Diverse companii dintr-un spectru larg de industrii adoptă rapid inteligența artificială pentru a-și îmbunătăți operațiunile și pentru a găsi soluții pentru nevoile lor de afaceri. Importanța și beneficiile tehnologiei sunt evidente, așa că întrebarea critică devine cum să găsim modalitatea corectă de a adopta soluții AI. Cu toate acestea, fără date fiabile de instruire AI la îndemână, automatizarea și optimizarea unei experiențe superioare de utilizator este mai ușor de spus decât de făcut.
AI și algoritmii de învățare automată prosperă pe date. Ei învață prin dezvoltarea relațiilor, luarea și evaluarea deciziilor și procesarea informațiilor din datele de instruire alimentate.
Datele de antrenament reprezintă resursele de care dezvoltatorii și inginerii au nevoie pentru a proiecta algoritmi practici de învățare automată. Setul de date de antrenament pe care îl utilizați va avea un impact direct asupra rezultatului proiectului. Cu toate acestea, seturile de date relevante care se potrivesc proiectului dvs. nu sunt întotdeauna disponibile. Companiile trebuie să se bazeze pe furnizori terți sau pe companii de colectare a datelor pentru a le ajuta cu seturi de date relevante.
Selectarea furnizorului de date potrivit pentru datele tale de antrenament AI este la fel de importantă ca și alegerea setului de date potrivit pentru proiectul tău specific. Alegeți furnizorul greșit și s-ar putea să vă uitați la un rezultat inexact al proiectului, timpi prelungiți de lansare și o pierdere semnificativă a veniturilor.
Decizia de cumpărare a datelor de antrenament – Factori pe care ar trebui să luați în considerare
Datele de antrenament formează partea principală a setului de date, reprezentând aproximativ 50-60% din datele necesare pentru model. Mai jos sunt câțiva dintre factorii pe care ar trebui să îi luați în considerare înainte de a alege un furnizor de date și de a semna pe linia punctată.
Preț:
Prețul este un factor de decizie substanțial, deși nu doriți să vă luați decizia doar pe baza prețului. Colectarea datelor AI implică multe cheltuieli, de la plata furnizorului, pregătirea datelor, cheltuieli de optimizare, costuri operaționale și multe altele. Prin urmare, trebuie să luați în considerare toate cheltuielile care ar putea apărea pe parcursul ciclului de viață al proiectului.
Calitatea datelor:
Datele de calitate sunt mai importante decât competitivitatea costurilor atunci când vine vorba de selectarea unui furnizor de date . Datele de o calitate prea ridicată nu există. Datele superioare și accesibile vor îmbunătăți modelele dvs. de învățare automată. Alegeți o platformă care face ca transformarea și achiziția de date să se integreze perfect în fluxul dvs. de lucru.
Diversitatea datelor:
Datele de antrenament pe care le alegeți ar trebui să fie o reprezentare echilibrată a tuturor cazurilor de utilizare și nevoilor. Într-un set mare de date, este imposibil să previi complet părtinirile. Cu toate acestea, pentru a obține cele mai bune rezultate, trebuie să limitați părtinirea datelor în modelele dvs. Diversitatea datelor deține cheia pentru a obține predicții precise și performanță din model. De exemplu, un model de IA antrenat folosind 100 de tranzacții va fi depășit în comparație cu un model bazat pe 10,000 de tranzacții.
Conformarea legală:
Furnizorii terți cu experiență sunt cei mai potriviți pentru a face față problemelor legate de conformitate și securitate. Aceste sarcini sunt obositoare și consumatoare de timp. În plus, legalitățile necesită cea mai mare atenție și experiența unui expert instruit. Prin urmare, primul pas în alegerea unui furnizor de date este să vă asigurați că acesta achiziționează date din surse autorizate legal, cu permisiunile corespunzătoare.
Caz de utilizare specific:
Cazul de utilizare și rezultatul proiectului vor dicta tipul de seturi de date de care veți avea nevoie. De exemplu, dacă modelul pe care încercați să îl construiți este incredibil de complex, va necesita seturi de date extinse și diverse.
Date de-identificate:
Deidentificarea datelor vă ajută să evitați problemele legale, în special dacă sunteți în căutarea unor seturi de date legate de asistența medicală. Trebuie să vă asigurați că seturile de date pe care vă antrenați modelele de inteligență artificială sunt complet anonimizate. În plus, furnizorul dvs. ar trebui să obțină date curățate din mai multe surse, astfel încât, chiar dacă combinați două seturi de date, posibilitățile de a le lega de o singură persoană să fie limitate.
Adaptabil și scalabil:
În această etapă a procesului de selecție, asigurați-vă că vă concentrați pe seturile de date care pot satisface nevoile dvs. viitoare. Seturile de date ar trebui să permită upgrade-uri ale sistemului și îmbunătățiri ale procesului. În plus, ar trebui să anticipați nevoile viitoare în ceea ce privește volumul și capabilitățile. În cele din urmă, pune-ți următoarele întrebări înainte de a lua decizia finală:
- Aveți un proces intern de colectare a datelor?
- Furnizează furnizorul o varietate de modele?
- Personalizarea datelor este disponibilă?
La finalul
Alegerea unui furnizor pentru a vă procura datele de instruire nu este o decizie ușoară; alegerea ta va avea consecințe pe termen lung. Parametrii pe care i-am discutat oferă un ghid excelent despre cum ar trebui să abordați căutarea unui furnizor. Nu uitați să comparați și să calculați întotdeauna costurile de achiziție a datelor de antrenament cu veniturile viitoare.
Găsirea unui furnizor cu experiență și expertiză în colectarea și pregătirea datelor este o sarcină plictisitoare și consumatoare de timp. Nu este practic să compari fiecare furnizor în funcție de toți factorii critici din perspectiva afacerii. De la diversitatea datelor la scalabilitate, operatorii nu au timp să caute un furnizor în mod corespunzător. Simplifică-ți lucrurile cu Shaip. Avem date diverse, de calitate superioară, conforme cu standardele industriei. Contactează-ne astăzi pentru a discuta mai multe despre nevoile tale specifice.
