Berbagai syarikat di sebilangan besar industri dengan cepat menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan operasi mereka dan mencari jalan keluar untuk keperluan perniagaan mereka. Kepentingan dan faedah teknologi jelas, jadi persoalan kritikal menjadi bagaimana mencari cara yang tepat untuk menggunakan penyelesaian AI. Walau bagaimanapun, tanpa data latihan AI yang boleh dipercayai, mengautomasikan dan mengoptimumkan pengalaman pengguna yang lebih unggul lebih mudah daripada dilakukan.
Algoritma AI dan pembelajaran mesin berkembang berdasarkan data. Mereka belajar dengan membina hubungan, membuat dan menilai keputusan, dan memproses maklumat dari data latihan yang diberi makan.
Data latihan adakah pembangun sumber dan jurutera perlu merancang algoritma pembelajaran mesin praktikal. Set data latihan yang anda gunakan akan memberi kesan langsung kepada hasil projek. Walau bagaimanapun, set data yang relevan yang sesuai dengan projek anda tidak selalu tersedia. Perniagaan harus bergantung pada vendor pihak ketiga atau syarikat pengumpulan data untuk menolong mereka dengan set data yang relevan.
Memilih vendor data yang tepat untuk data latihan AI anda sama pentingnya dengan memilih set data yang sesuai untuk projek khusus anda. Pilih vendor yang salah, dan anda mungkin melihat hasil projek yang tidak tepat, masa pelancaran yang diperpanjang, dan kerugian pendapatan yang ketara.
Keputusan Pembelian Data Latihan - Faktor yang Perlu Anda Pertimbangkan
Data latihan membentuk bahagian utama dari kumpulan data, menyumbang sekitar 50-60% dari data yang diperlukan untuk model. Berikut adalah beberapa faktor yang harus anda pertimbangkan sebelum memilih vendor data dan menandatangani garis putus-putus.
Harga:
Harga adalah pendorong keputusan yang besar, walaupun anda tidak mahu membuat keputusan berdasarkan harga sahaja. Pengumpulan data AI melibatkan banyak perbelanjaan, dari membayar vendor, penyediaan data, mengoptimumkan perbelanjaan, kos operasi, dan banyak lagi. Oleh itu, anda harus mempertimbangkan semua perbelanjaan yang mungkin berlaku semasa kitaran hidup projek.
Kualiti Data:
Data berkualiti mengatasi daya saing kos apabila ia datang untuk memilih a vendor data. Data yang terlalu tinggi kualitinya tidak wujud. Data unggul dan boleh diakses akan meningkatkan model pembelajaran mesin anda. Pilih platform yang menjadikan transformasi dan pemerolehan data disepadukan dengan lancar ke dalam aliran kerja anda.
Kepelbagaian Data:
Data latihan yang anda pilih mestilah mewakili semua kes dan keperluan penggunaan yang seimbang. Dalam set data yang besar, mustahil untuk mencegah bias sepenuhnya. Walau bagaimanapun, untuk mencapai hasil yang terbaik, anda harus menghadkan data bias dalam model anda. Kepelbagaian data memegang kunci untuk mencapai ramalan dan prestasi yang tepat dari model. Sebagai contoh, model AI yang dilatih menggunakan 100 transaksi akan menjadi pucat dibandingkan dengan model berdasarkan 10,000 transaksi.
Pematuhan Undang-Undang:
Penjual pihak ketiga yang berpengalaman sangat sesuai untuk menangani masalah kepatuhan dan keselamatan. Tugas-tugas ini meletihkan dan memakan masa. Di samping itu, kesahan memerlukan perhatian dan pengalaman pakar terlatih. Oleh itu, langkah pertama dalam memilih vendor data adalah memastikan mereka memperoleh data dari sumber yang sah secara sah dengan izin yang sesuai.
Kes Penggunaan Khusus:
Kes penggunaan dan hasil projek akan menentukan jenis set data yang anda perlukan. Sebagai contoh, jika model yang ingin anda bina sangat kompleks, ia akan memerlukan kumpulan data yang luas dan pelbagai.
Data yang Tidak Dikenal pasti:
Pengecaman data membantu anda menjauhi masalah undang-undang, terutamanya jika anda mencari set data yang berkaitan dengan penjagaan kesihatan. Anda harus memastikan bahawa set data yang anda latih model AI sepenuhnya tidak dikenal pasti. Sebagai tambahan, vendor anda harus mendapatkan data yang digosok dari pelbagai sumber sehingga walaupun anda menggabungkan dua set data, kemungkinan untuk menghubungkannya ke individu adalah terhad.
Boleh disesuaikan dan boleh diskalakan:
Pada tahap proses pemilihan ini, pastikan untuk fokus pada set data yang dapat memenuhi kebutuhan masa depan anda. Set data harus memungkinkan peningkatan sistem dan penambahbaikan proses. Di samping itu, anda harus menjangkakan keperluan masa depan dari segi jumlah dan kemampuan. Akhirnya, tanyakan pada diri anda soalan berikut sebelum membuat keputusan akhir:
- Adakah anda mempunyai proses pengumpulan data dalaman?
- Adakah vendor menyediakan pelbagai model?
- Adakah penyesuaian data tersedia?
Mengakhiri
Memilih vendor untuk mendapatkan data latihan anda bukanlah keputusan yang mudah; pilihan anda akan menghasilkan akibat jangka panjang. Parameter yang telah kami bincangkan memberikan panduan yang sangat baik mengenai bagaimana anda harus mendekati mencari vendor. Ingatlah untuk selalu membandingkan dan mengira kos pemerolehan data latihan dengan pulangan masa depan.
Mencari vendor dengan pengalaman dan kepakaran dalam pengumpulan dan penyediaan data adalah tugas yang membosankan dan memakan masa. Adalah tidak praktikal untuk membandingkan setiap vendor dengan semua faktor kritikal dari perspektif perniagaan. Dari kepelbagaian data hingga skalabilitas, operator tidak mempunyai masa untuk mencari vendor dengan betul. Permudahkan dengan Shaip. Kami mempunyai data berkualiti tinggi yang pelbagai yang mematuhi piawaian industri. Berhubung dengan kami hari ini untuk membincangkan lebih lanjut mengenai keperluan khusus anda.
