AI (kunsmatige intelligensie) en opleidingsdata onafskeidbaar is. Hulle is soos nag en dag, koppe en sterte, en yin en yang. Die een kan nie sonder die ander bestaan nie. Omdat hulle 'n oorsaak-en-gevolg-verhouding het, is u taak as sakebedryf om soveel opleidingsdata van hoë gehalte vir u AI-modules te verskaf, sodat hulle akkurate inligting kan teruggee.
Daar bestaan nie iets soos genoeg data nie. Versterkingsleer verbeter slegs met meer datastelle. As u spesifiek van plan is om 'n unieke oplossing vir u mark te begin, moet u verseker dat u produk en sy produksie aan die verwagtinge voldoen. Om winsgewende modelle te produseer, benodig u 'n meerjarige bron van AI -opleidingsdata.
As u ons blog gevolg het, weet u dat ons dit bespreek het vry, in-huisen ander databronne. In hierdie pos het ons besluit om ons fokus tot een aspek te beperk en te bespreek hoe end-to-end opleidingsdata diensverskaffers u groot voordele kan bied in data-insameling en body.
As u wil hê dat u masjienleermodules data moet verwerk en outonoom leer, is end-to-end verskaffers u ideale keuse.
Hoekom?
Kom ons ondersoek in detail.
Wie is die einde tot einde opleidingsdata diensverskaffers?
Eind-tot-einde opleidingsdata-verskaffers is u eenmalige oplossingverskaffers wat konsekwent geoptimaliseerde datastelle bied op grond van u vereistes. Ongeag u marknis, demografie, produksoort of ander faktore, neem hulle die verantwoordelikheid om die toepaslike datastelle vir u modules te versamel. End-to-end data-verskaffers annoteer dan die data sodat dit gereed is vir die masjien, om te verseker dat die datastelle van die hoogste gehalte vir u stelsels is en presiese resultate lewer.
'N Premium eind-tot-einde-verkoper neem die volle beheer van alle prosesse wat betrokke is by die verkryging en verskaffing AI -opleidingsdata.
Hoe werk hulle en wat is hul proses?
Data -insameling en aflewering is 'n komplekse proses wat ontelbare ure se ingewikkelde hande -arbeid verg. Toegewyde spanne werk saam om te verseker dat versameling, etikettering, kwaliteitsversekering en data -aflewering een keer plaasvind sonder om waarde in te boet. Hulle enigste doel is om u masjienleermodules besig te hou met outonome leer totdat die gewenste resultate bereik is.
Ons het die eindverskafferverantwoordelikhede in drie kategorieë verdeel, insluitend:
Data-insameling
Die eerste stap is om die tipe data wat u benodig, te identifiseer. Datastelle is afhanklik van u produk, die beoogde resultate, die tipe datastelle wat u benodig en ander noodsaaklike faktore. Op grond hiervan kan u opleidingsdata -diensverskaffer u data in die vorm van beelde, klank, video, teks en/of 'n kombinasie hiervan ophaal.
Data-etikettering
Data wat in hierdie stadium gegenereer of verkry word, is gewoonlik rou. Betekenis, datastelle bevat tonne irrelevante inligting, verkeerde inligting, swak geformateerde besonderhede en meer. Hulle is ook sonder die formaat waarin AI -stelsels hul inhoud kan verstaan. Diensverskaffers werk daaraan om die data wat in u ML -modelle gebruik moet word, met die hand skoon te maak en aan te meld.
Data-identifikasie
As gevolg van kommer oor privaatheid en data -interoperabiliteit, is daar verskeie standaarde, protokolle en nakomings wat ondernemings moet volg. Standaarde soos HIPAA en GDPR -riglyne bepaal streng voorwaardes ten opsigte van die vertroulikheid van data, en versuim om daaraan te voldoen, kan ondernemings benadeel.
Opleidingsdataverskaffers werk aan prosesse soos data-identifikasie, waar hulle die inhoud van data de-assosieer, wat dit so objektief en vaag moontlik maak. Dit is goed om die datastel funksioneel te hou vir masjienleer. Deur 'n ekstra werklaag vir dataverskaffers by te voeg, verseker u dat u die veiligste kwaliteit data byderhand het vir u projek.
Eind -tot -einde data diensverskaffers vs. Verskeie data verskaffers
As u 'n besigheid bedryf, moet u besluit of u 'n enkele end-to-end dataverskaffer benodig of aan verskeie verskaffers toewys. Alhoewel laasgenoemde meer aanvaarbaar en winsgewend in u begrotingsvereistes lyk, kan slegs 'n omvattende ontleding u tot die mees voordelige oplossing lei.
| Verskeie verskaffers | Eind -tot -einde -dataverskaffers |
| Te veel verskaffers werk daaraan om 'n enkele tipe datastel vir u projek te lewer. | Slegs een toegewyde span werk aan die verkryging, aantekening en aflewering van u vereiste datastelle. |
| Daar is teenstrydighede tussen die finale datastelle. Dit beteken dat u moet heroorweeg om data volgens u interne standaarde op te stel en dit dan aan u stelsels te voer. | U datastelle word netjies saamgestel en, soos benodig, in groepe aan u afgelewer. U kan dit direk in u stelsels invoer om prosesse te begin. |
| Groter kans op data -vooroordeel, aangesien verskeie hande aan datastelle werk. | Vooroordeel word verwyder of voorwaardes word gespesifiseer om dit tydens die verwerking te vermy. |
| Herhaling van data dring deur, aangesien elke verskaffer nie weet uit watter bron die ander verskaffers data verkry nie. | Datastelle is nuut en nuut, aangesien dit verslae bevat van hoe data gegenereer en verkry is. |
| U sal individuele riglyne en vereistes aan verskillende verskaffers moet uitreik en 'n duidelike verhouding en werkvloei moet handhaaf. | Die finale kwaliteit is onberispelik en u het 'n lonende samewerkingservaring. |
Die werklike voordele van End -to -End -opleidingsdataverskaffers waarvan niemand u vertel nie
Noudat ons 'n basiese begrip het van end-to-end-verskaffers en hoe hulle van ander bronne verskil, laat ons kyk na die voordele wat hulle bied:
- Een van die maniere waarop end-to-end-opleidingsdataverskaffers opval, is dat hulle nie data aan veelvuldige verskaffers skaar nie. In plaas daarvan het hulle toegewyde spanne en arbeidsmag om data handmatig uit spesifieke bronne te verkry. Dit beteken dat geen aardrykskunde of demografie 'n uitdaging is nie, aangesien hulle plaaslike medewerkers het wat werk aan die saamstel en saamstel van data.
- Terugvoer en veranderinge is makliker om in die proses op te neem, aangesien u konsekwent datastelle in groepe lewer. Daar sal aandag gegee word aan enige terugvoer in die daaropvolgende aflewerings.
- Alle datastelle is gelisensieer en sonder wetlike verpligtinge.
- Domeinkenners en spesialiste lei data -aantekeninge en etikettering. Gesondheidsdata word byvoorbeeld deur veterane in die bedryf geannoteer vir akkurate verwerking en resultate.
- Die samewerking is net so deursigtig soos met konsekwente verslae, opdaterings, insigte in data -insamelingsbronne en meer.
- End-to-end data diensverskaffers kan u data afhaal, ongeag die nis of ingewikkeldheid vanweë hul groot netwerke regoor die wêreld.
Saam te werk met Shaip voeg ekstra waarde toe aan u projek, afgesien van die voordele van end-to-end diensverskaffers. Omdat ons al jare 'n vooraanstaande verskaffer van data -aantekeninge is, het ons daarin geslaag om drie onskatbare bates in ons portefeulje te bou en in stand te hou:
- Mense - ons het meer as 700 bydraers en medewerkers in ons span om u die mees akkurate en relevante datastelle vir u projekte te gee. Ons het ook die beste projekbestuurders, KMO's en produkontwikkelaars in ons arsenaal.
- proses - doeltreffendheid bemeester is 'n kunsvorm. Ons jarelange ervaring in die bedryf het ons in staat gestel om groot hoeveelhede kwaliteitsdata naadloos aan ons kliënte te lewer. Streng kwaliteitskontroles, 6 Stigma Gate -prosesse en meer verseker onberispelike datakwaliteit.
- platform -ons interne data-annotasiehulpmiddel is die beste in die bedryf wat vinnige TAT en hoë kwaliteit verseker.
Wikkel
As besigheidseienaar moet u onnodige laste en verantwoordelikhede van u skouers neem om u onderneming te vergroot. U sal aansienlik baat by die vertrek data-insameling tot die kundiges van Shaip. Werk aan die optimalisering van u produk terwyl ons die vermoëns daarvan optimaliseer deur middel van ons AI -opleidingsdata.
Neem die praktiese besluit, uitreik vir ons vandag.
