Verskeie ondernemings in 'n wye spektrum van nywerhede neem vinnig kunsmatige intelligensie aan om hul bedrywighede te verbeter en oplossings vir hul sakebehoeftes te vind. Die belangrikheid en voordeel van die tegnologie is duidelik, daarom word die kritieke vraag hoe om die regte manier te vind om AI-oplossings aan te neem. Sonder betroubare KI-opleidingsdata is dit egter makliker gesê as gedaan om 'n superieure gebruikerservaring te automatiseer en te optimaliseer.
KI- en masjienleeralgoritmes floreer op data. Hulle leer deur verhoudings te ontwikkel, besluite te neem en te evalueer en inligting uit die gevoerde opleidingsdata te verwerk.
Opleidingsdata is die hulpbronontwikkelaars en ingenieurs wat praktiese masjienleeralgoritmes moet ontwerp. Die opleidingsdatastel wat u gebruik, het 'n direkte invloed op die uitkoms van die projek. Relevante datastelle wat by u projek pas, is egter nie altyd beskikbaar nie. Besighede moet staatmaak op derdepartyverskaffers of data-insamelingsondernemings om hulle te help met relevante datastelle.
Die keuse van die regte dataverskaffer vir u AI-opleidingsdata is net so belangrik as om die geskikte datastel vir u spesifieke projek te kies. Kies die verkeerde verkoper, en u kan kyk na 'n onakkurate projekuitslag, verlengde bekendstellingstye en 'n beduidende verlies aan inkomste.
Besluit oor die koop van opleidingsdata - faktore wat u moet oorweeg
Opleidingsdata vorm die primêre deel van die datastel, wat ongeveer 50-60% van die gegewens vir die model uitmaak. Hieronder is 'n paar faktore wat u moet oorweeg voordat u 'n dataverkoper kies en op die stippellyn teken.
prys:
Prys is 'n wesenlike besluitnemer, alhoewel u nie slegs op pryspunt wil besluit nie. Die versameling van KI-data hou baie uitgawes in, van die betaling van die verkoper, die voorbereiding van data, die optimalisering van uitgawes, bedryfskoste en meer. Daarom moet u alle uitgawes in ag neem wat gedurende die lewensiklus van die projek kan plaasvind.
Kwaliteit van data:
Gehaltedata troef kostemededingendheid wanneer dit kom by die keuse van 'n data verskaffer. Data wat te hoog in kwaliteit is, bestaan nie. Uitstekende en toeganklike data sal jou masjienleermodelle verbeter. Kies 'n platform wat datatransformasie en -verkryging naatloos in jou werkvloei laat integreer.
Datadiversiteit:
Die opleidingsdata wat u kies, moet 'n gebalanseerde weergawe wees van alle gebruiksgevalle en behoeftes. In 'n groot datastel is dit onmoontlik om vooroordele heeltemal te voorkom. Om die beste resultate te behaal, moet u egter die data-vooroordeel in u modelle beperk. Datadiversiteit is die sleutel tot akkurate voorspellings en prestasies volgens die model. 'N KI-model wat opgelei word met behulp van 100 transaksies, sal byvoorbeeld verbleek in vergelyking met 'n model gebaseer op 10,000 XNUMX transaksies.
Wetlike nakoming:
Ervare derdepartyverskaffers is die beste geskik om probleme met die nakoming en veiligheid te hanteer. Hierdie take is lastig en tydrowend. Daarbenewens vereis die wettigheid die grootste aandag en ervaring van 'n opgeleide kundige. Daarom is die eerste stap om 'n dataverskaffer te kies om seker te maak dat hulle data van wettig gemagtigde bronne met die regte toestemming verkry.
Spesifieke gebruiksgeval:
Die gebruiksgeval en die resultaat van die projek bepaal die tipe datastelle wat u benodig. As die model wat u probeer bou ongelooflik ingewikkeld is, sal dit uitgebreide en uiteenlopende datastelle verplig.
Ongeïdentifiseerde data:
Data-identifikasie help u om weg te bly van regsprobleme, veral as u gesondheidsorg-verwante datastelle soek. U moet seker maak dat die datastelle waarop u u AI-modelle oplei, heeltemal geïdentifiseer word. Daarbenewens moet u verkoper geskropte data uit verskeie bronne bekom, sodat selfs as u twee datastelle kombineer, die moontlikhede om dit aan 'n individu te koppel, beperk is.
Aanpasbaar en skaalbaar:
Maak seker dat u in hierdie stadium van die keuringsproses fokus op datastelle wat in u toekomstige behoeftes voorsien. Die datastelle moet opgraderings in die stelsel en verbeterings aan die proses moontlik maak. Daarbenewens moet u voorsien in toekomstige behoeftes in terme van volume en vermoëns. Laastens, stel u die volgende vrae af voordat u u finale besluit neem:
- Het u 'n interne data-insamelingsproses in plek?
- Verskaf die verskaffer 'n verskeidenheid modelle?
- Is data-aanpassing beskikbaar?
Wikkel
Die keuse van 'n ondernemer om u opleidingsdata in te win, is nie 'n maklike besluit nie; u keuse sal langtermyngevolge hê. Die parameters wat ons bespreek het, bied 'n uitstekende gids oor hoe u moet soek na 'n ondernemer. Onthou om altyd die verkrygingskoste van opleidingsdata met die toekomstige opbrengste te vergelyk en te bereken.
Dit is 'n vervelige en tydrowende taak om 'n ondernemer met ervaring en kundigheid in die versameling en voorbereiding van data te vind. Dit is nie prakties om elke verkoper te vergelyk met al die kritieke faktore vanuit 'n besigheidsperspektief nie. Van datadiversiteit tot skaalbaarheid, het operateurs nie die tyd om behoorlik na 'n ondernemer te soek nie. Maak dit eenvoudiger met Shaip. Ons het uiteenlopende data van superieure gehalte wat aan die standaarde van die bedryf voldoen. Skakel vandag nog met ons in verbinding om meer oor u spesifieke behoeftes te praat.
