Alle projekter, der involverer kunstig intelligens (AI) og maskinlæring, kræver AI-træningsdata. Den eneste måde, AI-systemer kan lære at blive mere nøjagtige og relevante for deres formål, er at indtaste relevant information. Sourcing og forberedelse af datasæt er netop, hvor virksomheder kæmper for at udnytte AI og maskinlæringspotentiale.
AI-træning kræver ensartet input af store mængder kontekstuelle data for maskiner til at levere præcise resultater. Sådan lærer de at blive skarpere med hvert udbytte. Sourcing af kvalitetsdata udgør betydelige udfordringer for virksomhederne. De løber enten tør for konstante kilder eller frygter, at de vil løbe tør for finansiering, der kræves for at samarbejde med dataindsamlingsfirmaer.
En almindelig misforståelse er, at dataleverandører ikke er overkommelige for virksomhedsejere. Vi vil tage fat på omkostningerne ved outsourcing af din AI-træning, og hvordan en investering vil spare penge på lang sigt.
Forskellige datakilder
For at forstå, hvordan dataleverandører er omkostningseffektive, skal vi først indse de mange kilder til dataindsamling og deres unikke fordele og ulemper. Hvis du øger din forståelse af hver kilde, får du en idé om fordele og ulemper ved hver.
| Kilde | Fordele | Ulemper |
| Gratis ressourcer | De leverer datasæt på tværs af brancher og markedssegmenter gratis. | Kræver utallige timers manuelt arbejde for at udforske flere datasæt og kategorier, før man finder den rigtige. |
| Virksomheder har flere muligheder, for eksempel Kaggle, AWS, Google Dataset-søgemaskine og mange andre. | Datasættene er for det meste rå og urensede. | |
| Dataene skal annoteres manuelt, hvilket igen er tidskrævende. | ||
| Kan involvere licensproblemer for bestemte datasæt. | ||
| Interne kilder | De leverer kontekstuelle datasæt, da de genereres internt via forskellige berøringspunkter defineret af virksomheden. | Mængden af tilgængelige data afhænger af trafik, trækkraft og andre berøringspunkter baserede målinger. |
| Datasæt kan tilpasses i henhold til kravene. | Samarbejde mellem og inden for afdelinger kan til tider være skræmmende. | |
| Hvis dit produkt har en begrænset markedsføringstid, kan interne kilder medføre betydelige forsinkelser. | ||
| Datanotering er stadig en manuel opgave. | ||
| Betalte kilder eller dataleverandører | Flerårige kilder til kvalitets-AI-træningsdata. | Kan være dyrt baseret på, hvor niche dit produkt er. |
| Datasæt kan tilpasses i henhold til projektkrav. | ||
| Data leveres altid til tiden uanset din tid til markedet. | ||
| Licensering og overholdelse håndteres af leverandører. | ||
| Datasæt annoteres og kontrolleres for kvalitet inden levering. |
Hvis du ser på tabellen ovenfor, vil du forstå, at dataleverandører tilbyder flere fordele end ulemper. Lad os udforske disse aspekter i detaljer for at give dig en bedre idé.
Hvordan en dataleverandør altid er til gavn for dine AI -projekter
Dataleverandører er specialister inden for deres domæne. De er pionerer, der har været fortrolige med AI og ML, selv før de blev mainstream. Dataindsamlingsvirksomheder har massive netværk og adgang til databaser, der har forskellige variationer af datasæt. De har også indflydelse og infrastruktur til at generere nye datasæt fra bunden ved hjælp af deres netværk og kontakter.
Dataindsamlingsfirmaer leverer upåklagelig datasæt konsekvent til dine projekter. Bortset fra dette er her nogle af de kompetencer, de bringer til samarbejdet:
- Leverandører kan generere, kurere og levere data fra forskellige formater. For eksempel, hvis du agter at udvikle stemmesøgningsmoduler til din app, kan de give dig stemmedata i forhold til dine behov. De kan også levere billed-, tekst- eller videobaserede data, der er fordelagtige for dit projekt.
- Dataeksperter vil tage sig af alle hindringer og hovedpine, der følger med licens- og lovoverholdelse. De datasæt, de leverer, ville være helt blottet for begrænsninger.
- Dataindsamlingsfirmaer sikrer, at de data, du modtager, er upartiske, eller de giver dig besked om mulige forstyrrelser, så du kan ændre dine systemer for at få relevante resultater.
- Du får de mest opdaterede datasæt fra baggrunde, demografi, markedssegmenter og andre kritiske segmenter efter behov.
Hvorfor dataleverandører er billigere
Dataleverandører og specialister kan opkræve konkurrencedygtige priser, fordi de har tilpassede kontrakter til bulkprojekter. Deres massive netværk er også en af de primære grunde til, at de viser sig at være billigere på længere sigt. Efter at have været i branchen i årevis ved de, hvilken kilde der er relevant for hver type datasæt, hvordan man hurtigt henter data under stramme deadlines, og hvem man skal kontakte for at få nøjagtige datasæt.
Når varigheden af dit samarbejde øges, vil de forstå dine krav og autonomt levere kvalitetsdatasæt. Du vil ende med at afholde absolut nul udgifter til optimering af datakvalitetscyklusser, overheadomkostninger, uddannelse, annotering og andre dyre udgifter.
Shaip-fordelen
Hos Shaip er vi veteraner inden for datanotering og -indsamling. Med over 13 års erfaring forstår vi datakrav som ingen andre på markedet. Vi har tre runder med streng kvalitetskontrol for at sikre, at de data, du modtager, er klar til upload. Vi er også stolte af vores gennemsigtighed og har bygget vores model til at opfylde vores løfter.
En hurtig casestudie
Vi er specialiserede i at levere sundhedsdata af høj kvalitet. Et af vores mest succesfulde samarbejder har været med et forsikringsselskab. De ønskede at implementere AI-drevne moduler såsom prædiktiv analyse for at vurdere sandsynligheden for, at dets forsikringsselskaber udvikler lidelser og tilbyde skræddersyede præmier i overensstemmelse hermed.
For nøjagtigt at forudsige resultater krævede de enorme mængder sundhedsdata fra specifik demografi. Med frivilligt leverede detaljer ville forsikringsselskaber være i stand til at få en idé om de mulige forhold, de ville udvikle baseret på deres livsstil, genetik, arvelige og andre faktorer. Forsikringsselskabet samarbejdede med os om datasæt, og vi leverede dem inden for den fastsatte tidsramme.
En af de væsentlige udfordringer vedrørende sundhedsdata er at sikre, at vi de-identificeret patientdata og implementerede HIPAA-protokoller. Vores strenge proces garanterede, at dataene var beskyttet mod enhver form for genidentifikation og i sidste ende levede op til alle overholdelsesstandarder.
Indpakning op
Brug af dataleverandører i stedet for at bruge gratis ressourcer sparer penge på lang sigt og forbereder din virksomhed til eksponentiel vækst. Hvis du vil have dine AI-moduler til at levere nøjagtige resultater, skal du først give dem relevante data, som kun kan komme fra eksperter som os.
Kontakt os i dag for at diskutere dine ideer og krav.