Data-insameling

Hoe om die beste data -insamelingsmaatskappy vir AI- en ML -projekte te kies

'N Besigheid sonder kunsmatige intelligensie (AI) en masjienleer (ML) is tans 'n beduidende mededingende nadeel. Van die ondersteuning en optimalisering van backendprosesse en werkstrome tot die verhoging van gebruikerservaring deur aanbevelingsenjins en outomatisering, is AI-aanvaarding onvermydelik en noodsaaklik vir oorlewing in 2021.

Dit is egter uitdagend om tot 'n punt te kom waar AI naatlose en akkurate resultate lewer. Behoorlike implementering word nie oornag bereik nie, dit is 'n langtermynproses wat maande lank kan voortduur. Hoe langer die KI-opleidingsperiode, hoe meer presies is die resultate. Dit gesê, vereis 'n langer AI-opleidingstydperk meer volumes relevante en kontekstuele datastelle.

Vanuit 'n sakeperspektief is dit byna onmoontlik dat u 'n meerjarige bron van relevante datastelle het, tensy u interne stelsels hoogs doeltreffend is. Die meeste besighede moet staatmaak op eksterne bronne soos derdepartyverskaffers of 'n AI -opleidingsdata -insamelingsonderneming. Hulle het die infrastruktuur en fasiliteite om te verseker dat u die hoeveelheid AI -opleidingsdata kry wat u benodig vir opleidingsdoeleindes, maar die regte opsie vir u besigheid is nie so eenvoudig nie.

Daar is baie submaatskappye wat data-insameling in die bedryf aanbied, en u moet versigtig wees met wie u verkies om saam te werk. As u 'n vennootskap met die verkeerde of onbevoegde ondernemer het, kan u die bekendstelling van u produk onbepaald plaas of kapitaalverlies tot gevolg hê.

Ons het hierdie gids geskep om u te help om die regte maatskappy vir die versameling van data vir AI te kies. Na u lees sal u die vertroue hê om die perfekte data-insamelingsonderneming vir u besigheid te identifiseer.

Interne faktore wat u moet oorweeg voordat u na 'n maatskappy vir data-insameling soek

Die samewerking met 'n data-insamelingsonderneming is slegs 50% van die taak. Die oorblywende 50% draai vanuit u perspektief om grondwerk. Die perfekte samewerking vereis dat vrae of faktore beantwoord of verder verduidelik word. Kom ons kyk na sommige daarvan.

  • Wat is u AI-gebruiksgeval?

    U moet 'n behoorlike gebruiksgeval definieer vir u AI-implementering. Indien nie, gebruik u KI sonder 'n vaste doel. Voordat u dit implementeer, moet u uitvind of AI u kan help om leidrade te genereer, verkope te stoot, werkstrome te optimaliseer, kliëntgerigte resultate te hê of ander positiewe uitkomste wat spesifiek vir u besigheid is. As u 'n gebruiksgeval duidelik definieer, sal u verseker dat u die regte dataverkoper soek.

  • Hoeveel data benodig u? Watse tipe?

    Hoeveel data benodig u? U moet 'n algemene limiet sit vir die hoeveelheid data wat u benodig. Alhoewel ons van mening is dat hoër volumes meer akkurate modelle tot gevolg sal hê, moet u steeds definieer hoeveel nodig is vir u projek en watter tipe data die voordeligste sal wees. Sonder 'n duidelike plan sal u buitensporige vermorsing in koste en arbeid ervaar.

    Hieronder is 'n paar algemene vrae wat sake-eienaars stel tydens voorbereiding vir die insameling om te identifiseer wat:

    • Is u besigheid gebaseer op rekenaarvisie?
    • Watter spesifieke beelde as datastelle benodig u?
    • Is u van plan om voorspellende analise in u werkvloei te verleen en historiese teksgebaseerde datastelle te benodig?
  • Hoe divers moet u datastel wees?

    U moet ook definieer hoe uiteenlopend u data moet wees, dit wil sê, data wat versamel word uit ouderdomsgroep, geslag, ras, taal en dialek, onderwyskwalifikasie, inkomste, huwelikstatus en geografiese ligging.

  • Is u data sensitief?

    Sensitiewe data verwys na persoonlike of vertroulike inligting. Besonderhede van 'n pasiënt in 'n elektroniese gesondheidsrekord wat gebruik word om dwelmproewe uit te voer, is die beste voorbeelde. Hierdie insigte en inligting moet eties geïdentifiseer word weens die heersende HIPAA-standaarde en -protokolle.

    As u datavereistes sensitiewe data behels, moet u besluit hoe u van plan is om data te verwyder, of as u wil hê dat u verskaffer dit vir u moet doen.

  • Data-insamelingsbronne

    Data -insameling kom uit verskillende bronne, van gratis en aflaaibare datastelle tot webwerwe en argiewe van die regering. Die datastelle moet egter relevant wees vir u projek, anders het dit geen waarde nie. Behalwe dat dit relevant is, moet die datastel ook kontekstueel, skoon en relatief van onlangse oorsprong wees, om te verseker dat die resultate van u AI ooreenstem met u ambisies.

  • Hoe om te begroot?

    AI -data -insameling behels uitgawes soos die betaling van die verskaffer, bedryfskoste, data -akkuraatheid om sikluskoste, indirekte uitgawes en ander direkte en verborge koste. U moet elke uitgawe wat by die proses betrokke is, deeglik oorweeg en 'n begroting daarvolgens opstel. Die begroting vir data -insameling moet ook in lyn wees met die omvang en visie van u projek.

Kom ons bespreek u vereiste vir AI -opleidingsdata vandag.

Hoe om die beste data -insamelingsmaatskappy vir AI- en ML -projekte te kies?

Noudat u die grondbeginsels vasgestel het, is dit nou relatief makliker om ideale data-insamelingsondernemings te identifiseer. Om 'n gehalteverskaffer verder van 'n onvoldoende ondernemer te onderskei, is hier 'n vinnige kontrolelys van die aspekte waaraan u aandag moet gee.

  • Voorbeeld datastelle

    Vra vir voorbeeld datastelle voordat u met 'n verskaffer saamwerk. Die resultate en prestasie van u KI-modules hang af van hoe aktief, betrokke en toegewyd u verskaffer is, en die beste manier om insig in al hierdie eienskappe te verkry, is deur voorbeelddatastelle te kry. Dit gee u 'n idee of daar aan u datavereistes voldoen word en sal u vertel of die samewerking die moeite werd is.

  • Wetlike voldoening

    Een van die belangrikste redes waarom u van plan is om met verkopers saam te werk, is om die take aan regulerende agentskappe te laat voldoen. Dit is 'n vervelige taak wat 'n kundige met ervaring vereis. Voordat u besluit, kyk of die voornemende diensverskaffer voldoen aan standaarde en standaarde om te verseker dat die data wat uit verskillende bronne verkry word, gelisensieer is vir gebruik met die regte toestemmings.

    Regsgevolge kan daartoe lei dat u onderneming bankrot word. Hou die nakoming in gedagte wanneer u 'n verskaffer van data-insameling kies.

  • gehalteversekering

    As u datastelle van u verskaffer kry, moet dit korrek geformateer word en gereed wees om direk na u AI-module vir opleidingsdoeleindes opgelaai te word. U hoef nie oudits te doen of toegewyde personeel te gebruik om die kwaliteit van die datastel te kontroleer nie. Dit voeg net nog 'n laag by 'n reeds vervelige taak. Verseker dat u verskaffer altyd oplaaibare datastelle lewer in die formaat en styl wat u benodig.

  • Verwysings van kliënte

    As u met die bestaande kliënte van u ondernemer praat, gee u u eerstehandse mening oor hul bedryfstandaarde en kwaliteit. Kliënte is gewoonlik eerlik met verwysings en aanbevelings. As u handelaar bereid is om u met hul kliënte te laat praat, vertrou hulle duidelik in die diens wat hulle lewer. Gaan hul vorige projekte deeglik na, praat met hul kliënte en sluit die transaksie af as u van mening is dat dit goed pas.

  • Die hantering van data-vooroordeel

    Deursigtigheid is die belangrikste in enige samewerking en u verkoper moet besonderhede deel of die datastelle wat hulle bied, bevooroordeeld is. As dit die geval is, tot watter mate? Oor die algemeen is dit moeilik om vooroordeel heeltemal uit die prentjie te verwyder, aangesien u nie die presiese tyd of bron van die inleiding kan identifiseer of toeskryf nie. As hulle dus insig bied oor hoe die gegewens bevooroordeeld is, kan u u stelsel verander om dienooreenkomstig resultate te lewer.

  • Skaalbaarheid van volume

    U besigheid gaan in die toekoms groei en die omvang van u projek gaan eksponensieel uitbrei. In sulke gevalle moet u vertrou dat u ondernemer die hoeveelhede datastelle wat u besigheid op groot skaal benodig, kan lewer.

    Het hulle genoeg talent in die huis? Gebruik hulle al hul databronne? Kan hulle u data aanpas op grond van unieke behoeftes en gebruiksgevalle? Aspekte soos hierdie sal verseker dat die ondernemer kan oorgaan as groter volumes data nodig is.

U toekoms hang af van die gebruik van KI en masjienleer

U toekoms hang af van die gebruik van Ai en masjienleerOns verstaan ​​dat die uitdaging om die regte data-insamelingsmaatskappy te vind. Dit is nie sinvol om monsterstelle individueel te vra, verskaffers en toetsdienste met vinnige projekte te vergelyk voordat u dit begaan nie. Selfs wanneer u die regte onderneming vind, moet u tot twee maande spandeer op die data-insameling.

Daarom stel ons voor dat u al hierdie gevalle uitskakel en onmiddellik na die fase van samewerking gaan, en kwaliteitdatastelle vir u projekte kry. Kontak vandag nog Shaip vir onberispelike kwaliteit van data. Ons oortref al die elemente wat ons op die kontrolelys genoem het om te verseker dat ons vennootskap winsgewend vir u besigheid is.

Praat vandag nog met ons oor u projek en laat ons dit so vroeg as moontlik aan die gang kry.

Sosiale Deel