'n Beginnersgids vir KI-data-insameling
Die keuse van die KI-data-insamelingsmaatskappy vir u KI / ML-projek
Inleiding
Kunsmatige intelligensie (KI) verbeter ons lewens deur take te vereenvoudig en ervarings te verbeter. Dit is bedoel om mense aan te vul, nie om hulle te oorheers nie, om komplekse probleme te help oplos en vordering te bevorder.
KI maak vordering op gebiede soos gesondheidsorg, help met kankernavorsing, behandeling van neurologiese afwykings en bespoediging van entstofontwikkeling. Dit bring 'n rewolusie in nywerhede, van outonome voertuie tot slimtoestelle en verbeterde slimfoonkameras.
Die wêreldwye KI-mark sal na verwagting $267 miljard teen 2027 bereik, met 37% van besighede wat reeds KI-oplossings gebruik. Ongeveer 77% van die produkte en dienste wat ons vandag gebruik, is KI-aangedrewe. Hoe voorspel eenvoudige toestelle hartaanvalle of motors bestuur self? Hoe lyk chatbots so menslik?
Die sleutel is data. Data is sentraal tot KI, wat masjiene in staat stel om akkurate resultate te verstaan, te verwerk en te lewer. Hierdie gids sal jou help om die belangrikheid van data in KI te verstaan.
Wat is KI-data-insameling?
As aan hierdie kriteria voldoen word, kan dit die doeltreffendheid van KI-stelsels en hul vermoë om voorspellings te verskaf, beïnvloed.
voorbeeld:
’n Tegnologiemaatskappy ontwikkel tans ’n KI-aangedrewe stemassistent wat ontwerp is vir tuistoestelle. Hier is 'n kort uiteensetting van die maatskappy se data-insamelingsproses:
- Hulle huur 'n gespesialiseerde data-insamelingsagentskap soos Shaip om duisende deelnemers uit diverse taalagtergronde te werf en te bestuur, wat 'n wye verskeidenheid aksente, dialekte en spraakpatrone verseker.
- Die maatskappy reël individue om aktiwiteite uit te voer, soos om alarms te stel, navraag te doen oor weeropdaterings, die bestuur van slimhuistoestelle en om op verskeie opdragte en navrae te reageer.
- Hulle neem stemme op in omgewings om werklike situasies te herhaal, soos rustige kamers, besige kombuise en buitelug-instellings.
- Die maatskappy versamel ook opnames van omgewingsgeluide, soos hondeblaf en televisiegeluide, om die KI te help om stemopdragte van agtergrondgeluide te onderskei.
- Hulle luister na elke oudiomonster en skryf inligting oor die spreker se kenmerke, asook hul emosionele uitdrukkings en die vlak van agtergrondgeraas teenwoordig, in elke monster neer.
- Hulle gebruik metodes vir datavergroting om verskillende weergawes van die klankmonsters te genereer, toonhoogte en spoed te verander of sintetiese agtergrondgeraas in te sluit.
- Om privaatheid te beskerm, word persoonlike inligting uit die transkripsies verwyder, en oudiomonsters word geanonimiseer.
- Die maatskappy maak seker dat dit individue van verskillende ouderdomsgroepe, verskillende geslagte en aksente eweredig verteenwoordig om enige vooroordele in die KI se prestasie te voorkom.
- Die maatskappy vestig 'n proses om voortdurend data in te samel deur hul stemassistent in werklike scenario's te gebruik. Die doel is om die KI se begrip van natuurlike taal en verskeie navraagtipes oor tyd te verbeter. Natuurlik word dit alles gedoen met die toestemming van die gebruiker.
Algemene uitdagings in data-insameling
Oorweeg hierdie faktore voor en tydens data-insameling:
Dataverwerking en skoonmaak
Dataverwerking en skoonmaak sluit in die verwydering van foute of teenstrydighede uit die data (skoonmaak) en die skaal van numeriese kenmerke na 'n gestandaardiseerde reeks (normalisering) om akkuraatheid en konsekwentheid te handhaaf. Hierdie deel behels ook die omskakeling van die data in 'n formaat wat geskik is vir die KI-model (formatering).
Etikettering van data
By leer onder toesig moet data die korrekte uitsette of byskrifte hê. Hierdie taak kan deur menslike kundiges met die hand gedoen word of deur metodes soos crowdsourcing of semi-outomatiese tegnieke. Die doel is om konsekwente etikettering van hoë gehalte te handhaaf vir optimale werkverrigting van KI-modelle.
Privaatheid en etiese oorwegings
Wanneer data vir enige doel ingesamel word, soos navorsings- of bemarkingsveldtogte, is dit nodig om by die GDPR of CCPA-riglyne te pas. Dit is ook nodig om die toestemming van deelnemers te verkry en enige persoonlike inligting te anonimiseer voordat u voortgaan om ongemagtigde toegang of oortredings van privaatheidstandaarde te voorkom. Daarbenewens moet etiese implikasies oorweeg word om skade of diskriminerende praktyke te voorkom wat voortspruit uit die insameling of gebruik van data in enige vorm.
Vooroordeel in ag geneem
Maak seker dat die data wat ingesamel is, verskillende groepe en situasies akkuraat weerspieël om te verhoed dat bevooroordeelde modelle geskep word wat sosiale ongelykhede kan vererger deur dit te versterk of te versterk. Hierdie stap kan insluit die soek na datapunte wat nie goed verteenwoordig is nie of die handhawing van 'n gebalanseerde datastel.
Tipes KI-opleidingsdata in masjienleer
Nou is KI-data-insameling 'n sambreelterm. Data in hierdie spasie kan enigiets beteken. Dit kan teks, videomateriaal, beelde, oudio of 'n mengsel van al hierdie wees. Kortom, enigiets wat nuttig is vir 'n masjien om sy taak te verrig om resultate te leer en te optimaliseer, is data. Hier is 'n vinnige lys om vir jou meer insigte oor die verskillende tipes data te gee:
Datastelle kan van 'n gestruktureerde of ongestruktureerde bron wees. Vir die oningewydes is gestruktureerde datastelle dié wat eksplisiete betekenis en formaat het. Hulle is maklik verstaanbaar deur masjiene. Ongestruktureerd, aan die ander kant, is besonderhede in datastelle wat oral is. Hulle volg nie 'n spesifieke struktuur of formaat nie en vereis menslike ingryping om waardevolle insigte uit sulke datastelle te haal.
Teks Data
Een van die volopste en mees prominente vorme van data. Teksdata kan gestruktureer word in die vorm van insigte vanaf databasisse, GPS-navigasie-eenhede, sigblaaie, mediese toestelle, vorms en meer. Ongestruktureerde teks kan opnames, handgeskrewe dokumente, beelde van teks, e-posreaksies, opmerkings op sosiale media en meer wees.
Oudio data
Oudiodatastelle help maatskappye om beter chatbots en stelsels te ontwikkel, beter virtuele assistente te ontwerp en meer. Hulle help ook masjiene om aksente en uitsprake te verstaan vir die verskillende maniere waarop 'n enkele vraag of navraag gevra kan word.
Beelddata
Prente is nog 'n prominente datasteltipe wat vir uiteenlopende doeleindes gebruik word. Van selfbesturende motors en toepassings soos Google Lens tot gesigsherkenning, beelde help stelsels om met naatlose oplossings vorendag te kom.
Video data
Video's is meer gedetailleerde datastelle waarmee masjiene iets in diepte kan verstaan. Videodatastelle word verkry van rekenaarvisie, digitale beelding en meer.
Hoe om data in te samel vir 'n masjienleer?
So, hoe kry jy jou data? Watter data het jy nodig en hoeveel daarvan? Wat is die veelvuldige bronne om relevante data te gaan haal?
Maatskappye beoordeel die nis en doel van hul ML-modelle en skets potensiële maniere om relevante datastelle te verkry. Om die datatipe te definieer wat nodig is, los 'n groot deel van jou bekommernis oor dataverkryging op. Om jou 'n beter idee te gee, is daar verskillende kanale, weë, bronne of mediums vir data-insameling:
Gratis bronne
Soos die naam aandui, is dit hulpbronne wat datastelle gratis bied vir KI-opleidingsdoeleindes. Gratis bronne kan enigiets wees wat wissel van openbare forums, soekenjins, databasisse en gidse tot regeringsportale wat argiewe van inligting oor die jare in stand hou.
As jy nie te veel moeite wil doen met die verkryging van gratis datastelle nie, bestaan daar toegewyde webwerwe en portale soos dié van Kaggle, AWS-hulpbron, UCI-databasis en meer wat jou sal toelaat om diverse te verken
kategorieë en laai vereiste datastelle gratis af.
Interne Hulpbronne
Alhoewel gratis hulpbronne gerieflike opsies blyk te wees, is daar verskeie beperkings daaraan verbonde. Eerstens kan jy nie altyd seker wees dat jy datastelle sal vind wat presies by jou vereistes pas nie. Selfs as hulle ooreenstem, kan datastelle irrelevant wees in terme van tydlyne.
As jou marksegment relatief nuut of onontgin is, sal daar nie baie kategorieë of relevant wees nie
datastelle vir jou om ook af te laai. Om die voorlopige tekortkominge met gratis hulpbronne te vermy, daar
bestaan nog 'n datahulpbron wat as 'n kanaal vir jou dien om meer relevante en kontekstuele datastelle te genereer.
Dit is jou interne bronne soos CRM-databasisse, vorms, e-posbemarkingsleidrade, produk- of diensgedefinieerde raakpunte, gebruikersdata, data van draagbare toestelle, webwerfdata, hittekaarte, sosiale media-insigte en meer. Hierdie interne hulpbronne word deur jou gedefinieer, opgestel en onderhou. U kan dus seker wees van die geloofwaardigheid, relevansie en nuutheid daarvan.
Betaalde hulpbronne
Maak nie saak hoe nuttig dit klink nie, interne hulpbronne het ook 'n redelike deel van komplikasies en beperkings. Byvoorbeeld, die meeste van die fokus van jou talentpoel sal gaan in die optimalisering van data raakpunte. Boonop moet die koördinasie tussen u spanne en hulpbronne ook onberispelik wees.
Om meer sulke haakplekke soos hierdie te vermy, het jy betaalde bronne. Dit is dienste wat jou die nuttigste en mees kontekstuele datastelle vir jou projekte bied en verseker dat jy dit konsekwent kry wanneer jy ook al nodig het.
Die eerste indruk wat die meeste van ons op betaalde bronne of dataverkopers het, is dat dit duur is. Maar
wanneer jy die wiskunde doen, is hulle op die lang termyn net goedkoop. Danksy hul uitgebreide netwerke en dataverkrygingsmetodologieë, sal jy komplekse datastelle vir jou KI-projekte kan ontvang, ongeag hoe onwaarskynlik dit is.
Om vir jou 'n gedetailleerde uiteensetting van die verskille tussen die drie bronne te gee, is hier 'n uitgebreide tabel:
| Gratis Resources | Interne Hulpbronne | Betaalde hulpbronne |
|---|---|---|
| Datastelle is gratis beskikbaar. | Interne hulpbronne kan ook gratis wees, afhangende van jou bedryfsuitgawes. | Jy betaal 'n dataverkoper om relevante datastelle vir jou te verkry. |
| Veelvuldige gratis hulpbronne aanlyn beskikbaar om voorkeurdatastelle af te laai. | U kry pasgemaakte data volgens u behoeftes vir KI-opleiding. | Jy kry pasgemaakte data konsekwent so lank as wat jy nodig het. |
| Jy moet handmatig werk aan die samestelling, samestelling, formatering en annotering van datastelle. | Jy kan selfs jou data raakpunte verander om datastelle met vereiste inligting te genereer. | Datastelle van verskaffers is gereed vir masjienleer. Dit beteken dat hulle geannoteer is en met gehalteversekering kom. |
| Bly versigtig oor lisensie- en voldoeningsbeperkings op datastelle wat jy aflaai. | Interne hulpbronne raak riskant as jy 'n beperkte tyd het om vir jou produk te bemark. | Jy kan jou sperdatums definieer en datastelle dienooreenkomstig laat aflewer. |
Hoe beïnvloed slegte data jou KI-ambisies?
Ons het die drie mees algemene databronne gelys om die rede dat jy 'n idee sal hê oor hoe om data-insameling en -verkryging te benader. Op hierdie stadium word dit egter noodsaaklik om ook te verstaan dat jou besluit altyd die lot van jou KI-oplossing kan bepaal.
Soortgelyk aan hoe hoë kwaliteit KI-opleidingsdata jou model kan help om akkurate en tydige resultate te lewer, kan slegte opleidingsdata ook jou KI-modelle breek, resultate skeeftrek, vooroordeel inbring en ander ongewenste gevolge bied.
Maar hoekom gebeur dit? Is enige data nie veronderstel om jou KI-model op te lei en te optimaliseer nie? Eerlik, nee. Kom ons verstaan dit verder.
Slegte data – wat is dit?
Die verskil tussen ongestruktureerde en slegte data is dat insigte in ongestruktureerde data oral is. Maar in wese kan hulle nuttig wees ongeag. Deur bykomende tyd te spandeer, sal datawetenskaplikes steeds relevante inligting uit ongestruktureerde datastelle kan onttrek. Dit is egter nie die geval met slegte data nie. Hierdie datastelle bevat geen/beperkte insigte of inligting wat waardevol of relevant is vir jou KI-projek of sy opleidingsdoeleindes nie.
Dus, wanneer jy jou datastelle uit gratis bronne verkry of losweg vasgestelde interne data raakpunte het, is die kans hoogs waarskynlik dat jy slegte data sal aflaai of genereer. Wanneer jou wetenskaplikes aan slegte data werk, mors jy nie net menslike ure nie, maar stoot jy ook die bekendstelling van jou produk aan.
As jy nog onduidelik is oor wat slegte data aan jou ambisies kan doen, hier is 'n vinnige lys:
- Jy spandeer ontelbare ure om die slegte data te bekom en mors ure, moeite en geld op hulpbronne.
- Slegte data kan jou regsprobleme oplewer, indien onopgemerk en kan die doeltreffendheid van jou KI afneem
modelle. - Wanneer jy jou produk wat op slegte data opgelei is, regstreeks neem, beïnvloed dit gebruikerservaring
- Slegte data kan resultate en afleidings bevooroordeeld maak, wat verdere terugslae kan veroorsaak.
So, as jy wonder of daar 'n oplossing hiervoor is, is daar eintlik.
KI Opleiding Dataverskaffers tot die redding
Al wat jy hoef te doen is om die data in te neem en jou KI-modelle op te lei vir perfeksie. Met dit gesê, is ons seker jou volgende vraag is oor die uitgawes verbonde aan samewerking met dataverskaffers. Ons verstaan dat sommige van julle reeds aan 'n verstandelike begroting werk en dit is presies waarheen ons ook volgende op pad is.
Faktore om in ag te neem wanneer 'n effektiewe begroting vir u data-insamelingsprojek vorendag kom
KI-opleiding is 'n sistematiese benadering en daarom word begroting 'n integrale deel daarvan. Faktore soos RoI, akkuraatheid van resultate, opleidingsmetodologieë en meer moet oorweeg word voordat 'n groot bedrag geld in KI-ontwikkeling belê word. Baie projekbestuurders of sake-eienaars vroetel in hierdie stadium. Hulle neem oorhaastige besluite wat onomkeerbare veranderinge in hul produkontwikkelingsproses meebring, wat hulle uiteindelik dwing om meer te bestee.
Hierdie afdeling sal jou egter die regte insigte gee. Wanneer jy gaan sit om aan die begroting vir KI-opleiding te werk, is drie dinge of faktore onvermydelik.
Kom ons kyk na elkeen in detail.
Die volume data wat jy benodig
Ons het al die tyd gesê dat die doeltreffendheid en akkuraatheid van jou KI-model afhang van hoeveel dit opgelei is. Dit beteken dat hoe meer die volume van datastelle, hoe meer die leer. Maar dit is baie vaag. Om 'n nommer op hierdie idee te plaas, het Dimensional Research 'n verslag gepubliseer wat aan die lig gebring het dat besighede 'n minimum van 100,000 XNUMX voorbeelddatastelle benodig om hul KI-modelle op te lei.
Met 100,000 100,000 datastelle bedoel ons XNUMX XNUMX kwaliteit en relevante datastelle. Hierdie datastelle moet al die noodsaaklike eienskappe, aantekeninge en insigte hê wat nodig is vir jou algoritmes en masjienleermodelle om inligting te verwerk en beoogde take uit te voer.
Met hierdie is 'n algemene reël, laat ons verder verstaan dat die volume data wat jy nodig het ook afhang van 'n ander ingewikkelde faktor wat jou besigheid se gebruiksgeval is. Wat jy van plan is om met jou produk of oplossing te doen, bepaal ook hoeveel data jy benodig. Byvoorbeeld, 'n besigheid wat 'n aanbevelingsenjin bou, sal ander datavolumevereistes hê as 'n maatskappy wat 'n kletsbot bou.
Dataprysstrategie
Wanneer jy klaar gefinaliseer het hoeveel data jy werklik nodig het, moet jy volgende werk aan 'n dataprysstrategie. Dit, in eenvoudige terme, beteken hoe jy sou betaal vir die datastelle wat jy verkry of genereer.
Oor die algemeen is dit die konvensionele prysstrategieë wat in die mark gevolg word:
| Datatipe | Prysstrategie |
|---|---|
 Image | Geprys per enkele beeldlêer |
 Video | Geprys per sekonde, minuut, 'n uur of individuele raamwerk |
 Oudio / spraak | Geprys per sekonde, 'n minuut of uur |
 Teks | Geprys per woord of sin |
Maar wag. Dit is weer 'n reël. Die werklike koste van die verkryging van datastelle hang ook af van faktore soos:
- Die unieke marksegment, demografie of geografie waaruit datastelle verkry moet word
- Die ingewikkeldheid van jou gebruiksgeval
- Hoeveel data benodig jy?
- Jou tyd om te bemark
- Enige pasgemaakte vereistes en meer
As jy waarneem, sal jy weet dat die koste om grootmaat hoeveelhede beelde vir jou KI-projek te bekom minder kan wees, maar as jy te veel spesifikasies het, kan die pryse styg.
Jou verkrygingstrategieë
Dit is moeilik. Soos jy gesien het, is daar verskillende maniere om data vir jou KI-modelle te genereer of te verkry. Gesonde verstand sal bepaal dat gratis hulpbronne die beste is, aangesien u die vereiste volumes datastelle gratis kan aflaai sonder enige komplikasies.
Op die oomblik wil dit ook voorkom asof betaalde bronne te duur is. Maar dit is waar 'n laag komplikasies bygevoeg word. Wanneer jy datastelle van gratis hulpbronne verkry, spandeer jy 'n bykomende hoeveelheid tyd en moeite om jou datastelle skoon te maak, dit saam te stel in jou besigheidspesifieke formaat en dan individueel aan te teken. Jy gaan operasionele koste in die proses aan.
Met betaalde bronne is die betaling eenmalig en jy kry ook masjiengereed datastelle in die hand op die tyd wat jy benodig. Die koste-effektiwiteit is hier baie subjektief. As jy voel jy kan bekostig om tyd te spandeer om gratis datastelle te annoteer, kan jy dienooreenkomstig begroot. En as jy glo jou mededinging is fel en met beperkte tyd om te bemark, kan jy 'n rimpeleffek in die mark skep, moet jy betaalde bronne verkies.
Begroting gaan alles daaroor om die besonderhede af te breek en elke fragment duidelik te definieer. Hierdie drie faktore behoort jou in die toekoms as 'n padkaart vir jou KI-opleidingsbegrotingsproses te dien.
Is interne dataverkryging werklik koste-effektief?
Met die begroting het ons gevind dat interne data-verkryging mettertyd duurder kan wees. As jy huiwerig is oor betaalde bronne, sal hierdie afdeling die verborge uitgawes van interne datagenerering onthul.
Rou en ongestruktureerde data: Pasgemaakte datapunte waarborg nie datastelle wat gereed is om te gebruik nie.
Personeelkoste: Betalende werknemers, datawetenskaplikes en gehalteversekeringspersoneel.
Gereedskapintekeninge en instandhouding: Koste vir aantekeninginstrumente, CMS, CRM en infrastruktuur.
Vooroordeel en Akkuraatheid Kwessies: Handmatige sortering vereis.
Uitvalkoste: Werwing en opleiding van nuwe spanlede.
Uiteindelik kan u meer spandeer as wat u verdien. Die totale koste sluit annoteerderfooie en platformuitgawes in, wat langtermynkoste verhoog.
Koste aangegaan = Aantal annoteerders * Koste per annoteerder + Platformkoste
As jou KI-opleidingskalender vir maande geskeduleer is, stel jou voor die uitgawes wat jy konsekwent sou aangaan. Dus, is dit die ideale oplossing vir bekommernisse oor dataverkryging of is daar enige alternatief?
Voordele van 'n end-tot-end AI Data Collection-diensverskaffer
Daar is 'n betroubare oplossing vir hierdie probleem en daar is beter en goedkoper maniere om opleidingsdata vir jou KI-modelle te bekom. Ons noem hulle opleidingsdatadiensverskaffers of dataverskaffers.
Hulle is besighede soos Shaip wat spesialiseer in die lewering van hoë kwaliteit datastelle gebaseer op jou unieke behoeftes en vereistes. Dit neem al die probleme weg wat jy in die gesig staar in data-insameling, soos die verkryging van relevante datastelle, skoonmaak, samestelling en annotasie daarvan en meer, en laat jou net fokus op die optimalisering van jou KI-modelle en algoritmes. Deur met dataverskaffers saam te werk, fokus jy op dinge wat saak maak en op dié waaroor jy beheer het.
Boonop sal u ook al die probleme wat verband hou met die verkryging van datastelle uit gratis en interne hulpbronne uitskakel. Om jou 'n beter begrip te gee van die voordeel van 'n end-tot-end dataverskaffer, is hier 'n vinnige lys:
- Opleidingsdatadiensverskaffers verstaan jou marksegment, gebruiksgevalle, demografie en ander besonderhede heeltemal om vir jou die mees relevante data vir jou KI-model te kry.
- Hulle het die vermoë om verskillende datastelle te verkry wat geskik ag vir jou projek, soos beelde, video's, teks, oudiolêers of al hierdie.
- Dataverkopers maak data skoon, struktureer dit en merk dit met eienskappe en insigte wat masjiene en algoritmes benodig om te leer en te verwerk. Dit is 'n handmatige poging wat noukeurige aandag aan detail en tyd verg.
- Jy het vakkundiges wat sorg vir die annotering van belangrike stukke inligting. As u produkgebruiksgeval byvoorbeeld in die gesondheidsorgruimte is, kan u dit nie van 'n nie-gesondheidsorgprofessie laat annoteer nie en akkurate resultate verwag. Met dataverkopers is dit nie die geval nie. Hulle werk saam met KMO's en verseker dat jou digitale beelddata behoorlik deur veterane in die industrie geannoteer word.
- Hulle sorg ook vir data-identifikasie en voldoen aan HIPAA of ander industrie-spesifieke voldoening en protokolle, sodat jy wegbly van enige en alle vorme van regskomplikasies.
- Dataverkopers werk onvermoeid om vooroordeel uit hul datastelle uit te skakel, om te verseker dat jy objektiewe resultate en afleidings het.
- Jy sal ook die mees onlangse datastelle in jou nis ontvang sodat jou KI-modelle geoptimaliseer is vir optimale doeltreffendheid.
- Hulle is ook maklik om mee te werk. Skielike veranderinge in datavereistes kan byvoorbeeld aan hulle gekommunikeer word en hulle sou naatloos toepaslike data verkry op grond van opgedateerde behoeftes.
Met hierdie faktore glo ons vas dat jy nou verstaan hoe koste-effektief en eenvoudig samewerking met opleidingsdataverskaffers is. Met hierdie begrip, kom ons vind uit hoe jy die mees ideale dataverskaffer vir jou KI-projek kan kies.
Verkryging van relevante datastelle
Verstaan u mark, gebruiksgevalle, demografie om onlangse datastelle te verkry, of dit nou beelde, video's, teks of oudio is.
Maak relevante data skoon
Struktureer en merk die data met eienskappe en insigte wat masjiene en algoritmes verstaan.
Data vooroordeel
Elimineer vooroordeel van datastelle, en verseker dat jy objektiewe resultate en afleidings het.
Data-aantekening
Vakkundiges van spesifieke domeine sorg vir die annotering van belangrike stukke inligting.
Data-identifikasie
Voldoen aan HIPAA, GDPR of ander industrie-spesifieke voldoening en protokolle om wetlike kompleksiteite uit te skakel.
Hoe om die regte AI Data Collection Company te kies
Die keuse van 'n KI-data-insamelingsmaatskappy is nie so ingewikkeld of tydrowend soos om data uit gratis hulpbronne in te samel nie. Daar is net 'n paar eenvoudige faktore wat jy moet oorweeg en dan hande skud vir 'n samewerking.
Wanneer jy begin soek na 'n dataverkoper, neem ons aan dat jy alles wat ons tot dusver bespreek het gevolg en oorweeg het. Hier is egter 'n vinnige opsomming:
- Jy het 'n goed gedefinieerde gebruiksgeval in gedagte
- Jou marksegment en datavereistes is duidelik vasgestel
- Jou begroting is op die punt
- En jy het 'n idee van die volume data wat jy nodig het
Met hierdie items afgemerk, laat ons verstaan hoe jy 'n ideale diensverskaffer vir opleidingsdata kan soek.
Die voorbeelddatastel lakmoestoets
Voordat u 'n langtermynooreenkoms onderteken, is dit altyd 'n goeie idee om 'n dataverskaffer in detail te verstaan. Begin dus u samewerking met 'n vereiste van 'n voorbeelddatastel waarvoor u sal betaal.
Dit kan 'n klein volume datastel wees om te bepaal of hulle jou vereistes verstaan het, die regte verkrygingstrategieë in plek het, hul samewerkingsprosedures, deursigtigheid en meer. Met inagneming van die feit dat jy op hierdie stadium met verskeie verskaffers in aanraking sou wees, sal dit jou help om tyd te bespaar om 'n verskaffer te besluit en te finaliseer wie uiteindelik beter geskik is vir jou behoeftes.
Kyk of hulle voldoen
By verstek voldoen die meeste opleidingsdatadiensverskaffers aan alle regulatoriese vereistes en protokolle. Maar net om aan die veilige kant te wees, doen navraag oor hul nakoming en beleid en maak dan jou keuse beperk.
Vra oor hul QA-prosesse
Die proses van data-insameling op sigself is sistematies en gelaagde. Daar is 'n lineêre metodologie wat geïmplementeer word. Om 'n idee te kry van hoe hulle funksioneer, vra oor hul QA-prosesse en vra of die datastelle wat hulle verkry en annoteer, deur kwaliteitkontroles en oudits geslaag word. Dit sal jou 'n
idee of die finale aflewerings wat jy sal ontvang masjiengereed is.
Die aanpak van data-vooroordeel
Slegs 'n ingeligte kliënt sal vra oor vooroordeel in opleidingdatastelle. Wanneer jy met opleiding van dataverkopers praat, praat oor datavooroordeel en hoe hulle dit regkry om vooroordeel uit te skakel in die datastelle wat hulle genereer of verkry. Alhoewel dit gesonde verstand is dat dit moeilik is om vooroordeel heeltemal uit te skakel, kan jy steeds weet wat die beste praktyke is wat hulle volg om vooroordeel in toom te hou.
Is hulle skaalbaar?
Eenmalige aflewerings is goed. Langtermyn aflewerings is beter. Die beste samewerking is egter dié wat u besigheidsvisies ondersteun en terselfdertyd hul aflewerings skaal met u toenemende
vereistes.
Bespreek dus of die verskaffers met wie jy praat kan opskaal in terme van datavolume as 'n behoefte ontstaan. En as hulle kan, hoe die prysstrategie dienooreenkomstig sal verander.
Gevolgtrekking
Wil jy 'n kortpad weet om die beste KI-opleidingsdataverskaffer te vind? Kom in kontak met ons. Slaan al hierdie vervelige prosesse oor en werk saam met ons vir die mees hoëgehalte en presiese datastelle vir jou KI-modelle.
Ons merk al die blokkies wat ons tot dusver bespreek het. Omdat ons 'n pionier in hierdie ruimte was, weet ons wat dit verg om 'n KI-model te bou en te skaal en hoe data die middelpunt van alles is.
Ons glo ook dat die kopersgids op verskillende maniere omvangryk en vindingryk was. KI-opleiding is ingewikkeld soos dit is, maar met hierdie voorstelle en aanbevelings kan jy dit minder vervelig maak. Op die ou end is jou produk die enigste element wat uiteindelik by dit alles sal baat.
Stem u nie saam nie?