Un ghid pentru începători pentru colectarea datelor AI
Alegerea companiei de colectare a datelor AI pentru proiectul dvs. AI / ML
Introducere
Inteligența artificială se referă la utilizarea mașinilor pentru a ridica viața și stilul de viață al oamenilor, făcându-le viețile banale să fie interesante și simple sarcini redundante. Inteligența artificială nu ar trebui să fie niciodată o forță dominantă, ci una complementară care lucrează în tandem cu oamenii pentru a rezolva lucrurile neplauzibile și pentru a deschide calea pentru evoluția colectivă.
Începând de acum, mergem pe calea cea bună, cu progrese semnificative înregistrându-se în industrii cu ajutorul AI. Dacă luați asistența medicală, de exemplu, sistemele AI însoțite de modele de învățare automată ajută experții să înțeleagă mai bine cancerul și să vină cu tratamente pentru acesta. Tulburările neurologice și preocupările precum PTSD sunt tratate cu ajutorul IA. Vaccinurile sunt dezvoltate în ritmuri rapide datorită studiilor și simulărilor clinice bazate pe inteligență artificială.
Nu doar asistența medicală, fiecare industrie sau segment pe care îl atinge AI este revoluționată. Vehiculele autonome, magazinele inteligente, dispozitivele portabile precum FitBit și chiar camerele noastre pentru smartphone-uri sunt capabile să surprindă imagini mai bune ale fețelor noastre cu ajutorul inteligenței artificiale.
Datorită inovațiilor care au loc în spațiul AI, companiile intră în spectru cu diverse cazuri de utilizare și soluții. Datorită acestui fapt, se anticipează că piața globală AI va atinge o valoare de piață de aproximativ 267 de miliarde de dolari până la sfârșitul anului 2027. În plus, aproximativ 37% dintre companiile de acolo implementează deja soluții AI în procesele și produsele lor.
Mai interesant, aproape 77% dintre produsele și serviciile pe care le folosim astăzi sunt alimentate de AI. Odată cu creșterea semnificativă a conceptului de tehnologie pe verticală, cum reușesc companiile să facă imposibil cu inteligența artificială?
Cum dispozitivele la fel de simple ca un ceas prezic cu exactitate atacurile de cord la oameni? Cum este posibil ca mașinile și automobilele care au avut întotdeauna nevoie de un șofer să treacă dintr-o dată la șofer mai puțin pe drumuri?
Cum ne fac chatboții să credem că vorbim cu un alt om de pe cealaltă parte?
Dacă observați răspunsul la fiecare întrebare, acesta se reduce la un singur element - DATE. Datele se află în centrul tuturor operațiunilor și proceselor specifice AI. Sunt datele care ajută mașinile să înțeleagă concepte, să proceseze intrările și să ofere rezultate precise.
Toate soluțiile AI majore care există sunt toate produsele unui proces crucial pe care îl numim colectare de date sau achiziție de date sau date de antrenament AI.
Acest ghid extins are rolul de a vă ajuta să înțelegeți ce este și de ce este important.
Ce este colectarea datelor AI?
Mașinile nu au o minte proprie. Absența acestui concept abstract îi face lipsiți de opinii, fapte și capacități, cum ar fi raționamentul, cunoașterea și multe altele. Sunt doar cutii imobile sau dispozitive care ocupă spațiu. Pentru a le transforma în medii puternice, aveți nevoie de algoritmi și, mai important, de date.
Algoritmii care sunt dezvoltați au nevoie de ceva la care să lucreze și să proceseze și acel ceva sunt date relevante, contextuale și recente. Procesul de colectare a unor astfel de date pentru ca mașinile să-și servească scopurile propuse se numește colectare de date AI.
Fiecare produs sau soluție cu inteligență artificială pe care o folosim astăzi și rezultatele pe care le oferă provin din ani de instruire, dezvoltare și optimizare. De la dispozitive care oferă rute de navigație până la acele sisteme complexe care prezic defecțiunile echipamentelor cu zile în avans, fiecare entitate a trecut prin ani de pregătire AI pentru a putea oferi rezultate cu acuratețe.
Colectarea datelor AI este pasul preliminar în procesul de dezvoltare a AI care determină încă de la început cât de eficient și eficient ar fi un sistem AI. Procesul de aprovizionare cu seturi de date relevante dintr-o multitudine de surse va ajuta modelele AI să proceseze mai bine detaliile și să producă rezultate semnificative.
Tipuri de date de instruire AI în Machine Learning
Acum, colectarea datelor AI este un termen umbrelă. Datele din acest spațiu ar putea însemna orice. Ar putea fi text, înregistrări video, imagini, audio sau o combinație a tuturor acestora. Pe scurt, tot ceea ce este util pentru o mașină pentru a-și îndeplini sarcina de a învăța și de a optimiza rezultatele sunt datele. Pentru a vă oferi mai multe informații despre diferitele tipuri de date, iată o listă rapidă:
Seturile de date pot fi dintr-o sursă structurată sau nestructurată. Pentru cei neinițiați, seturile de date structurate sunt cele care au sens și format explicit. Sunt ușor de înțeles de către mașini. Nestructurate, pe de altă parte, sunt detalii în seturi de date care sunt peste tot. Ele nu urmează o structură sau un format specific și necesită intervenție umană pentru a extrage informații valoroase din astfel de seturi de date.
Date text
Una dintre cele mai abundente și proeminente forme de date. Datele text ar putea fi structurate sub formă de informații din baze de date, unități de navigare GPS, foi de calcul, dispozitive medicale, formulare și multe altele. Textul nestructurat ar putea fi sondaje, documente scrise de mână, imagini de text, răspunsuri la e-mail, comentarii pe rețelele sociale și multe altele.
Date audio
Seturile de date audio ajută companiile să dezvolte chatbot și sisteme mai bune, să proiecteze asistenți virtuali mai buni și multe altele. De asemenea, ajută mașinile să înțeleagă accentele și pronunțiile în diferitele moduri în care ar putea fi adresată o singură întrebare sau interogare.
Date de imagine
Imaginile sunt un alt tip de seturi de date proeminente care sunt utilizate în diverse scopuri. De la mașini cu conducere autonomă și aplicații precum Google Lens până la recunoașterea facială, imaginile ajută sistemele să vină cu soluții perfecte.
Date video
Videoclipurile sunt seturi de date mai detaliate care permit mașinilor să înțeleagă ceva în profunzime. Seturile de date video provin din viziune computerizată, imagini digitale și multe altele.
Cum se colectează date pentru un Machine Learning?
Aici lucrurile încep să devină puțin complicate. De la început, s-ar părea că ai în minte o soluție la o problemă din lumea reală, știi că AI ar fi modalitatea ideală de a rezolva asta și ți-ai dezvoltat modelele. Dar acum, vă aflați în faza crucială în care trebuie să vă începeți procesele de formare AI. Aveți nevoie de date abundente de antrenament AI cu dvs. pentru a face modelele dvs. să învețe concepte și să ofere rezultate. De asemenea, aveți nevoie de date de validare pentru a vă testa rezultatele și pentru a vă optimiza algoritmii.
Deci, cum vă sursați datele? De ce date aveți nevoie și cât de mult din ele? Care sunt sursele multiple pentru a prelua date relevante?
Companiile evaluează nișa și scopul modelelor lor ML și elaborează modalități potențiale de a sursa seturi de date relevante. Definirea tipului de date necesar rezolvă o mare parte a preocupărilor dvs. privind aprovizionarea datelor. Pentru a vă face o idee mai bună, există diferite canale, căi, surse sau medii pentru colectarea datelor:
Surse gratuite
După cum sugerează și numele, acestea sunt resurse care oferă seturi de date în scopuri de instruire AI gratuit. Sursele gratuite pot fi orice, de la forumuri publice, motoare de căutare, baze de date și directoare până la portaluri guvernamentale care mențin arhive de informații de-a lungul anilor.
Dacă nu doriți să depuneți prea mult efort în aprovizionarea cu seturi de date gratuite, există site-uri web și portaluri dedicate precum Kaggle, resurse AWS, baza de date UCI și multe altele, care vă vor permite să explorați diverse
categorii și descărcați gratuit seturile de date necesare.
Resurse interne
Deși resursele gratuite par a fi opțiuni convenabile, există câteva limitări asociate cu acestea. În primul rând, nu puteți fi întotdeauna sigur că veți găsi seturi de date care se potrivesc exact cerințelor dvs. Chiar dacă se potrivesc, seturile de date ar putea fi irelevante în termeni.
Dacă segmentul dvs. de piață este relativ nou sau neexplorat, nu ar exista multe categorii sau relevante
seturi de date pe care să le descărcați și dvs. Pentru a evita neajunsurile preliminare cu resurse gratuite, acolo
există o altă resursă de date care acționează ca un canal pentru a genera seturi de date mai relevante și contextuale.
Acestea sunt sursele dvs. interne, cum ar fi bazele de date CRM, formularele, clienții potențiali de marketing prin e-mail, punctele de contact definite de produse sau servicii, datele utilizatorilor, datele de pe dispozitivele portabile, datele site-urilor web, hărțile termice, informațiile despre rețelele sociale și multe altele. Aceste resurse interne sunt definite, configurate și întreținute de dvs. Deci, ai putea fi sigur de credibilitatea, relevanța și recentitatea sa.
Resurse plătite
Indiferent cât de utile ar suna, resursele interne au, de asemenea, partea lor echitabilă de complicații și limitări. De exemplu, cea mai mare parte a concentrării fondului tău de talente se va concentra pe optimizarea punctelor de contact ale datelor. Mai mult, coordonarea dintre echipele și resursele tale trebuie să fie și ea impecabilă.
Pentru a evita mai multe astfel de sughițuri ca acestea, ai surse plătite. Sunt servicii care vă oferă cele mai utile și contextuale seturi de date pentru proiectele dvs. și vă asigură că le obțineți în mod constant oricând aveți nevoie.
Prima impresie pe care majoritatea dintre noi o au asupra surselor plătite sau a furnizorilor de date este că sunt scumpe. In orice caz,
când faci socoteala, sunt doar ieftine pe termen lung. Datorită rețelelor lor extinse și metodologiilor de aprovizionare a datelor, veți putea primi seturi de date complexe pentru proiectele dvs. de inteligență artificială, indiferent de cât de neplauzibile sunt acestea.
Pentru a vă oferi o schiță detaliată a diferențelor dintre cele trei surse, iată un tabel elaborat:
| Resurse gratuite | Resurse interne | Resurse plătite |
|---|---|---|
| Seturile de date sunt disponibile gratuit. | Resursele interne pot fi, de asemenea, gratuite, în funcție de cheltuielile operaționale. | Plătiți un furnizor de date pentru a furniza seturi de date relevante pentru dvs. |
| Mai multe resurse gratuite disponibile online pentru a descărca seturile de date preferate. | Obțineți date personalizate în funcție de nevoile dvs. de instruire AI. | Obțineți date personalizate în mod constant atâta timp cât aveți nevoie. |
| Trebuie să lucrați manual la compilarea, curatarea, formatarea și adnotarea seturilor de date. | Puteți chiar să vă modificați punctele de contact pentru a genera seturi de date cu informațiile necesare. | Seturile de date de la furnizori sunt pregătite pentru învățarea automată. Adică sunt adnotate și vin cu asigurare a calității. |
| Fiți precaut cu privire la constrângerile de licențiere și de conformitate pentru seturile de date pe care le descărcați. | Resursele interne devin riscante dacă aveți un timp limitat de comercializare pentru produsul dvs. | Puteți să vă definiți termenele limită și să primiți seturi de date în consecință. |
Cum vă afectează datele proaste ambițiile AI?
Am enumerat cele mai comune trei resurse de date pentru că veți avea o idee despre cum să abordați colectarea și aprovizionarea datelor. Cu toate acestea, în acest moment, devine esențial să înțelegeți, de asemenea, că decizia dvs. ar putea decide invariabil soarta soluției dvs. AI.
Similar cu modul în care datele de antrenament AI de înaltă calitate vă pot ajuta modelul să ofere rezultate precise și în timp util, datele de antrenament proaste pot, de asemenea, să distrugă modelele dvs. de AI, să modifice rezultatele, să introducă părtiniri și să ofere alte consecințe nedorite.
Dar de ce se întâmplă asta? Nu ar trebui date să antreneze și să optimizeze modelul dvs. de inteligență artificială? Sincer, nu. Să înțelegem asta mai departe.
Date proaste - Ce sunt?
Date proaste sunt orice date care sunt irelevante, incorecte, incomplete sau părtinitoare. Datorită strategiilor de colectare a datelor prost definite, majoritatea oamenilor de știință ai datelor și experți în adnotare sunt forțați să lucreze pe date proaste.
Diferența dintre datele nestructurate și cele proaste este că informațiile despre datele nestructurate sunt peste tot. Dar, în esență, ar putea fi utile indiferent. Petrecând timp suplimentar, oamenii de știință ar putea extrage informații relevante din seturi de date nestructurate. Cu toate acestea, nu este cazul cu datele proaste. Aceste seturi de date nu conțin informații sau informații care sunt valoroase sau relevante pentru proiectul dvs. AI sau pentru scopurile sale de instruire.
Așadar, atunci când îți aprovizionezi seturile de date din resurse gratuite sau ai puncte de contact de date interne bine stabilite, este foarte probabil să descărcați sau să generați date proaste. Când oamenii de știință lucrează la date proaste, nu doar pierzi ore umane, ci și impulsi lansarea produsului tău.
Dacă încă nu știți ce pot afecta datele proaste ambițiilor dvs., iată o listă rapidă:
- Petreceți nenumărate ore căutând date proaste și pierdeți ore, efort și bani pe resurse.
- Datele proaste vă pot provoca probleme legale, dacă nu sunt observate și pot reduce eficiența AI
modele. - Când vă instruiți produsul despre date proaste în direct, aceasta afectează experiența utilizatorului
- Datele proaste ar putea face ca rezultatele și concluziile să fie părtinitoare, ceea ce ar putea aduce și mai mult reacții negative.
Deci, dacă vă întrebați dacă există o soluție la asta, de fapt există.
AI Training Furnizori de date în ajutor
Una dintre soluțiile de bază este să alegeți un furnizor de date (surse plătite). Furnizorii de date de instruire AI se asigură că ceea ce primiți este exact și relevant și că aveți seturi de date livrate într-o formă structurată. Nu trebuie să fii implicat în necazurile deplasării de la un portal la altul în căutarea seturi de date.
Tot ce trebuie să faceți este să preluați datele și să vă antrenați modelele AI pentru perfecțiune. Acestea fiind spuse, suntem siguri că următoarea ta întrebare se referă la cheltuielile implicate în colaborarea cu furnizorii de date. Înțelegem că unii dintre voi lucrează deja la un buget mental și tocmai acolo ne îndreptăm și noi.
Factori de luat în considerare atunci când creați un buget eficient pentru proiectul dvs. de colectare a datelor
Instruirea AI este o abordare sistematică și de aceea bugetarea devine o parte integrantă a acesteia. Factori precum RoI, acuratețea rezultatelor, metodologiile de formare și multe altele ar trebui luați în considerare înainte de a investi o sumă masivă de bani în dezvoltarea AI. O mulțime de manageri de proiect sau proprietari de afaceri bâjbâie în această etapă. Ei iau decizii pripite care aduc schimbări ireversibile în procesul lor de dezvoltare a produselor, forțându-i în cele din urmă să cheltuiască mai mult.
Cu toate acestea, această secțiune vă va oferi informațiile potrivite. Când stai să lucrezi la bugetul pentru instruirea AI, trei lucruri sau factori sunt inevitabili.
Să ne uităm la fiecare în detaliu.
Volumul de date de care aveți nevoie
Am spus tot timpul că eficiența și acuratețea modelului tău AI depind de cât de mult este antrenat. Aceasta înseamnă că, cu cât este mai mare volumul de seturi de date, cu atât mai multă învățare. Dar acest lucru este foarte vag. Pentru a pune un număr la această noțiune, Dimensional Research a publicat un raport care a relevat că întreprinderile au nevoie de minimum 100,000 de seturi de date eșantion pentru a-și antrena modelele AI.
Prin 100,000 de seturi de date, ne referim la 100,000 de seturi de date relevante și de calitate. Aceste seturi de date ar trebui să aibă toate atributele esențiale, adnotările și perspectivele necesare pentru algoritmii și modelele de învățare automată pentru a procesa informații și a executa sarcinile propuse.
Cu aceasta este o regulă generală, să înțelegem în continuare că volumul de date de care aveți nevoie depinde și de un alt factor complex, care este cazul de utilizare al afacerii dvs. Ceea ce intenționați să faceți cu produsul sau soluția dvs. decide, de asemenea, de câte date aveți nevoie. De exemplu, o companie care construiește un motor de recomandare ar avea cerințe de volum de date diferite față de o companie care construiește un chatbot.
Strategia de prețuri pentru date
Când ați terminat de finalizat de câte date aveți de fapt nevoie, trebuie să lucrați în continuare la o strategie de preț pentru date. Acest lucru, în termeni simpli, înseamnă modul în care ați plăti pentru seturile de date pe care le achiziționați sau le generați.
În general, acestea sunt strategiile convenționale de prețuri urmate pe piață:
| Tipul de date | Strategia de stabilire a prețurilor |
|---|---|
 Imagine | Prețul pentru un singur fișier imagine |
 Video | Prețul pe secundă, minut, oră sau cadru individual |
 Audio / Vorbire | Prețul pe secundă, un minut sau o oră |
 Text | Preț pe cuvânt sau propoziție |
Dar asteapta. Aceasta este din nou o regulă de bază. Costul real al achiziției de seturi de date depinde și de factori precum:
- Segmentul unic de piață, datele demografice sau geografice din care trebuie să provină seturile de date
- Complexitatea cazului dvs. de utilizare
- De câte date aveți nevoie?
- Timpul tău pentru piață
- Orice cerințe personalizate și multe altele
Dacă observați, veți ști că costul pentru achiziționarea de cantități mari de imagini pentru proiectul dvs. AI ar putea fi mai mic, dar dacă aveți prea multe specificații, prețurile s-ar putea crește.
Strategiile dvs. de aprovizionare
Acest lucru este complicat. După cum ați văzut, există diferite moduri de a genera sau de a sursa date pentru modelele dvs. AI. Bunul simț ar dicta că resursele gratuite sunt cele mai bune, deoarece puteți descărca gratuit volumele necesare de seturi de date, fără complicații.
În acest moment, s-ar părea că sursele plătite sunt prea scumpe. Dar aici se adaugă un strat de complicație. Atunci când achiziționați seturi de date din resurse gratuite, cheltuiți o cantitate suplimentară de timp și efort pentru a curăța seturile de date, a le compila în formatul specific companiei și apoi a le adnotă individual. Suportați costuri operaționale în acest proces.
Cu surse plătite, plata este o singură dată și aveți, de asemenea, la îndemână seturi de date pregătite pentru mașină la momentul dorit. Eficiența costurilor este foarte subiectivă aici. Dacă simțiți că vă puteți permite să petreceți timp adnotând seturi de date gratuite, puteți bugeta în consecință. Și dacă credeți că concurența dvs. este acerbă și cu timp limitat de lansare pe piață, puteți crea un efect de unda pe piață, ar trebui să preferați sursele plătite.
Bugetarea înseamnă defalcarea specificului și definirea clară a fiecărui fragment. Acești trei factori ar trebui să vă servească drept foaie de parcurs pentru procesul de bugetare a instruirii AI în viitor.
Economisiți la cheltuieli cu achiziția internă de date?
În timpul bugetului, am explorat modul în care resursele gratuite vă obligă să cheltuiți mai mult pe termen lung. În acel moment, te-ai fi întrebat automat despre rentabilitatea procesului intern de achiziție a datelor.
Știm că încă ezitați cu privire la sursele plătite și de aceea această secțiune vă va clarifica scepticismul cu privire la aceasta și va face lumină asupra costurilor ascunse implicate de generarea internă a datelor.
Achiziția internă de date este costisitoare?
Da, este!
Acum, iată un răspuns elaborat. Cheltuiala este orice cheltuiește. În timp ce discutam despre resursele gratuite, am dezvăluit că cheltuiți bani, timp și efort în proces. Acest lucru este valabil și pentru achiziția internă de date.
Din cauza faptului că aveți puncte de contact sau canale de date personalizate, aceasta nu înseamnă că ați avea seturi de date pregătite pentru mașină la sfarsit. Datele pe care le generați vor fi în continuare în mare parte brute și nestructurate. S-ar putea să aveți toate datele de care aveți nevoie într-un singur loc, dar ceea ce conțin datele va fi peste tot.
În cele din urmă, veți ajunge să cheltuiți pentru a vă plăti angajații, oamenii de știință de date, adnotatorii, profesioniștii în asigurarea calității și multe altele. De asemenea, veți cheltui pe abonamente pentru instrumente de adnotare și
întreținerea CMS, CRM și alte cheltuieli de infrastructură.
În plus, seturile de date trebuie să aibă probleme de părtinire și acuratețe, de care aveți nevoie pentru a le sorta manual. Și dacă aveți o problemă de uzură în echipa dvs. de date de instruire AI, va trebui să cheltuiți pentru recrutarea de noi membri, orientarea acestora către procesele dvs., instruirea lor pentru a vă folosi instrumentele și multe altele.
Veți ajunge să cheltuiți mai mult decât ați câștiga în cele din urmă pe termen lung. Există și cheltuieli de adnotare. În orice moment dat, costul total suportat pentru a lucra cu datele interne este:
Costul suportat = Numărul de adnotatori * Costul pe adnotator + Costul platformei
Dacă calendarul tău de antrenament AI este programat pentru luni, imaginați-vă cheltuielile pe care le-ați suporta în mod constant. Deci, este aceasta soluția ideală pentru problemele de achiziție de date sau există vreo alternativă?
Beneficiile unui furnizor de servicii de colectare a datelor AI end-to-end
Există o soluție fiabilă pentru această problemă și există modalități mai bune și mai puțin costisitoare de a obține date de antrenament pentru modelele dvs. de AI. Le numim furnizori de servicii de instruire sau furnizori de date.
Sunt companii precum Shaip care sunt specializate în furnizarea de seturi de date de înaltă calitate, bazate pe nevoile și cerințele dumneavoastră unice. Ele elimină toate necazurile cu care te confrunți în colectarea datelor, cum ar fi aprovizionarea cu seturi de date relevante, curățarea, compilarea și adnotarea acestora și multe altele și vă permit să vă concentrați doar pe optimizarea modelelor și algoritmilor AI. Colaborând cu furnizorii de date, vă concentrați asupra lucrurilor care contează și asupra celor asupra cărora aveți control.
În plus, veți elimina, de asemenea, toate necazurile asociate cu aprovizionarea seturilor de date din resurse gratuite și interne. Pentru a vă oferi o mai bună înțelegere a avantajului unui furnizor de date end-to-end, iată o listă rapidă:
- Furnizorii de servicii de instruire înțeleg pe deplin segmentul dvs. de piață, cazurile de utilizare, datele demografice și alte particularități pentru a vă aduce cele mai relevante date pentru modelul dvs. de AI.
- Ei au capacitatea de a sursa diverse seturi de date pe care le consideră potrivite pentru proiectul dvs., cum ar fi imagini, videoclipuri, text, fișiere audio sau toate acestea.
- Furnizorii de date curăță datele, le structurează și le etichetează cu atribute și informații pe care mașinile și algoritmii au nevoie pentru a le învăța și procesa. Acesta este un efort manual care necesită o atenție meticuloasă la detalii și timp.
- Aveți experți în domeniu care se ocupă de adnotarea informațiilor esențiale. De exemplu, dacă cazul dvs. de utilizare a produsului se află în spațiul de asistență medicală, nu îl puteți obține adnotat de la un profesionist care nu este în domeniul sănătății și nu vă puteți aștepta la rezultate precise. Cu furnizorii de date, nu este cazul. Ei lucrează cu IMM-uri și se asigură că datele dvs. de imagini digitale sunt adnotate corespunzător de veteranii din industrie.
- De asemenea, aceștia se ocupă de de-identificarea datelor și aderă la HIPAA sau la alte conformări și protocoale specifice industriei, astfel încât să stai departe de orice și toate formele de complicații legale.
- Furnizorii de date lucrează neobosit pentru a elimina părtinirea din seturile lor de date, asigurându-vă că aveți rezultate și concluzii obiective.
- Veți primi, de asemenea, cele mai recente seturi de date din nișa dvs., astfel încât modelele dvs. AI să fie optimizate pentru o eficiență optimă.
- De asemenea, sunt ușor de lucrat. De exemplu, modificările bruște ale cerințelor de date le pot fi comunicate și ei ar furniza fără probleme date adecvate pe baza nevoilor actualizate.
Cu acești factori, credem cu tărie că acum înțelegeți cât de eficientă și simplă este colaborarea cu furnizorii de date de formare. Cu această înțelegere, să aflăm cum ai putea alege cel mai ideal furnizor de date pentru proiectul tău AI.
Aprovizionarea seturilor de date relevante
Înțelegeți-vă piața, cazurile de utilizare, datele demografice pentru a obține seturi de date recente, fie că este vorba de imagini, videoclipuri, text sau audio.
Curățați datele relevante
Structurați și etichetați datele cu atribute și perspective pe care mașinile și algoritmii le înțeleg.
Prejudicierea datelor
Eliminați părtinirea din seturile de date, asigurându-vă că aveți rezultate și inferențe obiective.
Adnotarea datelor
Experții în domeniu din domenii specifice se ocupă de adnotarea informațiilor esențiale.
De-identificarea datelor
Respectați HIPAA, GDPR sau alte conformități și protocoale specifice industriei pentru a elimina complexitățile legale.
Cum să alegi compania potrivită de colectare a datelor AI
Alegerea unei companii de colectare a datelor AI nu este la fel de complicată sau consumatoare de timp precum colectarea datelor din resurse gratuite. Există doar câțiva factori simpli pe care trebuie să îi luați în considerare și apoi să vă dați mâna pentru o colaborare.
Când începeți să căutați un furnizor de date, presupunem că ați urmărit și luat în considerare orice am discutat până acum. Cu toate acestea, iată o scurtă recapitulare:
- Aveți în minte un caz de utilizare bine definit
- Segmentul dvs. de piață și cerințele de date sunt clar stabilite
- Bugetul dvs. este la punct
- Și aveți o idee despre volumul de date de care aveți nevoie
Cu aceste elemente bifate, haideți să înțelegem cum puteți căuta un furnizor ideal de servicii de date de formare.
Testul de turnesol al setului de date eșantion
Înainte de a semna o înțelegere pe termen lung, este întotdeauna o idee bună să înțelegeți în detaliu un furnizor de date. Deci, începeți colaborarea cu o cerință a unui set de date eșantion pentru care veți plăti.
Acesta ar putea fi un volum mic de set de date pentru a evalua dacă v-au înțeles cerințele, au implementat strategiile de achiziții potrivite, procedurile de colaborare, transparența și multe altele. Având în vedere faptul că ați fi în contact cu mai mulți furnizori în acest moment, acest lucru vă va ajuta să economisiți timp în alegerea unui furnizor și să stabiliți cine este în cele din urmă mai potrivit pentru nevoile dvs.
Verificați dacă sunt conforme
În mod implicit, majoritatea furnizorilor de servicii de date de instruire respectă toate cerințele și protocoalele de reglementare. Cu toate acestea, doar pentru a fi în siguranță, întrebați-vă despre conformitatea și politicile lor și apoi restrângeți selecția.
Întrebați despre procesele lor de QA
Procesul de colectare a datelor în sine este sistematic și stratificat. Există o metodologie liniară care este implementată. Pentru a vă face o idee despre modul în care funcționează, întrebați despre procesele lor de asigurare a calității și întrebați dacă seturile de date pe care le provin și pe care le adnotă sunt trecute prin controale de calitate și audituri. Acest lucru vă va oferi un
idee dacă rezultatele finale pe care le-ați primi sunt pregătite pentru mașină.
Abordarea părtinirii datelor
Doar un client informat ar întreba despre părtinire în seturile de date de instruire. Când vorbiți cu furnizorii de date de instruire, discutați despre părtinirea datelor și despre cum reușesc aceștia să elimine părtinirea în seturile de date pe care le generează sau le achiziționează. Deși este de bun simț că este dificil să eliminați complet părtinirea, ați putea totuși să cunoașteți cele mai bune practici pe care le urmează pentru a menține părtinirea la distanță.
Sunt scalabili?
Livrabilele unice sunt bune. Rezultatele pe termen lung sunt mai bune. Cu toate acestea, cele mai bune colaborări sunt cele care vă susțin viziunile de afaceri și, în același timp, își scalează livrabilele odată cu creșterea dvs
cerințe.
Deci, discutați dacă furnizorii cu care vorbiți se pot extinde în ceea ce privește volumul de date, dacă este nevoie. Și dacă pot, cum se va schimba strategia de prețuri în consecință.
Concluzie
Vrei să știi o comandă rapidă pentru a găsi cel mai bun furnizor de date de instruire AI? Contactează-ne. Omiteți toate aceste procese obositoare și lucrați cu noi pentru a obține cele mai de înaltă calitate și precise seturi de date pentru modelele dvs. de AI.
Bifăm toate căsuțele despre care am discutat până acum. Fiind un pionier în acest spațiu, știm ce este nevoie pentru a construi și scala un model AI și cum datele sunt în centrul tuturor.
De asemenea, credem că Ghidul cumpărătorului a fost extins și plin de resurse în diferite moduri. Antrenamentul AI este complicat, dar cu aceste sugestii și recomandări, le puteți face mai puțin plictisitoare. În cele din urmă, produsul tău este singurul element care va beneficia în cele din urmă de toate acestea.
Nu ești de acord?