Alle projekte waarby kunsmatige intelligensie (AI) en masjienleer betrokke is, benodig KI-opleidingsdata. Die enigste manier waarop AI-stelsels kan leer om akkurater en relevant te wees vir hul doel, is om toepaslike inligting in te voer. Die verkryging en voorbereiding van datastelle is presies waar ondernemings sukkel om KI en masjienleerpotensiaal te benut.
KI-opleiding vereis konsekwente invoer van groot hoeveelhede kontekstuele data vir masjiene om presiese resultate te lewer. Só leer hulle met elke opbrengs skerper word. Die verkryging van data van gehalte hou beduidende uitdagings vir ondernemings in. Hulle het voortdurend nie meer bronne nie, of hulle is bang dat hulle nie meer geld nodig het om met data-insamelingsmaatskappye saam te werk nie.
'N Algemene wanopvatting is dat dataverskaffers nie bekostigbaar is vir besigheidseienaars nie. Ons bespreek die koste van die uitkontraktering van u KI-opleiding en hoe 'n belegging op die langtermyn geld kan bespaar.
Verskillende bronne van data
Om te verstaan hoe dataverskaffers kostedoeltreffend is, moet ons eers besef hoeveel bronne van data verkry word en hul unieke voor- en nadele. As u meer van elke bron verstaan, kan u 'n idee kry van die voordele en nadele van elke bron.
| Bron | voordele | Disadvantages |
| Gratis Resources | Hulle bied datastelle oor bedrywe en marksegmente gratis aan. | Vereis ontelbare ure se handwerk om verskeie datastelle en kategorieë te ondersoek voordat u die regte een vind. |
| Ondernemings het verskeie opsies, byvoorbeeld Kaggle, AWS, Google Dataset-soekenjin en vele ander. | Die datastelle is meestal rou en nie gereinig nie. | |
| Die data moet handmatig geannoteer word, wat weer tydrowend is. | ||
| Dit kan lisensiëringskwessies vir sekere datastelle behels. | ||
| Interne bronne | Hulle bied kontekstuele datastelle, aangesien dit intern gegenereer word deur middel van uiteenlopende raakpunte wat deur die onderneming gedefinieer word. | Die hoeveelheid beskikbare data hang af van verkeer, trekkrag en ander maatstawwe gebaseer op raakpunte. |
| Datastelle kan volgens die vereistes aangepas word. | Samewerking tussen en binne departemente kan soms vreesaanjaend wees. | |
| As u produk 'n beperkte tyd het om te bemark, kan interne bronne aansienlike vertragings veroorsaak. | ||
| Data-aantekening is steeds 'n handtaak. | ||
| Betaalde bronne of dataverkopers | Meerjarige bronne van kwaliteit KI-opleidingsdata. | Dit kan duur wees, gebaseer op hoe nis u produk is. |
| Datastelle kan volgens die projekvereistes aangepas word. | ||
| Data word altyd betyds gelewer ongeag u tyd om te bemark. | ||
| Lisensies en nakoming word deur verskaffers versorg. | ||
| Datastelle word voor aflewering geannoteer en op kwaliteit gekontroleer. |
As u na die tabel hierbo kyk, sal u verstaan dat dataverkopers meer voordele as nadele bied. Laat ons hierdie aspekte in detail ondersoek om u 'n beter idee te gee.
Hoe 'n dataverkoper altyd voordelig is vir u AI -projekte
Dataverkopers is spesialiste in hul domein. Hulle is pioniers wat vertroud was met KI en ML selfs voordat hulle hoofstroom geword het. Data-insamelingsmaatskappye het massiewe netwerke en toegang tot databasisse wat uiteenlopende variëteite datastelle het. Hulle het ook die invloed en infrastruktuur om nuwe datastelle van nuuts af te genereer deur hul netwerke en kontakte te gebruik.
Data-insamelingsfirmas lewer onberispelike datastelle konsekwent vir u projekte. Hierbenewens is hier 'n paar vaardighede wat dit vir die samewerking meebring:
- Verskaffers kan data van verskillende formate genereer, saamstel en aflewer. Byvoorbeeld, as u van plan is om stemsoektogmodules vir u app te ontwikkel, kan dit stemdata aan u verskaf, afhangende van u behoeftes. Hulle kan ook beeld-, teks- of videogebaseerde data voordelig vir u projek lewer.
- Datakenners sal sorg vir al die hindernisse en hoofpyn wat gepaard gaan met die nakoming van lisensiëring en regulasies. Die datastelle wat hulle verskaf, sal sonder beperkings wees.
- Data-insamelingsondernemings sorg dat die data wat u ontvang onbevooroordeeld is, of hulle sal u in kennis stel van moontlike vooroordele, sodat u u stelsels kan verander vir relevante resultate.
- U sal die nodigste datastelle uit agtergronde, demografie, marksegmente en ander kritieke segmente kry, soos nodig.
Waarom dataverkopers minder duur is
Gegewensverskaffers en spesialiste kan mededingende tariewe vra omdat hulle kontrakte vir grootmaatprojekte het. Hul massiewe netwerke is ook een van die belangrikste redes waarom dit op lang termyn goedkoper blyk te wees. Nadat hulle al jare in die bedryf is, weet hulle watter bron vir elke tipe datastel van toepassing is, hoe om data vinnig te kry onder streng spertye, en met wie om te kontak vir akkurate datastelle.
Namate die duur van u samewerking toeneem, sal hulle u vereistes begryp en outonome datastelle van gehalte lewer. U sal uiteindelik absoluut nul uitgawes aangaan vir die optimalisering van die kwaliteit van data, oorhoofse koste, opleiding, aantekeninge en ander duur uitgawes.
Die Shaip-voordeel
By Shaip is ons veterane op die gebied van aantekening en verkryging van data. Met meer as 13 jaar ervaring verstaan ons die vereistes van data soos niemand anders in die mark nie. Ons het drie ronde streng gehaltekontroles om te verseker dat die data wat u ontvang gereed is om op te laai. Ons is ook trots op ons deursigtigheid en het ons model gebou om ons beloftes na te kom.
'N Vinnige gevallestudie
Ons spesialiseer in die verskaffing kwaliteit gesondheidsorgdata. Een van ons suksesvolste samewerking was met 'n versekeringsmaatskappy. Hulle wou KI-gedrewe modules soos voorspellende analise ontplooi om die waarskynlikheid te bepaal dat sy versekeraars kwale sal ontwikkel en pasgemaakte premies dienooreenkomstig aan te bied.
Om die resultate akkuraat te voorspel, het hulle groot hoeveelhede gesondheidsdata van spesifieke demografie benodig. Met inligting wat vrywillig verstrek is, sou versekeraars 'n idee kon kry van die moontlike toestande wat hulle sou ontwikkel op grond van hul lewenstyl, genetika, oorerflikheid en ander faktore. Die versekeringsmaatskappy het met ons saamgewerk vir datastelle, en ons het dit binne die vasgestelde tydsraamwerk afgelewer.
Een van die beduidende uitdagings rakende gesondheidsorgdata is om ons te verseker de-geïdentifiseer pasiëntdata en geïmplementeerde HIPAA-protokolle. Ons streng proses het gewaarborg dat die data teen enige vorm van heridentifikasie beskerm is en uiteindelik aan alle voldoeningstandaarde voldoen.
Wikkel
Deur dataverskaffers te gebruik in plaas van gratis hulpbronne te gebruik, spaar u geld op die langtermyn en berei u onderneming voor op eksponensiële groei. As u wil hê dat u AI-modules akkurate resultate moet lewer, moet u dit eers relevante data invoer, wat slegs van kundiges soos ons afkomstig kan wees.
Kontak ons vandag nog om u idees en vereistes te bespreek.