Różne firmy z szerokiego spektrum branż szybko wdrażają sztuczną inteligencję, aby usprawnić swoje operacje i znaleźć rozwiązania odpowiadające ich potrzebom biznesowym. . Znaczenie i korzyści płynące z technologii są oczywiste, więc kluczowym pytaniem staje się, jak znaleźć właściwy sposób na przyjęcie rozwiązań AI. Jednak bez wiarygodnych danych szkoleniowych AI, automatyzacja i optymalizacja doskonałego doświadczenia użytkownika jest łatwiejsza do powiedzenia niż do zrobienia.
Algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego rozwijają się na danych. Uczą się, rozwijając relacje, podejmując i oceniając decyzje oraz przetwarzając informacje z wprowadzonych danych treningowych.
Dane treningowe to zasoby, których programiści i inżynierowie potrzebują do projektowania praktycznych algorytmów uczenia maszynowego. Wykorzystany zestaw danych treningowych będzie miał bezpośredni wpływ na wynik projektu. Jednak odpowiednie zestawy danych, które będą odpowiadać Twojemu projektowi, nie zawsze są dostępne. Firmy muszą polegać na zewnętrznych dostawcach lub firmach zajmujących się gromadzeniem danych, które pomogą im w uzyskaniu odpowiednich zestawów danych.
Wybór odpowiedniego dostawcy danych dla danych treningowych AI jest tak samo ważny, jak wybór odpowiedniego zestawu danych dla konkretnego projektu. Wybierz niewłaściwego dostawcę, a możesz mieć do czynienia z niedokładnym wynikiem projektu, wydłużonym czasem uruchomienia i znaczną utratą przychodów.
Decyzja o zakupie danych szkoleniowych – czynniki, które należy wziąć pod uwagę
Dane uczące stanowią podstawową część zbioru danych, stanowiąc około 50-60% danych potrzebnych do modelu. Poniżej znajdują się niektóre z czynników, które należy wziąć pod uwagę przed wyborem dostawcy danych i podpisaniem w linii przerywanej.
Cena:
Cena jest istotnym czynnikiem decyzyjnym, chociaż nie chcesz podejmować decyzji wyłącznie na podstawie ceny. Gromadzenie danych AI wiąże się z wieloma kosztami, od zapłaty dostawcy, przygotowania danych, optymalizacji wydatków, kosztów operacyjnych i innych. . Dlatego musisz uwzględnić wszystkie wydatki, które mogą wystąpić w cyklu życia projektu.
Jakość danych:
Jakość danych jest ważniejsza od konkurencyjności cenowej przy wyborze dostawcy danych . Dane o zbyt wysokiej jakości nie istnieją. Lepsze i bardziej dostępne dane usprawnią Twoje modele uczenia maszynowego. Wybierz platformę, która umożliwi płynną integrację transformacji i akwizycji danych z Twoim procesem pracy.
Różnorodność danych:
Wybrane dane szkoleniowe powinny stanowić wyważoną reprezentację wszystkich przypadków użycia i potrzeb. W dużym zbiorze danych nie można całkowicie zapobiec stronniczości. Jednak, aby osiągnąć najlepsze wyniki, musisz ograniczyć stronniczość danych w swoich modelach. Różnorodność danych jest kluczem do uzyskania dokładnych prognoz i wydajności modelu. Na przykład model AI wytrenowany przy użyciu 100 transakcji blednie w porównaniu z modelem opartym na 10,000 XNUMX transakcji.
Zgodność z prawem:
Doświadczeni dostawcy zewnętrzni najlepiej nadają się do rozwiązywania problemów związanych ze zgodnością i bezpieczeństwem. Te zadania są męczące i czasochłonne. Ponadto kwestie prawne wymagają najwyższej uwagi i doświadczenia wyszkolonego eksperta. Dlatego pierwszym krokiem w wyborze dostawcy danych jest upewnienie się, że pozyskuje dane z legalnie autoryzowanych źródeł z odpowiednimi uprawnieniami.
Konkretny przypadek użycia:
Przypadek użycia i wynik projektu będą dyktować rodzaj zestawów danych, których będziesz potrzebować. Na przykład, jeśli model, który próbujesz zbudować, jest niesamowicie złożony, będzie wymagał obszernych i zróżnicowanych zbiorów danych.
Dane pozbawione elementów identyfikujących:
Deidentyfikacja danych pozwala uniknąć problemów prawnych, szczególnie jeśli poszukujesz zbiorów danych związanych z opieką zdrowotną. Upewnij się, że zbiory danych, na których trenujesz swoje modele AI, są całkowicie pozbawione elementów identyfikacyjnych. Ponadto, Twój dostawca powinien pozyskiwać oczyszczone dane z wielu źródeł, aby nawet w przypadku połączenia dwóch zbiorów danych, możliwości powiązania ich z konkretną osobą były ograniczone.
Adaptowalny i skalowalny:
Na tym etapie procesu selekcji skup się na zestawach danych, które mogą zaspokoić Twoje przyszłe potrzeby. Zbiory danych powinny umożliwiać aktualizacje systemu i usprawnienia procesu. Ponadto należy przewidywać przyszłe potrzeby pod względem wielkości i możliwości. Na koniec zadaj sobie następujące pytania przed podjęciem ostatecznej decyzji:
- Czy posiadasz wewnętrzny proces gromadzenia danych?
- Czy sprzedawca oferuje różne modele?
- Czy dostępna jest personalizacja danych?
Zamykając
Wybór dostawcy, który pozyska dane treningowe, nie jest łatwą decyzją; Twój wybór będzie skutkować długofalowymi konsekwencjami. Omówione przez nas parametry stanowią doskonały przewodnik po tym, jak należy podejść do wyszukiwania dostawcy. Pamiętaj, aby zawsze porównywać i kalkulować koszty pozyskania danych szkoleniowych z przyszłymi zwrotami.
Znalezienie dostawcy z doświadczeniem i wiedzą specjalistyczną w zakresie gromadzenia i przygotowywania danych to żmudne i czasochłonne zadanie. Porównywanie każdego dostawcy pod kątem wszystkich kluczowych czynników z perspektywy biznesowej jest niepraktyczne. Od różnorodności danych po skalowalność, operatorzy nie mają czasu na rzetelne wyszukiwanie dostawcy. Ułatw sobie to zadanie z Shaip. Dysponujemy zróżnicowanymi, najwyższej jakości danymi, zgodnymi ze standardami branżowymi. Skontaktuj się z nami już dziś, aby porozmawiać o swoich konkretnych potrzebach.
