Alla projekt som involverar artificiell intelligens (AI) och maskininlärning kräver AI -utbildningsdata. Det enda sättet AI -system kan lära sig att bli mer exakta och relevanta för sitt syfte är att mata in tillämplig information. Att skaffa och förbereda datamängder är just där företag kämpar för att utnyttja AI och maskininlärningspotential.
AI -utbildning kräver konsekvent inmatning av massiva volymer av kontextuell data för maskiner för att leverera exakta resultat. Det är så de lär sig att bli vassare för varje utbyte. Att köpa kvalitetsdata innebär stora utmaningar för företag. De tar antingen slut på ständiga källor eller fruktar att de kommer att få slut på de medel som krävs för att samarbeta med datainsamlingsföretag.
En vanlig missuppfattning är att dataleverantörer inte är överkomliga för företagare. Vi kommer att ta upp kostnaden för att lägga ut din AI -utbildning och hur en investering kommer att spara pengar på lång sikt.
Olika datakällor
För att förstå hur dataleverantörer är kostnadseffektiva måste vi först inse de flera källorna till datainsamling och deras unika fördelar och nackdelar. Att öka din förståelse av varje källa ger dig en uppfattning om fördelarna och nackdelarna med varje.
| Källa | Fördelar | Nackdelar |
| Gratis resurser | De tillhandahåller datauppsättningar över branscher och marknadssegment gratis. | Kräver otaliga timmar av manuellt arbete för att utforska flera datamängder och kategorier innan du hittar den rätta. |
| Företag har flera alternativ, till exempel Kaggle, AWS, Google Dataset Search Engine och många andra. | Datauppsättningarna är mestadels råa och orenade. | |
| Data måste kommenteras manuellt, vilket igen är tidskrävande. | ||
| Kan innebära licensproblem för vissa datamängder. | ||
| Interna källor | De tillhandahåller kontextuella datamängder när de genereras internt genom olika kontaktpunkter som definieras av företaget. | Den tillgängliga datamängden beror på trafik, dragkraft och andra beröringspunktsbaserade mätvärden. |
| Datauppsättningar kan anpassas efter krav. | Samarbeten mellan och inom avdelningar kan ibland vara skrämmande. | |
| Om din produkt har en begränsad tid att marknadsföra kan interna källor orsaka betydande förseningar. | ||
| Dataanmärkning är fortfarande en manuell uppgift. | ||
| Betalda källor eller leverantörer av data | Fleråriga källor till AI -utbildningsdata av hög kvalitet. | Kan vara dyrt baserat på hur nischad din produkt är. |
| Datauppsättningar kan anpassas enligt projektkrav. | ||
| Data levereras alltid i tid oavsett din tid till marknaden. | ||
| Licensiering och efterlevnad sköts av leverantörer. | ||
| Datauppsättningar kommenteras och kontrolleras med avseende på kvalitet före leverans. |
Om du tittar på tabellen ovan kommer du att förstå att dataleverantörer erbjuder fler fördelar än nackdelar. För att ge dig en bättre uppfattning, låt oss utforska dessa aspekter i detalj.
Hur en dataleverantör alltid är till nytta för dina AI -projekt
Dataleverantörer är specialister på sin domän. De är pionjärer som har varit bekanta med AI och ML redan innan de blev mainstream. Datainsamlingsföretag har enorma nätverk och tillgång till databaser som har olika varianter av datamängder. De har också inflytande och infrastruktur för att generera nya datamängder från grunden med hjälp av sina nätverk och kontakter.
Datainsamlingsföretag kommer att leverera oklanderliga datamängder konsekvent för dina projekt. Bortsett från detta, här är några av de kompetenser de tar med sig till samarbetet:
- Leverantörer kan generera, kurera och leverera data från olika format. Om du till exempel tänker utveckla röstsökningsmoduler för din app kan de ge dig röstdata i förhållande till dina behov. De kan också leverera bild-, text- eller videobaserad data som är fördelaktig för ditt projekt.
- Dataexperter kommer att ta hand om alla hinder och huvudvärk som följer med licensiering och regelefterlevnad. Datauppsättningarna de tillhandahåller skulle vara helt utan begränsningar.
- Datainsamlingsföretag säkerställer att informationen du får är opartisk, eller så meddelar de dig om möjliga fördomar så att du kan ändra dina system för relevanta resultat.
- Du får de mest uppdaterade datamängderna från bakgrunder, demografi, marknadssegment och andra kritiska segment efter behov.
Varför dataleverantörer är billigare
Dataleverantörer och specialister kan ta ut konkurrenskraftiga priser eftersom de har skräddarsydda kontrakt för bulkprojekt. Deras massiva nätverk är också en av de främsta anledningarna till att de visar sig vara billigare på längre sikt. Efter att ha varit i branschen i flera år vet de vilken källa som är tillämplig för varje typ av datamängd, hur man snabbt hämtar data under snäva deadlines och vem man ska kontakta för korrekta datamängder.
När samarbetets varaktighet ökar kommer de att förstå dina krav och leverera kvalitetsdatauppgifter autonomt. Du kommer att få absolut noll utgifter för optimering av datakvalitetscykler, overheadkostnader, utbildning, annotering och andra dyra utgifter.
Shaip-fördelen
På Shaip är vi veteraner inom dataannotering och förvärv. Med över 13 års erfarenhet förstår vi datakrav som ingen annan på marknaden. Vi har tre omgångar med noggranna kvalitetskontroller för att säkerställa att data du får är redo för uppladdning. Vi är också stolta över vår transparens och har byggt vår modell kring att uppfylla våra löften.
En snabb fallstudie
Vi är specialiserade på att tillhandahålla sjukvårdsdata av hög kvalitet. Ett av våra mest framgångsrika samarbeten har varit med ett försäkringsbolag. De ville distribuera AI-drivna moduler som prediktiv analys för att bedöma sannolikheten för att dess försäkringsbolag skulle utveckla åkommor och erbjuda skräddarsydda premier därefter.
För att exakt förutsäga resultat krävde de massiva mängder hälsodata från specifik demografi. Med frivilligt tillhandahållna detaljer skulle försäkringsbolag kunna få en uppfattning om de möjliga förhållanden de skulle utveckla baserat på deras livsstil, genetik, ärftliga och andra faktorer. Försäkringsbolaget samarbetade med oss för datamängder och vi levererade dem inom den angivna tidsramen.
En av de betydande utmaningarna när det gäller sjukvårdsdata är att säkerställa att vi de identifierade patientdata och implementerade HIPAA-protokoll. Vår rigorösa process garanterade att data var skyddade från någon form av omidentifiering och i slutändan uppfyllde alla efterlevnadsstandarder.
Inslag Up
Att använda dataleverantörer istället för att tillgripa gratis resurser sparar pengar på lång sikt och förbereder ditt företag för exponentiell tillväxt. Om du vill att dina AI -moduler ska leverera korrekta resultat bör du först ge dem relevant information, som bara kan komma från experter som oss.
Kontakta oss idag för att diskutera dina idéer och krav.