Olika företag inom ett brett spektrum av branscher använder sig snabbt av artificiell intelligens för att förbättra sin verksamhet och hitta lösningar på sina affärsbehov. Teknologins betydelse och fördel är uppenbar, så den kritiska frågan blir hur man hittar rätt sätt att anta AI -lösningar. Men utan tillförlitliga AI -utbildningsdata till hands är det lättare sagt än gjort att automatisera och optimera en överlägsen användarupplevelse.
AI och maskininlärningsalgoritmer trivs med data. De lär sig genom att utveckla relationer, fatta och utvärdera beslut och bearbeta information från matningsdata.
Utbildningsdata är resursutvecklare och ingenjörer behöver för att utforma praktiska maskininlärningsalgoritmer. Den träningsdatauppsättning som du använder kommer att ha en direkt inverkan på resultatet av projektet. Relevanta datamängder som passar ditt projekt är dock inte alltid tillgängliga. Företag måste lita på tredjepartsleverantörer eller datainsamlingsföretag för att hjälpa dem med relevanta datamängder.
Att välja rätt dataleverantör för dina AI -utbildningsdata är lika viktigt som att välja lämplig dataset för ditt specifika projekt. Välj fel leverantör, och du kan titta på ett felaktigt projektresultat, förlängda lanseringstider och en betydande förlust av intäkter.
Beslut om köp av utbildningsdata - faktorer du bör tänka på
Träningsdata utgör den primära delen av datamängden och står för cirka 50-60% av den data som behövs för modellen. Nedan följer några av de faktorer du bör tänka på innan du väljer en dataleverantör och loggar på den prickade linjen.
Pris:
Pris är en betydande beslutsdrivare, även om du inte vill fatta ditt beslut enbart baserat på prispunkt. AI -datainsamling innebär många utgifter, från att betala säljaren, förbereda data, optimera kostnader, driftskostnader och mer. Därför måste du ta med alla utgifter som kan uppstå under projektets livscykel.
Datakvalitet:
Kvalitetsdata överträffar kostnadskonkurrenskraften när det gäller att välja en dataleverantör. Data som är för hög i kvalitet finns inte. Överlägsen och tillgänglig data kommer att förbättra dina maskininlärningsmodeller. Välj en plattform som gör att datatransformation och -insamling sömlöst integreras i ditt arbetsflöde.
Datamångfald:
Träningsdata du väljer ska vara en balanserad representation av alla användningsfall och behov. I en stor datamängd är det omöjligt att helt förhindra fördomar. För att uppnå de bästa resultaten måste du dock begränsa dataskyddet i dina modeller. Datadiversitet har nyckeln till att uppnå exakta förutsägelser och prestanda från modellen. Till exempel bleknar en AI -modell som tränas i 100 transaktioner jämfört med en modell baserad på 10,000 XNUMX transaktioner.
Lagstiftning efterlevs:
Erfarna tredjepartsleverantörer är bäst lämpade för att hantera efterlevnad och problem. Dessa uppgifter är tröttsamma och tidskrävande. Dessutom kräver lagligheten stor uppmärksamhet och erfarenhet av en utbildad expert. Därför är det första steget i valet av en dataleverantör att se till att de skaffar data från lagligt auktoriserade källor med lämpliga behörigheter.
Specifikt användningsfall:
Användningsfallet och projektets resultat avgör vilken typ av datamängder du behöver. Till exempel, om modellen du försöker bygga är otroligt komplex, kommer det att kräva omfattande och olika datamängder.
Avidentifierade data:
Avidentifiering av data hjälper dig att hålla dig borta från juridiska problem, särskilt om du söker hälso-relaterade datamängder. Du bör se till att de datamängder du tränar dina AI-modeller på är helt avidentifierade. Dessutom ska din leverantör skaffa skrubbade data från flera källor så att även om du kombinerar två datamängder är möjligheterna att länka dem till en individ begränsade.
Anpassningsbar och skalbar:
I detta skede av urvalsprocessen, se till att fokusera på datamängder som kan tillgodose dina framtida behov. Datauppsättningarna bör möjliggöra uppgraderingar i systemet och förbättringar av processen. Dessutom bör du förutse framtida behov när det gäller volym och kapacitet. Slutligen ställ dig själv följande frågor innan du fattar ditt slutgiltiga beslut:
- Har du en egen datainsamlingsprocess på plats?
- Levererar leverantören en mängd olika modeller?
- Är dataanpassning tillgänglig?
Inslagning upp
Att välja en leverantör för att skaffa dina utbildningsdata är inte ett lätt beslut; ditt val kommer att resultera i långsiktiga konsekvenser. De parametrar vi har diskuterat ger en utmärkt guide om hur du ska förhålla dig till att söka efter en leverantör. Kom ihåg att alltid jämföra och beräkna kostnaden för förvärv av utbildningsdata med framtida avkastning.
Att hitta en leverantör med erfarenhet och expertis inom datainsamling och förberedelse är en tråkig och tidskrävande uppgift. Det är inte praktiskt att jämföra varje leverantör med alla kritiska faktorer ur ett affärsperspektiv. Från datadiversitet till skalbarhet har operatörer inte tid att söka efter en leverantör korrekt. Gör det enklare med Shaip. Vi har olika data av högsta kvalitet som överensstämmer med branschstandarder. Anslut till oss idag att prata mer om dina specifika behov.
