Idag har ett företag utan artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) en betydande konkurrensnackdel. Från att stödja och optimera backendprocesser och arbetsflöden till att höja användarupplevelsen genom rekommendationsmotorer och automatisering är AI-antagande oundvikligt och viktigt för överlevnad 2021.
Att komma till en punkt där AI levererar sömlösa och exakta resultat är dock utmanande. Korrekt implementering uppnås inte över natten, det är en långsiktig process som kan fortsätta i flera månader. Ju längre AI-träningsperioden är, desto mer exakt blir resultaten. Med detta sagt kräver en längre AI-utbildningstid fler volymer av relevanta och kontextuella datamängder.
Ur ett affärsperspektiv är det nästan omöjligt att du kommer att ha en perenn källa med relevanta datauppsättningar om inte dina interna system är mycket effektiva. De flesta företag måste förlita sig på externa källor som tredjepartsleverantörer eller ett företag för insamling av AI-utbildningsdata. De har infrastrukturen och faciliteterna för att säkerställa att du får den mängd AI-träningsdata du behöver för utbildningsändamål, men att välja rätt alternativ för ditt företag är inte så enkelt.
Det finns många underföretag som erbjuder datainsamling i branschen och du måste vara försiktig med vem du väljer att samarbeta med. Att samarbeta med fel eller inkompetent leverantör kan driva dina produktlanseringsdata på obestämd tid eller leda till kapitalförlust.
Vi har skapat den här guiden som hjälper dig att välja rätt AI-datainsamlingsföretag. Efter att ha läst kommer du ha förtroendet att identifiera det perfekta datainsamlingsföretaget för ditt företag.
Interna faktorer du bör tänka på innan du letar efter ett datainsamlingsföretag
Att samarbeta med ett datainsamlingsföretag är bara 50% av uppgiften. De återstående 50% kretsar kring grundarbeten ur ditt perspektiv. Det perfekta samarbetet kräver att frågor eller faktorer besvaras eller förklaras ytterligare. Låt oss titta på några av dem.
Vad är ditt AI-fall?
Du måste ha ett korrekt användningsfall definierat för din AI-implementering. Om inte, använder du AI utan ett fast syfte. Innan du implementerar måste du ta reda på om AI hjälper dig att generera leads, driva försäljning, optimera arbetsflöden, ha kundcentrerade resultat eller andra positiva resultat som är specifika för ditt företag. Att tydligt definiera ett användningsfall säkerställer att du letar efter rätt dataleverantör.
Hur mycket data behöver du? Vilken typ?
Nedan följer några vanliga frågor som företagsägare ställer när de förbereder sig för insamling för att identifiera vad:
- Är ditt företag baserat på datorvision?
- Vilka specifika bilder som datamängder behöver du?
- Tänker du ta med prediktiv analys i ditt arbetsflöde och kräva historiska textbaserade datamängder?
Hur olika bör din datamängd vara?
Du måste också definiera hur olika din data ska vara, dvs. data som samlas in från åldersgrupp, kön, etnicitet, språk & dialekt, utbildningskvalifikationer, inkomst, civilstånd och geografisk plats.
Är dina data känsliga?
Känsliga uppgifter avser personlig eller konfidentiell information. Detaljer om en patient i en elektronisk patientjournal som används för att genomföra läkemedelsförsök är perfekta exempel. Etiskt bör dessa insikter och information avidentifieras på grund av de rådande HIPAA-standarderna och protokollen.
Om dina datakrav omfattar känsliga uppgifter bör du bestämma hur du tänker gå till väga för att avidentifiera data eller om du vill att din leverantör ska göra det åt dig.
Källor för datainsamling
Datainsamling kommer från olika källor, från gratis och nedladdningsbara datauppsättningar till statliga webbplatser och arkiv. Datauppsättningarna måste dock vara relevanta för ditt projekt, annars kommer de inte att ha något värde. Förutom att vara relevant bör datasetet också vara kontextuellt, rent och relativt nyligen för att säkerställa att din AI:s resultat överensstämmer med dina ambitioner.
Hur budgetar man?
AI-datainsamling involverar utgifter som att betala leverantören, driftsavgifter, datanoggrannhetsoptimering av cykelkostnader, indirekta utgifter och andra direkta och dolda kostnader. Du måste noga överväga varje enskild kostnad som är involverad i processen och formulera en budget därefter. Datainsamlingsbudgeten bör också anpassas till ditt projekts omfattning och vision.
Hur väljer man det bästa datainsamlingsföretaget för AI- och ML-projekt?
Nu när du har fastställt de grundläggande är det nu relativt lättare att identifiera ideala datainsamlingsföretag. För att ytterligare skilja en kvalitetsleverantör från en otillräcklig leverantör, här är en snabb checklista över de aspekter som du bör vara uppmärksam på.
Exempel på datamängder
Fråga efter exempel på datamängder innan du samarbetar med en leverantör. Resultaten och prestandan för dina AI-moduler beror på hur aktiv, engagerad och engagerad din leverantör är och det bästa sättet att få insikt i alla dessa kvaliteter är att få exempel på datamängder. Detta ger dig en uppfattning om huruvida dina datakrav uppfylls och berättar om samarbetet är värt investeringen.
Regelefterlevnad
En av de främsta anledningarna till att du tänker samarbeta med leverantörer är att hålla uppgifterna kompatibla med tillsynsmyndigheter. Det är ett tråkigt jobb som kräver en expert med erfarenhet. Innan du bestämmer dig, kontrollera om den potentiella tjänsteleverantören följer efterlevnad och standarder för att säkerställa att data som anskaffats från olika källor är licensierade för användning med lämpliga behörigheter.
Juridiska konsekvenser kan leda till att ditt företag går i konkurs. Var noga med att hålla iakttagandet när du väljer en datainsamlingsleverantör.
Kvalitetssäkring
När du får datauppsättningar från din leverantör ska de formateras korrekt och redo att laddas upp direkt till din AI-modul för träningsändamål. Du ska inte behöva genomföra revisioner eller använda dedikerad personal för att kontrollera datasetets kvalitet. Detta lägger bara till ytterligare ett lager till en redan tråkig uppgift. Se till att din leverantör alltid levererar uppladdningsbara datauppsättningar i det format och stil du behöver.
Kundreferenser
Att prata med de befintliga kunderna hos din leverantör ger dig en första hand åsikt om deras driftsstandarder och kvalitet. Kunder är vanligtvis ärliga med hänvisningar och rekommendationer. Om din leverantör är beredd att låta dig prata med sina kunder har de uppenbarligen förtroende för den service de tillhandahåller. Granska deras tidigare projekt noggrant, prata med sina kunder och försegla affären om du tycker att de passar bra.
Hantera datafördelar
Transparens är nyckeln i alla samarbeten och din leverantör måste dela information om huruvida datauppsättningarna de tillhandahåller är partiska. Om de är det, i vilken utsträckning? I allmänhet är det svårt att eliminera bias helt från bilden eftersom du inte kan identifiera eller tillskriva den exakta tiden eller källan för introduktionen. Så när de erbjuder insikter om hur data är partiska kan du ändra ditt system för att leverera resultat därefter.
Volymens skalbarhet
Ditt företag kommer att växa i framtiden och projektets omfattning kommer att expandera exponentiellt. I sådana fall bör du vara säker på att din leverantör kan leverera de datamängder som ditt företag kräver i stor skala.
Har de tillräckligt med talang internt? Tömmer de alla sina datakällor? Kan de anpassa dina data baserat på unika behov och användningsfall? Aspekter som dessa kommer att säkerställa att leverantören kan övergå när högre datamängder är nödvändiga.
Din framtid beror på att använda AI och maskininlärning
Det är därför vi föreslår att du eliminerar alla dessa instanser och går direkt till den fasen av samarbetet och skaffar kvalitetsdatauppsättningar för dina projekt. Kontakta Shaip idag för oklanderlig datakvalitet. Vi överträffar alla de element vi har nämnt på checklistan för att säkerställa att vårt partnerskap är lönsamt för ditt företag.
Prata med oss idag om ditt projekt, och låt oss rulla så tidigt som möjligt.
