AI -treningsdata

Skal beslutningen om kjøp av AI -opplæringsdata utelukkende baseres på pris?

Ulike selskaper over et bredt spekter av bransjer tar raskt i bruk kunstig intelligens for å forbedre driften og finne løsninger for deres forretningsbehov. Betydningen og fordelen med teknologien er åpenbar, så det kritiske spørsmålet blir hvordan man finner den riktige måten å ta i bruk AI-løsninger. Men uten pålitelige AI-treningsdata for hånden, er automatisering og optimalisering av en overlegen brukeropplevelse lettere sagt enn gjort.

AI og maskinlæringsalgoritmer trives med data. De lærer ved å utvikle relasjoner, ta og evaluere beslutninger og behandle informasjon fra matet treningsdata.

Treningsdata er ressursen utviklere og ingeniører trenger for å designe praktiske maskinlæringsalgoritmer. Opplæringsdatasettet du bruker vil ha en direkte innvirkning på resultatet av prosjektet. Men relevante datasett som passer ditt prosjekt er ikke alltid tilgjengelig. Bedrifter må stole på tredjepartsleverandører eller datainnsamlingsselskaper for å hjelpe dem med relevante datasett.

Å velge riktig dataleverandør for AI-treningsdataene dine er like viktig som å velge passende datasett for ditt spesifikke prosjekt. Velg feil leverandør, og du kan se på et unøyaktig prosjektresultat, utvidede lanseringstider og et betydelig tap i inntekter.

La oss diskutere AI Training Data-kravet i dag.

Kjøpsbeslutning om opplæringsdata – faktorer du bør vurdere

Beslutning om kjøp av treningsdata
Treningsdata utgjør den primære delen av datasettet, og utgjør omtrent 50-60 % av dataene som trengs for modellen. Nedenfor er noen av faktorene du bør vurdere før du velger en dataleverandør og signerer på den stiplede linjen.

  • Pris:

    Pris er en betydelig beslutningsdriver, selv om du ikke vil ta avgjørelsen din utelukkende basert på prispunkt. AI-datainnsamling innebærer mange utgifter, fra betaling til leverandøren, dataforberedelse, optimalisering av utgifter, driftskostnader og mer. Derfor må du ta hensyn til alle utgifter som kan oppstå i løpet av prosjektets livssyklus.

  • Kvalitet på data:

    Kvalitetsdata trumfer kostnadskonkurranseevne når det gjelder å velge en dataleverandør. Data med for høy kvalitet finnes ikke. Overlegne og tilgjengelige data vil forbedre maskinlæringsmodellene dine. Velg en plattform som gjør at datatransformasjon og -innsamling sømløst integreres i arbeidsflyten din.

  • Datamangfold:

    Treningsdataene du velger bør være en balansert representasjon av alle brukstilfeller og behov. I et stort datasett er det umulig å forhindre skjevheter fullstendig. For å oppnå de beste resultatene, må du imidlertid begrense databias i modellene dine. Datamangfold er nøkkelen til å oppnå nøyaktige spådommer og ytelse fra modellen. For eksempel vil en AI-modell trent med 100 transaksjoner blekne sammenlignet med en modell basert på 10,000 XNUMX transaksjoner.

  • Juridisk samsvar:

    Erfarne tredjepartsleverandører er best egnet til å håndtere compliance og sikkerhetsproblemer. Disse oppgavene er slitsomme og tidkrevende. I tillegg krever lovlighetene den største oppmerksomhet og erfaring fra en utdannet ekspert. Derfor er det første trinnet i å velge en dataleverandør å sørge for at de anskaffer data fra lovlig autoriserte kilder med de riktige tillatelsene.

  • Spesifikk brukstilfelle:

    Brukssaken og prosjektets utfall vil diktere hvilken type datasett du trenger. For eksempel, hvis modellen du prøver å bygge er utrolig kompleks, vil den kreve omfattende og mangfoldige datasett.

  • Avidentifiserte data:

    Avidentifikasjon av data hjelper deg med å holde deg unna juridiske problemer, spesielt hvis du søker helserelaterte datasett. Du bør sørge for at datasettene du trener AI-modellene dine på er fullstendig avidentifisert. I tillegg bør leverandøren skaffe skrubbete data fra flere kilder, slik at selv om du kombinerer to datasett, er mulighetene for å koble dem til en person begrenset.

  • Tilpassbar og skalerbar:

    På dette stadiet av utvelgelsesprosessen, sørg for å fokusere på datasett som kan imøtekomme dine fremtidige behov. Datasettene skal gi rom for oppgraderinger i systemet og forbedringer av prosessen. I tillegg bør du forutse fremtidige behov når det gjelder volum og muligheter. Til slutt, still deg selv følgende spørsmål før du tar din endelige avgjørelse:

    • Har du en intern datainnsamlingsprosess på plass?
    • Tilbyr leverandøren en rekke modeller?
    • Er datatilpasning tilgjengelig?

Innpakning opp

Å velge en leverandør for å skaffe treningsdataene dine er ikke en lett avgjørelse; valget ditt vil resultere i langsiktige konsekvenser. Parametrene vi har diskutert gir en utmerket guide for hvordan du bør nærme deg å søke etter en leverandør. Husk å alltid sammenligne og beregne kostnadene for innhenting av treningsdata med fremtidig avkastning.

Å finne en leverandør med erfaring og ekspertise innen datainnsamling og forberedelse er en kjedelig og tidkrevende oppgave. Det er ikke praktisk å sammenligne hver leverandør på alle de kritiske faktorene fra et forretningsperspektiv. Fra datamangfold til skalerbarhet, operatører har ikke tid til å søke etter en leverandør på riktig måte. Gjør det enklere med Shaip. Vi har varierte data av overlegen kvalitet som er i samsvar med industristandarder. Ta kontakt med oss ​​i dag for å snakke mer om dine spesifikke behov.

Sosial Share