AI-træningsdata

Skal beslutningen om at købe AI-træningsdata udelukkende være baseret på pris?

Forskellige virksomheder på tværs af et bredt spektrum af industrier vedtager hurtigt kunstig intelligens for at forbedre deres drift og finde løsninger på deres forretningsbehov. Vigtigheden og fordelen ved teknologien er tydelig, så det kritiske spørgsmål bliver, hvordan man finder den rigtige måde at anvende AI-løsninger på. Uden pålidelige AI-træningsdata ved hånden er det lettere sagt end gjort at automatisere og optimere en overlegen brugeroplevelse.

AI og maskinlæringsalgoritmer trives på data. De lærer ved at udvikle relationer, tage og evaluere beslutninger og behandle information fra de fodrede træningsdata.

Træningsdata er ressourceudviklerne og ingeniørerne har brug for at designe praktiske maskinlæringsalgoritmer. Det træningsdatasæt, du bruger, vil have en direkte indflydelse på projektets resultat. Imidlertid er relevante datasæt, der passer til dit projekt, ikke altid tilgængelige. Virksomheder skal stole på tredjepartsleverandører eller dataindsamlingsfirmaer for at hjælpe dem med relevante datasæt.

At vælge den rigtige dataleverandør til dine AI-træningsdata er lige så vigtigt som at vælge det passende datasæt til dit specifikke projekt. Vælg den forkerte sælger, så ser du måske på et unøjagtigt projektresultat, forlængede lanceringstider og et betydeligt tab i indtægter.

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

Træningsdata Købsbeslutning - faktorer, du bør overveje

Beslutning om køb af uddannelsesdata
Træningsdata udgør den primære del af datasættet og tegner sig for ca. 50-60% af de data, der er nødvendige for modellen. Nedenfor er nogle af de faktorer, du bør overveje, før du vælger en dataleverandør og underskriver på den stiplede linje.

  • Pris:

    Pris er en væsentlig beslutningsdriver, selvom du ikke ønsker at tage din beslutning udelukkende på prispunkt. AI-dataindsamling involverer mange udgifter, lige fra betaling af leverandøren, dataforberedelse, optimering af udgifter, driftsomkostninger og mere. Derfor skal du medregne alle udgifter, der kan opstå i projektets livscyklus.

  • Datakvalitet:

    Kvalitetsdata overtrumfer omkostningskonkurrenceevnen, når det kommer til at vælge en dataleverandør. Data, der er for høj i kvalitet, findes ikke. Overlegne og tilgængelige data vil forbedre dine maskinlæringsmodeller. Vælg en platform, der får datatransformation og -opsamling til at integreres problemfrit i din arbejdsgang.

  • Datamangfoldighed:

    De træningsdata, du vælger, skal være en afbalanceret repræsentation af alle brugssager og behov. I et stort datasæt er det umuligt at forhindre bias helt. For at opnå de bedste resultater skal du dog begrænse dataforstyrrelse i dine modeller. Datadiversitet er nøglen til at opnå nøjagtige forudsigelser og ydeevne fra modellen. For eksempel vil en AI-model, der er trænet ved hjælp af 100 transaktioner, blegne sammenlignet med en model baseret på 10,000 transaktioner.

  • Overholdelse af lovgivningen:

    Erfarne tredjepartsleverandører er bedst egnede til at håndtere overholdelses- og sikkerhedsproblemer. Disse opgaver er kedelige og tidskrævende. Derudover kræver legaliteterne den største opmærksomhed og erfaring med en uddannet ekspert. Derfor er det første skridt i at vælge en dataleverandør at sikre, at de skaffer data fra lovligt autoriserede kilder med de relevante tilladelser.

  • Specifik anvendelse:

    Brugssagen og projektets resultat dikterer den type datasæt, du har brug for. For eksempel, hvis den model, du prøver at bygge, er utrolig kompleks, vil den forpligte omfattende og forskelligartede datasæt.

  • Afidentificerede data:

    Data-identifikation hjælper dig med at holde dig væk fra juridiske problemer, især hvis du søger sundhedsrelaterede datasæt. Du skal sikre dig, at datasættene, du træner dine AI-modeller på, er helt identificerede. Derudover skal din leverandør skaffe skrubbet data fra flere kilder, så selvom du kombinerer to datasæt, er mulighederne for at linke dem til et individ begrænset.

  • Tilpasningsbar og skalerbar:

    På dette stadium af udvælgelsesprocessen skal du sørge for at fokusere på datasæt, der kan imødekomme dine fremtidige behov. Datasættene skal give mulighed for opgraderinger i systemet og forbedringer af processen. Derudover skal du forudse fremtidige behov med hensyn til volumen og kapaciteter. Til sidst skal du stille dig selv følgende spørgsmål, inden du træffer din endelige beslutning:

    • Har du en intern dataindsamlingsproces på plads?
    • Leverer sælgeren en række modeller?
    • Er datatilpasning tilgængelig?

Indpakning op

At vælge en leverandør til at skaffe dine træningsdata er ikke en nem beslutning; dit valg vil resultere i langsigtede konsekvenser. De parametre, vi har diskuteret, giver en fremragende guide til, hvordan du skal nærme dig at søge efter en leverandør. Husk altid at sammenligne og beregne omkostningerne til erhvervelse af træningsdata med fremtidige afkast.

At finde en leverandør med erfaring og ekspertise inden for dataindsamling og forberedelse er en kedelig og tidskrævende opgave. Det er ikke praktisk at sammenligne hver sælger på alle de kritiske faktorer ud fra et forretningsmæssigt perspektiv. Fra datadiversitet til skalerbarhed har operatører ikke tid til at søge efter en leverandør korrekt. Gør det enklere med Shaip. Vi har forskellige data af overlegen kvalitet, der er i overensstemmelse med industristandarder. Få kontakt med os i dag for at tale mere om dine specifikke behov.

Social Share