AI (kunstig intelligens) og treningsdata er uatskillelige. De er som natt og dag, hoder og haler, og yin og yang. Det ene kan ikke eksistere uten det andre. Fordi de har et årsak-og-virkning-forhold, er jobben din som bedriftsoperatør å gi så mye opplæringsdata av høy kvalitet for AI-modulene dine, slik at de kan returnere nøyaktig informasjon.
Det er ikke noe som heter nok data. Forsterkende læring blir bare bedre med flere datasett. Spesielt, hvis du har tenkt å lansere en unik løsning til markedet ditt, må du sørge for at produktet og dets produksjon lever opp til forventningene. For å produsere lønnsomme modeller trenger du en flerårig kilde til AI-treningsdata.
Hvis du har fulgt bloggen vår, vet du at vi har diskutert gratis, in-house, og andre datakilder. I dette innlegget bestemte vi oss for å begrense fokuset vårt til ett aspekt og diskutere hvordan ende-til-ende leverandører av opplæringsdatatjenester kan tilby deg enorme fordeler i datainnsamling og merknad.
Når du vil at maskinlæringsmodulene dine skal behandle data og lære autonomt, er ende-til-ende-leverandører dine ideelle valg.
Hvorfor?
La oss utforske i detalj.
Hvem er ende-til-ende-leverandører av opplæringsdata?
End-to-end leverandører av opplæringsdata er dine one-stop-løsningsleverandører som konsekvent tilbyr optimaliserte datasett basert på dine krav. Uavhengig av din markedsnisje, demografi, produkttype eller andre faktorer, tar de ansvar for å samle inn de riktige datasettene for modulene dine. End-to-end dataleverandører merker deretter dataene og gjør dem maskinklare, og sikrer at datasettene er av høyeste kvalitet for systemene dine og leverer presise resultater.
En førsteklasses ende-til-ende-leverandør tar full kontroll over alle prosessene som er involvert i innkjøp og levering AI-treningsdata.
Hvordan fungerer de og hva er prosessen deres?
Datainnsamling og levering er en kompleks prosess som krever utallige timer med intrikat manuelt arbeid. Dedikerte team jobber sammen for å sikre at innsamling, merking, kvalitetssikring og datalevering skjer én gang uten at det går på bekostning av verdien. Deres eneste mål er å holde maskinlæringsmodulene dine opptatt med autonom læring til de ønskede resultatene er oppnådd.
Vi har delt ende-til-ende leverandøransvar i tre kategorier, de inkluderer:
Datainnsamling
Det første trinnet er å identifisere typen data du trenger. Datasett er avhengig av produktet ditt, de tiltenkte resultatene, typen datasett du trenger og andre viktige faktorer. Basert på disse kan leverandøren av treningsdatatjenesten hente dataene dine i form av bilder, lyd, video, tekst og/eller en kombinasjon av disse.
Datamerking
Data generert eller anskaffet på dette stadiet er vanligvis rå. Dette betyr at datasett inneholder tonnevis med irrelevant informasjon, feilinformasjon, dårlig formaterte detaljer og mer. De er også blottet for formatet som AI-systemer kan forstå innholdet i. Tjenesteleverandører jobber med å rense og deretter manuelt kommentere dataene som skal brukes i ML-modellene dine.
Avidentifisering av data
På grunn av bekymringer om personvern og datainteroperabilitet, er det flere standarder, protokoller og overholdelse som bedrifter må følge. Standarder som HIPAA og GDPR-retningslinjer dikterer strenge betingelser med hensyn til datakonfidensialitet, og manglende overholdelse av disse kan være skadelig for bedrifter.
Leverandører av opplæringsdata jobber med prosesser som dataavidentifikasjon, der de fjerner assosierer innholdet i dataene, noe som gjør det så objektivt og vagt som mulig. Det er her det er fordelaktig å holde datasettet funksjonelt for maskinlæring. Å legge til et ekstra lag med arbeid for dataleverandører sikrer at du har den sikreste kvalitetsdataen i hånden for prosjektet ditt.
Leverandører av datatjenester fra ende til ende vs. Flere dataleverandører
Når du driver en virksomhet, må du bestemme om du trenger en enkelt ende-til-ende dataleverandør eller allokere til flere leverandører. Selv om sistnevnte kan virke mer plausibel og lønnsom i budsjetteringskravene dine, kan bare en omfattende analyse lede deg til den mest fordelaktige løsningen.
| Flere leverandører | End-to-end-dataleverandører |
| For mange leverandører vil jobbe med å levere én enkelt type datasett for prosjektet ditt. | Bare ett dedikert team jobber med å innhente, kommentere og levere de nødvendige datasettene dine. |
| Det er inkonsekvenser mellom de endelige datasettene. Det betyr at du må omarbeide med å kompilere data til dine interne standarder og deretter mate dem til systemene dine. | Datasettene dine er pent kompilert og levert til deg i grupper etter behov. Du kan mate den direkte inn i systemene dine for å sette i gang prosesser. |
| Høyere sjanser for databias ettersom flere hender jobber med datasett. | Bias fjernes eller betingelser spesifiseres for å unngå dem under behandlingen. |
| Datarepetisjon siver inn ettersom hver leverandør ikke vet fra hvilken kilde de andre leverandørene henter inn data. | Datasett er nye og ferske ettersom de har rapporter om hvordan data ble generert og innhentet. |
| Du må utstede retningslinjer og krav individuelt til forskjellige leverandører og opprettholde distinkte rapport og arbeidsflyter. | Den endelige kvaliteten er upåklagelig og du har en givende samarbeidsopplevelse. |
De virkelige fordelene med ende-til-ende opplæringsdataleverandører ingen forteller deg om
Nå som vi har en grunnleggende forståelse av ende-til-ende-leverandører og hvordan de skiller seg fra andre kilder, la oss gå gjennom fordelene de tilbyr:
- En av måtene ende-til-ende-leverandører av opplæringsdata skiller seg ut er at de ikke crowdsourcer data til flere leverandører. I stedet har de dedikerte team og arbeidsstyrker for å hente data fra bestemte kilder manuelt. Dette betyr at ingen geografi eller demografi er utfordrende siden de har regionale medarbeidere som jobber med å kurere og sammenstille data.
- Tilbakemelding og endringer er lettere å integrere i prosessen ettersom du konsekvent leverer datasett i batcher. Eventuelle tilbakemeldinger du har vil bli tatt hensyn til i påfølgende leveranser.
- Alle datasett er lisensiert og uten juridiske forpliktelser.
- Domeneeksperter og spesialister veileder datakommentarer og merking. For eksempel blir helsedata kommentert av veteraner i bransjen for nøyaktig behandling og resultater.
- Samarbeidet er så transparent som det blir med konsistente rapporter, oppdateringer, innsikt i datainnsamlingskilder og mer.
- End-to-end datatjenesteleverandører kan hente dataene dine uavhengig av nisje eller kompleksitet på grunn av deres enorme nettverk rundt om i verden.
Samarbeider med Shaip gir ekstra verdi til prosjektet ditt bortsett fra fordelene med ende-til-ende tjenesteleverandører. Som en ledende leverandør av datakommentarer i årevis, har vi klart å bygge og vedlikeholde tre uvurderlige eiendeler i porteføljen vår:
- porsjoner – Vi har over 700 bidragsytere og samarbeidspartnere i teamet vårt for å gi deg de mest presise og relevante datasettene for prosjektene dine. Vi har også de beste prosjektlederne, SMBer og produktutviklere i vårt arsenal.
- Prosess – å mestre effektivitet er en kunstform. Våre mange års erfaring i bransjen har gjort det mulig for oss å levere enorme mengder kvalitetsdata sømløst til våre kunder. Streng kvalitetskontroll, 6 Stigma Gate-prosesser og mer sikrer upåklagelig datakvalitet.
- Plattform – Vårt interne dataannoteringsverktøy er det beste i bransjen og sikrer rask TAT og høy kvalitet.
Innpakning Up
Som bedriftseier må du ta unødvendige byrder og ansvar fra skuldrene for å skalere bedriften din. Du vil ha stor nytte av å forlate datainnsamling opp til ekspertene i Shaip. Arbeid med å optimalisere produktet ditt mens vi optimerer dets evner gjennom våre AI-treningsdata.
Ta den praktiske avgjørelsen, nå ut til oss i dag.
