Utarbeidelse av treningsdata kan enten være en spennende eller en utfordrende fase i utviklingsprosessen for maskinlæring. Utfordrende hvis du samler treningsdata selv gjennom interne teammedlemmer og veldig spennende hvis du outsourcer hele prosessen.
Som du vet, er forberedelse av treningsdata lagdelt, kjedelig og tidkrevende. Fra å velge riktige kilder og veier til å trekke ut data til å sikre at de er ryddet og presist merket, oppgavene tar aldri slutt. Når du får det gjort av den interne talentmassen din, bruker du ikke bare mye overhead og skjulte utgifter, men opptar også mye av deres produktive tid.
Det er derfor outsourcing av datamerking anses som et ideelt alternativ på dette området, da det sikrer maskinlæringsutviklere og arkitekter får tilgang til data av høy kvalitet i tide. Men hvordan velger du riktig leverandør av datamerking? Med markedet fylt med ledende datamerkingsselskaper, hvordan vet du hvilken du skal samarbeide med?
Vel, denne veiledningen vil hjelpe deg med å finne den riktige leverandøren av datamerking.
Hvordan velge riktig leverandør av datamerking
Identifiser og definer dine mål
Å velge riktig leverandør er ikke så komplisert som det høres ut. Å gjøre prosessen sømløs er for det meste i dine hender. Det er derfor det første trinnet er å identifisere målet du har med AI-prosjektet ditt. Mange bedriftseiere har bare en vag ide om hva de trenger og ender opp med å stille generelle forventninger fra leverandørene sine.
Dette fører til forvirring mellom begge involverte parter, og ender opp med at leverandører får svært lite informasjon eller innsikt om typen datasett de skal levere. Ironisk nok bremser dette hele prosessen også. Så det første trinnet er å sitte sammen med teamet ditt og identifisere AI-målene dine. Skriv ned SoP og nevner tydelig alle dine krav, inkludert tidslinjer, datavolumet, foretrukne prisstrategier og mer.
Leverandører som en forlengelse av teamet ditt
Når du bestemmer deg for å samarbeide med leverandører av datamerking, blir de umiddelbart en forlengelse av ditt interne team. Det betyr at kommunikasjonen din med dem blir streng og strømlinjeformet.
Det er derfor du bør se etter leverandører av datamerking som lett kan passe inn i bedriftens krav og standarder. De bør være komfortable og kjent med modellutviklings- og testmetodologier, tidssoner, rutiner, operasjonelle protokoller og mer og samarbeide som teammedlemmer under hele prosessen.
Skreddersydde leveringsmoduler
Det er ingen definerte krav til opplæringsdata. Det er flytende og dynamisk. Noen ganger vil du trenge et enormt datavolum i løpet av kort tid, og andre ganger vil du trenge minimale mengder data over en langvarig tidsperiode. Din leverandør av datamerking skal kunne imøtekomme både slike forespørsler og levere data i tide. De skal også kunne skalere opp og ned når det gjelder volum når du trenger det.
Datasikkerhet og protokoller
Dette er avgjørende for å velge en leverandør av datamerking. Leverandøren din bør behandle datasikkerhet, konfidensialitet og samsvarsprotokoller på samme måte som du gjør. De bør oppfylle alle data regulatoriske krav som GDPR, HIPAA og mer. Spør dem om hvis du har med helsedata å gjøre avidentifikasjon av data prosesser også. Dessuten bør de også implementere et lufttett arbeidsmiljø med riktig overholdelse av datasikkerhet og sensitivitet.
Gå på prøve
For å få en fullstendig ide om hvordan de utvalgte dataleverandørene dine opererer og samarbeider, ta en kort prøveversjon med dem. Registrer deg for et betalt prøveprosjekt og del kravene dine. Vurder deres arbeidsetikk, responstid, aktualitet, kvaliteten på de endelige datasettene, operasjonelle metoder, fleksibilitet og flere faktorer for å se om det å samarbeide med dem vil være gunstig for AI-utviklingsprosessen din.
Selv om dette ikke er for å vurdere deres tekniske ekspertise, men for å analysere deres arbeidsinnstilling og samarbeidsmetoder. Til slutt ender disse egenskapene og egenskapene opp med å bety mer enn domenekunnskap og ekspertise. Se opp for røde flagg og eliminer ikke-kvalifiserte kandidater. Dette vil forenkle beslutningsprosessen.
Pris strategi
Nå diskuteres dette punktet under forutsetning av at du har et gyldig AI-treningsdatabudsjett klart. Hvis du ikke gjør det, anbefaler vi å sjekke denne artikkelen om AI-budsjettering for ressurssterk innsikt.
Når du er klar over budsjettet ditt, se etter leverandører av datamerking som har en gjennomsiktig prismodell. Dette sikrer at du enkelt kan beregne utgiftene dine på AI-treningsdata mens du skalerer kravene dine. Før du samarbeider med dem, still dem spørsmål om de belastes per time, per oppgave eller per prosjekt. Få også innsikt i kontraktskrav og samarbeidsvilkår for å ha en klar forståelse av hva du går inn på. Dessuten er det også greit å vite om de har ekstra kostnader hvis du trenger datasett på veldig kort varsel eller andre slike klausuler.
Innpakning Up
Å ha den rette leverandøren av datamerking kan gjøre underverker for AI-prosjektet ditt. Fra å optimalisere produktiviteten til å til og med minimere tiden til markedet, kan du faktisk få gjort flere ting når du har den rette leverandøren av datamerking.
Vi er sikre på at du nå har en bedre ide om hvordan du kan velge din neste dataleverandør. Hvis du fortsatt ønsker å forenkle prosessen og bare håper du får en pålitelig leverandør av datamerking uten mye innsats, hvorfor ikke bare komme inn kontakt med oss?
Vi har et gjennomsiktig samarbeidssystem, et team av veterandataannotatorer, upåklagelige datakilder, lufttett arbeidsetikk og overlegne datasikkerhetsprotokoller. Alt du trenger å gjøre er å dele AI-modellideene dine og fortsette å få høykvalitets datasett levert i tide. Vi oppfordrer deg til å ta kontakt med oss for å diskutere prosjektet ditt i dag. Vi er verdiøkningene din AI-løsning fortjener.
