Alle prosjekter som involverer kunstig intelligens (AI) og maskinlæring krever AI-treningsdata. Den eneste måten AI-systemer kan lære å bli mer nøyaktige og relevante for formålet, er å legge inn relevant informasjon. Innkjøp og utarbeidelse av datasett er nettopp der bedrifter sliter med å utnytte AI og maskinlæringspotensial.
AI-trening krever konsekvent input av enorme mengder kontekstuelle data for at maskiner skal levere presise resultater. Slik lærer de å bli skarpere for hvert utbytte. Innhenting av kvalitetsdata utgjør betydelige utfordringer for bedrifter. De går enten tom for konstante kilder eller frykter at de vil gå tom for finansiering som kreves for å samarbeide med datainnsamlingsselskaper.
En vanlig misforståelse er at dataleverandører ikke er rimelige for bedriftseiere. Vi vil ta for seg kostnadene ved å outsource AI-opplæringen din og hvordan en investering vil spare penger i det lange løp.
Ulike datakilder
For å forstå hvordan dataleverandører er kostnadseffektive, må vi først innse de mange kildene for datainnsamling og deres unike fordeler og ulemper. Å videreføre forståelsen av hver kilde vil gi deg en ide om fordelene og ulempene ved hver kilde.
| kilde | Fordeler | Ulemper |
| Gratis Ressurser | De leverer datasett på tvers av bransjer og markedssegmenter gratis. | Krever utallige timer med manuelt arbeid for å utforske flere datasett og kategorier før du finner den rette. |
| Bedrifter har flere alternativer, for eksempel Kaggle, AWS, Google Dataset Search Engine og mange andre. | Datasettene er for det meste rå og urenset. | |
| Dataene må kommenteres manuelt, noe som igjen er tidkrevende. | ||
| Kan innebære lisensieringsproblemer for visse datasett. | ||
| Interne kilder | De gir kontekstuelle datasett ettersom de genereres internt gjennom forskjellige berøringspunkter definert av selskapet. | Mengden av tilgjengelige data avhenger av trafikk, trekkraft og andre berøringspunktbaserte beregninger. |
| Datasett kan tilpasses etter behov. | Samarbeid mellom og innenfor avdelinger kan til tider være skremmende. | |
| Hvis produktet ditt har en begrenset tid på markedet, kan interne kilder forårsake betydelige forsinkelser. | ||
| Datamerking er fortsatt en manuell oppgave. | ||
| Betalte kilder eller dataleverandører | Flerårige kilder til AI-treningsdata av høy kvalitet. | Kan være dyrt basert på hvor nisje produktet ditt er. |
| Datasett kan tilpasses i henhold til prosjektkrav. | ||
| Data leveres alltid i tide uavhengig av din tid til markedet. | ||
| Lisensering og overholdelse ivaretas av leverandører. | ||
| Datasett kommenteres og kvalitetssjekkes før levering. |
Hvis du ser på tabellen ovenfor, vil du forstå at dataleverandører tilbyr flere fordeler enn ulemper. For å gi deg en bedre idé, la oss utforske disse aspektene i detalj.
Hvordan en dataleverandør alltid er gunstig for AI-prosjektene dine
Dataleverandører er spesialister på sitt domene. De er pionerer som har vært kjent med AI og ML allerede før de ble mainstream. Datainnsamlingsselskaper har massive nettverk og tilgang til databaser som har ulike varianter av datasett. De har også innflytelse og infrastruktur til å generere nye datasett fra bunnen av ved hjelp av sine nettverk og kontakter.
Datainnsamlingsfirmaer vil levere upåklagelige datasett konsekvent for prosjektene dine. Bortsett fra dette, her er noen av kompetansene de tilfører samarbeidet:
- Leverandører kan generere, kuratere og levere data fra ulike formater. Hvis du for eksempel har tenkt å utvikle talesøkemoduler for appen din, kan de gi deg taledata i forhold til dine behov. De kan også levere bilde-, tekst- eller videobaserte data som er fordelaktige for prosjektet ditt.
- Dataeksperter vil ta seg av alle hindringer og hodepine som følger med lisensiering og overholdelse av regelverk. Datasettene de leverer ville være fullstendig blottet for begrensninger.
- Datainnsamlingsselskaper sikrer at dataene du mottar er objektive, eller de vil gi deg beskjed om mulige skjevheter slik at du kan endre systemene dine for relevante resultater.
- Du vil få de mest oppdaterte datasettene fra bakgrunner, demografi, markedssegmenter og andre kritiske segmenter etter behov.
Hvorfor dataleverandører er rimeligere
Dataleverandører og spesialister kan kreve konkurransedyktige priser fordi de har tilpassede kontrakter for bulkprosjekter. Deres massive nettverk er også en av hovedårsakene til at de viser seg å være rimeligere på lengre sikt. Etter å ha vært i bransjen i årevis, vet de hvilken kilde som er aktuelt for hver type datasett, hvordan de kan hente data raskt under stramme tidsfrister, og hvem de skal kontakte for nøyaktige datasett.
Ettersom varigheten av samarbeidet ditt øker, vil de forstå kravene dine og levere kvalitetsdatasett autonomt. Du vil ende opp med å pådra deg absolutt null utgifter til optimaliseringssykluser for datakvalitet, overheadkostnader, opplæring, merknader og andre kostbare utgifter.
Shaip-fordelen
Hos Shaip er vi veteraner innen dataannotering og innhenting. Med over 13 års erfaring forstår vi datakrav som ingen andre på markedet. Vi har tre runder med strenge kvalitetskontroller for å sikre at dataene du mottar er klare for opplasting. Vi er også stolte av vår åpenhet og har bygget vår modell rundt å holde det vi lover.
En rask casestudie
Vi er spesialister på å tilby helsetjenester av høy kvalitet. Et av våre mest vellykkede samarbeid har vært med et forsikringsselskap. De ønsket å distribuere AI-drevne moduler som prediktiv analyse for å vurdere sannsynligheten for at forsikringsselskapene deres utvikler plager og tilby tilpassede premier deretter.
For nøyaktig å forutsi utfall, krevde de enorme mengder helsedata fra spesifikke demografiske grupper. Med frivillig gitt detaljer, vil forsikringsselskapene kunne få en ide om mulige tilstander de ville utvikle basert på deres livsstil, genetikk, arvelige og andre faktorer. Forsikringsselskapet samarbeidet med oss om datasett, og vi leverte dem innenfor fastsatt tidsramme.
En av de betydelige utfordringene med helsedata er å sikre at vi avidentifisert pasientdata og implementerte HIPAA-protokoller. Vår strenge prosess garanterte at dataene ble beskyttet mot enhver form for re-identifikasjon og til slutt oppfyller alle samsvarsstandarder.
Innpakning Up
Å bruke dataleverandører i stedet for å ty til gratis ressurser sparer penger i det lange løp og forbereder bedriften din på eksponentiell vekst. Hvis du vil at AI-modulene dine skal levere nøyaktige resultater, bør du først gi dem relevante data, som bare kan komme fra eksperter som oss.
Ta kontakt med oss i dag for å diskutere dine ideer og krav.