AI (artificiell intelligens) och träningsdata är oskiljaktiga. De är som natt och dag, huvuden och svansarna och yin och yang. Det ena kan inte existera utan det andra. Eftersom de har en orsak-och-effekt-relation är ditt jobb som affärsoperatör att tillhandahålla så mycket högkvalitativ utbildningsdata för dina AI-moduler så att de kan returnera korrekt information.
Det finns inget som heter tillräckligt med data. Förstärkningsinlärning förbättras bara med fler datamängder. Specifikt, om du tänker lansera en unik lösning för din marknad, måste du se till att din produkt och dess produktion lever upp till förväntningarna. För att producera lönsamma modeller behöver du en flerårig källa till AI -utbildningsdata.
Om du har följt vår blogg vet du att vi har diskuterat kostnadsfria , interntoch andra datakällor. I det här inlägget bestämde vi oss för att begränsa vårt fokus till en aspekt och diskutera hur slut-till-slut-utbildningstjänstleverantörer kan erbjuda dig enorma fördelar inom datainsamling och anteckning.
När du vill att dina maskininlärningsmoduler ska bearbeta data och lära sig autonomt är leverantörer från slut till slut dina perfekta val.
Varför?
Låt oss utforska i detalj.
Vilka är End -to -End -utbildningstjänstleverantörer?
End-to-end utbildningsdata leverantörer är dina one-stop-lösningsleverantörer som konsekvent erbjuder optimerade datamängder baserat på dina krav. Oavsett din marknadsnisch, demografi, produkttyp eller andra faktorer, tar de ansvar för att samla in lämpliga datamängder för dina moduler. End-to-end-dataleverantörer kommenterar sedan data som gör den maskinklar, så att datamängderna håller högsta kvalitet för dina system och levererar exakta resultat.
En förstklassig slut-till-slut-leverantör tar full kontroll över alla processer som är inblandade i inköp och tillhandahållande AI -utbildningsdata.
Hur fungerar de och vad är deras process?
Datainsamling och leverans är en komplex process som kräver otaliga timmar av invecklat manuellt arbete. Dedikerade team arbetar tillsammans för att säkerställa att insamling, märkning, kvalitetssäkring och dataleverans sker en gång utan att kompromissa med värdet. Deras enda mål är att hålla dina maskininlärningsmoduler upptagna med autonomt lärande tills önskade resultat uppnås.
Vi har delat upp leverantörsansvaret i tre kategorier, de inkluderar:
Datainsamling
Det första steget är att identifiera vilken typ av data du behöver. Datauppsättningar är beroende av din produkt, de avsedda resultaten, typen av datamängder du behöver och andra viktiga faktorer. Baserat på dessa kan din utbildningsleverantör hämta dina data i form av bilder, ljud, video, text och/eller en kombination av dessa.
Datamärkning
Data som genereras eller anskaffas i detta skede är vanligtvis råa. Betydelse, datamängder innehåller massor av irrelevant information, desinformation, dåligt formaterade detaljer och mer. De saknar också det format i vilket AI -system kan förstå deras innehåll. Tjänsteleverantörer arbetar med att rengöra och sedan kommentera data manuellt som ska användas i dina ML -modeller manuellt.
Avidentifiering av data
På grund av integritets- och datakompatibilitetsproblem finns det flera standarder, protokoll och överensstämmelser som företag måste följa. Standarder som HIPAA och GDPR -riktlinjer föreskriver strikta villkor när det gäller sekretess för uppgifter, och underlåtenhet att följa dessa kan vara skadligt för företag.
Utbildningsleverantörer arbetar med processer som avidentifiering av data, där de kopplar bort innehållet i data, vilket gör det så objektivt och oklart som möjligt. Det är här det är bra att hålla datauppsättningen funktionell för maskininlärning. Om du lägger till ett extra arbetslager för dataleverantörer säkerställer du att du har den säkraste kvalitetsdata till hands för ditt projekt.
End to End Data Service Providers vs. Flera dataleverantörer
När du driver ett företag måste du bestämma om du behöver en enda end-to-end-dataleverantör eller tilldela flera leverantörer. Även om det senare kan verka mer troligt och lönsamt i dina budgetkrav, kan bara en omfattande analys leda dig till den mest fördelaktiga lösningen.
| Flera leverantörer | End -to -End -leverantörer |
| För många leverantörer kommer att arbeta med att leverera en enda typ av dataset för ditt projekt. | Endast ett dedikerat team arbetar med att skaffa, kommentera och leverera dina erforderliga datamängder. |
| Det finns inkonsekvenser mellan de slutliga datamängderna. Det betyder att du måste arbeta med att sammanställa data till dina interna standarder och sedan mata dem till dina system. | Dina datamängder sammanställs snyggt och levereras till dig i grupper efter behov. Du kan direkt mata in det i dina system för att initiera processer. |
| Högre chanser till datafördomar eftersom flera händer arbetar med datamängder. | Bias tas bort eller villkor anges för att undvika dem under bearbetning. |
| Datarepetition sipprar in eftersom varje leverantör inte vet från vilken källa de andra leverantörerna skaffar data. | Datauppsättningar är nya och färska eftersom de har rapporter om hur data genererades och förvärvades. |
| Du måste utfärda riktlinjer och krav individuellt till olika leverantörer och upprätthålla tydlig rapport och arbetsflöden. | Den slutliga kvaliteten är oklanderlig och du har en givande samarbetsupplevelse. |
De verkliga fördelarna med End -to -End -utbildningsleverantörer som ingen berättar om
Nu när vi har en grundläggande förståelse för slut-till-slut-leverantörer och hur de skiljer sig från andra källor, låt oss gå igenom fördelarna de erbjuder:
- Ett av sätten som slut-till-slut-utbildningsdataleverantörer sticker ut är att de inte skaffar data från flera leverantörer. Istället har de dedikerade team och arbetskraft för att källa data från specifika källor manuellt. Det betyder att ingen geografi eller demografi är utmanande eftersom de har regionala medarbetare som arbetar med att sammanställa och sammanställa data.
- Feedback och ändringar är lättare att införliva i processen eftersom du konsekvent levererar datamängder i omgångar. Eventuell feedback du får uppmärksammas i efterföljande leveransserier.
- Alla datamängder är licensierade och saknar juridiska skyldigheter.
- Domänsexperter och specialister guidar dataannotering och märkning. Till exempel kommenteras sjukvårdsdata av veteraner i branschen för korrekt behandling och resultat.
- Samarbetet är lika öppet som det blir med konsekventa rapporter, uppdateringar, insikter i datainsamlingskällor och mer.
- End-to-end-datatjänstleverantörer kan hämta dina data oavsett nisch eller komplexitet på grund av deras stora nätverk runt om i världen.
Samarbetar med Shaip ger ytterligare värde till ditt projekt bortsett från fördelarna när det gäller slut-till-slut-tjänsteleverantörer. Som en ledande leverantör av datakommentarer i flera år har vi lyckats bygga och behålla tre ovärderliga tillgångar i vår portfölj:
- Personer - vi har över 700 bidragsgivare och samarbetspartners i vårt team för att ge dig de mest exakta och relevanta datamängderna för dina projekt. Vi har också de bästa projektledarna, små och medelstora företagen och produktutvecklare i vår arsenal.
- Behandla - att bemästra effektivitet är en konstform. Vår mångåriga erfarenhet i branschen har gjort det möjligt för oss att leverera massiva mängder kvalitetsdata till våra kunder utan problem. Noggranna kvalitetskontroller, 6 Stigma Gate -processer och mer säkerställer oklanderlig datakvalitet.
- plattform -vårt interna dataanmälningsverktyg är det bästa i branschen som garanterar snabb TAT och hög kvalitet.
Inslag Up
Som företagare måste du ta onödiga bördor och ansvar från dina axlar för att skala ditt företag. Du kommer att ha stor nytta av att lämna datainsamling upp till experterna på Shaip. Arbeta med att optimera din produkt medan vi optimerar dess möjligheter genom våra AI -utbildningsdata.
Ta det praktiska beslutet, nå ut till oss idag.
