Leverantör av datamärkning

Den grundläggande handboken för att välja rätt datamärkningsleverantör

Att förbereda träningsdata kan vara antingen en spännande eller en utmanande fas i utvecklingsprocessen för maskininlärning. Utmanande om du själv sammanställer träningsdata genom interna teammedlemmar och riktigt spännande om du lägger ut hela processen på entreprenad.

Som du vet är förberedelser av träningsdata skiktade, tråkiga och tidskrävande. Från att välja rätt källor och vägar till att extrahera data till att säkerställa att de är rena och exakt märkta, uppgifterna tar aldrig slut. När du får det gjort av din interna talangpool, spenderar du inte bara på en massa omkostnader och dolda utgifter utan upptar också mycket av deras produktiva tid.

Det är därför att outsourcing av datamärkning anses vara ett idealiskt alternativ på detta område eftersom det säkerställer att utvecklare och arkitekter för maskininlärning får tillgång till högkvalitativ data i tid. Men hur väljer du rätt leverantör av datamärkning? Med marknaden fylld av förstklassiga datamärkningsföretag, hur vet du vilket du ska samarbeta med?

Tja, den här guiden hjälper dig att hitta rätt leverantör av datamärkning.

Hur man väljer rätt datamärkningsleverantör

  1. Identifiera och definiera dina mål

    Att välja rätt leverantör är inte så komplicerat som det låter. Att göra processen sömlös är för det mesta i dina händer. Det är därför det första steget är att identifiera målet du har med ditt AI-projekt. Många företagare har bara en vag uppfattning om vad de behöver och slutar med att ställa generiska förväntningar från sina leverantörer.

    Detta leder till förvirring mellan de båda inblandade parterna, vilket slutar i att leverantörer får väldigt lite information eller insikter om vilken typ av datauppsättningar de ska leverera. Ironiskt nog saktar detta ner hela processen också. Så det första steget är att sitta med ditt team och identifiera dina AI-mål. Skriv ner din SoP och nämn tydligt alla dina krav inklusive tidslinjer, datavolymen, föredragna prisstrategier och mer.

  2. Leverantörer som en förlängning av ditt team

    När du bestämmer dig för att samarbeta med datamärkningsleverantörer blir de omedelbart en förlängning av ditt interna team. Det betyder att din kommunikation med dem blir sträng och strömlinjeformad.

    Det är därför du bör leta efter leverantörer av datamärkning som enkelt passar in i dina affärskrav och standarder. De bör vara bekväma och bekanta med din modellutveckling och testmetoder, tidszoner, rutiner, operativa protokoll och mer och samarbeta som gruppmedlemmar under hela processen.

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.

  1. Skräddarsydda leveransmoduler

    Det finns inget definierat utbildningsdatakrav. Det är flytande och dynamiskt. Ibland skulle du behöva en enorm mängd data på kort tid och andra gånger skulle du behöva minimala mängder data under en längre tidsperiod. Din leverantör av datamärkning bör kunna tillgodose både sådana förfrågningar och leverera data i tid. De ska också kunna skala upp och ner vad gäller volym närhelst du behöver.

  2. Datasäkerhet och protokoll

    Detta är avgörande för att välja en leverantör av datamärkning. Din leverantör bör behandla datasäkerhet, konfidentialitet och efterlevnadsprotokoll på samma sätt som du gör. De bör uppfylla alla dataregleringskrav som GDPR, HIPAA och mer. Om du hanterar sjukvårdsdata, fråga dem om det avidentifiering av data processer också. Dessutom bör de också implementera en lufttät arbetsmiljö med korrekt efterlevnad av datasäkerhet och känslighet.

  3. Gå på rättegång

    För att få en fullständig uppfattning om hur dina utvalda dataleverantörer fungerar och samarbetar, gå på en kort provperiod med dem. Registrera dig för ett betalt provprojekt och dela dina krav. Utvärdera deras arbetsetik, svarstid, aktualitet, kvaliteten på slutliga datauppsättningar, operativa metoder, flexibilitet och fler faktorer för att se om det skulle vara fördelaktigt för din AI-utvecklingsprocess att samarbeta med dem.

    Även om detta inte är för att bedöma deras tekniska expertis utan för att analysera deras arbetsattityd och samarbetsmetoder. I slutändan blir dessa attribut och egenskaper viktigare än domänkunskap och expertis. Håll utkik efter röda flaggor och eliminera icke kvalificerade kandidater. Detta kommer att förenkla ditt beslutsfattande.

  4. Prissättningsstrategi

    Nu diskuteras denna punkt under antagandet att du har en giltig AI-träningsdatabudget redo. Om du inte gör det rekommenderar vi att du läser den här artikeln om AI-budgetering för fyndiga insikter.

    När du är medveten om din budget, leta efter datamärkningsleverantörer som har en transparent prismodell. Detta säkerställer att du enkelt kan beräkna dina utgifter för AI-träningsdata när du skalar dina krav. Innan du samarbetar med dem, ställ frågor till dem om de tar betalt per timme, per uppgift eller per projekt. Få också insikter om kontraktskrav och samarbetsvillkor för att få en tydlig förståelse för vad du ger dig in på. Dessutom är det också bra att veta om de har ytterligare avgifter om du behöver datauppsättningar med mycket kort varsel eller andra sådana klausuler.

Inslag Up

Att ha rätt datamärkningsleverantör kan göra underverk för ditt AI-projekt. Från att optimera produktiviteten till att till och med minimera din tid till marknaden, du kan faktiskt få fler saker gjorda när du har rätt leverantör av datamärkning.

Vi är säkra på att du nu har en bättre uppfattning om hur du kan välja din nästa dataleverantör. Om du fortfarande vill förenkla processen och bara hoppas att du får en pålitlig leverantör av datamärkning utan större ansträngning, varför inte bara gå in kontakta oss?

Vi har ett transparent samarbetssystem, ett team av veterandataannotatorer, oklanderliga datakällor, lufttät arbetsetik och överlägsna datasäkerhetsprotokoll. Allt du behöver göra är att dela dina AI-modellidéer och fortsätta få högkvalitativa datamängder levererade i tid. Vi uppmanar dig att kontakta oss för att diskutera ditt projekt idag. Vi är värdetillskotten din AI-lösning förtjänar.

Social Dela