Сегодня бизнес без искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) находится в невыгодном конкурентном положении. От поддержки и оптимизации серверных процессов и рабочих процессов до повышения качества обслуживания пользователей с помощью механизмов рекомендаций и автоматизации - внедрение ИИ неизбежно и необходимо для выживания в 2021 году.
Однако добраться до момента, когда ИИ будет обеспечивать плавные и точные результаты, непросто. Надлежащая реализация не достигается в одночасье, это долгосрочный процесс, который может продолжаться месяцами. Чем дольше период обучения ИИ, тем точнее результаты. С учетом сказанного, более длительная продолжительность обучения ИИ требует большего объема релевантных и контекстных наборов данных.
С точки зрения бизнеса, практически невозможно, чтобы у вас был постоянный источник соответствующих наборов данных, если только ваши внутренние системы не являются высокоэффективными. Большинство предприятий должны полагаться на внешние источники, такие как сторонние поставщики или компания по сбору данных по обучению ИИ. У них есть инфраструктура и возможности, чтобы гарантировать, что вы получите объем данных для обучения ИИ, который вам нужен для учебных целей, но выбрать правильный вариант для вашего бизнеса не так-то просто.
В отрасли существует множество некачественных компаний, предлагающих сбор данных, и вы должны быть осторожны с тем, с кем вы решите сотрудничать. Партнерство с неправильным или некомпетентным поставщиком может подтолкнуть данные о запуске вашего продукта на неопределенный срок или привести к капитальным потерям.
Мы создали это руководство, чтобы помочь вам выбрать правильную компанию по сбору данных AI. После прочтения вы сможете с уверенностью определить идеальную компанию по сбору данных для вашего бизнеса.
Внутренние факторы, которые следует учитывать, прежде чем искать компанию по сбору данных
Сотрудничество с компанией по сбору данных - это только 50% задачи. Остальные 50% связаны с вашей перспективой. Идеальное сотрудничество требует ответов на вопросы или факторов, а также дополнительных разъяснений. Давайте посмотрим на некоторые из них.
Какой у вас сценарий использования ИИ?
Вам необходимо определить подходящий вариант использования для вашей реализации ИИ. В противном случае вы развертываете ИИ без твердой цели. Перед внедрением вам необходимо выяснить, поможет ли ИИ генерировать потенциальных клиентов, стимулировать продажи, оптимизировать рабочие процессы, иметь ориентированные на клиента результаты или другие положительные результаты, характерные для вашего бизнеса. Четкое определение варианта использования гарантирует, что вы будете искать правильного поставщика данных.
Сколько данных вам нужно? Какой тип?
Вам необходимо установить общий предел объема необходимых данных. Хотя мы считаем, что более высокие объемы приведут к более точным моделям, вам все же необходимо определить, сколько необходимо для вашего проекта и какой тип данных будет наиболее полезным. Без четкого плана вы столкнетесь с чрезмерными потерями в затратах и рабочей силе.Ниже приведены некоторые общие вопросы, которые владельцы бизнеса задают при подготовке к сбору, чтобы определить, что:
- Ваш бизнес основан на компьютерном зрении?
- Какие именно изображения в качестве наборов данных вам понадобятся?
- Планируете ли вы внедрить прогнозную аналитику в свой рабочий процесс и требовать исторических наборов текстовых данных?
Насколько разнообразным должен быть ваш набор данных?
Вам также необходимо определить, насколько разнообразными должны быть ваши данные, т. е. данные, собранные по возрастной группе, полу, этнической принадлежности, языку и диалекту, уровню образования, доходу, семейному положению и географическому положению.
Являются ли ваши данные конфиденциальными?
Конфиденциальные данные относятся к личной или конфиденциальной информации. Подробная информация о пациенте в электронной истории болезни, используемой для проведения испытаний лекарств, является идеальным примером. С этической точки зрения, эти идеи и информация должны быть обезличены из-за преобладающих стандартов и протоколов HIPAA.
Если ваши требования к данным связаны с конфиденциальными данными, вам следует решить, как вы собираетесь деидентифицировать данные или хотите ли вы, чтобы ваш поставщик сделал это за вас.
Источники сбора данных
Сбор данных осуществляется из различных источников, от бесплатных и загружаемых наборов данных до правительственных веб-сайтов и архивов. Однако наборы данных должны иметь отношение к вашему проекту, иначе они не будут иметь никакой ценности. Помимо актуальности, набор данных также должен быть контекстным, чистым и сравнительно недавним, чтобы результаты вашего ИИ соответствовали вашим амбициям.
Как составить бюджет?
Сбор данных AI включает в себя такие расходы, как оплата поставщика, операционные сборы, точность данных, оптимизирующая затраты цикла, косвенные расходы и другие прямые и скрытые расходы. Вам необходимо тщательно рассмотреть все расходы, связанные с этим процессом, и соответствующим образом составить бюджет. Бюджет сбора данных также должен соответствовать масштабам и видению вашего проекта.
Вам необходимо установить общий предел объема необходимых данных. Хотя мы считаем, что более высокие объемы приведут к более точным моделям, вам все же необходимо определить, сколько необходимо для вашего проекта и какой тип данных будет наиболее полезным. Без четкого плана вы столкнетесь с чрезмерными потерями в затратах и рабочей силе.Как выбрать лучшую компанию по сбору данных для проектов AI и ML?
Теперь, когда у вас есть основы, теперь сравнительно легче определить идеальные компании по сбору данных. Чтобы еще больше отличить качественного поставщика от неадекватного поставщика, вот краткий контрольный список аспектов, на которые вам следует обратить внимание.
Примеры наборов данных
Спросить образцы наборов данных перед тем, как сотрудничать с продавцом. Результаты и производительность ваших модулей AI зависят от того, насколько активен, вовлечен и привержен ваш поставщик, и лучший способ получить представление обо всех этих качествах - получить образцы наборов данных. Это даст вам представление о том, соблюдены ли ваши требования к данным, и подскажет, стоит ли вложения в сотрудничество.
Соответствие нормативным требованиям
Одна из основных причин, по которой вы собираетесь сотрудничать с поставщиками, - это соответствие задач требованиям регулирующих органов. Это утомительная работа, требующая опытного специалиста. Прежде чем принять решение, проверьте, соблюдает ли потенциальный поставщик услуг соответствие и стандарты, чтобы гарантировать, что данные, полученные из различных источников, лицензированы для использования с соответствующими разрешениями.
Правовые последствия могут привести к банкротству вашей компании. Обязательно помните о соответствии при выборе поставщика сбора данных.
Гарантия качества
Когда вы получаете наборы данных от своего поставщика, они должны быть правильно отформатированы и готовы к прямой загрузке в ваш модуль ИИ в учебных целях. Вам не нужно проводить аудит или использовать специальный персонал для проверки качества набора данных. Это лишь добавление еще одного слоя к и без того утомительной задаче. Убедитесь, что ваш поставщик всегда предоставляет готовые к загрузке наборы данных в нужном вам формате и стиле.
Рефералы клиентов
Поговорив с существующими клиентами вашего поставщика, вы сможете из первых рук узнать об их рабочих стандартах и качестве. Клиенты обычно честны с рефералами и рекомендациями. Если ваш поставщик готов позволить вам поговорить со своими клиентами, они явно уверены в предоставляемых услугах. Тщательно изучите их прошлые проекты, поговорите с их клиентами и заключите сделку, если вы считаете, что они им подходят.
Работа со смещением данных
Прозрачность является ключевым моментом в любом сотрудничестве, и ваш поставщик должен поделиться подробностями о том, являются ли предоставляемые им наборы данных предвзятыми. Если да, то в какой степени? Как правило, трудно полностью устранить предвзятость на изображении, поскольку вы не можете определить или указать точное время или источник введения. Поэтому, когда они предлагают понимание того, как данные предвзяты, вы можете изменить свою систему для получения соответствующих результатов.
Масштабируемость объема
В будущем ваш бизнес будет расти, а объем вашего проекта будет расти в геометрической прогрессии. В таких случаях вы должны быть уверены, что ваш поставщик сможет доставить объемы наборов данных, которые требуются вашему бизнесу, в нужном масштабе.
Достаточно ли у них собственных талантов? Они исчерпывают все свои источники данных? Могут ли они настроить ваши данные на основе уникальных потребностей и вариантов использования? Подобные аспекты гарантируют, что поставщик сможет перейти на другую платформу, когда потребуются более высокие объемы данных.
Ваше будущее зависит от использования ИИ и машинного обучения
Мы понимаем, что найти подходящую компанию по сбору данных непросто. Нет смысла запрашивать наборы образцов по отдельности, сравнивать поставщиков и тестировать услуги с быстрыми проектами перед принятием решения. Даже если вы найдете подходящую компанию, вам придется потратить до двух месяцев на подготовку к сбору данных.
Вот почему мы предлагаем устранить все эти экземпляры и сразу перейти к этому этапу сотрудничества и получить качественные наборы данных для ваших проектов. Свяжитесь с Shaip сегодня, чтобы получить безупречное качество данных. Мы превышаем все элементы, указанные в контрольном списке, чтобы наше партнерство было прибыльным для вашего бизнеса.
Поговорите с нами сегодня о вашем проекте, и давайте начнем его как можно раньше.
