Det er utfordrende å bygge et datasett av god kvalitet for maskinlæringsalgoritmer som gir nøyaktige resultater. Det tar mye tid og krefter å utvikle presise maskinlæringskoder som gir brukerens tiltenkte resultater. Imidlertid prøver mange organisasjoner å forenkle denne utfordringen ved å tilby hyllevareinnhold for AI-treningsprogrammer.
Hyllevareopplæringsdata er i hovedsak en løsning levert av enhver OTS-dataleverandør som består av ferdige opplæringsdata for organisasjoner som jobber med AI-programmer. Hyllevaredata er vanligvis forhåndsbygde data som allerede er samlet inn, renset, definert og holdt klar til bruk. Bedrifter som leter etter hylledata kan skaffe dem direkte fra leverandøren og bruke dem til å trene AI-programmene sine.
Faktorer å vurdere når du velger en hyllevareleverandør
Det er ekstremt viktig å velge en pålitelig og pålitelig hyllevareleverandør for databehovene dine. Det sikrer at du får ekte og brukbare datasett som tilfører verdi til AI-programmene dine. Så før du tar det endelige valget for leverandørvalget ditt, bør du vurdere følgende faktorer:
Datakvalitet og nøyaktighet
Data er suverene når det gjelder kunstig intelligens og maskinlæring. Derfor er det avgjørende å samle data av høy kvalitet som kan gi programmene dine svært nøyaktige resultater.
Hyllevareopplæringsdata er generelt orientert mot grunnleggende forretningsområder og er ikke ekstremt prosessspesifikke. Så du må sørge for at datasettet du kjøper fra leverandøren din oppfyller dine behov.
Datadekning og tilgjengelighet
En annen avgjørende faktor å huske på når du kjøper hyllevaredata er dekningen og tilgjengeligheten til data. Dataene du velger må dekke det grunnleggende om oppgavene du ønsker å lære AI-modellene dine.
Du må også vurdere tilgjengeligheten på hyllen til dataene du ønsker å bruke for programmene dine. Du ønsker ikke å kjøpe et sett som ikke er lett tilgjengelig og kan hindre prosjektets fremdrift.
Datas personvern og sikkerhet
Behovet for forbedret datavern og sikkerhet vokser enormt og er kjent for alle. Å bruke dataene riktig og samtidig opprettholde sikkerheten er av største bekymring for AI-utviklere. Organisasjoner som utnytter standard treningsdata må være forsiktige og sørge for at dataene de bruker er klarert for merking slik at de ikke havner i problemer.
Du får imidlertid en legitim kontrakt fra din hyllevareleverandør når du kjøper et datasett, som sikrer at du er fri til å bruke dataene deres.
Kostnads- og prismodell
Til slutt, den siste betraktningen, som er like viktig, er kostnads- og prismodellen for AI-treningsdataene som er tilgjengelige. I dag bruker de fleste hyllevareleverandører SaaS-modellen for å levere produktene og tjenestene sine.
Kostnaden for å skaffe deg selv hyllevare treningsdata avhenger helt av dine behov. De fleste bedrifter bruker i disse dager hylledata for å trene opp programmene sine, da det er den raskeste og effektive løsningen for å få raske resultater.
Hvordan vurdere potensielle off-the-sokkel dataleverandører?
For å finne den riktige hylleleverandøren for AI-prosjektene dine, må du først vurdere potensialet til tilgjengelige alternativer i markedet. Følgende tips vil hjelpe deg å velge en passende leverandør for prosjektene dine:
Undersøk og les anmeldelser
Først og fremst, start med forskningsprosessen din for å finne den beste leverandøren av off-the-shelf AI Training Data på markedet. Undersøk alle de store aktørene som styrer markedet og besøk nettsidene deres for å sjekke tilbudte tjenester og produkter. Ta kontakt med forskjellige anmeldelsesnettsteder som Capterra, Yelp og mer for å finne mer informasjon om den valgte leverandøren.
Be om anbefalinger
Samtidig med forskningen din, be også om anbefalinger fra utmerkede og pålitelige AI-selskaper fra venner, familie og kolleger. AI er et marked i utvikling, og mange viktige ting skjer i denne bransjen. Du må lære om off-the-shelf AI opplæringsdataleverandører som gjør fremskritt i feltet og kontakte dem med prosjektkravene dine.
Prøver – Evaluer datakvalitet og nøyaktighet
Den beste måten å evaluere et selskaps effektivitet på er ved å be om prøver relatert til prosjektet ditt fra din valgte dataleverandør. Du kan identifisere kvaliteten på arbeidet fra prøvene og også finne hvor nøyaktig de bygger dataene sine. Noen få eksempler vil være tilstrekkelig for å vurdere om du ønsker å jobbe med den respektive OTS-dataleverandøren.
Vurder datavern og sikkerhetstiltak
Til slutt, ikke gå glipp av å sjekke personvernreglene til din valgte dataleverandør. Gå gjennom alle sikkerhetstiltakene de tilbyr for å beskytte dataene deres. Se også etter bestemmelser om personvern i datasettet slik at ingen ekstern part kan sløse med dataene dine og lekke din private eller sensitive informasjon.
[Les også: Trinn for å sikre datavern og sikkerhet ved bruk av hylledata ]
Tar den endelige avgjørelsen
Når du kommer ned til den endelige avgjørelsen, la oss bestemme om hyllevareopplæringsdata passer for prosjektet ditt eller ikke. Til å begynne med, la oss få noen fordeler med treningsdataene fra hyllevare:
- Det er en mer pålitelig, praktisk og rask løsning for organisasjoner som ønsker å trene sine ansatte i grunnleggende emner som Cybersecurity, MS Office, etc.
- Det er en raskere og mer kostnadseffektiv løsning for småskalabedrifter som jobber med AI-prosjekter.
- Dataene er utviklet av ekspertene selv, noe som betyr høyere kodeeffektivitet.
- Dataene er lett tilgjengelige for on-demand-tilgang, noe som gjør det ekstremt enkelt for AI-programutviklere.
Oppsummert, hvis du jobber med et prosjekt som trenger generiske brukstilfeller som har blitt utviklet før, kan du gå med Off-the-Shelf AI Training Data. Men hvis kravene dine er komplekse, unike og spesifikke for programmet du utvikler, ville det være bedre å gå med et tilpasset AI-treningsdatasett. Så først, bestem deg for prosjektkravene dine, og vær så klar med neste trinn.
konklusjonen
Off-the-Shelf AI Training Data er et flott verktøy som raskt kan øke fremgangen til prosjektene dine betydelig. Den eneste fangsten er å finne en god, pålitelig og funksjonell OTS-dataleverandør som kan sikre suksessen til prosjektene dine. Du kan nå ut til AI-teamet vårt for å lære mer om det eller for å fjerne andre AI-spørringer.
