, które są wszędzie. Nie mają określonej struktury ani formatu i wymagają interwencji człowieka, aby wydobyć cenne spostrzeżenia z takich zbiorów danych.

Dane tekstowe

Jedna z najbogatszych i najbardziej znanych form danych. Dane tekstowe mogą mieć formę informacji z baz danych, jednostek nawigacji GPS, arkuszy kalkulacyjnych, urządzeń medycznych, formularzy i nie tylko. Tekstem nieustrukturyzowanym mogą być ankiety, odręczne dokumenty, obrazy tekstu, odpowiedzi na e-maile, komentarze w mediach społecznościowych i nie tylko.

Zbieranie danych tekstowych

Dane audio

Zbiory danych audio pomagają firmom opracowywać lepsze chatboty i systemy, projektować lepszych wirtualnych asystentów i nie tylko. Pomagają również maszynom zrozumieć akcenty i wymowy na różne sposoby, w jakie można zadać pojedyncze pytanie lub zapytanie.

Zbieranie danych dźwiękowych

Dane obrazu

Obrazy to kolejny wyróżniający się typ zestawu danych, który jest używany do różnych celów. Od autonomicznych samochodów i aplikacji, takich jak Google Lens, po rozpoznawanie twarzy, obrazy pomagają systemom w opracowywaniu bezproblemowych rozwiązań.

Zbieranie danych obrazu

Dane wideo

Filmy to bardziej szczegółowe zbiory danych, które pozwalają maszynom zrozumieć coś dogłębnie. Zbiory danych wideo pochodzą z wizji komputerowej, obrazowania cyfrowego i nie tylko.

Zbieranie danych wideo

Jak zbierać dane do uczenia maszynowego?

Dane treningowe AI W tym momencie sprawy zaczynają się trochę komplikować. Od samego początku wydaje się, że masz na myśli rozwiązanie rzeczywistego problemu, wiesz, że sztuczna inteligencja byłaby idealnym sposobem na rozwiązanie tego problemu i opracowałeś swoje modele. Ale teraz jesteś w kluczowej fazie, w której musisz rozpocząć procesy szkoleniowe AI. Potrzebujesz dużej ilości danych szkoleniowych AI, aby Twoje modele uczyły się pojęć i dostarczały wyniki. Potrzebujesz również danych walidacyjnych, aby przetestować wyniki i zoptymalizować algorytmy.

Jak więc pozyskujesz swoje dane? Jakich danych potrzebujesz i ile ich potrzebujesz? Jakie są liczne źródła pobierania odpowiednich danych?

Firmy oceniają niszę i cel swoich modeli ML i określają potencjalne sposoby pozyskiwania odpowiednich zestawów danych. Zdefiniowanie wymaganego typu danych rozwiązuje większość problemów związanych z pozyskiwaniem danych. Aby dać Ci lepszy pomysł, istnieją różne kanały, drogi, źródła lub media gromadzenia danych:

Dane treningowe AI

Darmowe źródła

Jak sama nazwa wskazuje, są to zasoby, które oferują zestawy danych do celów szkoleniowych AI za darmo. Bezpłatnymi źródłami może być wszystko, od forów publicznych, wyszukiwarek, baz danych i katalogów po portale rządowe, które przechowują archiwa informacji przez lata.

Jeśli nie chcesz wkładać zbyt wiele wysiłku w pozyskiwanie bezpłatnych zestawów danych, istnieją dedykowane witryny i portale, takie jak Kaggle, zasoby AWS, baza danych UCI i inne, które pozwolą Ci odkrywać różnorodne
kategorie i pobierz wymagane zestawy danych za darmo.

Zasoby wewnętrzne

Chociaż bezpłatne zasoby wydają się być wygodnymi opcjami, wiąże się z nimi kilka ograniczeń. Po pierwsze, nie zawsze możesz być pewien, że znajdziesz zestawy danych, które dokładnie odpowiadają Twoim wymaganiom. Nawet jeśli się zgadzają, zbiory danych mogą być nieistotne pod względem terminów.

Jeśli Twój segment rynku jest stosunkowo nowy lub niezbadany, nie byłoby wielu kategorii lub nie byłoby istotnych
zestawy danych do pobrania. Aby uniknąć wstępnych niedociągnięć przy darmowych zasobach, tam
istnieje inny zasób danych, który działa jako kanał do generowania bardziej odpowiednich i kontekstowych zestawów danych.

Są to Twoje wewnętrzne źródła, takie jak bazy danych CRM, formularze, potencjalni klienci marketingu e-mailowego, punkty styku zdefiniowane przez produkty lub usługi, dane użytkowników, dane z urządzeń do noszenia, dane z witryn internetowych, mapy cieplne, wgląd w media społecznościowe i inne. Te wewnętrzne zasoby są definiowane, konfigurowane i utrzymywane przez Ciebie. Możesz więc być pewien jego wiarygodności, trafności i aktualności.

Zasoby płatne

Bez względu na to, jak użyteczne brzmią, zasoby wewnętrzne również mają swój udział w komplikacjach i ograniczeniach. Na przykład, większość twojej puli talentów skupi się na optymalizacji punktów styku danych. Co więcej, koordynacja między Twoimi zespołami i zasobami również musi być nienaganna.

Aby uniknąć większej liczby takich czkawek, masz płatne źródła. Są to usługi, które oferują najbardziej przydatne i kontekstowe zestawy danych dla Twoich projektów i zapewniają, że zawsze je otrzymujesz, kiedy tylko potrzebujesz.

Pierwsze wrażenie, jakie większość z nas ma na płatnych źródłach lub dostawcach danych, jest takie, że są one drogie. Jednakże,
kiedy robisz matematykę, są tanie tylko na dłuższą metę. Dzięki ich rozległym sieciom i metodologii pozyskiwania danych będziesz w stanie otrzymywać złożone zestawy danych dla swoich projektów AI, niezależnie od tego, jak nieprawdopodobne są.

Aby dać ci szczegółowy zarys różnic między trzema źródłami, oto rozbudowana tabela:

Darmowe ZasobyZasoby wewnętrzneZasoby płatne
Zbiory danych są dostępne bezpłatnie.Zasoby wewnętrzne mogą być również bezpłatne w zależności od wydatków operacyjnych.Płacisz dostawcy danych, aby pozyskał dla Ciebie odpowiednie zestawy danych.
Wiele bezpłatnych zasobów dostępnych online do pobierania preferowanych zestawów danych.Otrzymujesz niestandardowe dane zgodnie z Twoimi potrzebami w zakresie szkolenia AI.Otrzymujesz dane zdefiniowane na zamówienie w spójny sposób, tak długo, jak tego potrzebujesz.
Musisz ręcznie pracować nad kompilacją, selekcjonowaniem, formatowaniem i dodawaniem adnotacji do zbiorów danych.Możesz nawet modyfikować punkty styku danych, aby generować zestawy danych z wymaganymi informacjami.Zestawy danych od dostawców są gotowe do uczenia maszynowego. Oznacza to, że są opatrzone adnotacjami i mają gwarancję jakości.
Zachowaj ostrożność w kwestii ograniczeń dotyczących licencjonowania i zgodności w pobieranych zestawach danych.Zasoby wewnętrzne stają się ryzykowne, jeśli masz ograniczony czas na wprowadzenie produktu na rynek.Możesz zdefiniować swoje terminy i odpowiednio dostarczyć zestawy danych.

 

Jak złe dane wpływają na twoje ambicje związane z AI?

Wymieniliśmy trzy najczęstsze zasoby danych, aby mieć pomysł na podejście do gromadzenia i pozyskiwania danych. Jednak w tym momencie konieczne jest również zrozumienie, że Twoja decyzja może niezmiennie zadecydować o losie Twojego rozwiązania AI.

Podobnie jak wysokiej jakości dane treningowe AI mogą pomóc Twojemu modelowi w dostarczaniu dokładnych i terminowych wyników, złe dane treningowe mogą również zepsuć Twoje modele AI, przekrzywić wyniki, wprowadzić stronniczość i zaoferować inne niepożądane konsekwencje.

Ale dlaczego tak się dzieje? Czy żadne dane nie mają trenować i optymalizować Twojego modelu AI? Szczerze nie. Zrozummy to dalej.

Złe dane – co to jest?

Złe dane Złe dane to wszelkie dane, które są nieistotne, nieprawidłowe, niekompletne lub stronnicze. Dzięki słabo zdefiniowanym strategiom gromadzenia danych większość analityków danych i eksperci od adnotacji są zmuszeni pracować na złych danych.

Różnica między nieustrukturyzowanymi a złymi danymi polega na tym, że wgląd w nieustrukturyzowane dane jest wszechobecny. Ale w gruncie rzeczy mogą być przydatne niezależnie. Poświęcając dodatkowy czas, naukowcy zajmujący się danymi nadal byliby w stanie wyodrębnić istotne informacje z nieustrukturyzowanych zbiorów danych. Jednak tak nie jest w przypadku złych danych. Te zbiory danych nie zawierają żadnych/ograniczonych spostrzeżeń ani informacji, które są cenne lub istotne dla projektu AI lub jego celów szkoleniowych.

Tak więc, gdy pozyskujesz swoje zbiory danych z bezpłatnych zasobów lub masz luźno ustalone wewnętrzne punkty styku danych, istnieje duże prawdopodobieństwo, że pobierzesz lub wygenerujesz złe dane. Kiedy twoi naukowcy pracują na złych danych, nie tylko marnujesz ludzkie godziny, ale także popychasz do wprowadzenia swojego produktu na rynek.

Jeśli nadal nie wiesz, co złe dane mogą wpłynąć na twoje ambicje, oto krótka lista:

  • Spędzasz niezliczone godziny na poszukiwaniu złych danych i marnujesz godziny, wysiłek i pieniądze na zasoby.
  • Złe dane mogą spowodować problemy prawne, jeśli nie zostaną zauważone, i mogą obniżyć wydajność Twojej sztucznej inteligencji
    modele.
  • Kiedy bierzesz na żywo swój produkt przeszkolony w zakresie złych danych, wpływa to na wrażenia użytkownika
  • Złe dane mogą spowodować, że wyniki i wnioski będą stronnicze, co może jeszcze bardziej wywołać reakcje.

Tak więc, jeśli zastanawiasz się, czy istnieje rozwiązanie tego problemu, tak naprawdę jest.

Dostawcy danych szkoleniowych AI na ratunek

Dostawcy danych szkoleniowych Ai na ratunek Jednym z podstawowych rozwiązań jest wybór dostawcy danych (źródła płatne). Dostawcy danych szkoleniowych AI zapewniają, że to, co otrzymujesz, jest dokładne i odpowiednie, a zestawy danych są dostarczane w ustrukturyzowanej formie. Nie musisz angażować się w kłopoty związane z przechodzeniem z portalu do portalu w poszukiwaniu zbiorów danych.

Wszystko, co musisz zrobić, to zebrać dane i wytrenować swoje modele AI do perfekcji. Mając to na uwadze, jesteśmy pewni, że następne pytanie dotyczy wydatków związanych ze współpracą z dostawcami danych. Rozumiemy, że niektórzy z was już pracują nad budżetem mentalnym i właśnie tam zmierzamy dalej.

Czynniki, które należy wziąć pod uwagę przy opracowywaniu efektywnego budżetu na projekt gromadzenia danych
 

Szkolenie AI to podejście systemowe, dlatego budżetowanie staje się jego integralną częścią. Czynniki takie jak zwrot z inwestycji, dokładność wyników, metodologie szkolenia i inne należy wziąć pod uwagę przed zainwestowaniem ogromnych pieniędzy w rozwój sztucznej inteligencji. Na tym etapie wielu kierowników projektów czy właścicieli firm grzebie. Podejmują pochopne decyzje, które wprowadzają nieodwracalne zmiany w procesie opracowywania produktów, ostatecznie zmuszając ich do większych wydatków.

Jednak ta sekcja da ci właściwy wgląd. Kiedy siadasz do pracy nad budżetem na szkolenie AI, trzy rzeczy lub czynniki są nieuniknione.

Budżet na dane treningowe AI

Przyjrzyjmy się każdemu szczegółowo.

Ilość danych, których potrzebujesz

Przez cały czas mówiliśmy, że wydajność i dokładność Twojego modelu AI zależy od tego, jak intensywnie jest on wytrenowany. Oznacza to, że im większa objętość zbiorów danych, tym więcej nauki. Ale to jest bardzo niejasne. Aby określić liczbę tego pojęcia, Dimensional Research opublikowała raport, który ujawnił, że firmy potrzebują co najmniej 100,000 XNUMX przykładowych zestawów danych do trenowania swoich modeli sztucznej inteligencji.

Przez 100,000 100,000 zestawów danych rozumiemy XNUMX XNUMX jakościowych i odpowiednich zestawów danych. Te zbiory danych powinny zawierać wszystkie niezbędne atrybuty, adnotacje i informacje wymagane przez algorytmy i modele uczenia maszynowego do przetwarzania informacji i wykonywania zamierzonych zadań.

Ponieważ jest to ogólna zasada, zrozummy, że ilość potrzebnych danych zależy również od innego skomplikowanego czynnika, jakim jest przypadek użycia w Twojej firmie. To, co zamierzasz zrobić ze swoim produktem lub rozwiązaniem, decyduje również o tym, ile danych potrzebujesz. Na przykład firma budująca silnik rekomendacji miałaby inne wymagania dotyczące ilości danych niż firma, która buduje chatbota.

Strategia cenowa danych

Kiedy skończysz określać, ile faktycznie potrzebujesz danych, musisz przystąpić do dalszej pracy nad strategią wyceny danych. W uproszczeniu oznacza to, w jaki sposób płacisz za zestawy danych, które pozyskujesz lub generujesz.

Ogólnie rzecz biorąc, są to konwencjonalne strategie cenowe stosowane na rynku:

DataTypePolityka cenowa
Obraz ObrazCena za pojedynczy plik obrazu
Wideo WideoWyceniony za sekundę, minutę, godzinę lub pojedynczą klatkę
Audio Dźwięk / mowaWyceniony za sekundę, minutę lub godzinę
Tekst TekstCena za słowo lub zdanie

Ale poczekaj. To znowu praktyczna zasada. Rzeczywisty koszt pozyskiwania zestawów danych zależy również od takich czynników, jak:

  • Unikalny segment rynku, dane demograficzne lub geograficzne, z których należy pozyskiwać zbiory danych
  • Złożoność twojego przypadku użycia
  • Ile danych potrzebujesz?
  • Twój czas na rynek
  • Wszelkie indywidualne wymagania i nie tylko

Jeśli zaobserwujesz, będziesz wiedział, że koszt nabycia dużej ilości obrazów do projektu AI może być niższy, ale jeśli masz zbyt wiele specyfikacji, ceny mogą wzrosnąć.

Twoje strategie pozyskiwania

To jest trudne. Jak widzieliście, istnieją różne sposoby generowania lub pozyskiwania danych dla modeli AI. Zdrowy rozsądek podpowiadałby, że darmowe zasoby są najlepsze, ponieważ możesz pobrać wymagane ilości zestawów danych za darmo bez żadnych komplikacji.

W tej chwili wydaje się również, że płatne źródła są zbyt drogie. Ale tutaj pojawia się warstwa komplikacji. Gdy pozyskujesz zestawy danych z bezpłatnych zasobów, poświęcasz dodatkową ilość czasu i wysiłku na czyszczenie zestawów danych, kompilowanie ich do formatu specyficznego dla Twojej firmy, a następnie dodawanie do nich indywidualnych adnotacji. W tym procesie ponosisz koszty operacyjne.

W przypadku płatnych źródeł płatność jest jednorazowa, a także otrzymujesz gotowe zestawy danych w odpowiednim czasie. Opłacalność jest tutaj bardzo subiektywna. Jeśli uważasz, że możesz pozwolić sobie na poświęcenie czasu na dodawanie adnotacji do bezpłatnych zbiorów danych, możesz odpowiednio zaplanować budżet. A jeśli uważasz, że Twoja konkurencja jest zacięta i mając ograniczony czas na wprowadzenie na rynek, możesz wywołać efekt domina na rynku, powinieneś preferować płatne źródła.

Budżetowanie polega na rozbiciu konkretów i jasnym zdefiniowaniu każdego fragmentu. Te trzy czynniki powinny posłużyć Ci jako mapa drogowa dla Twojego procesu budżetowania szkoleń AI w przyszłości.

Czy oszczędzasz na wydatkach dzięki wewnętrznej akwizycji danych?

Gromadzenie danych Podczas budżetowania zbadaliśmy, w jaki sposób bezpłatne zasoby zmuszają Cię do większych wydatków w dłuższej perspektywie. W tym momencie automatycznie zastanawiałbyś się nad opłacalnością wewnętrznego procesu pozyskiwania danych.

Wiemy, że nadal wahasz się co do płatnych źródeł i dlatego ta sekcja wyjaśni Twój sceptycyzm w tej kwestii i rzuci światło na ukryte koszty związane z wewnętrznym generowaniem danych.

Czy wewnętrzne pozyskiwanie danych jest drogie?

Tak to jest!

A oto rozbudowana odpowiedź. Wydatek to wszystko, co wydajesz. Omawiając bezpłatne zasoby, ujawniliśmy, że poświęcasz pieniądze, czas i wysiłek w tym procesie. Dotyczy to również wewnętrznego pozyskiwania danych.

Pozyskiwanie danych drogie Ze względu na to, że masz niestandardowe punkty kontaktu lub ścieżki danych, nie oznacza to, że miałbyś gotowe zestawy danych maszynowych na końcu. Wygenerowane dane będą nadal w większości nieprzetworzone i nieustrukturyzowane. Możesz mieć wszystkie potrzebne dane w jednym miejscu, ale to, co one zawierają, będzie wszędzie.

Ostatecznie wydasz na płacenie swoim pracownikom, analitykom danych, adnotatorom, specjalistom ds. zapewnienia jakości i nie tylko. Będziesz także wydawać na subskrypcje narzędzi do adnotacji i
utrzymanie CMS, CRM i innych wydatków na infrastrukturę.

Poza tym zestawy danych mogą mieć obawy dotyczące błędów i dokładności, które trzeba ręcznie posortować. A jeśli masz problem z wyczerpaniem w swoim zespole danych szkoleniowych AI, będziesz musiał wydać na rekrutację nowych członków, zorientowanie ich na swoje procesy, szkolenie ich w korzystaniu z twoich narzędzi i nie tylko.

Skończysz wydać więcej niż to, co ostatecznie zarobisz na dłuższą metę. Istnieją również wydatki związane z adnotacjami. W dowolnym momencie całkowity koszt poniesiony na pracę z danymi wewnętrznymi wynosi:

Poniesiony koszt = liczba adnotatorów * Koszt na adnotatora + koszt platformy

Jeśli Twój kalendarz szkoleń AI jest zaplanowany na kilka miesięcy, wyobraź sobie wydatki, które konsekwentnie ponosiłbyś. Czy jest to więc idealne rozwiązanie problemów związanych z akwizycją danych, czy jest jakaś alternatywa?

Korzyści z kompleksowego dostawcy usług AI Data Collection

Istnieje niezawodne rozwiązanie tego problemu oraz lepsze i tańsze sposoby pozyskiwania danych uczących dla modeli AI. Nazywamy ich dostawcami usług danych szkoleniowych lub dostawcami danych.

Są to firmy takie jak Shaip, które specjalizują się w dostarczaniu wysokiej jakości zestawów danych w oparciu o Twoje unikalne potrzeby i wymagania. Eliminują wszystkie problemy, z jakimi borykasz się przy gromadzeniu danych, takie jak pozyskiwanie odpowiednich zestawów danych, czyszczenie, kompilowanie i opisywanie ich i nie tylko, a także pozwalają skupić się tylko na optymalizacji modeli i algorytmów sztucznej inteligencji. Współpracując z dostawcami danych, skupiasz się na rzeczach, które mają znaczenie i na tych, nad którymi masz kontrolę.

Poza tym wyeliminujesz również wszystkie problemy związane z pozyskiwaniem zestawów danych z bezpłatnych i wewnętrznych zasobów. Aby lepiej zrozumieć zalety kompleksowego dostawcy danych, podajemy krótką listę:

  1. Dostawcy usług szkoleniowych w zakresie danych w pełni rozumieją Twój segment rynku, przypadki użycia, dane demograficzne i inne szczegóły, aby uzyskać najbardziej odpowiednie dane dla Twojego modelu AI.
  2. Mają możliwość pozyskiwania różnorodnych zestawów danych, które uznają za odpowiednie dla Twojego projektu, takich jak obrazy, filmy, tekst, pliki audio lub wszystkie inne.
  3. Dostawcy danych czyszczą dane, porządkują je i oznaczają atrybutami i spostrzeżeniami, których maszyny i algorytmy potrzebują do uczenia się i przetwarzania. Jest to wysiłek ręczny, który wymaga skrupulatnej dbałości o szczegóły i czasu.
  4. Masz ekspertów w danej dziedzinie, którzy zajmują się dodawaniem adnotacji do kluczowych informacji. Na przykład, jeśli Twój przypadek użycia produktu znajduje się w obszarze opieki zdrowotnej, nie możesz uzyskać adnotacji od osoby niebędącej pracownikiem służby zdrowia i oczekiwać dokładnych wyników. W przypadku dostawców danych tak nie jest. Współpracują z MŚP i zapewniają, że Twoje dane obrazowania cyfrowego są odpowiednio opisywane przez weteranów branży.
  5. Dbają również o deidentyfikację danych i przestrzegają HIPAA lub innych branżowych zgodności i protokołów, dzięki czemu unikasz wszelkich form komplikacji prawnych.
  6. Dostawcy danych pracują niestrudzenie, eliminując uprzedzenia ze swoich zestawów danych, zapewniając obiektywne wyniki i wnioski.
  7. Otrzymasz również najnowsze zestawy danych w swojej niszy, dzięki czemu Twoje modele AI zostaną zoptymalizowane pod kątem optymalnej wydajności.
  8. Są również łatwe w obsłudze. Na przykład mogą być im przekazywane informacje o nagłych zmianach w wymaganiach dotyczących danych, a oni bezproblemowo pozyskują odpowiednie dane na podstawie aktualnych potrzeb.

Dzięki tym czynnikom jesteśmy głęboko przekonani, że teraz rozumiesz, jak opłacalna i prosta jest współpraca z dostawcami danych szkoleniowych. Mając to zrozumienie, dowiedzmy się, jak wybrać najbardziej idealnego dostawcę danych dla swojego projektu AI.

Pozyskiwanie odpowiednich zbiorów danych

Poznaj swój rynek, przypadki użycia, dane demograficzne, aby pozyskać najnowsze zestawy danych, czy to obrazy, filmy, tekst czy dźwięk.

Wyczyść istotne dane

Uporządkuj i oznacz dane za pomocą atrybutów i informacji zrozumiałych dla maszyn i algorytmów.

Stronniczość danych

Wyeliminuj stronniczość z zestawów danych, zapewniając obiektywne wyniki i wnioski.

Adnotacja danych

Eksperci z poszczególnych dziedzin zajmują się adnotacją istotnych informacji.

Deidentyfikacja danych

Przestrzegaj HIPAA, RODO lub innych branżowych zgodności i protokołów, aby wyeliminować zawiłości prawne.

Jak wybrać odpowiednią firmę zbierającą dane AI?

Wybór firmy zbierającej dane AI nie jest tak skomplikowany i czasochłonny, jak zbieranie danych z bezpłatnych zasobów. Jest tylko kilka prostych czynników, które musisz wziąć pod uwagę, a następnie uścisnąć dłoń, aby nawiązać współpracę.

Kiedy zaczynasz szukać dostawcy danych, zakładamy, że śledziłeś i rozważałeś wszystko, co do tej pory omówiliśmy. Oto krótkie podsumowanie:

  • Masz na myśli dobrze zdefiniowany przypadek użycia
  • Twój segment rynku i wymagania dotyczące danych są jasno określone
  • Twoje budżetowanie jest na miejscu
  • I masz wyobrażenie o ilości danych, których potrzebujesz

Po zaznaczeniu tych pozycji zrozumiemy, jak znaleźć idealnego dostawcę usług danych treningowych.

Dostawca gromadzenia danych Ai

Test lakmusowy przykładowego zbioru danych

Przed podpisaniem długoterminowej umowy zawsze dobrze jest szczegółowo poznać dostawcę danych. Rozpocznij więc współpracę od wymagania przykładowego zbioru danych, za który zapłacisz.

Może to być niewielka ilość zbioru danych do oceny, czy zrozumieli Twoje wymagania, czy mają odpowiednie strategie zaopatrzenia, procedury współpracy, przejrzystość i nie tylko. Biorąc pod uwagę fakt, że w tym momencie będziesz w kontakcie z wieloma dostawcami, pomoże to zaoszczędzić czas na decydowaniu o dostawcy i sfinalizowaniu wyboru, który ostatecznie lepiej odpowiada Twoim potrzebom.

Sprawdź, czy są zgodne

Domyślnie większość dostawców usług danych szkoleniowych przestrzega wszystkich wymagań prawnych i protokołów. Jednak, aby być po bezpiecznej stronie, zapytaj o ich zgodność i zasady, a następnie zawęź swój wybór.

Zapytaj o ich procesy kontroli jakości

Sam proces zbierania danych jest systematyczny i wielowarstwowy. Zaimplementowano metodologię liniową. Aby zorientować się, jak działają, zapytaj o ich procesy kontroli jakości i zapytaj, czy zbiory danych, które pozyskują i opatrują, są poddawane kontroli jakości i audytom. To da ci
pomysł na to, czy ostateczne produkty, które otrzymasz, są gotowe maszynowo.

Zwalczanie stronniczości danych

Tylko poinformowany klient może zapytać o stronniczość w treningowych zestawach danych. Kiedy rozmawiasz z dostawcami danych szkoleniowych, porozmawiaj o stronniczości danych i o tym, jak eliminują stronniczość w zestawach danych, które generują lub pozyskują. Chociaż to zdrowy rozsądek, że trudno jest całkowicie wyeliminować stronniczość, nadal możesz znać najlepsze praktyki, które stosują, aby utrzymać stronniczość na dystans.

Czy są skalowalne?

Jednorazowe wyniki są dobre. Długoterminowe rezultaty są lepsze. Jednak najlepsza współpraca to taka, która wspiera Twoje wizje biznesowe i jednocześnie skaluje wyniki wraz ze wzrostem
wymagania.

Porozmawiaj więc, czy dostawcy, z którymi rozmawiasz, mogą zwiększyć ilość danych, jeśli zajdzie taka potrzeba. A jeśli mogą, jak zmieni się odpowiednio strategia cenowa.

Wnioski

Czy chcesz poznać skrót, aby znaleźć najlepszego dostawcę danych treningowych AI? Skontaktuj się z nami. Pomiń wszystkie te żmudne procesy i pracuj z nami, aby uzyskać najwyższej jakości i precyzyjne zestawy danych dla swoich modeli AI.

Sprawdzamy wszystkie pola, które omówiliśmy do tej pory. Będąc pionierem w tej dziedzinie, wiemy, czego potrzeba, aby zbudować i skalować model AI oraz jak dane znajdują się w centrum wszystkiego.

Uważamy również, że Poradnik Kupującego był obszerny i pomysłowy na różne sposoby. Szkolenie AI jest skomplikowane, ale dzięki tym sugestiom i zaleceniom możesz sprawić, że będą mniej nużące. Ostatecznie Twój produkt jest jedynym elementem, który ostatecznie z tego wszystkiego skorzysta.

Nie zgadzasz się

Porozmawiajmy

  • Rejestrując się, zgadzam się z Shaip Polityką prywatności i Regulamin i wyrazić zgodę na otrzymywanie komunikacji marketingowej B2B od Shaip.