AI-træningsdata

Fordele ved en ende til ende -uddannelsesdatatjenesteudbyder kan tilbyde dit AI -projekt

AI (kunstig intelligens) og træningsdata er uadskillelige. De er som nat og dag, hoveder og haler og yin og yang. Det ene kan ikke eksistere uden det andet. Fordi de har en årsag-og-virkning-relation, er dit job som forretningsoperatør at levere lige så mange uddannelsesdata af høj kvalitet til dine AI-moduler, så de kan returnere nøjagtige oplysninger.

Der er ikke noget, der hedder nok data. Forstærkningslæring forbedres kun med flere datasæt. Hvis du specifikt agter at lancere en unik løsning på dit marked, skal du sikre, at dit produkt og dets output lever op til forventningerne. For at producere rentable modeller har du brug for en flerårig kilde til AI -træningsdata.

Hvis du har fulgt vores blog, ved du, at vi har diskuteret gratis, in-houseog andre datakilder. I dette indlæg besluttede vi at indsnævre vores fokus til et aspekt og diskutere, hvordan end-to-end uddannelsesdatatjenesteudbydere kan tilbyde dig enorme fordele i dataindsamling og anmærkning.

Når du vil have dine maskinlæringsmoduler til at behandle data og lære autonomt, er ende-til-ende-leverandører dine ideelle valg.

Hvorfor?

Lad os undersøge i detaljer.

Hvem er end -to -end uddannelsesdatatjenesteudbydere?

Ende til ende uddannelse Datatjenesteudbydere End-to-end uddannelsesdataleverandører er dine one-stop-løsningsudbydere, der konsekvent tilbyder optimerede datasæt baseret på dine krav. Uanset din markedsniske, demografi, produkttype eller andre faktorer tager de ansvaret for at indsamle de relevante datasæt til dine moduler. Ende-til-ende dataleverandører annoterer derefter dataene, hvilket gør dem maskinklare, og sikrer, at datasættene er af højeste kvalitet til dine systemer og leverer præcise resultater.

En førsteklasses ende-til-ende-leverandør tager fuldt ansvar for alle de processer, der er involveret i indkøb og levering AI -træningsdata.

Hvordan fungerer de, og hvad er deres proces?

Dataindsamling og levering er en kompleks proces, der kræver utallige timers indviklet manuelt arbejde. Dedikerede teams arbejder sammen for at sikre indsamling, mærkning, kvalitetssikring og datalevering sker én gang uden at gå på kompromis med værdien. Deres eneste mål er at holde dine maskinlæringsmoduler optaget med autonom læring, indtil de ønskede resultater er nået.

Lad os diskutere dit krav til AI -træningsdata i dag.

Vi har opdelt leverandøransvar fra ende til anden i tre kategorier, de omfatter:

Dataindsamling

Det første trin er at identificere den type data, du har brug for. Datasæt er afhængige af dit produkt, de tilsigtede resultater, typen af ​​datasæt, du har brug for, og andre væsentlige faktorer. Baseret på disse kunne din uddannelsesdatatjenesteudbyder hente dine data i form af billeder, lyd, video, tekst og/eller en kombination af disse.

Datamærkning

Data genereret eller fremskaffet på dette stadium er normalt rå. Betydning, datasæt indeholder tonsvis af irrelevante oplysninger, misinformation, dårligt formaterede detaljer og mere. De er også blottet for det format, hvori AI -systemer kan forstå deres indhold. Tjenesteudbydere arbejder på at rense og derefter manuelt kommentere de data, der skal bruges i dine ML -modeller.

Data-identifikation

På grund af bekymringer om fortrolighed og data interoperabilitet er der flere standarder, protokoller og overholdelser, som virksomheder skal følge. Standarder som HIPAA og GDPR -retningslinjer dikterer strenge betingelser med hensyn til fortrolighed af data, og manglende overholdelse af disse kan være skadeligt for virksomheder.

Uddannelsesdataudbydere arbejder på processer som dataafidentificering, hvor de de-associerer indholdet af data, hvilket gør det så objektivt og uklart som muligt. Det er her, det er en fordel at holde datasættet funktionelt til maskinlæring. Tilføjelse af et ekstra lag arbejde for dataudbydere sikrer, at du har de sikreste kvalitetsdata i hånden til dit projekt.

Ende til ende Datatjenesteudbydere vs. Flere dataleverandører

Når du driver en virksomhed, skal du beslutte, om du har brug for en enkelt ende-til-ende-dataleverandør eller allokere til flere leverandører. Selvom sidstnævnte kan virke mere sandsynlig og rentabel i dine budgetteringsbehov, kan kun en omfattende analyse føre dig til den mest fordelagtige løsning.

Flere leverandørerEnde -til -ende -dataleverandører
For mange leverandører vil arbejde med at levere en enkelt type datasæt til dit projekt.Kun ét dedikeret team arbejder på at erhverve, kommentere og levere dine nødvendige datasæt.
Der er uoverensstemmelser mellem de endelige datasæt. Det betyder, at du bliver nødt til at omarbejde dataene til dine interne standarder og derefter føje dem til dine systemer.Dine datasæt samles pænt og leveres til dig i batches efter behov. Du kan direkte føde det ind i dine systemer for at starte processer.
Større chancer for dataskævhed, da flere hænder arbejder på datasæt.Bias fjernes, eller betingelser er angivet for at undgå dem under behandling.
Datagentagelse siver ind, da hver leverandør ikke ved fra hvilken kilde de andre leverandører erhverver data.Datasæt er nye og friske, da de har rapporter om, hvordan data blev genereret og erhvervet.
Du bliver nødt til at udstede retningslinjer og krav individuelt til forskellige leverandører og opretholde særskilt rapport og arbejdsgange.Den sidste kvalitet er upåklagelig, og du har en givende samarbejdsoplevelse.

De reelle fordele ved End -to -End Training Data Providers er der ingen, der fortæller dig om

Nu hvor vi har en grundlæggende forståelse for ende-til-ende-udbydere, og hvordan de adskiller sig fra andre kilder, lad os gå over de fordele, de tilbyder:

Ai træningsdata

  1. En af måderne, hvorfra end-to-end-uddannelsesdataleverandører skiller sig ud, er, at de ikke crowdsource data til flere leverandører. I stedet har de dedikerede teams og arbejdsstyrker til manuelt at skaffe data fra bestemte kilder. Dette betyder, at ingen geografi eller demografi er udfordrende, da de har regionale medarbejdere, der arbejder med at kurere og samle data.
  2. Feedback og ændringer er lettere at indarbejde i processen, da du konsekvent leverer datasæt i batches. Enhver feedback, du har, vil blive taget hensyn til i efterfølgende leveringspartier.
  3. Alle datasæt er licenseret og uden juridiske forpligtelser.
  4. Domæneeksperter og specialister guider dataanmelding og mærkning. For eksempel annonceres sundhedsdata af veteraner i branchen for nøjagtig behandling og resultater.
  5. Samarbejdet er lige så gennemsigtigt, som det bliver med konsekvente rapporter, opdateringer, indsigt i dataindsamlingskilder og mere.
  6. End-to-end datatjenesteudbydere kan hente dine data uanset den niche eller kompleksitet, der er involveret på grund af deres store netværk rundt om i verden.

Samarbejde med Saip tilføjer yderligere værdi til dit projekt bortset fra fordelene ved ende-til-ende-tjenesteudbydere. Som en førende udbyder af dataannotering i årevis har vi formået at opbygge og vedligeholde tre uvurderlige aktiver i vores portefølje:

  • Mennesker - vi har over 700 bidragydere og samarbejdspartnere i vores team til at skaffe dig de mest præcise og relevante datasæt til dine projekter. Vi har også de bedste projektledere, SMV'er og produktudviklere i vores arsenal.
  • Behandle - mestring af effektivitet er en kunstart. Vores mangeårige erfaring i branchen har givet os mulighed for problemfrit at levere enorme mængder kvalitetsdata til vores kunder. Strenge kvalitetskontroller, 6 Stigma Gate -processer og mere sikrer upåklagelig datakvalitet.
  • perron -vores interne dataanoteringsværktøj er det bedste i branchen, der sikrer hurtig TAT og høj kvalitet.

Indpakning op

Som virksomhedsejer skal du tage unødvendige byrder og ansvar fra dine skuldre for at skalere din virksomhed. Du vil have stor gavn af at rejse dataindsamling op til eksperterne hos Shaip. Arbejd med at optimere dit produkt, mens vi optimerer dets muligheder gennem vores AI -træningsdata.

Tag den praktiske beslutning, række ud til os i dag.

Social Share