Различные компании в широком спектре отраслей быстро внедряют искусственный интеллект для улучшения своей деятельности и поиска решений для своих бизнес-потребностей. Важность и преимущества этой технологии очевидны, поэтому критическим вопросом становится, как найти правильный способ внедрения решений искусственного интеллекта. Однако без надежных данных по обучению ИИ автоматизировать и оптимизировать удобство работы пользователей легче сказать, чем сделать.
Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения процветают на данных. Они учатся, развивая отношения, принимая и оценивая решения, а также обрабатывая информацию из полученных данных обучения.
Тренировочные данные Ресурсы, необходимые разработчикам и инженерам для разработки практических алгоритмов машинного обучения. Набор обучающих данных, который вы используете, будет иметь прямое влияние на результат проекта. Однако соответствующие наборы данных, подходящие для вашего проекта, не всегда доступны. Компании должны полагаться на сторонних поставщиков или компаний по сбору данных, которые помогут им с соответствующими наборами данных.
Выбор правильного поставщика данных для ваших данных обучения ИИ так же важен, как и выбор подходящего набора данных для вашего конкретного проекта. Выбрав не того поставщика, вы можете столкнуться с неточными результатами проекта, увеличенным временем запуска и значительной потерей дохода.
Решение о покупке данных для обучения - факторы, которые следует учитывать
Данные обучения составляют основную часть набора данных, составляя около 50-60% данных, необходимых для модели. Ниже приведены некоторые факторы, которые следует учитывать перед тем, как выбрать поставщика данных и подписаться на пунктирной линии.
Цена:
Цена является важным фактором принятия решения, хотя вы не хотите принимать решение исключительно на основе ценовой категории. Сбор данных искусственного интеллекта связан с множеством расходов, начиная с оплаты поставщика, подготовки данных, оптимизации расходов, эксплуатационных расходов и т. Д. Следовательно, вы должны учитывать все расходы, которые могут возникнуть в течение жизненного цикла проекта.
Качество данных:
Когда дело доходит до выбора поставщик данных. Данных слишком высокого качества не существует. Превосходные и доступные данные улучшат ваши модели машинного обучения. Выберите платформу, которая позволяет интегрировать преобразование и сбор данных в ваш рабочий процесс.
Разнообразие данных:
Выбранные вами обучающие данные должны быть сбалансированным представлением всех вариантов использования и потребностей. В большом наборе данных невозможно полностью предотвратить смещения. Однако для достижения наилучших результатов необходимо ограничить смещение данных в своих моделях. Разнообразие данных является ключом к достижению точных прогнозов и производительности модели. Например, модель ИИ, обученная с использованием 100 транзакций, будет бледнеть по сравнению с моделью, основанной на 10,000 XNUMX транзакций.
Соблюдения правовых норм:
Опытные сторонние поставщики лучше всего подходят для решения проблем, связанных с соблюдением требований и безопасностью. Эти задачи утомительны и отнимают много времени. Кроме того, юридические аспекты требуют предельного внимания и опыта квалифицированного специалиста. Таким образом, первый шаг при выборе поставщика данных - убедиться, что он получает данные из законных источников с соответствующими разрешениями.
Конкретный вариант использования:
Вариант использования и результат проекта будут определять тип требуемых наборов данных. Например, если модель, которую вы пытаетесь построить, невероятно сложна, она потребует обширных и разнообразных наборов данных.
Деидентифицированные данные:
Деидентификация данных помогает избежать проблем с законом, особенно если вы ищете наборы данных, связанных со здравоохранением. Вы должны убедиться, что наборы данных, на которых вы тренируете свои модели ИИ, полностью обезличены. Кроме того, ваш поставщик должен получить очищенные данные из нескольких источников, так что даже если вы объедините два набора данных, возможности их привязки к отдельному человеку будут ограничены.
Адаптируемый и масштабируемый:
На этом этапе процесса выбора обязательно сосредоточьтесь на наборах данных, которые могут удовлетворить ваши будущие потребности. Наборы данных должны позволять обновлять систему и улучшать процесс. Кроме того, вы должны предвидеть будущие потребности с точки зрения объема и возможностей. Наконец, прежде чем принять окончательное решение, задайте себе следующие вопросы:
- Есть ли у вас внутренний процесс сбора данных?
- Предоставляет ли поставщик различные модели?
- Доступна ли настройка данных?
Подведение итогов
Выбор поставщика данных для обучения - непростое решение; ваш выбор приведет к долгосрочным последствиям. Обсуждаемые нами параметры представляют собой отличное руководство о том, как следует подходить к поиску поставщика. Не забывайте всегда сравнивать и рассчитывать затраты на сбор данных для обучения с будущими доходами.
Найти поставщика с опытом и знаниями в области сбора и подготовки данных - утомительная и трудоемкая задача. Непрактично сравнивать каждого поставщика по всем критическим факторам с точки зрения бизнеса. От разнообразия данных до масштабируемости у операторов нет времени на тщательный поиск поставщика. Сделайте это проще с Shaip. У нас есть разнообразные данные превосходного качества, соответствующие отраслевым стандартам. Свяжитесь с нами сегодня чтобы поговорить о ваших конкретных потребностях.
