Panduan Pemula untuk Pengumpulan Data AI
Memilih Syarikat Pengumpulan Data AI untuk Projek AI / ML Anda
Pengenalan
Kecerdasan buatan (AI) meningkatkan kehidupan kita dengan memudahkan tugas dan meningkatkan pengalaman. Ia bertujuan untuk melengkapkan manusia, bukan menguasai mereka, membantu menyelesaikan masalah yang kompleks dan memacu kemajuan.
AI mengorak langkah dalam bidang seperti penjagaan kesihatan, membantu dalam penyelidikan kanser, merawat gangguan saraf dan mempercepatkan pembangunan vaksin. Ia merevolusikan industri, daripada kenderaan autonomi kepada peranti pintar dan kamera telefon pintar yang dipertingkatkan.
Pasaran AI global dijangka mencecah $267 bilion menjelang 2027, dengan 37% perniagaan sudah menggunakan penyelesaian AI. Kira-kira 77% daripada produk dan perkhidmatan yang kami gunakan hari ini adalah dikuasakan AI. Bagaimanakah peranti mudah meramalkan serangan jantung atau kereta memandu sendiri? Bagaimanakah chatbot kelihatan begitu manusia?
Kuncinya ialah data. Data adalah pusat kepada AI, membolehkan mesin memahami, memproses dan menyampaikan hasil yang tepat. Panduan ini akan membantu anda memahami kepentingan data dalam AI.
Apakah Pengumpulan Data AI?
Apabila memenuhi kriteria ini, ia boleh memberi kesan kepada keberkesanan sistem AI dan keupayaan mereka untuk memberikan ramalan.
Contoh:
Sebuah syarikat teknologi sedang membangunkan pembantu suara berkuasa AI yang direka untuk peranti rumah. Berikut ialah pecahan ringkas proses pengumpulan data syarikat:
- Mereka mengupah agensi pengumpulan data khusus seperti Shaip untuk merekrut dan mengurus ribuan peserta daripada pelbagai latar belakang linguistik, memastikan pelbagai loghat, dialek dan corak pertuturan.
- Syarikat itu mengatur individu untuk menjalankan aktiviti, seperti menetapkan penggera, bertanya tentang kemas kini cuaca, mengurus peranti rumah pintar dan menjawab pelbagai arahan dan pertanyaan.
- Mereka merakam suara dalam persekitaran untuk meniru situasi kehidupan sebenar, seperti bilik yang sunyi, dapur yang sibuk dan tetapan luar.
- Syarikat itu juga mengumpulkan rakaman bunyi ambien, seperti salakan anjing dan bunyi televisyen, untuk membantu AI dalam membezakan arahan suara daripada bunyi latar belakang.
- Mereka mendengar setiap sampel audio dan menulis maklumat tentang ciri pembesar suara serta ekspresi emosi mereka dan tahap hingar latar yang hadir, dalam setiap sampel.
- Mereka menggunakan kaedah untuk penambahan data untuk menjana versi sampel audio yang berbeza, mengubah suai pic dan kelajuan atau menggabungkan bunyi latar belakang sintetik.
- Untuk melindungi privasi, maklumat peribadi dialih keluar daripada transkrip dan sampel audio tidak dikenali.
- Syarikat memastikan bahawa ia sama-sama mewakili individu daripada kumpulan umur yang berbeza, jantina dan aksen yang berbeza untuk mengelakkan sebarang berat sebelah dalam prestasi AI.
- Syarikat itu mewujudkan proses untuk mengumpul data secara berterusan dengan menggunakan pembantu suara mereka dalam senario kehidupan sebenar. Matlamatnya adalah untuk meningkatkan kefahaman AI tentang bahasa semula jadi dan pelbagai jenis pertanyaan dari semasa ke semasa. Sudah tentu, semua ini dilakukan dengan persetujuan pengguna.
Cabaran Biasa dalam Pengumpulan Data
Pertimbangkan faktor-faktor ini sebelum dan semasa pengumpulan data:
Pemprosesan dan Pembersihan Data
Pemprosesan dan pembersihan data termasuk mengalih keluar ralat atau ketidakkonsistenan daripada data (pembersihan) dan menskalakan ciri berangka kepada julat piawai (menormalkan) untuk mengekalkan ketepatan dan konsistensi. Bahagian ini juga melibatkan penukaran data ke dalam format yang sesuai untuk model AI (pemformatan).
Pelabelan Data
Dalam pembelajaran diselia, data perlu mempunyai output atau label yang betul kepadanya. Tugas ini boleh dilakukan oleh pakar manusia secara manual atau melalui kaedah seperti crowdsourcing atau teknik separa automatik. Matlamatnya adalah untuk mengekalkan pelabelan yang konsisten dan berkualiti tinggi untuk prestasi optimum model AI.
Privasi dan Pertimbangan Etika
Apabila mengumpul data untuk sebarang tujuan seperti penyelidikan atau kempen pemasaran, adalah perlu untuk menyelaraskan dengan garis panduan GDPR atau CCPA. Ia juga perlu untuk mendapatkan persetujuan peserta dan menamakan sebarang maklumat peribadi sebelum meneruskan untuk menghalang akses tanpa kebenaran atau pelanggaran piawaian privasi. Selain itu, implikasi etika perlu dipertimbangkan untuk mengelakkan bahaya atau amalan diskriminasi yang berpunca daripada pengumpulan atau penggunaan data dalam sebarang bentuk.
Memandangkan Bias
Pastikan data yang dikumpul dengan tepat menggambarkan kumpulan dan situasi yang berbeza untuk mengelakkan daripada mencipta model berat sebelah yang boleh memburukkan lagi ketidaksamaan masyarakat dengan mengukuhkan atau menguatkannya. Langkah ini mungkin termasuk mencari titik data yang tidak diwakili dengan baik atau mengekalkan set data yang seimbang.
Jenis Data Latihan AI dalam Pembelajaran Mesin
Kini, pengumpulan data AI adalah istilah umum. Data dalam ruang ini boleh bermakna apa sahaja. Ia boleh menjadi teks, rakaman video, imej, audio atau gabungan semua ini. Ringkasnya, apa sahaja yang berguna untuk mesin melaksanakan tugasnya untuk belajar dan mengoptimumkan hasil adalah data. Untuk memberi anda lebih banyak cerapan tentang jenis data yang berbeza, berikut ialah senarai pantas:
Set data mungkin daripada sumber berstruktur atau tidak berstruktur. Bagi yang belum tahu, set data berstruktur ialah set data yang mempunyai makna dan format yang jelas. Mereka mudah difahami oleh mesin. Tidak berstruktur, sebaliknya, adalah butiran dalam set data yang terdapat di mana-mana. Mereka tidak mengikut struktur atau format tertentu dan memerlukan campur tangan manusia untuk mengeluarkan cerapan berharga daripada set data tersebut.
Data Teks
Salah satu bentuk data yang paling banyak dan menonjol. Data teks boleh distrukturkan dalam bentuk cerapan daripada pangkalan data, unit navigasi GPS, hamparan, peranti perubatan, borang dan banyak lagi. Teks tidak berstruktur boleh jadi tinjauan, dokumen tulisan tangan, imej teks, respons e-mel, ulasan media sosial dan banyak lagi.
Data Audio
Set data audio membantu syarikat membangunkan chatbot dan sistem yang lebih baik, mereka bentuk pembantu maya yang lebih baik dan banyak lagi. Ia juga membantu mesin memahami aksen dan sebutan dengan cara yang berbeza untuk satu soalan atau pertanyaan boleh ditanya.
Data Gambar
Imej ialah satu lagi jenis set data yang terkenal yang digunakan untuk pelbagai tujuan. Daripada kereta pandu sendiri dan aplikasi seperti Google Lens kepada pengecaman muka, imej membantu sistem menghasilkan penyelesaian yang lancar.
Data Video
Video ialah set data yang lebih terperinci yang membolehkan mesin memahami sesuatu secara mendalam. Set data video diperoleh daripada penglihatan komputer, pengimejan digital dan banyak lagi.
Bagaimana untuk Mengumpul data untuk Pembelajaran Mesin?
Jadi, bagaimana anda mendapatkan data anda? Apakah data yang anda perlukan dan berapa banyak daripadanya? Apakah pelbagai sumber untuk mengambil data yang berkaitan?
Syarikat menilai niche dan tujuan model ML mereka dan mencatatkan cara yang berpotensi untuk mendapatkan set data yang berkaitan. Menentukan jenis data yang diperlukan menyelesaikan sebahagian besar kebimbangan anda tentang sumber data. Untuk memberi anda idea yang lebih baik, terdapat saluran, jalan, sumber atau medium yang berbeza untuk pengumpulan data:
Sumber Percuma
Seperti namanya, ini adalah sumber yang menawarkan set data untuk tujuan latihan AI secara percuma. Sumber percuma boleh terdiri daripada forum awam, enjin carian, pangkalan data dan direktori kepada portal kerajaan yang mengekalkan arkib maklumat selama ini.
Jika anda tidak mahu meletakkan terlalu banyak usaha untuk mendapatkan set data percuma, terdapat tapak web dan portal khusus seperti Kaggle, sumber AWS, pangkalan data UCI dan banyak lagi yang akan membolehkan anda meneroka pelbagai
kategori dan muat turun set data yang diperlukan secara percuma.
Sumber Dalaman
Walaupun sumber percuma kelihatan sebagai pilihan yang mudah, terdapat beberapa batasan yang dikaitkan dengannya. Pertama, anda tidak boleh sentiasa memastikan bahawa anda akan menemui set data yang sepadan dengan keperluan anda dengan tepat. Walaupun ia sepadan, set data mungkin tidak relevan dari segi garis masa.
Jika segmen pasaran anda agak baharu atau belum diterokai, tidak akan terdapat banyak kategori atau berkaitan
set data untuk anda muat turun juga. Untuk mengelakkan kekurangan awal dengan sumber percuma, ada
wujud satu lagi sumber data yang bertindak sebagai saluran untuk anda menjana set data yang lebih relevan dan kontekstual.
Ia adalah sumber dalaman anda seperti pangkalan data CRM, borang, petunjuk pemasaran e-mel, titik sentuh yang ditakrifkan produk atau perkhidmatan, data pengguna, data daripada peranti boleh pakai, data tapak web, peta haba, cerapan media sosial dan banyak lagi. Sumber dalaman ini ditakrifkan, disediakan dan diselenggara oleh anda. Jadi, anda boleh yakin dengan kredibiliti, kaitan dan kekiniannya.
Sumber Berbayar
Tidak kira betapa bergunanya ia, sumber dalaman mempunyai bahagian yang saksama dalam komplikasi dan pengehadan juga. Sebagai contoh, kebanyakan tumpuan kumpulan bakat anda akan digunakan untuk mengoptimumkan titik sentuh data. Selain itu, penyelarasan antara pasukan dan sumber anda juga mestilah sempurna.
Untuk mengelakkan lebih banyak gangguan seperti ini, anda telah membayar sumber. Ia adalah perkhidmatan yang menawarkan anda set data yang paling berguna dan kontekstual untuk projek anda & memastikan anda mendapatkannya secara konsisten pada bila-bila masa anda perlukan.
Tanggapan pertama kebanyakan kita terhadap sumber berbayar atau vendor data ialah harganya mahal. Walau bagaimanapun,
apabila anda membuat matematik, mereka hanya murah dalam jangka masa panjang. Terima kasih kepada rangkaian luas dan metodologi penyumberan data mereka, anda akan dapat menerima set data kompleks untuk projek AI anda tanpa mengira betapa tidak munasabahnya.
Untuk memberi anda garis besar terperinci tentang perbezaan antara tiga sumber, berikut ialah jadual terperinci:
| Sumber Percuma | Sumber Dalaman | Sumber Berbayar |
|---|---|---|
| Set data tersedia secara percuma. | Sumber dalaman juga boleh menjadi percuma bergantung pada perbelanjaan operasi anda. | Anda membayar vendor data untuk mendapatkan set data yang berkaitan untuk anda. |
| Pelbagai sumber percuma tersedia dalam talian untuk memuat turun set data pilihan. | Anda mendapat data yang ditentukan tersuai mengikut keperluan anda untuk latihan AI. | Anda mendapat data yang ditentukan tersuai secara konsisten selama yang anda perlukan. |
| Anda perlu bekerja secara manual untuk menyusun, menyusun, memformat dan menganotasi set data. | Anda juga boleh mengubah suai titik sentuh data anda untuk menjana set data dengan maklumat yang diperlukan. | Set data daripada vendor sedia pembelajaran mesin. Bermakna, ia diberi anotasi dan disertakan dengan jaminan kualiti. |
| Sentiasa berhati-hati tentang pelesenan dan kekangan pematuhan pada set data yang anda muat turun. | Sumber dalaman menjadi berisiko jika anda mempunyai masa yang terhad untuk memasarkan produk anda. | Anda boleh menentukan tarikh akhir anda dan menetapkan set data dihantar dengan sewajarnya. |
Bagaimanakah data buruk menjejaskan cita-cita AI anda?
Kami menyenaraikan tiga sumber data yang paling biasa atas sebab anda akan mempunyai idea tentang cara mendekati pengumpulan dan penyumberan data. Walau bagaimanapun, pada ketika ini, menjadi penting untuk memahami bahawa keputusan anda selalu boleh menentukan nasib penyelesaian AI anda.
Sama seperti cara data latihan AI berkualiti tinggi boleh membantu model anda memberikan hasil yang tepat dan tepat pada masanya, data latihan yang buruk juga boleh memecahkan model AI anda, memesongkan hasil, memperkenalkan berat sebelah dan menawarkan akibat lain yang tidak diingini.
Tetapi mengapa ini berlaku? Bukankah sebarang data sepatutnya melatih dan mengoptimumkan model AI anda? Sejujurnya, tidak. Mari kita fahami ini dengan lebih lanjut.
Data Buruk – Apa Itu?
Perbezaan antara data tidak berstruktur dan buruk ialah cerapan dalam data tidak berstruktur ada di mana-mana. Tetapi pada dasarnya, mereka boleh berguna tanpa mengira. Dengan meluangkan masa tambahan, saintis data masih boleh mengekstrak maklumat yang berkaitan daripada set data tidak berstruktur. Walau bagaimanapun, itu tidak berlaku dengan data yang buruk. Set data ini tidak mengandungi cerapan/terhad atau maklumat yang berharga atau berkaitan dengan projek AI anda atau tujuan latihannya.
Oleh itu, apabila anda mendapatkan set data anda daripada sumber percuma atau mempunyai titik sentuh data dalaman yang longgar, kemungkinan besar anda akan memuat turun atau menjana data yang tidak baik. Apabila saintis anda mengusahakan data yang tidak baik, anda bukan sahaja membuang masa manusia tetapi mendorong pelancaran produk anda juga.
Jika anda masih tidak jelas tentang perkara yang boleh dilakukan oleh data buruk terhadap cita-cita anda, berikut ialah senarai ringkas:
- Anda menghabiskan berjam-jam untuk mendapatkan data buruk dan membuang masa, usaha dan wang untuk sumber.
- Data buruk boleh mendatangkan masalah undang-undang kepada anda, jika tidak disedari dan boleh menurunkan kecekapan AI anda
. - Apabila anda mengambil produk anda dilatih mengenai data buruk secara langsung, ia menjejaskan pengalaman pengguna
- Data yang tidak baik boleh menjadikan keputusan dan inferens berat sebelah, yang boleh membawa tindak balas seterusnya.
Jadi, jika anda tertanya-tanya jika ada penyelesaian untuk ini, sebenarnya ada.
Pembekal Data Latihan AI untuk menyelamatkan
Apa yang anda perlu lakukan ialah mengambil data dan melatih model AI anda untuk kesempurnaan. Dengan itu, kami pasti soalan anda yang seterusnya adalah mengenai perbelanjaan yang terlibat dalam bekerjasama dengan vendor data. Kami faham bahawa sesetengah daripada anda sudah bekerja mengikut bajet mental dan itulah yang kami tuju seterusnya.
Faktor yang perlu dipertimbangkan apabila menghasilkan Belanjawan yang berkesan untuk Projek Pengumpulan Data anda
Latihan AI ialah pendekatan yang sistematik dan itulah sebabnya belanjawan menjadi sebahagian daripadanya. Faktor seperti RoI, ketepatan keputusan, metodologi latihan dan banyak lagi harus dipertimbangkan sebelum melabur sejumlah besar wang ke dalam pembangunan AI. Ramai pengurus projek atau pemilik perniagaan meraba-raba pada peringkat ini. Mereka membuat keputusan tergesa-gesa yang membawa perubahan yang tidak dapat dipulihkan dalam proses pembangunan produk mereka, akhirnya memaksa mereka untuk berbelanja lebih.
Walau bagaimanapun, bahagian ini akan memberi anda cerapan yang betul. Apabila anda sedang bekerja mengikut bajet untuk latihan AI, tiga perkara atau faktor tidak dapat dielakkan.
Mari lihat setiap satu secara terperinci.
Jumlah data yang anda perlukan
Kami telah mengatakan selama ini bahawa kecekapan dan ketepatan model AI anda bergantung pada sejauh mana ia dilatih. Ini bermakna bahawa lebih banyak jumlah set data, lebih banyak pembelajaran. Tetapi ini sangat kabur. Untuk meletakkan nombor pada tanggapan ini, Penyelidikan Dimensi menerbitkan laporan yang mendedahkan bahawa perniagaan memerlukan sekurang-kurangnya 100,000 set data sampel untuk melatih model AI mereka.
Dengan 100,000 set data, kami maksudkan 100,000 set data berkualiti dan berkaitan. Set data ini harus mempunyai semua atribut, anotasi dan cerapan penting yang diperlukan untuk algoritma dan model pembelajaran mesin anda untuk memproses maklumat dan melaksanakan tugas yang dimaksudkan.
Dengan ini ialah peraturan umum, mari kita fahami lebih lanjut bahawa volum data yang anda perlukan juga bergantung pada faktor rumit lain iaitu kes penggunaan perniagaan anda. Perkara yang anda ingin lakukan dengan produk atau penyelesaian anda juga menentukan jumlah data yang anda perlukan. Sebagai contoh, perniagaan yang membina enjin pengesyoran akan mempunyai keperluan volum data yang berbeza daripada syarikat yang membina chatbot.
Strategi Harga Data
Apabila anda selesai memuktamadkan jumlah data yang sebenarnya anda perlukan, anda perlu mengusahakan strategi penetapan harga data seterusnya. Ini, secara ringkas, bermaksud cara anda membayar untuk set data yang anda peroleh atau jana.
Secara umum, ini ialah strategi harga konvensional yang diikuti dalam pasaran:
| Jenis data | Strategi Penentuan harga |
|---|---|
 Image | Harga setiap fail gambar |
 video | Harga setiap saat, minit, satu jam, atau bingkai individu |
 Audio / Ucapan | Harga sesaat, satu minit, atau sejam |
 teks | Harga setiap perkataan atau ayat |
Tapi tunggu. Ini sekali lagi merupakan peraturan biasa. Kos sebenar untuk mendapatkan set data juga bergantung pada faktor seperti:
- Segmen pasaran yang unik, demografi atau geografi dari mana set data perlu diperolehi
- Kerumitan kes penggunaan anda
- Berapa banyak data yang anda perlukan?
- Masa anda untuk memasarkan
- Sebarang keperluan yang disesuaikan dan banyak lagi
Jika anda perhatikan, anda akan tahu bahawa kos untuk memperoleh kuantiti pukal imej untuk projek AI anda mungkin lebih rendah tetapi jika anda mempunyai terlalu banyak spesifikasi, harga boleh meningkat.
Strategi Penyumberan Anda
Ini rumit. Seperti yang anda lihat, terdapat cara yang berbeza untuk menjana atau sumber data untuk model AI anda. Akal sehat akan menentukan bahawa sumber percuma adalah yang terbaik kerana anda boleh memuat turun volum set data yang diperlukan secara percuma tanpa sebarang komplikasi.
Pada masa ini, nampaknya juga sumber berbayar terlalu mahal. Tetapi di sinilah lapisan komplikasi ditambah. Apabila anda mendapatkan set data daripada sumber percuma, anda menghabiskan lebih banyak masa dan usaha untuk membersihkan set data anda, menyusunnya ke dalam format khusus perniagaan anda dan kemudian menganotasinya secara individu. Anda menanggung kos operasi dalam proses itu.
Dengan sumber berbayar, pembayaran adalah sekali sahaja dan anda juga mendapat set data sedia mesin di tangan pada masa yang anda perlukan. Keberkesanan kos adalah sangat subjektif di sini. Jika anda rasa anda mampu meluangkan masa untuk menganotasi set data percuma, anda boleh membuat belanjawan sewajarnya. Dan jika anda percaya persaingan anda sengit dan dengan masa yang terhad untuk memasarkan, anda boleh mencipta kesan riak di pasaran, anda harus memilih sumber berbayar.
Belanjawan adalah tentang memecahkan butiran khusus dan mentakrifkan dengan jelas setiap serpihan. Ketiga-tiga faktor ini harus menjadi panduan kepada anda untuk proses belanjawan latihan AI anda pada masa hadapan.
Adakah Pemerolehan Data Dalaman Benar-Benar Kos Berkesan?
Semasa membuat belanjawan, kami mendapati bahawa pemerolehan data dalaman boleh menjadi lebih mahal dari semasa ke semasa. Jika anda teragak-agak tentang sumber berbayar, bahagian ini akan mendedahkan perbelanjaan tersembunyi penjanaan data dalaman.
Data Mentah dan Tidak Berstruktur: Titik data tersuai tidak menjamin set data sedia untuk digunakan.
Kos Kakitangan: Pekerja yang membayar, saintis data dan profesional jaminan kualiti.
Langganan dan Penyelenggaraan Alat: Kos untuk alatan anotasi, CMS, CRM dan infrastruktur.
Isu Bias dan Ketepatan: Pengisihan manual diperlukan.
Kos Penyingkiran: Merekrut dan melatih ahli pasukan baharu.
Akhirnya, anda mungkin berbelanja lebih daripada yang anda perolehi. Jumlah kos termasuk yuran annotator dan perbelanjaan platform, meningkatkan kos jangka panjang.
Kos Ditanggung = Bilangan Anotator * Kos setiap annotator + Kos platform
Jika kalendar latihan AI anda dijadualkan selama berbulan-bulan, bayangkan perbelanjaan yang anda akan tanggung secara konsisten. Jadi, adakah ini penyelesaian yang ideal untuk kebimbangan pemerolehan data atau adakah terdapat sebarang alternatif?
Faedah pembekal perkhidmatan Pengumpulan Data AI hujung ke hujung
Terdapat penyelesaian yang boleh dipercayai untuk masalah ini dan terdapat cara yang lebih baik dan lebih murah untuk memperoleh data latihan untuk model AI anda. Kami memanggil mereka melatih pembekal perkhidmatan data atau vendor data.
Mereka adalah perniagaan seperti Shaip yang pakar dalam menyampaikan set data berkualiti tinggi berdasarkan keperluan dan keperluan unik anda. Mereka menghilangkan semua kerumitan yang anda hadapi dalam pengumpulan data seperti mendapatkan set data yang berkaitan, membersihkan, menyusun dan menganotasinya dan banyak lagi, dan membolehkan anda menumpukan hanya pada mengoptimumkan model dan algoritma AI anda. Dengan bekerjasama dengan vendor data, anda menumpukan pada perkara yang penting dan pada perkara yang anda ada kawalan.
Selain itu, anda juga akan menghapuskan semua kerumitan yang berkaitan dengan mendapatkan set data daripada sumber percuma dan dalaman. Untuk memberi anda pemahaman yang lebih baik tentang kelebihan penyedia data hujung ke hujung, berikut ialah senarai pantas:
- Melatih penyedia perkhidmatan data memahami sepenuhnya segmen pasaran anda, kes penggunaan, demografi dan spesifik lain untuk mendapatkan anda data yang paling berkaitan untuk model AI anda.
- Mereka mempunyai keupayaan untuk mendapatkan set data yang pelbagai yang difikirkan sesuai untuk projek anda seperti imej, video, teks, fail audio atau semua ini.
- Vendor data membersihkan data, menstrukturkannya dan menandainya dengan atribut dan cerapan yang diperlukan oleh mesin dan algoritma untuk belajar dan memproses. Ini adalah usaha manual yang memerlukan perhatian yang teliti terhadap perincian dan masa.
- Anda mempunyai pakar subjek yang menguruskan menganotasi maklumat penting. Sebagai contoh, jika kes penggunaan produk anda berada dalam ruang penjagaan kesihatan, anda tidak boleh mendapatkannya anotasi daripada profesional bukan penjagaan kesihatan dan mengharapkan hasil yang tepat. Dengan vendor data, itu tidak berlaku. Mereka bekerja dengan PKS & memastikan data pengimejan digital anda dianotasi dengan betul oleh veteran industri.
- Mereka juga menjaga nyah pengenalan data dan mematuhi HIPAA atau pematuhan dan protokol khusus industri lain supaya anda menjauhi sebarang dan semua bentuk komplikasi undang-undang.
- Penjual data bekerja tanpa jemu dalam menghapuskan berat sebelah daripada set data mereka, memastikan anda mempunyai hasil dan inferens yang objektif.
- Anda juga akan menerima set data terkini dalam niche anda supaya model AI anda dioptimumkan untuk kecekapan optimum.
- Mereka juga mudah untuk bekerjasama. Sebagai contoh, perubahan mendadak dalam keperluan data boleh dimaklumkan kepada mereka dan mereka akan memperoleh data yang sesuai dengan lancar berdasarkan keperluan yang dikemas kini.
Dengan faktor-faktor ini, kami amat percaya bahawa anda kini memahami betapa kos efektif dan mudah bekerjasama dengan penyedia data latihan. Dengan pemahaman ini, mari ketahui cara anda boleh memilih vendor data yang paling ideal untuk projek AI anda.
Menyumber Set Data Berkaitan
Fahami pasaran anda, kes penggunaan, demografi untuk mendapatkan set data terkini sama ada imej, video, teks atau audio.
Bersihkan Data Berkaitan
Susun dan tandai data dengan atribut dan cerapan yang difahami oleh mesin dan algoritma.
Bias Data
Hapuskan berat sebelah daripada set data, memastikan anda mempunyai hasil objektif dan inferens.
Anotasi Data
Pakar subjek dari domain tertentu mengambil berat untuk menganotasi cebisan maklumat penting.
Pengecaman Data
Patuhi HIPAA, GDPR atau pematuhan dan protokol khusus industri lain untuk menghapuskan kerumitan undang-undang.
Bagaimana untuk memilih Syarikat Pengumpulan Data AI yang betul
Memilih syarikat pengumpulan data AI tidaklah rumit atau memakan masa seperti mengumpul data daripada sumber percuma. Hanya terdapat beberapa faktor mudah yang perlu anda pertimbangkan dan kemudian berjabat tangan untuk kerjasama.
Apabila anda mula mencari vendor data, kami menganggap bahawa anda telah mengikuti dan mempertimbangkan apa sahaja yang telah kami bincangkan setakat ini. Walau bagaimanapun, berikut adalah ringkasan ringkas:
- Anda mempunyai kes penggunaan yang jelas dalam fikiran
- Segmen pasaran dan keperluan data anda telah ditetapkan dengan jelas
- Belanjawan anda adalah tepat
- Dan anda mempunyai idea tentang jumlah data yang anda perlukan
Dengan item ini ditandakan, mari kita fahami bagaimana anda boleh mencari pembekal perkhidmatan data latihan yang ideal.
Ujian Litmus Set Data Contoh
Sebelum menandatangani perjanjian jangka panjang, adalah idea yang baik untuk memahami vendor data secara terperinci. Jadi, mulakan kerjasama anda dengan keperluan set data sampel yang akan anda bayar.
Ini mungkin sejumlah kecil set data untuk menilai sama ada mereka telah memahami keperluan anda, mempunyai strategi perolehan yang betul, prosedur kerjasama mereka, ketelusan dan banyak lagi. Memandangkan hakikat bahawa anda akan berhubung dengan berbilang vendor pada ketika ini, ini akan membantu anda menjimatkan masa untuk memutuskan penyedia dan memuktamadkan siapa yang akhirnya lebih sesuai untuk keperluan anda.
Semak Sama ada Mereka Mematuhi
Secara lalai, kebanyakan penyedia perkhidmatan data latihan mematuhi semua keperluan dan protokol kawal selia. Walau bagaimanapun, hanya untuk berada di pihak yang selamat, tanya tentang pematuhan dan dasar mereka dan kemudian sempitkan pilihan anda.
Tanya Mengenai Proses QA Mereka
Proses pengumpulan data dengan sendirinya adalah sistematik dan berlapis-lapis. Terdapat metodologi linear yang dilaksanakan. Untuk mendapatkan idea tentang cara mereka beroperasi, tanya tentang proses QA mereka dan tanya sama ada set data yang mereka sumber dan anotasi telah diluluskan melalui semakan dan audit kualiti. Ini akan memberi anda satu
idea tentang sama ada penghantaran akhir yang anda akan terima adalah sedia mesin.
Menangani Bias Data
Hanya pelanggan termaklum akan bertanya tentang berat sebelah dalam set data latihan. Apabila anda bercakap dengan melatih vendor data, bercakap tentang bias data dan cara mereka menguruskan untuk menghapuskan berat sebelah dalam set data yang mereka hasilkan atau perolehi. Walaupun masuk akal bahawa sukar untuk menghapuskan berat sebelah sepenuhnya, anda masih boleh mengetahui amalan terbaik yang mereka ikuti untuk mengelakkan berat sebelah.
Adakah Mereka Boleh Berskala?
Penghantaran sekali sahaja adalah bagus. Penghantaran jangka panjang adalah lebih baik. Walau bagaimanapun, kerjasama terbaik ialah kerjasama yang menyokong visi perniagaan anda dan pada masa yang sama meningkatkan hasil mereka dengan peningkatan anda.
keperluan.
Jadi, bincangkan sama ada vendor yang anda bercakap dengan boleh meningkatkan dari segi volum data jika timbul keperluan. Dan jika mereka boleh, bagaimana strategi harga akan berubah dengan sewajarnya.
Kesimpulan
Adakah anda ingin mengetahui jalan pintas untuk mencari penyedia data latihan AI yang terbaik? Hubungi kami. Langkau semua proses yang membosankan ini dan bekerjasama dengan kami untuk set data paling berkualiti tinggi dan tepat untuk model AI anda.
Kami menyemak semua kotak yang telah kami bincangkan setakat ini. Setelah menjadi perintis dalam ruang ini, kami tahu perkara yang diperlukan untuk membina dan menskalakan model AI dan bagaimana data berada di tengah-tengah segala-galanya.
Kami juga percaya Panduan Pembeli adalah luas dan bijak dalam cara yang berbeza. Latihan AI adalah rumit kerana ia tetapi dengan cadangan dan cadangan ini, anda boleh menjadikannya kurang membosankan. Pada akhirnya, produk anda adalah satu-satunya elemen yang akhirnya akan mendapat manfaat daripada semua ini.
Awak tak setuju?