En nybörjarguide till AI-datainsamling
Att välja AI-datainsamlingsföretag för ditt AI/ML-projekt
Beskrivning
Artificiell intelligens handlar om att använda maskiner för att lyfta människors liv och livsstil genom att göra deras vardagliga liv intressanta och överflödiga uppgifter enkla. AI är aldrig tänkt att vara en dominerande kraft utan en komplementär sådan som arbetar tillsammans med människor för att lösa det osannolika och bana väg för kollektiv evolution.
Från och med nu går vi på rätt väg med betydande genombrott som sker över branscher med hjälp av AI. Om du till exempel tar vård, hjälper AI-system tillsammans med maskininlärningsmodeller experter att bättre förstå cancer och komma på behandlingar för den. Neurologiska störningar och problem som PTSD behandlas med hjälp av AI. Vacciner utvecklas i snabb takt tack vare AI-drivna kliniska prövningar och simuleringar.
Inte bara sjukvården, varje enskild bransch eller segment som AI berör revolutioneras. Autonoma fordon, smarta närbutiker, wearables som FitBit och till och med våra smartphonekameror kan ta bättre bilder av våra ansikten med AI.
Tack vare de innovationer som sker inom AI-utrymmet, tränger företag in i spektrumet med olika användningsfall och lösningar. På grund av detta förväntas den globala AI-marknaden nå ett marknadsvärde på cirka 267 miljarder USD i slutet av 2027. Dessutom implementerar cirka 37 % av företagen där ute redan AI-lösningar i sina processer och produkter.
Mer intressant är att nära 77 % av de produkter och tjänster vi använder idag drivs av AI. Med det tekniska konceptet som ökar avsevärt över vertikaler, hur lyckas företag göra omöjligt med AI?
Hur förutsäger enheter så enkla som en klocka hjärtinfarkt hos människor exakt? Hur är det möjligt att bilar och bilar som alltid har krävt en förare plötsligt blir mindre förare på vägarna?
Hur får chatbots oss att tro att vi pratar med en annan människa på andra sidan?
Om du observerar svaret på varje fråga, kokar det ner till bara ett element – DATA. Data står i centrum för alla AI-specifika operationer och processer. Det är data som hjälper maskiner att förstå koncept, bearbeta input och leverera korrekta resultat.
Alla stora AI-lösningar som finns där ute är alla produkter av en avgörande process som vi kallar datainsamling eller datainsamling eller AI-träningsdata.
Den här omfattande guiden handlar om att hjälpa dig förstå vad det är och varför det är viktigt.
Vad är AI-datainsamling?
Maskiner har inget eget sinne. Frånvaron av detta abstrakta koncept gör att de saknar åsikter, fakta och förmågor som resonemang, kognition med mera. De är bara orörliga lådor eller enheter som tar plats. För att förvandla dem till kraftfulla medier behöver du algoritmer och ännu viktigare data.
Algoritmerna som utvecklas behöver något att arbeta med och bearbeta och att något är data som är relevant, kontextuell och aktuell. Processen att samla in sådan data för maskiner för att tjäna sina avsedda syften kallas AI-datainsamling.
Varje enskild AI-aktiverad produkt eller lösning vi använder idag och resultaten de erbjuder härrör från år av utbildning, utveckling och optimering. Från enheter som erbjuder navigeringsvägar till de komplexa system som förutsäger utrustningsfel dagar i förväg, varje enskild enhet har gått igenom år av AI-träning för att kunna leverera exakta resultat.
AI-datainsamling är det preliminära steget i AI-utvecklingsprocessen som redan från början avgör hur effektivt ett AI-system skulle vara. Det är processen att hämta relevanta datauppsättningar från en mängd källor som hjälper AI-modeller att bearbeta detaljer bättre och få fram meningsfulla resultat.
Typer av AI-utbildningsdata i maskininlärning
Nu är AI-datainsamling ett paraplybegrepp. Data i detta utrymme kan betyda vad som helst. Det kan vara text, videomaterial, bilder, ljud eller en blandning av alla dessa. Kort sagt, allt som är användbart för en maskin att utföra sin uppgift att lära sig och optimera resultat är data. För att ge dig mer insikter om de olika typerna av data, här är en snabb lista:
Datauppsättningar kan komma från en strukturerad eller ostrukturerad källa. För de oinitierade är strukturerade datamängder de som har explicit betydelse och format. De är lätta att förstå av maskiner. Ostrukturerade, å andra sidan, är detaljer i datamängder som finns överallt. De följer inte en specifik struktur eller format och kräver mänskligt ingripande för att dra ut värdefulla insikter från sådana datamängder.
Textdata
En av de mest förekommande och framträdande formerna av data. Textdata skulle kunna struktureras i form av insikter från databaser, GPS-navigeringsenheter, kalkylblad, medicinsk utrustning, formulär med mera. Ostrukturerad text kan vara enkäter, handskrivna dokument, bilder av text, e-postsvar, kommentarer på sociala medier och mer.
Ljuddata
Ljuddatauppsättningar hjälper företag att utveckla bättre chatbots och system, designa bättre virtuella assistenter och mer. De hjälper också maskiner att förstå accenter och uttal till de olika sätten en enskild fråga eller fråga kan ställas på.
Bilddata
Bilder är en annan framträdande datauppsättningstyp som används för olika ändamål. Från självkörande bilar och applikationer som Google Lens till ansiktsigenkänning, bilder hjälper system att komma fram till sömlösa lösningar.
Videodata
Videor är mer detaljerade datauppsättningar som låter maskiner förstå något på djupet. Videodatauppsättningar kommer från datorseende, digital bildbehandling och mer.
Hur samlar man in data för en maskininlärning?
Det är här det börjar bli lite knepigt. Från början verkar det som att du har en lösning på ett verkligt problem i åtanke, du vet att AI skulle vara det perfekta sättet att gå tillväga och du har utvecklat dina modeller. Men nu är du i den avgörande fasen där du måste påbörja dina AI-träningsprocesser. Du behöver rikligt med AI-träningsdata för att få dina modeller att lära sig koncept och leverera resultat. Du behöver också valideringsdata för att testa dina resultat och optimera dina algoritmer.
Så, hur hämtar du din data? Vilken data behöver du och hur mycket av den? Vilka är de flera källorna för att hämta relevant data?
Företag bedömer nisch och syfte med sina ML-modeller och kartlägger möjliga sätt att hämta relevanta datauppsättningar. Att definiera vilken datatyp som behövs löser en stor del av ditt problem med datakällan. För att ge dig en bättre uppfattning finns det olika kanaler, vägar, källor eller medier för datainsamling:
Gratis källor
Som namnet antyder är det här resurser som erbjuder datauppsättningar för AI-träningsändamål gratis. Gratis källor kan vara allt från offentliga forum, sökmotorer, databaser och kataloger till statliga portaler som upprätthåller arkiv med information genom åren.
Om du inte vill lägga för mycket ansträngning på att köpa gratis datamängder, finns det dedikerade webbplatser och portaler som Kaggle, AWS-resurs, UCI-databas och mer som gör att du kan utforska olika
kategorier och ladda ner nödvändiga datauppsättningar gratis.
Interna resurser
Även om gratisresurser verkar vara praktiska alternativ, finns det flera begränsningar förknippade med dem. För det första kan du inte alltid vara säker på att du hittar datauppsättningar som exakt matchar dina krav. Även om de matchar kan datauppsättningar vara irrelevanta när det gäller tidslinjer.
Om ditt marknadssegment är relativt nytt eller outforskat, skulle det inte finnas många kategorier eller relevanta
datauppsättningar som du också kan ladda ner. För att undvika de preliminära bristerna med gratis resurser, där
finns en annan dataresurs som fungerar som en kanal för dig att generera mer relevanta och kontextuella datamängder.
De är dina interna källor som CRM-databaser, formulär, e-postmarknadsföring, produkt- eller tjänstdefinierade kontaktpunkter, användardata, data från bärbara enheter, webbplatsdata, värmekartor, insikter i sociala medier och mer. Dessa interna resurser definieras, konfigureras och underhålls av dig. Så du kan vara säker på dess trovärdighet, relevans och aktuellhet.
Betalda resurser
Oavsett hur användbara de låter, har interna resurser sin beskärda del av komplikationer och begränsningar också. Till exempel kommer det mesta av fokus för din talangpool att gå till att optimera datakontaktpunkter. Dessutom måste samordningen mellan dina team och resurser också vara oklanderlig.
För att undvika fler sådana hicka som dessa har du betalda källor. De är tjänster som erbjuder dig de mest användbara och kontextuella datamängderna för dina projekt och säkerställer att du konsekvent får dem när du behöver.
Det första intrycket de flesta av oss har på betalda källor eller dataleverantörer är att de är dyra. Dock,
när du räknar är de bara billiga i längden. Tack vare deras expansiva nätverk och datasourcingmetoder kommer du att kunna ta emot komplexa datauppsättningar för dina AI-projekt oavsett hur osannolika de är.
För att ge dig en detaljerad översikt över skillnaderna mellan de tre källorna, här är en utarbetad tabell:
| Gratis resurser | Interna resurser | Betalda resurser |
|---|---|---|
| Datauppsättningar är tillgängliga gratis. | Interna resurser kan också vara gratis beroende på dina driftskostnader. | Du betalar en dataleverantör för att hämta relevanta datauppsättningar åt dig. |
| Flera gratisresurser tillgängliga online för att ladda ner föredragna datauppsättningar. | Du får skräddarsydd data enligt dina behov för AI-träning. | Du får anpassad data konsekvent så länge du behöver. |
| Du måste arbeta manuellt med att kompilera, kurera, formatera och kommentera datauppsättningar. | Du kan till och med ändra dina datakontaktpunkter för att generera datauppsättningar med nödvändig information. | Dataset från leverantörer är klara för maskininlärning. Det betyder att de är kommenterade och levereras med kvalitetssäkring. |
| Var försiktig med licens- och efterlevnadsbegränsningar för datauppsättningar som du laddar ner. | Interna resurser blir riskabla om du har en begränsad tid att marknadsföra din produkt. | Du kan definiera dina deadlines och få datauppsättningar levererade därefter. |
Hur påverkar dålig data dina AI-ambitioner?
Vi listade de tre vanligaste dataresurserna av den anledningen att du kommer att ha en idé om hur du ska närma dig datainsamling och inköp. Men vid denna tidpunkt blir det viktigt att också förstå att ditt beslut alltid kan avgöra ödet för din AI-lösning.
I likhet med hur högkvalitativ AI-träningsdata kan hjälpa din modell att leverera korrekta och aktuella resultat, kan dålig träningsdata också bryta dina AI-modeller, förvränga resultat, införa fördomar och ge andra oönskade konsekvenser.
Men varför händer detta? Är det inte meningen att någon data ska träna och optimera din AI-modell? Ärligt talat, nej. Låt oss förstå detta ytterligare.
Dålig data – vad är det?
Dålig data är all data som är irrelevant, felaktig, ofullständig eller partisk. Tack vare dåligt definierade datainsamlingsstrategier kan de flesta dataforskare och anteckningsexperter tvingas arbeta med dålig data.
Skillnaden mellan ostrukturerad och dålig data är att insikter i ostrukturerad data finns överallt. Men i huvudsak kan de vara användbara oavsett. Genom att spendera ytterligare tid skulle datavetare fortfarande kunna extrahera relevant information från ostrukturerade datamängder. Det är dock inte fallet med dålig data. Dessa datauppsättningar innehåller inga/begränsade insikter eller information som är värdefull eller relevant för ditt AI-projekt eller dess utbildningsändamål.
Så när du hämtar dina datamängder från gratisresurser eller har löst etablerade interna datakontaktpunkter, är chansen stor att du laddar ner eller genererar dålig data. När dina forskare arbetar med dålig data slösar du inte bara bort mänskliga timmar utan driver även lanseringen av din produkt.
Om du fortfarande är osäker på vad dålig data kan göra med dina ambitioner, här är en snabb lista:
- Du spenderar otaliga timmar på att anskaffa dålig data och slösar timmar, ansträngning och pengar på resurser.
- Dålig data kan ge dig juridiska problem, om du inte märker det och kan sänka effektiviteten hos din AI
modeller. - När du tar din produkt tränad på dålig data live påverkar det användarupplevelsen
- Dåliga data kan göra resultat och slutsatser partiska, vilket kan ge ytterligare bakslag.
Så om du undrar om det finns en lösning på detta så finns det faktiskt.
AI Training Dataleverantörer till undsättning
En av de grundläggande lösningarna är att välja en dataleverantör (betalda källor). Leverantörer av AI-utbildningsdata säkerställer att det du får är korrekt och relevant och att du får datauppsättningar levererade till dig i en strukturerad form. Du behöver inte vara inblandad i besväret med att flytta från portal till portal på jakt efter datauppsättningar.
Allt du behöver göra är att ta in data och träna dina AI-modeller för perfektion. Med det sagt är vi säkra på att din nästa fråga handlar om kostnaderna för att samarbeta med dataleverantörer. Vi förstår att några av er redan arbetar med en mental budget och det är precis dit vi är på väg härnäst.
Faktorer att tänka på när du tar fram en effektiv budget för ditt datainsamlingsprojekt
AI-utbildning är ett systematiskt tillvägagångssätt och det är därför budgetering blir en integrerad del av det. Faktorer som avkastning på investeringen, exakta resultat, utbildningsmetoder och mer bör övervägas innan man investerar en enorm summa pengar i AI-utveckling. Många projektledare eller företagare fumlar i detta skede. De fattar förhastade beslut som leder till oåterkalleliga förändringar i deras produktutvecklingsprocess, vilket i slutändan tvingar dem att spendera mer.
Men det här avsnittet ger dig rätt insikter. När du sätter dig ner för att arbeta med budgeten för AI-träning är tre saker eller faktorer oundvikliga.
Låt oss titta på var och en i detalj.
Mängden data du behöver
Vi har hela tiden sagt att effektiviteten och noggrannheten hos din AI-modell beror på hur mycket den är tränad. Detta innebär att ju mer volymen av datamängder, desto mer lärande. Men detta är väldigt vagt. För att sätta en siffra på denna uppfattning publicerade Dimensional Research en rapport som avslöjade att företag behöver minst 100,000 XNUMX exempeldataset för att träna sina AI-modeller.
Med 100,000 100,000 datamängder menar vi XNUMX XNUMX kvalitativa och relevanta datamängder. Dessa datauppsättningar bör ha alla väsentliga attribut, kommentarer och insikter som krävs för att dina algoritmer och maskininlärningsmodeller ska kunna bearbeta information och utföra avsedda uppgifter.
Med detta är en allmän tumregel, låt oss ytterligare förstå att mängden data du behöver också beror på en annan intrikat faktor som är ditt företags användningsfall. Vad du tänker göra med din produkt eller lösning avgör också hur mycket data du behöver. Till exempel skulle ett företag som bygger en rekommendationsmotor ha andra datavolymkrav än ett företag som bygger en chatbot.
Dataprisstrategi
När du är klar med att slutföra hur mycket data du faktiskt behöver måste du nästa gång arbeta med en dataprisstrategi. Detta betyder i enkla termer hur du skulle betala för de datauppsättningar du skaffar eller genererar.
I allmänhet är dessa de konventionella prissättningsstrategier som följs på marknaden:
| Data typ | Prissättningsstrategi |
|---|---|
 Bild | Pris per enskild bildfil |
 Video | Pris per sekund, minut, timme eller individuell bildruta |
 Ljud / tal | Pris per sekund, en minut eller timme |
 text | Pris per ord eller mening |
Men vänta. Detta är återigen en tumregel. Den faktiska kostnaden för att skaffa datamängder beror också på faktorer som:
- Det unika marknadssegmentet, demografi eller geografi där datauppsättningar måste hämtas
- Det invecklade i ditt användningsfall
- Hur mycket data behöver du?
- Din tid att marknadsföra
- Eventuella skräddarsydda krav och mer
Om du observerar kommer du att veta att kostnaden för att skaffa bulkkvantiteter av bilder för ditt AI-projekt kan vara mindre, men om du har för många specifikationer kan priserna skjuta upp.
Dina inköpsstrategier
Det här är knepigt. Som du såg finns det olika sätt att generera eller hämta data för dina AI-modeller. Sunt förnuft skulle diktera att gratisresurser är de bästa eftersom du kan ladda ner nödvändiga mängder datauppsättningar gratis utan några komplikationer.
Just nu verkar det också som att betalda källor är för dyra. Men det är här som ett lager av komplikationer tillkommer. När du skaffar datauppsättningar från kostnadsfria resurser spenderar du extra tid och ansträngning på att rengöra dina datauppsättningar, kompilera dem till ditt företagsspecifika format och sedan kommentera dem individuellt. Du ådrar dig driftskostnader i processen.
Med betalda källor är betalningen engångsbetalning och du får även maskinklara datamängder i handen vid den tidpunkt du behöver. Kostnadseffektiviteten är mycket subjektiv här. Om du känner att du har råd att lägga tid på att kommentera gratis datauppsättningar kan du budgetera därefter. Och om du tror att din konkurrens är hård och med begränsad tid till marknaden kan du skapa en krusningseffekt på marknaden, du bör föredra betalda källor.
Budgetering handlar om att bryta ner detaljerna och tydligt definiera varje fragment. Dessa tre faktorer bör tjäna dig som en färdplan för din budgeteringsprocess för AI-träning i framtiden.
Sparar du på utgifter med intern datainsamling?
Under budgeteringen undersökte vi hur gratis resurser tvingar dig att spendera mer på längre sikt. Vid den tidpunkten skulle du automatiskt ha undrat över kostnadseffektiviteten i den interna datainsamlingsprocessen.
Vi vet att du fortfarande är tveksam till betalda källor och det är därför det här avsnittet kommer att rensa din skepsis mot det och belysa de dolda kostnaderna för intern datagenerering.
Är intern datainsamling dyrt?
Ja det är det!
Nu, här är ett utförligt svar. Kostnad är allt du spenderar. Medan vi diskuterade gratis resurser avslöjade vi att du spenderar pengar, tid och ansträngning i processen. Detta gäller även för in-house datainsamling.
På grund av det faktum att du har specialdefinierade beröringspunkter eller datakanaler, betyder det inte att du skulle ha det maskinklara datamängder i slutet. Datan du genererar kommer fortfarande att vara mestadels rå och ostrukturerad. Du kanske har all information du behöver på ett ställe, men vad informationen innehåller kommer att finnas överallt.
I slutändan skulle du sluta spendera på att betala dina anställda, datavetare, annotatorer, kvalitetssäkringspersonal och mer. Du kommer också att spendera på prenumerationer på annoteringsverktyg och
underhåll av CMS, CRM och andra infrastrukturkostnader.
Dessutom är datauppsättningar skyldiga att ha bias och noggrannhetsproblem, vilket du behöver för att manuellt få dem sorterade. Och om du har ett avgångsproblem i ditt AI-träningsdatateam måste du spendera på att rekrytera nya medlemmar, orientera dem om dina processer, träna dem att använda dina verktyg och mer.
Du kommer att sluta spendera mer än vad du till slut skulle tjäna på längre sikt. Det tillkommer även anteckningskostnader. Vid varje given tidpunkt är den totala kostnaden för att arbeta med intern data:
Kostnad som uppstått = antal annotatorer * Kostnad per annotator + plattformskostnad
Om din AI-träningskalender är schemalagd för månader, föreställ dig vilka utgifter du konsekvent skulle ådra dig. Så, är detta den idealiska lösningen för datainsamlingsproblem eller finns det något alternativ?
Fördelar med en end-to-end AI Data Collection-tjänsteleverantör
Det finns en pålitlig lösning på detta problem och det finns bättre och billigare sätt att skaffa träningsdata för dina AI-modeller. Vi kallar dem utbildningsdatatjänstleverantörer eller dataleverantörer.
De är företag som Shaip som specialiserar sig på att leverera datauppsättningar av hög kvalitet baserat på dina unika behov och krav. De tar bort allt krångel du möter i datainsamlingen, som att hitta relevanta datauppsättningar, rengöra, kompilera och kommentera dem och mer, och låter dig fokusera enbart på att optimera dina AI-modeller och algoritmer. Genom att samarbeta med dataleverantörer fokuserar du på saker som betyder något och på dem du har kontroll över.
Dessutom kommer du också att eliminera alla krångel som är förknippade med att hämta datauppsättningar från gratis och interna resurser. För att ge dig en bättre förståelse för fördelarna med en end-to-end dataleverantör, här är en snabb lista:
- Leverantörer av utbildningsdatatjänster förstår helt ditt marknadssegment, användningsfall, demografi och andra detaljer för att hämta den mest relevanta informationen för din AI-modell.
- De har förmågan att hämta olika datauppsättningar som anser lämpliga för ditt projekt, såsom bilder, videor, text, ljudfiler eller alla dessa.
- Dataleverantörer rengör data, strukturerar den och taggar den med attribut och insikter som maskiner och algoritmer kräver för att lära sig och bearbeta. Detta är en manuell insats som kräver noggrann uppmärksamhet på detaljer och tid.
- Du har ämnesexperter som tar hand om att kommentera viktiga delar av information. Till exempel, om ditt produktanvändningsfall är inom sjukvården, kan du inte få det kommenterat från en icke-sjukvårdspersonal och förvänta dig korrekta resultat. Med dataleverantörer är det inte fallet. De arbetar med små och medelstora företag och säkerställer att din digitala bilddata är korrekt kommenterad av branschveteraner.
- De tar också hand om dataavidentifiering och följer HIPAA eller andra branschspecifika överensstämmelser och protokoll så att du håller dig borta från alla former av juridiska komplikationer.
- Dataleverantörer arbetar outtröttligt med att eliminera fördomar från sina datauppsättningar, vilket säkerställer att du har objektiva resultat och slutsatser.
- Du kommer också att få de senaste datamängderna i din nisch så att dina AI-modeller är optimerade för optimal effektivitet.
- De är också lätta att arbeta med. Till exempel kan plötsliga förändringar i datakrav kommuniceras till dem och de skulle sömlöst hämta lämplig data baserat på uppdaterade behov.
Med dessa faktorer är vi övertygade om att du nu förstår hur kostnadseffektivt och enkelt att samarbeta med utbildningsdataleverantörer. Med denna förståelse, låt oss ta reda på hur du kan välja den mest idealiska dataleverantören för ditt AI-projekt.
Inköp av relevanta datamängder
Förstå din marknad, användningsfall, demografi för att hämta nya datauppsättningar, oavsett om det är bilder, videor, text eller ljud.
Rensa relevanta data
Strukturera och tagga data med attribut och insikter som maskiner och algoritmer förstår.
Databias
Eliminera partiskhet från datauppsättningar och se till att du har objektiva resultat och slutsatser.
Dataanmärkning
Ämnesexperter från specifika domäner tar hand om att kommentera viktig information.
Avidentifiering av data
Följ HIPAA, GDPR eller andra branschspecifika efterlevnad och protokoll för att eliminera juridisk komplexitet.
Hur man väljer rätt AI Data Collection Company
Att välja ett AI-datainsamlingsföretag är inte lika komplicerat eller tidskrävande som att samla in data från kostnadsfria resurser. Det finns bara några enkla faktorer du behöver tänka på och sedan skaka hand för ett samarbete.
När du börjar leta efter en dataleverantör antar vi att du har följt och övervägt vad vi än har diskuterat hittills. Men här är en snabb sammanfattning:
- Du har ett väldefinierat användningsfall i åtanke
- Ditt marknadssegment och datakrav är tydligt fastställda
- Din budgetering är på plats
- Och du har en uppfattning om mängden data du behöver
Med dessa objekt avmarkerade, låt oss förstå hur du kan leta efter en idealisk leverantör av utbildningsdatatjänster.
Sample Dataset Lakmustest
Innan du undertecknar ett långsiktigt avtal är det alltid en bra idé att förstå en dataleverantör i detalj. Så börja ditt samarbete med ett krav på ett exempeldataset som du kommer att betala för.
Detta kan vara en liten mängd datauppsättning för att bedöma om de har förstått dina krav, har rätt upphandlingsstrategier på plats, deras samarbetsprocedurer, transparens och mer. Med tanke på det faktum att du skulle vara i kontakt med flera leverantörer vid denna tidpunkt, kommer detta att hjälpa dig att spara tid på att välja en leverantör och slutföra vem som i slutändan är bättre lämpad för dina behov.
Kontrollera om de är kompatibla
Som standard följer de flesta leverantörer av utbildningsdatatjänster alla regulatoriska krav och protokoll. Men för att vara på den säkra sidan, fråga efter deras efterlevnad och policyer och begränsa ditt urval.
Fråga om deras QA-processer
Processen för datainsamling i sig är systematisk och skiktad. Det finns en linjär metod som implementeras. För att få en uppfattning om hur de fungerar, fråga om deras QA-processer och fråga om de datamängder som de hämtar och kommenterar genomgår kvalitetskontroller och revisioner. Detta kommer att ge dig en
idé om huruvida de slutliga leveranserna du skulle få är maskinklara.
Ta itu med databias
Endast en informerad kund skulle fråga om partiskhet i utbildningsdatauppsättningar. När du pratar med utbildningsdataleverantörer, prata om databias och hur de lyckas eliminera bias i de datamängder som de genererar eller skaffar. Även om det är sunt förnuft att det är svårt att eliminera partiskhet helt, kan du fortfarande känna till de bästa metoderna de följer för att hålla partiskhet i schack.
Är de skalbara?
Engångsleveranser är bra. Långsiktiga leveranser är bättre. De bästa samarbetena är dock de som stödjer dina affärsvisioner och som samtidigt skalar sina leveranser med din ökande
krav.
Så diskutera om de leverantörer du pratar med kan skala upp i termer av datavolym om ett behov uppstår. Och om de kan, hur prissättningsstrategin kommer att förändras därefter.
Slutsats
Vill du veta en genväg för att hitta den bästa leverantören av AI-träningsdata? Kontakta oss. Hoppa över alla dessa tråkiga processer och arbeta med oss för de mest högkvalitativa och exakta datauppsättningarna för dina AI-modeller.
Vi markerar alla rutor vi har diskuterat hittills. Efter att ha varit en pionjär inom detta område vet vi vad som krävs för att bygga och skala en AI-modell och hur data är i centrum för allt.
Vi tror också att Köpguiden var omfattande och fyndig på olika sätt. AI-träning är komplicerad som den är, men med dessa förslag och rekommendationer kan du göra dem mindre tråkiga. I slutändan är din produkt det enda elementet som i slutändan kommer att dra nytta av allt detta.
Håller du inte med?