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 den ressource, som udviklere og ingeniører har brug for til at designe praktiske maskinlæringsalgoritmer. Det træningsdatasæt, du bruger, vil have en direkte indflydelse på projektets resultat. Relevante datasæt, der passer til dit projekt, er dog ikke altid tilgængelige. Virksomheder er nødt til at stole på tredjepartsleverandører eller dataindsamlingsvirksomheder for at få hjælp 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.
Træningsdata Købsbeslutning - faktorer, du bør overveje
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 trumfer omkostningskonkurrenceevne, når det kommer til at vælge en dataleverandør . Data af for høj kvalitet findes ikke. Overlegen og tilgængelig data vil forbedre dine maskinlæringsmodeller. Vælg en platform, der integrerer datatransformation og -indsamling 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:
Dataafidentifikation hjælper dig med at undgå juridiske problemer, især hvis du søger sundhedsrelaterede datasæt. Du bør sørge for, at de datasæt, du træner dine AI-modeller på, er fuldstændig afidentificerede. Derudover bør din leverandør indhente manipulerede data fra flere kilder, så selvom du kombinerer to datasæt, er mulighederne for at forbinde dem til en person begrænsede.
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 besværlig og tidskrævende opgave. Det er ikke praktisk at sammenligne hver leverandør på alle de kritiske faktorer fra et forretningsperspektiv. Fra datadiversitet til skalerbarhed har operatører ikke tid til at søge ordentligt efter en leverandør. Gør det enklere med Shaip. Vi har forskelligartede data af høj kvalitet, der overholder branchestandarder. Kontakt os i dag for at tale mere om dine specifikke behov.
