Datainnsamling

Hvordan velge det beste datainnsamlingsselskapet for AI- og ML-prosjekter

I dag har en virksomhet uten kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) en betydelig konkurranseulempe. Fra å støtte og optimalisere backend-prosesser og arbeidsflyter til å heve brukeropplevelsen gjennom anbefalingsmotorer og automatisering, AI-adopsjon er uunngåelig og avgjørende for å overleve i 2021.

Det er imidlertid utfordrende å komme til et punkt hvor AI gir sømløse og nøyaktige resultater. Riktig implementering oppnås ikke over natten, det er en langsiktig prosess som kan fortsette i flere måneder. Jo lengre AI-treningsperioden er, jo mer presise blir resultatene. Med det sagt krever en lengre AI-opplæringsvarighet flere volumer av relevante og kontekstuelle datasett.

Fra et forretningsperspektiv er det nesten umulig at du vil ha en flerårig kilde til relevante datasett med mindre dine interne systemer er svært effektive. De fleste virksomheter må stole på eksterne kilder som tredjeparts leverandører eller et AI treningsdatainnsamlingsselskap. De har infrastrukturen og fasilitetene for å sikre at du får volumet av AI-treningsdata du trenger for opplæringsformål, men det er ikke så enkelt å velge det riktige alternativet for virksomheten din.

Det er mange underordnede selskaper som tilbyr datainnsamling i bransjen, og du må være forsiktig med hvem du velger å samarbeide med. Å samarbeide med feil eller inkompetent leverandør kan presse produktlanseringsdataene dine på ubestemt tid eller resultere i et kapitaltap.

Vi har laget denne guiden for å hjelpe deg med å velge riktig AI-datainnsamlingsselskap. Etter å ha lest vil du ha tillit til å identifisere det perfekte datainnsamlingsselskapet for din virksomhet.

Interne faktorer du bør vurdere før du ser etter et datainnsamlingsselskap

Å samarbeide med et datainnsamlingsselskap er bare 50 % av oppgaven. De resterende 50 % dreier seg om grunnarbeid fra ditt perspektiv. Det perfekte samarbeidet krever at spørsmål eller faktorer besvares eller forklares nærmere. La oss se på noen av dem.

  • Hva er din AI-brukssak?

    Du må ha et riktig bruksområde definert for AI-implementeringen. Hvis ikke, distribuerer du AI uten et solid formål. Før implementering må du finne ut om AI vil hjelpe deg med å generere potensielle kunder, presse salg, optimalisere arbeidsflyter, få kundesentrerte resultater eller andre positive resultater som er spesifikke for virksomheten din. Å tydelig definere en brukstilfelle vil sikre at du ser etter den rette dataleverandøren.

  • Hvor mye data trenger du? Hvilken type?

    Hvor mye data trenger du? Du må sette et generelt tak på datavolumet du trenger. Selv om vi tror at høyere volumer vil resultere i mer nøyaktige modeller, må du fortsatt definere hvor mye som er nødvendig for prosjektet ditt og hvilken type data som vil være mest fordelaktig. Uten en klar plan vil du oppleve overdreven sløsing med kostnader og arbeidskraft.

    Nedenfor er noen vanlige spørsmål som bedriftseiere stiller mens de forbereder innsamling for å identifisere hva:

    • Er virksomheten din basert på datasyn?
    • Hvilke spesifikke bilder som datasett trenger du?
    • Har du tenkt å bringe prediktiv analyse inn i arbeidsflyten din og krever historiske tekstbaserte datasett?
  • Hvor mangfoldig bør datasettet ditt være?

    Du må også definere hvor forskjellige dataene dine skal være, dvs. data samlet inn fra aldersgruppe, kjønn, etnisitet, språk og dialekt, utdanningskvalifikasjoner, inntekt, sivilstatus og geografisk plassering.

  • Er datasensitive?

    Sensitive data refererer til personlig eller konfidensiell informasjon. Detaljer om en pasient i en elektronisk helsejournal som brukes til å utføre legemiddelforsøk er ideelle eksempler. Etisk sett bør denne innsikten og informasjonen avidentifiseres på grunn av de gjeldende HIPAA-standardene og protokollene.

    Hvis datakravene dine involverer sensitive data, bør du bestemme hvordan du har tenkt å gå frem for å avidentifisere data eller om du vil at leverandøren din skal gjøre det for deg.

  • Datainnsamlingskilder

    Datainnsamlingen kommer fra ulike kilder, fra gratis og nedlastbare datasett til offentlige nettsteder og arkiver. Datasettene må imidlertid være relevante for prosjektet ditt, ellers vil de ikke ha noen verdi. Bortsett fra å være relevant, bør datasettet også være kontekstuelt, rent og relativt av nyere opprinnelse for å sikre at AI-resultatene stemmer overens med ambisjonene dine.

  • Hvordan budsjettere?

    AI-datainnsamling involverer utgifter som betaling av leverandøren, driftsgebyrer, datanøyaktighet optimalisering av syklusutgifter, indirekte utgifter og andre direkte og skjulte kostnader. Du må nøye vurdere hver enkelt utgift som er involvert i prosessen og formulere et budsjett deretter. Datainnsamlingsbudsjettet bør også være på linje med prosjektets omfang og visjon.

La oss diskutere AI Training Data-kravet i dag.

Hvordan velge det beste datainnsamlingsselskapet for AI- og ML-prosjekter?

Nå som du har det grunnleggende etablert, er det nå relativt enklere å identifisere ideelle datainnsamlingsselskaper. For ytterligere å skille en kvalitetsleverandør fra en utilstrekkelig leverandør, her er en rask sjekkliste over aspektene du bør være oppmerksom på.

  • Eksempel på datasett

    Spørre om eksempel datasett før du samarbeider med en leverandør. Resultatene og ytelsen til AI-modulene dine avhenger av hvor aktiv, involvert og engasjert leverandøren din er, og den beste måten å få innsikt i alle disse egenskapene på er å få prøvedatasett. Dette vil gi deg en idé om hvorvidt datakravene dine er oppfylt og fortelle deg om samarbeidet er verdt investeringen.

  • Overholdelse av regelverk

    En av hovedgrunnene til at du har tenkt å samarbeide med leverandører, er å holde oppgavene i samsvar med regulatoriske byråer. Det er en kjedelig jobb som krever en ekspert med erfaring. Før du bestemmer deg, sjekk om den potensielle tjenesteleverandøren følger overholdelse og standarder for å sikre at data anskaffet fra forskjellige kilder er lisensiert for bruk med passende tillatelser.

    Juridiske konsekvenser kan føre til at bedriften din blir konkurs. Husk å ha samsvar i tankene når du velger en leverandør av datainnsamling.

  • Kvalitetssikring

    Når du får datasett fra leverandøren din, bør de formateres riktig og klare til å lastes opp direkte til AI-modulen for opplæringsformål. Du bør ikke måtte gjennomføre revisjoner eller bruke dedikert personell for å kontrollere datasettets kvalitet. Dette er bare å legge til et nytt lag til en allerede kjedelig oppgave. Sørg for at leverandøren din alltid leverer opplastingsklare datasett i formatet og stilen du trenger.

  • Kundehenvisninger

    Å snakke med de eksisterende kundene til leverandøren din vil gi deg en førstehånds mening om deres driftsstandarder og kvalitet. Kunder er vanligvis ærlige med henvisninger og anbefalinger. Hvis leverandøren din er klar til å la deg snakke med kundene deres, har de tydeligvis tillit til tjenesten de tilbyr. Gå grundig gjennom tidligere prosjekter, snakk med kundene deres, og forsegl avtalen hvis du føler at de passer godt.

  • Håndtering av databias

    Åpenhet er nøkkelen i ethvert samarbeid, og leverandøren din må dele detaljer om hvorvidt datasettene de leverer er partiske. Hvis de er det, i hvilken grad? Generelt er det vanskelig å eliminere skjevheter helt fra bildet, da du ikke kan identifisere eller tilskrive det nøyaktige tidspunktet eller kilden til introduksjonen. Så når de gir innsikt i hvordan dataene er partiske, kan du endre systemet ditt for å levere resultater deretter.

  • Skalerbarhet av volum

    Virksomheten din kommer til å vokse i fremtiden, og prosjektets omfang kommer til å utvide seg eksponentielt. I slike tilfeller bør du være trygg på at leverandøren din kan levere volumene med datasett virksomheten din krever i stor skala.

    Har de nok talent i huset? Uttømmer de alle datakildene sine? Kan de tilpasse dataene dine basert på unike behov og brukstilfeller? Aspekter som disse vil sikre at leverandøren kan gå over når større datamengder er nødvendig.

Fremtiden din avhenger av bruk av AI og maskinlæring

Fremtiden din avhenger av bruk av ai og maskinlæringVi forstår at det er utfordrende å finne riktig datainnsamlingsselskap. Det gir ikke mening å be om prøvesett individuelt, sammenligne leverandører og teste tjenester med raske prosjekter før du forplikter deg. Selv når du finner det rette selskapet, må du dedikere opptil to måneder til å forberede datainnsamlingen.

Derfor foreslår vi å eliminere alle disse forekomstene og gå rett til den fasen av samarbeidet, og få kvalitetsdatasett for prosjektene dine. Ta kontakt med Shaip i dag for upåklagelig datakvalitet. Vi overgår alle elementene vi har nevnt på sjekklisten for å sikre at partnerskapet vårt er lønnsomt for din virksomhet.

Snakk med oss ​​i dag om prosjektet ditt, og la oss få dette til å rulle så tidlig som mulig.

Sosial Share