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 potrzebne programistom i inżynierom do projektowania praktycznych algorytmów uczenia maszynowego. Użyty zestaw danych szkoleniowych będzie miał bezpośredni wpływ na wynik projektu. Jednak odpowiednie zestawy danych, które pasują do Twojego projektu, nie zawsze są dostępne. Firmy muszą polegać na zewnętrznych dostawcach lub firmach zbierających dane, aby pomóc 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 przebija konkurencyjność kosztową, jeśli chodzi o wybór dostawca danych. Dane o zbyt wysokiej jakości nie istnieją. Doskonałe i dostępne dane poprawią Twoje modele uczenia maszynowego. Wybierz platformę, która sprawia, że transformacja i pozyskiwanie danych bezproblemowo integrują się z Twoim przepływem 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 pomaga uniknąć problemów prawnych, szczególnie jeśli szukasz zbiorów danych związanych z opieką zdrowotną. Powinieneś upewnić się, że zestawy danych, na których trenujesz swoje modele AI, są całkowicie pozbawione identyfikacji. Ponadto dostawca powinien zaopatrywać się w oczyszczone dane z wielu źródeł, dzięki czemu nawet w przypadku połączenia dwóch zestawów danych możliwości powiązania ich z osobą są 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 w zakresie gromadzenia i przygotowywania danych jest żmudnym i czasochłonnym zadaniem. Nie jest praktyczne porównywanie każdego dostawcy pod kątem wszystkich krytycznych czynników z perspektywy biznesowej. Od różnorodności danych po skalowalność, operatorzy nie mają czasu na właściwe wyszukiwanie dostawcy. Ułatw to dzięki Shaip. Dysponujemy różnorodnymi danymi najwyższej jakości, które są zgodne ze standardami branżowymi. Połącz się z nami już dziś aby porozmawiać o Twoich konkretnych potrzebach.
