Udarbejdelse af træningsdata kan enten være en spændende eller en udfordrende fase i maskinlæringsudviklingsprocessen. Udfordrende, hvis du selv kompilerer træningsdata gennem interne teammedlemmer og virkelig spændende, hvis du outsourcer hele processen.
Som du ved, er forberedelse af træningsdata lagdelt, kedeligt og tidskrævende. Fra at vælge de rigtige kilder og veje til at udtrække data til at sikre, at de er renset og præcist mærket, er opgaverne uendelige. Når du får det gjort af din interne talentpulje, bruger du ikke kun på en masse overhead og skjulte udgifter, men optager også meget af deres produktive tid.
Det er derfor, at outsourcing af datamærkning betragtes som et ideelt alternativ på dette område, da det sikrer maskinlæringsudviklere og arkitekter får rettidig adgang til data af høj kvalitet. Men hvordan vælger du den rigtige datamærkningsleverandør? Med markedet fyldt med førende datamærkningsvirksomheder, hvordan ved du, hvilken du skal samarbejde med?
Nå, denne vejledning hjælper dig med at finde den rigtige datamærkningsleverandør.
Sådan vælger du den rigtige datamærkningsleverandør
Identificer og definer dine mål
At vælge den rigtige leverandør er ikke så kompliceret, som det lyder. At gøre processen problemfri er for det meste i dine hænder. Det er derfor, det første skridt er at identificere det mål, du har med dit AI-projekt. Mange virksomhedsejere har kun en vag idé om, hvad de har brug for og ender med at sætte generiske forventninger fra deres leverandører.
Dette fører til forvirring mellem begge involverede parter, og det ender med, at leverandører får meget lidt information eller indsigt i, hvilken type datasæt, de skal levere. Ironisk nok bremser dette også hele processen. Så det første skridt er at sidde med dit team og identificere dine AI-mål. Skriv dit SoP ned, og nævn tydeligt alle dine krav, inklusive tidslinjer, mængden af data, foretrukne prisstrategier og mere.
Leverandører som en forlængelse af dit team
Når du beslutter dig for at samarbejde med leverandører af datamærkning, bliver de straks en forlængelse af dit interne team. Det betyder, at din kommunikation med dem bliver stringent og strømlinet.
Det er derfor, du bør lede efter leverandører af datamærkning, som let passer ind i din virksomheds krav og standarder. De skal være komfortable og fortrolige med dine modeludviklings- og testmetoder, tidszoner, rutiner, operationelle protokoller og mere og samarbejde som teammedlemmer under hele processen.
Skræddersyede leveringsmoduler
Der er ikke et defineret krav til træningsdata. Det er flydende og dynamisk. Nogle gange ville du have brug for en enorm mængde data på kort tid, og andre gange ville du have brug for minimale mængder data over en længere periode. Din datamærkningsleverandør bør være i stand til at imødekomme både sådanne anmodninger og levere data til tiden. De bør også være i stand til at skalere op og ned med hensyn til volumen, når du har brug for det.
Datasikkerhed og protokoller
Dette er afgørende for valget af en datamærkningsleverandør. Din leverandør bør behandle datasikkerhed, fortrolighed og overholdelsesprotokoller på samme måde, som du gør. De bør opfylde alle data regulatoriske krav såsom GDPR, HIPAA og mere. Hvis du beskæftiger dig med sundhedsdata, så spørg dem om afidentificering af data også processer. Derudover bør de også implementere et lufttæt arbejdsmiljø med korrekt overholdelse af datasikkerhed og følsomhed.
Gå til en retssag
For fuldstændigt at få en idé om, hvordan dine udvalgte dataleverandører fungerer og samarbejder, skal du tage en kort prøveperiode med dem. Tilmeld dig et betalt prøveprojekt og del dine krav. Vurder deres arbejdsetik, responstid, aktualitet, kvaliteten af de endelige datasæt, operationelle metoder, fleksibilitet og flere faktorer for at se, om det ville være gavnligt for din AI-udviklingsproces at samarbejde med dem.
Selvom dette ikke er for at vurdere deres tekniske ekspertise, men for at analysere deres arbejdsindstilling og samarbejdsmetoder. I sidste ende ender disse egenskaber og træk med at betyde mere end domæneviden og ekspertise. Hold øje med røde flag og eliminer ikke-kvalificerede kandidater. Dette vil forenkle din beslutningsproces.
Prisstrategi
Nu diskuteres dette punkt under den antagelse, at du har et gyldigt AI-træningsdatabudget klar. Hvis du ikke gør det, anbefaler vi, at du tjekker denne artikel om AI-budgettering for at få ressourcestærk indsigt.
Når du er klar over dit budget, skal du kigge efter leverandører af datamærkning, der har en gennemsigtig prismodel. Dette sikrer, at du nemt kan beregne dit forbrug på AI-træningsdata, mens du skalerer dine krav. Før du samarbejder med dem, skal du stille dem spørgsmål om, hvorvidt de opkræves pr. time, pr. opgave eller pr. projekt. Få også indsigt i kontraktkrav og samarbejdsvilkår for at få en klar forståelse af, hvad du går ind til. Derudover er det også godt at vide, om de har ekstra gebyrer, hvis du har brug for datasæt med meget kort varsel eller andre sådanne klausuler.
Indpakning op
At have den rigtige datamærkningsleverandør kan gøre underværker for dit AI-projekt. Fra at optimere produktiviteten til endda at minimere din tid til markedet, kan du faktisk få flere ting gjort, når du har den rigtige datamærkningsleverandør.
Vi er sikre på, at du nu har en bedre idé om, hvordan du kan vælge din næste dataleverandør. Hvis du stadig ønsker at forenkle processen og bare håber, at du får en pålidelig datamærkningsleverandør uden megen indsats, hvorfor så ikke bare komme ind røre ved os?
Vi har et gennemsigtigt samarbejdssystem, et team af veterandataannotatorer, upåklagelige datakilder, lufttæt arbejdsetik og overlegne datasikkerhedsprotokoller. Alt du skal gøre er at dele dine AI-modelideer og blive ved med at få datasæt af høj kvalitet leveret til tiden. Vi opfordrer dig til at kontakte os for at drøfte dit projekt i dag. Vi er den værditilvækst, din AI-løsning fortjener.
