Dziś firma bez sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) znajduje się w niekorzystnej sytuacji konkurencyjnej. Od wspierania i optymalizacji procesów i przepływów pracy zaplecza po podnoszenie poziomu doświadczenia użytkownika poprzez silniki rekomendacji i automatyzację, przyjęcie sztucznej inteligencji jest nieuniknione i niezbędne do przetrwania w 2021 roku.
Jednak dotarcie do punktu, w którym sztuczna inteligencja zapewnia płynne i dokładne wyniki, jest wyzwaniem. Właściwe wdrożenie nie następuje z dnia na dzień, jest to długotrwały proces, który może trwać miesiącami. Im dłuższy okres treningu AI, tym dokładniejsze wyniki. Mając to na uwadze, dłuższy czas trwania treningu AI wymaga większej ilości odpowiednich i kontekstowych zestawów danych.
Z perspektywy biznesowej jest prawie niemożliwe, abyś miał wieczne źródło odpowiednich zbiorów danych, chyba że twoje systemy wewnętrzne są wysoce wydajne. Większość firm musi polegać na źródłach zewnętrznych, takich jak dostawcy zewnętrzni lub firma gromadząca dane szkoleniowe AI. Mają infrastrukturę i udogodnienia, aby zapewnić Ci ilość danych szkoleniowych AI potrzebnych do celów szkoleniowych, ale wybór odpowiedniej opcji dla Twojej firmy nie jest taki prosty.
W branży istnieje wiele słabszych firm oferujących zbieranie danych i musisz uważać, z kim zdecydujesz się współpracować. Współpraca z niewłaściwym lub niekompetentnym dostawcą może w nieskończoność przesyłać dane dotyczące wprowadzenia produktu na rynek lub spowodować stratę kapitałową.
Stworzyliśmy ten przewodnik, aby pomóc Ci wybrać odpowiednią firmę zbierającą dane AI. Po przeczytaniu będziesz mieć pewność, że znajdziesz idealną firmę do zbierania danych dla swojej firmy.
Czynniki wewnętrzne, które należy wziąć pod uwagę przed szukaniem firmy zbierającej dane
Współpraca z firmą zbierającą dane to tylko 50% zadania. Pozostałe 50% z Twojej perspektywy obraca się wokół prac przygotowawczych. Idealna współpraca wymaga odpowiedzi na pytania lub czynników lub ich dalszego wyjaśnienia. Przyjrzyjmy się niektórym z nich.
Jaki jest Twój przypadek użycia sztucznej inteligencji?
Musisz mieć zdefiniowany odpowiedni przypadek użycia dla swojej implementacji AI. Jeśli nie, wdrażasz sztuczną inteligencję bez konkretnego celu. Przed wdrożeniem musisz dowiedzieć się, czy sztuczna inteligencja pomoże Ci generować leady, zwiększać sprzedaż, optymalizować przepływy pracy, uzyskiwać wyniki zorientowane na klienta lub inne pozytywne wyniki charakterystyczne dla Twojej firmy. Jasne zdefiniowanie przypadku użycia zapewni znalezienie odpowiedniego dostawcy danych.
Ile danych potrzebujesz? Jakiego typu?
Musisz nałożyć ogólny limit na ilość danych, których potrzebujesz. Chociaż uważamy, że większe wolumeny będą skutkowały dokładniejszymi modelami, nadal musisz określić, ile jest konieczne dla Twojego projektu i jaki rodzaj danych będzie najbardziej korzystny. Bez jasnego planu doświadczysz nadmiernego marnotrawstwa kosztów i robocizny.Poniżej znajduje się kilka typowych pytań, które właściciele firm zadają podczas przygotowań do odbioru, aby określić, co:
- Czy Twój biznes opiera się na wizji komputerowej?
- Jakich konkretnych obrazów jako zbiorów danych będziesz potrzebować?
- Czy zamierzasz wprowadzić analizę predykcyjną do swojego przepływu pracy i potrzebujesz historycznych tekstowych zestawów danych?
Jak zróżnicowany powinien być Twój zbiór danych?
Musisz również określić, jak różnorodne powinny być Twoje dane, tj. dane zebrane z grupy wiekowej, płci, pochodzenia etnicznego, języka i dialektu, wykształcenia, dochodów, stanu cywilnego i położenia geograficznego.
Czy Twoje dane są wrażliwe?
Dane wrażliwe to informacje osobiste lub poufne. Idealnymi przykładami są dane pacjenta w elektronicznej karcie zdrowia wykorzystywanej do prowadzenia badań leków. . Z etycznego punktu widzenia, te spostrzeżenia i informacje powinny być pozbawione elementów identyfikacyjnych ze względu na obowiązujące standardy i protokoły HIPAA.
Jeśli Twoje wymagania dotyczące danych dotyczą danych wrażliwych, powinieneś zdecydować, jak zamierzasz wykonać deidentyfikację danych lub czy chcesz, aby wykonał to za Ciebie dostawca.
Źródła gromadzenia danych
Zbieranie danych pochodzi z różnych źródeł, od bezpłatnych zbiorów danych do pobrania po rządowe strony internetowe i archiwa. Jednak zbiory danych muszą być odpowiednie dla Twojego projektu, w przeciwnym razie nie będą miały żadnej wartości. Oprócz tego, że zbiór danych powinien być odpowiedni, powinien być również kontekstowy, czysty i stosunkowo niedawny, aby zapewnić, że wyniki Twojej sztucznej inteligencji są zgodne z Twoimi ambicjami.
Jak budżetować?
Gromadzenie danych AI obejmuje wydatki, takie jak płacenie dostawcy, opłaty operacyjne, koszty cyklu optymalizacji dokładności danych, wydatki pośrednie i inne bezpośrednie i ukryte koszty. Musisz dokładnie rozważyć każdy wydatek związany z procesem i odpowiednio sformułować budżet. Budżet zbierania danych powinien być również dostosowany do zakresu i wizji projektu.
Musisz nałożyć ogólny limit na ilość danych, których potrzebujesz. Chociaż uważamy, że większe wolumeny będą skutkowały dokładniejszymi modelami, nadal musisz określić, ile jest konieczne dla Twojego projektu i jaki rodzaj danych będzie najbardziej korzystny. Bez jasnego planu doświadczysz nadmiernego marnotrawstwa kosztów i robocizny.Jak wybrać najlepszą firmę do zbierania danych dla projektów AI i ML?
Teraz, gdy masz już ustalone podstawy, stosunkowo łatwiej jest zidentyfikować idealne firmy gromadzące dane. Aby jeszcze bardziej odróżnić dostawcę wysokiej jakości od dostawcy nieodpowiedniego, oto krótka lista kontrolna aspektów, na które należy zwrócić uwagę.
Przykładowe zbiory danych
Zapytać o przykładowe zbiory danych przed podjęciem współpracy z dostawcą. Wyniki i wydajność modułów AI zależą od tego, jak aktywny, zaangażowany i zaangażowany jest Twój dostawca, a najlepszym sposobem na uzyskanie wglądu we wszystkie te cechy jest uzyskanie przykładowych zestawów danych. Dzięki temu dowiesz się, czy Twoje wymagania dotyczące danych są spełnione i czy współpraca jest warta inwestycji.
Zgodność z przepisami
Jednym z głównych powodów, dla których zamierzasz współpracować z dostawcami, jest zachowanie zgodności zadań z agencjami regulacyjnymi. To żmudna praca, która wymaga eksperta z doświadczeniem. Przed podjęciem decyzji sprawdź, czy potencjalny dostawca usług przestrzega zgodności i standardów, aby upewnić się, że dane pozyskiwane z różnych źródeł są licencjonowane do użytku z odpowiednimi uprawnieniami.
Konsekwencje prawne mogą doprowadzić do bankructwa Twojej firmy. Pamiętaj, aby mieć na uwadze zgodność przy wyborze dostawcy danych do zbierania danych.
Zapewnienie jakości
Gdy otrzymasz zestawy danych od dostawcy, powinny one być poprawnie sformatowane i gotowe do bezpośredniego przesłania do modułu AI w celach szkoleniowych. Nie musisz przeprowadzać audytów ani korzystać z dedykowanego personelu do sprawdzania jakości zbioru danych. To tylko dodanie kolejnej warstwy do i tak już żmudnego zadania. Upewnij się, że Twój dostawca zawsze dostarcza gotowe do przesłania zestawy danych w wymaganym formacie i stylu.
Polecenia klientów
Rozmowa z dotychczasowymi klientami Twojego dostawcy da Ci opinię z pierwszej ręki na temat ich standardów działania i jakości. Klienci są zazwyczaj uczciwi z poleceniami i rekomendacjami. Jeśli Twój dostawca jest gotowy, abyś mógł porozmawiać ze swoimi klientami, wyraźnie ma zaufanie do świadczonych przez siebie usług. Dokładnie przejrzyj ich wcześniejsze projekty, porozmawiaj z ich klientami i podpisz umowę, jeśli uważasz, że pasują.
Radzenie sobie z tendencyjnością danych
Przejrzystość ma kluczowe znaczenie w każdej współpracy, a dostawca musi udostępniać szczegółowe informacje na temat tego, czy dostarczane przez niego zestawy danych są stronnicze. Jeśli tak, to w jakim stopniu? Ogólnie rzecz biorąc, trudno jest całkowicie wyeliminować stronniczość z obrazu, ponieważ nie można zidentyfikować ani przypisać dokładnego czasu lub źródła wprowadzenia. Tak więc, gdy oferują wgląd w to, w jaki sposób dane są stronnicze, możesz zmodyfikować swój system, aby zapewnić odpowiednie wyniki.
Skalowalność wolumenu
Twoja firma będzie się rozwijać w przyszłości, a zakres Twojego projektu będzie rósł wykładniczo. W takich przypadkach powinieneś mieć pewność, że Twój dostawca może dostarczyć duże ilości zestawów danych, jakich wymaga Twoja firma.
Czy mają wystarczająco dużo talentów w firmie? Czy wyczerpują wszystkie źródła danych? Czy mogą dostosować Twoje dane na podstawie unikalnych potrzeb i przypadków użycia? Takie aspekty zapewnią dostawcom możliwość przejścia, gdy potrzebne będą większe ilości danych.
Twoja przyszłość zależy od wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Rozumiemy, że znalezienie odpowiedniej firmy zbierającej dane jest wyzwaniem. Nie ma sensu prosić o zestawy próbek indywidualnie, porównywać dostawców i testować usługi za pomocą szybkich projektów przed zatwierdzeniem. Nawet jeśli znajdziesz odpowiednią firmę, musisz poświęcić nawet dwa miesiące na przygotowanie się do zbierania danych.
Dlatego sugerujemy wyeliminowanie wszystkich tych przypadków i przejście od razu do tej fazy współpracy oraz uzyskanie wysokiej jakości zestawów danych dla swoich projektów. Skontaktuj się z Shaip już dziś, aby uzyskać nienaganną jakość danych. Przekraczamy wszystkie elementy, które wymieniliśmy na liście kontrolnej, aby nasze partnerstwo było opłacalne dla Twojej firmy.
Porozmawiaj z nami już dziś o Twoim projekcie i zacznijmy to robić tak wcześnie, jak to tylko możliwe. .
