Aloittelijan opas tekoälyn tiedonkeruulle
AI-tiedonkeruuyrityksen valitseminen AI-/ML-projektillesi
esittely
Tekoäly (AI) parantaa elämäämme yksinkertaistamalla tehtäviä ja parantamalla kokemuksia. Se on tarkoitettu täydentämään ihmisiä, ei hallitsemaan heitä, auttamaan ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia ja edistämään kehitystä.
Tekoäly edistyy muun muassa terveydenhuollon, syöpätutkimuksen avustamisen, neurologisten häiriöiden hoidossa ja rokotteiden kehittämisen nopeuttamisessa. Se mullistaa teollisuudenaloja autonomisista ajoneuvoista älylaitteisiin ja parannettuihin älypuhelinkameroihin.
Maailman AI-markkinoiden odotetaan saavuttavan 267 miljardia dollaria vuoteen 2027 mennessä, ja 37 % yrityksistä käyttää jo tekoälyratkaisuja. Noin 77 % nykyisin käyttämistämme tuotteista ja palveluista on tekoälypohjaisia. Kuinka yksinkertaiset laitteet ennustavat sydänkohtauksia tai autojen ajamista itsestään? Miten chatbotit näyttävät niin ihmisiltä?
Avain on data. Tieto on keskeistä tekoälylle, minkä ansiosta koneet voivat ymmärtää, käsitellä ja tuottaa tarkkoja tuloksia. Tämä opas auttaa sinua ymmärtämään tietojen tärkeyden tekoälyssä.
Mitä on AI-tiedonkeruu?
Kun nämä kriteerit täyttyvät, se voi vaikuttaa tekoälyjärjestelmien tehokkuuteen ja niiden kykyyn tarjota ennusteita.
Esimerkiksi:
Teknologiayritys kehittää parhaillaan tekoälyllä toimivaa ääniavustajaa, joka on suunniteltu kodin laitteisiin. Tässä on lyhyt kuvaus yrityksen tiedonkeruuprosessista:
- He palkkaavat erikoistuneen tiedonkeruutoimiston, kuten Shaipin, rekrytoimaan ja hallitsemaan tuhansia osallistujia erilaisista kielitaustoista, mikä varmistaa laajan kirjon aksentteja, murteita ja puhekuvioita.
- Yritys järjestää yksityishenkilöille toimintoja, kuten hälytyksiä, sääpäivitysten tiedusteluja, älykotilaitteiden hallintaa sekä erilaisiin komentoihin ja kyselyihin vastaamista.
- Ne tallentavat ääniä ympäristöissä toistaakseen todellisia tilanteita, kuten hiljaisia huoneita, kiireisiä keittiöitä ja ulkoilmaolosuhteita.
- Yritys kerää myös tallenteita ympäristön äänistä, kuten koiran haukkumisesta ja television äänistä, auttaakseen tekoälyä erottamaan äänikomennot taustameluista.
- He kuuntelevat jokaista ääninäytettä ja kirjoittavat jokaiseen näytteeseen tietoa puhujan ominaisuuksista sekä heidän tunneilmauksistaan ja taustamelun tasosta.
- Ne käyttävät menetelmiä tiedon lisäämiseen ääninäytteiden eri versioiden luomiseksi, äänenkorkeuden ja nopeuden muokkaamiseksi tai synteettisen taustakohinan sisällyttämiseksi.
- Yksityisyyden suojaamiseksi henkilökohtaiset tiedot poistetaan tekstikirjoista ja ääninäytteet anonymisoidaan.
- Yritys varmistaa, että se edustaa tasapuolisesti eri ikäryhmistä, eri sukupuolista ja aksenteista tulevia henkilöitä, jotta tekoälyn suorituskyky ei vääristy.
- Yhtiö perustaa prosessin tietojen keräämiseksi jatkuvasti käyttämällä ääniavustajaansa tosielämän skenaarioissa. Tavoitteena on parantaa tekoälyn ymmärtämistä luonnollisesta kielestä ja erilaisista kyselytyypeistä ajan myötä. Tietenkin kaikki nämä tehdään käyttäjän suostumuksella.
Yleisiä haasteita tiedonkeruussa
Harkitse näitä tekijöitä ennen tiedonkeruuta ja sen aikana:
Tietojenkäsittely ja puhdistus
Tietojen käsittelyyn ja puhdistamiseen kuuluu virheiden tai epäjohdonmukaisuuksien poistaminen tiedoista (puhdistus) ja numeeristen ominaisuuksien skaalaaminen standardoidulle alueelle (normalisointi) tarkkuuden ja johdonmukaisuuden säilyttämiseksi. Tämä osa sisältää myös tietojen muuntamisen tekoälymallille sopivaan muotoon (formatointi).
Merkintätiedot
Ohjatussa oppimisessa datalla on oltava oikeat lähdöt tai tunnisteet. Ihmisasiantuntijat voivat tehdä tämän tehtävän manuaalisesti tai menetelmillä, kuten joukkolähteellä tai puoliautomaattisilla tekniikoilla. Tavoitteena on säilyttää johdonmukainen ja korkealaatuinen merkintä tekoälymallien optimaalisen suorituskyvyn takaamiseksi.
Yksityisyys ja eettiset näkökohdat
Kun keräät tietoja mihin tahansa tarkoitukseen, kuten tutkimus- tai markkinointikampanjoihin, sinun on noudatettava GDPR- tai CCPA-sääntöjä. On myös tarpeen hankkia osallistujien suostumus ja anonymisoida kaikki henkilökohtaiset tiedot ennen jatkamista, jotta estetään luvaton pääsy tai tietosuojastandardien rikkominen. Lisäksi on otettava huomioon eettiset vaikutukset, jotta voidaan estää haitat tai syrjivät käytännöt, jotka johtuvat tietojen keräämisestä tai käytöstä missä tahansa muodossa.
Bias huomioon ottaen
Varmista, että kerätyt tiedot kuvastavat tarkasti eri ryhmiä ja tilanteita, jotta vältytään luomasta puolueellisia malleja, jotka voisivat pahentaa yhteiskunnallista eriarvoisuutta vahvistamalla tai vahvistamalla niitä. Tämä vaihe voi sisältää tietopisteiden etsimisen, jotka eivät ole hyvin edustettuina, tai tasapainoisen tietojoukon ylläpitämistä.
Tekoälyn koulutusdatan tyypit koneoppimisessa
Nyt tekoälyn tiedonkeruu on kattotermi. Tiedot tässä tilassa voivat tarkoittaa mitä tahansa. Se voi olla tekstiä, videomateriaalia, kuvia, ääntä tai näiden kaikkien yhdistelmää. Lyhyesti sanottuna kaikki, mikä on hyödyllistä koneelle suoriutuakseen oppimisesta ja tulosten optimoinnista, on dataa. Tässä on nopea luettelo, jotta saat enemmän tietoa erityyppisistä tiedoista:
Tietojoukot voivat olla peräisin strukturoidusta tai strukturoimattomasta lähteestä. Asiattomille strukturoidut tietojoukot ovat sellaisia, joilla on selkeä merkitys ja muoto. Ne ovat helposti ymmärrettävissä koneilla. Toisaalta jäsentämättömät ovat tietoja tietojoukoissa, joita on kaikkialla. Ne eivät noudata tiettyä rakennetta tai muotoa ja vaativat ihmisen väliintuloa arvokkaiden oivallusten saamiseksi tällaisista tietojoukoista.
Tekstitiedot
Yksi runsaimmista ja näkyvimmistä datamuodoista. Tekstitiedot voitaisiin jäsentää tietokannoista, GPS-navigointiyksiköistä, laskentataulukoista, lääketieteellisistä laitteista, lomakkeista ja muista saatujen oivallusten muodossa. Strukturoimaton teksti voi olla kyselyjä, käsinkirjoitettuja asiakirjoja, tekstikuvia, sähköpostivastauksia, kommentteja sosiaalisessa mediassa ja paljon muuta.
Äänidata
Äänitietojoukot auttavat yrityksiä kehittämään parempia chatbotteja ja -järjestelmiä, suunnittelemaan parempia virtuaalisia avustajia ja paljon muuta. Ne auttavat myös koneita ymmärtämään aksentteja ja ääntämistä eri tavoilla, joilla yksittäinen kysymys tai kysely voidaan esittää.
Kuvatiedot
Kuvat ovat toinen merkittävä tietojoukkotyyppi, jota käytetään moniin eri tarkoituksiin. Itseajavista autoista ja sovelluksista, kuten Google Lensistä, kasvojentunnistukseen, kuvat auttavat järjestelmiä keksimään saumattomia ratkaisuja.
Videotiedot
Videot ovat yksityiskohtaisempia tietojoukkoja, joiden avulla koneet ymmärtävät jotain syvällisesti. Videotietojoukot saadaan tietokonenäöstä, digitaalisesta kuvantamisesta ja muusta.
Kuinka kerätä dataa koneoppimista varten?
Joten miten hankit tietosi? Mitä tietoja tarvitset ja kuinka paljon niitä? Mistä useista lähteistä tarvittavat tiedot voidaan hakea?
Yritykset arvioivat ML-malliensa markkinaraon ja tarkoituksen sekä kartoittavat mahdollisia tapoja hankkia relevantteja tietojoukkoja. Tarvittavan tietotyypin määrittäminen ratkaisee suuren osan tiedonhankintaan liittyvistä huolenaiheistasi. Jotta saat paremman käsityksen, tiedonkeruussa on erilaisia kanavia, tapoja, lähteitä tai välineitä:
Ilmaiset lähteet
Kuten nimestä voi päätellä, nämä ovat resursseja, jotka tarjoavat tietojoukkoja tekoälyn koulutustarkoituksiin ilmaiseksi. Ilmaiset lähteet voivat olla mitä tahansa julkisista foorumeista, hakukoneista, tietokannoista ja hakemistoista valtion portaaleihin, jotka ylläpitävät tietoarkistoja vuosien varrella.
Jos et halua kohdistaa liikaa vaivaa ilmaisten tietojoukkojen hankkimiseen, on olemassa omistettuja verkkosivustoja ja portaaleja, kuten Kaggle, AWS-resurssit, UCI-tietokanta ja paljon muuta, joiden avulla voit tutkia erilaisia
luokat ja lataa tarvittavat tietojoukot ilmaiseksi.
Sisäiset resurssit
Vaikka ilmaiset resurssit vaikuttavat käteviltä vaihtoehdoilta, niihin liittyy useita rajoituksia. Ensinnäkin et voi aina olla varma, että löydät tietojoukkoja, jotka vastaavat tarkasti vaatimuksiasi. Vaikka tietojoukot täsmäävät, ne saattavat olla merkityksettömiä aikajanan kannalta.
Jos markkinasegmenttisi on suhteellisen uusi tai tutkimaton, luokkia tai osuvia ei ole monia
tietojoukot, jotka voit myös ladata. Välttääksesi alustavat puutteet ilmaisilla resursseilla, siellä
on olemassa toinen tietoresurssi, joka toimii kanavana, jonka avulla voit luoda osuvampia ja kontekstuaalisempia tietojoukkoja.
Ne ovat sisäisiä lähteitäsi, kuten CRM-tietokantoja, lomakkeita, sähköpostimarkkinoinnin viittauksia, tuotteen tai palvelun määrittämiä kosketuspisteitä, käyttäjätietoja, puettavien laitteiden tietoja, verkkosivustojen tietoja, lämpökarttoja, sosiaalisen median oivalluksia ja paljon muuta. Sinä määrität, määrität ja ylläpidät nämä sisäiset resurssit. Voit siis olla varma sen uskottavuudesta, merkityksellisyydestä ja äskettäisyydestä.
Maksulliset resurssit
Riippumatta siitä, kuinka hyödyllisiltä ne kuulostavat, sisäisillä resursseilla on myös oma osansa hankaluuksista ja rajoituksista. Esimerkiksi suurin osa osaamisjoukostasi keskittyy tiedon kosketuspisteiden optimointiin. Lisäksi tiimien ja resurssien välisen koordinoinnin tulee olla myös moitteetonta.
Jotta vältytään useamilta tällaisilta hikkauksilta, käytät maksullisia lähteitä. Ne ovat palveluita, jotka tarjoavat sinulle hyödyllisimmät ja kontekstuaaliset tietojoukot projekteihisi ja varmistavat, että saat niitä jatkuvasti aina kun tarvitset.
Ensimmäinen vaikutelma, jonka useimmat meistä saavat maksullisista lähteistä tai datan toimittajista, on, että ne ovat kalliita. Kuitenkin,
kun teet laskelman, ne ovat vain halpoja pitkällä aikavälillä. Niiden laajojen verkkojen ja tiedonhankintamenetelmien ansiosta voit vastaanottaa monimutkaisia tietojoukkoja tekoälyprojekteihisi riippumatta siitä, kuinka epätodennäköisiä ne ovat.
Tässä on yksityiskohtainen taulukko, joka antaa sinulle yksityiskohtaisen yleiskuvan kolmen lähteen eroista:
| Ilmainen Resurssit | Sisäiset resurssit | Maksulliset resurssit |
|---|---|---|
| Tietojoukot ovat saatavilla ilmaiseksi. | Myös sisäiset resurssit voivat olla ilmaisia toimintakuluistasi riippuen. | Maksat datatoimittajalle, joka hankkii sinulle merkitykselliset tietojoukot. |
| Verkossa on useita ilmaisia resursseja haluttujen tietojoukkojen lataamiseen. | Saat mukautettuja tietoja tarpeidesi mukaan tekoälykoulutukseen. | Saat mukautettuja tietoja jatkuvasti niin kauan kuin tarvitset. |
| Sinun on työstettävä manuaalisesti tietojoukkojen kokoamista, kuratointia, muotoilua ja huomautuksia. | Voit jopa muokata tietojen kosketuspisteitä luodaksesi tietojoukkoja vaadituilla tiedoilla. | Toimittajien tietojoukot ovat koneoppimisvalmiita. Tämä tarkoittaa, että ne on merkitty ja niissä on laadunvarmistus. |
| Ole varovainen lataamiesi tietojoukkojen lisensointi- ja vaatimustenmukaisuusrajoitusten suhteen. | Sisäiset resurssit tulevat riskialttiiksi, jos sinulla on rajoitetusti aikaa markkinoida tuotettasi. | Voit määrittää määräajat ja toimittaa tietojoukot niiden mukaisesti. |
Miten huonot tiedot vaikuttavat tekoälyn tavoitteisiisi?
Listasimme kolme yleisintä tietoresurssia, koska sinulla on käsitys tiedon keräämisestä ja hankinnasta. Tässä vaiheessa on kuitenkin tärkeää ymmärtää, että päätöksesi voi poikkeuksetta päättää tekoälyratkaisusi kohtalosta.
Samalla tavalla kuin laadukkaat tekoälyharjoitustiedot voivat auttaa mallia tuottamaan tarkkoja ja oikea-aikaisia tuloksia, huonot harjoitustiedot voivat myös rikkoa tekoälymallejasi, vääristää tuloksia, aiheuttaa harhaa ja muita ei-toivottuja seurauksia.
Mutta miksi näin tapahtuu? Eikö minkään datan ole tarkoitus kouluttaa ja optimoida tekoälymalliasi? Rehellisesti, ei. Ymmärretään tämä tarkemmin.
Huono data – mitä se on?
Strukturoimattoman ja huonon datan ero on se, että jäsentämättömän datan näkemyksiä on kaikkialla. Mutta pohjimmiltaan ne voivat olla hyödyllisiä riippumatta. Käyttämällä lisäaikaa datatutkijat voisivat silti poimia olennaista tietoa jäsentämättömistä tietojoukoista. Näin ei kuitenkaan ole huonojen tietojen kohdalla. Nämä tietojoukot eivät sisällä lainkaan tai rajoitetusti oivalluksia tai tietoja, jotka ovat arvokkaita tai tärkeitä tekoälyprojektillesi tai sen koulutustarkoituksiin.
Joten kun hankit tietojoukot ilmaisista resursseista tai sinulla on löyhästi muodostetut sisäiset tiedon kosketuspisteet, on erittäin todennäköistä, että lataat tai luot huonoja tietoja. Kun tutkijasi työskentelevät huonojen tietojen parissa, et vain tuhlaa ihmistunteja, vaan myös työnnät tuotteesi markkinoille.
Jos et vieläkään ole varma siitä, mitä huonot tiedot voivat vaikuttaa tavoitteisiisi, tässä on nopea luettelo:
- Käytät lukemattomia tunteja huonojen tietojen hankkimiseen ja tuhlaat tunteja, vaivaa ja rahaa resursseihin.
- Huono data voi aiheuttaa sinulle juridisia ongelmia, jos niitä ei huomaa, ja ne voivat heikentää tekoälysi tehokkuutta
malleja. - Kun otat tuotteesi käyttöön huonoihin tietoihin koulutettuna, se vaikuttaa käyttökokemukseen
- Huono data voi tehdä tuloksista ja johtopäätöksistä puolueellisia, mikä voi aiheuttaa vastareaktioita entisestään.
Joten jos mietit, löytyykö tähän ratkaisua, se on todellakin olemassa.
Tekoälyn koulutustiedon toimittajat auttamaan
Sinun tarvitsee vain ottaa tiedot ja kouluttaa tekoälymallisi täydellisyyteen. Tämän jälkeen olemme varmoja, että seuraava kysymyksesi koskee tiedontoimittajien kanssa tehtävään yhteistyöhön liittyviä kustannuksia. Ymmärrämme, että jotkut teistä työskentelevät jo henkisen budjetin parissa, ja juuri siihen olemmekin menossa seuraavaksi.
Tekijät, jotka on otettava huomioon, kun päätät tehokkaan budjetin tiedonkeruuprojektillesi
Tekoälykoulutus on systemaattista lähestymistapaa ja siksi budjetointi on olennainen osa sitä. Tekijät, kuten sijoitetun pääoman tuotto, tulosten tarkkuus, koulutusmenetelmät ja paljon muuta, tulee ottaa huomioon, ennen kuin sijoittaa valtavasti rahaa tekoälyn kehittämiseen. Monet projektipäälliköt tai yritysten omistajat haparoivat tässä vaiheessa. He tekevät hätiköityjä päätöksiä, jotka tuovat peruuttamattomia muutoksia heidän tuotekehitysprosessiinsa ja pakottavat heidät lopulta kuluttamaan enemmän.
Tämä osio antaa kuitenkin sinulle oikeat näkemykset. Kun istut alas työstämään tekoälykoulutuksen budjettia, kolme asiaa tai tekijää ovat väistämättömiä.
Katsotaanpa kutakin yksityiskohtaisesti.
Tarvitsemasi tiedon määrä
Olemme koko ajan sanoneet, että tekoälymallisi tehokkuus ja tarkkuus riippuu siitä, kuinka paljon sitä on koulutettu. Tämä tarkoittaa, että mitä enemmän tietojoukkoja on, sitä enemmän oppimista. Mutta tämä on hyvin epämääräistä. Dimensional Research julkaisi tämän käsityksen numeron, joka paljasti, että yritykset tarvitsevat vähintään 100,000 XNUMX näyteaineistoa AI-malliensa kouluttamiseen.
100,000 100,000 tietojoukolla tarkoitamme XNUMX XNUMX laadukasta ja asiaankuuluvaa tietojoukkoa. Näissä tietojoukoissa tulee olla kaikki olennaiset attribuutit, huomautukset ja oivallukset, joita algoritmeillesi ja koneoppimismalleillesi tarvitaan tietojen käsittelemiseksi ja suunniteltujen tehtävien suorittamiseksi.
Tämä on yleinen nyrkkisääntö, joten ymmärrämme paremmin, että tarvitsemasi tiedon määrä riippuu myös toisesta monimutkaisesta tekijästä, joka on yrityksesi käyttötapaus. Se, mitä aiot tehdä tuotteellasi tai ratkaisullasi, määrittää myös tarvitsemasi tiedon määrän. Esimerkiksi suositusmoottoria rakentavalla yrityksellä on erilaiset tietomäärävaatimukset kuin chatbotia rakentavalla yrityksellä.
Datan hinnoittelustrategia
Kun olet päättänyt, kuinka paljon tietoja todella tarvitset, sinun on seuraavaksi työstettävä datan hinnoittelustrategiaa. Yksinkertaisesti sanottuna tämä tarkoittaa sitä, kuinka maksaisit hankkimistasi tai luomistasi tietojoukoista.
Yleisesti ottaen nämä ovat markkinoilla noudatettuja tavanomaisia hinnoittelustrategioita:
| Tietotyyppi | Hinnoittelustrategia |
|---|---|
 Kuva | Hinnoiteltu yksittäistä kuvatiedostoa kohti |
 Video | Hinnoiteltu sekunnissa, minuutissa, tunnissa tai yksittäisessä kehyksessä |
 Ääni / puhe | Hinnoiteltu sekunnissa, minuutissa tai tunnissa |
 teksti | Hinnoitettu per sana tai lause |
Mutta odota. Tämä on taas nyrkkisääntö. Tietojen hankinnan todelliset kustannukset riippuvat myös seuraavista tekijöistä:
- Ainutlaatuinen markkinasegmentti, demografiset tiedot tai maantiede, josta tietojoukot on hankittava
- Käyttötapasi monimutkaisuus
- Kuinka paljon dataa tarvitset?
- Sinun aikasi markkinoille
- Kaikki räätälöidyt vaatimukset ja paljon muuta
Jos huomaat, tiedät, että kustannukset suurten määrien kuvien hankkimisesta tekoälyprojektiisi voivat olla pienemmät, mutta jos sinulla on liikaa määrityksiä, hinnat voivat nousta.
Hankintastrategiasi
Tämä on hankalaa. Kuten näit, on olemassa erilaisia tapoja luoda tai hankkia tietoja tekoälymalleillesi. Maalaisjärki sanelee, että ilmaiset resurssit ovat parhaita, koska voit ladata vaaditut määrät tietojoukkoja ilmaiseksi ilman ongelmia.
Tällä hetkellä näyttää myös siltä, että maksulliset lähteet ovat liian kalliita. Mutta tähän lisätään monimutkaisuus. Kun hankit tietojoukkoja ilmaisista resursseista, käytät ylimääräistä aikaa ja vaivaa datajoukkojen puhdistamiseen, niiden kokoamiseen yrityskohtaiseen muotoon ja sitten merkintöihin yksitellen. Sinulle aiheutuu prosessista käyttökustannuksia.
Maksullisilla lähteillä maksu on kertaluonteinen ja saat myös konevalmiit tietojoukot käsiisi haluamaasi aikaan. Kustannustehokkuus on tässä hyvin subjektiivista. Jos sinusta tuntuu, että sinulla on varaa käyttää aikaa ilmaisten tietojoukkojen merkitsemiseen, voit budjetoida vastaavasti. Ja jos uskot, että kilpailusi on kovaa ja markkinoilletuloaika on rajoitettu, voit luoda heijastusvaikutuksen markkinoille, sinun kannattaa suosia maksullisia lähteitä.
Budjetoinnin tarkoituksena on eritellä yksityiskohdat ja määritellä selkeästi jokainen fragmentti. Näiden kolmen tekijän pitäisi toimia etenemissuunnitelmana tekoälykoulutuksesi budjetointiprosessissa tulevaisuudessa.
Onko sisäinen tiedonhankinta todella kustannustehokasta?
Budjetoitaessamme huomasimme, että sisäinen tiedonhankinta voi olla ajan mittaan kalliimpaa. Jos epäröit maksullisten lähteiden suhteen, tämä osio paljastaa sisäisen tiedontuotannon piilokulut.
Raaka- ja jäsentämätön data: Mukautetut tietopisteet eivät takaa käyttövalmiita tietojoukkoja.
Henkilöstökulut: Maksavat työntekijät, datatutkijat ja laadunvarmistuksen ammattilaiset.
Työkalujen tilaukset ja ylläpito: Merkintätyökalujen, sisällönhallintajärjestelmän, CRM:n ja infrastruktuurin kustannukset.
Harha- ja tarkkuusongelmat: Manuaalinen lajittelu vaaditaan.
Poistokustannukset: Uusien tiimin jäsenten rekrytointi ja kouluttaminen.
Loppujen lopuksi saatat kuluttaa enemmän kuin saada. Kokonaiskustannukset sisältävät annotaattoripalkkiot ja alustakulut, mikä lisää pitkän aikavälin kustannuksia.
Kertyneet kustannukset = Annotaattoreiden määrä * Kustannukset annotaattoria kohden + alustan kustannukset
Jos tekoälyharjoittelukalenterisi on suunniteltu kuukausiksi, kuvittele kulut, joita sinulle aiheutuisi jatkuvasti. Onko tämä siis ihanteellinen ratkaisu tiedonhankintaan vai onko olemassa vaihtoehtoa?
Kattavan tekoälyn tiedonkeruupalvelun tarjoajan edut
Tähän ongelmaan on luotettava ratkaisu, ja on olemassa parempia ja halvempia tapoja hankkia harjoitustietoja tekoälymallejasi varten. Kutsumme heitä koulutusdatapalveluntarjoajiksi tai datatoimittajiksi.
Ne ovat Shaipin kaltaisia yrityksiä, jotka ovat erikoistuneet toimittamaan korkealaatuisia tietojoukkoja yksilöllisten tarpeidesi ja vaatimusten perusteella. Niiden avulla voit keskittyä vain tekoälymallien ja -algoritmien optimointiin. Tekemällä yhteistyötä datantoimittajien kanssa keskityt asioihin, joilla on merkitystä ja niihin, joita voit hallita.
Lisäksi poistat kaikki vaivat, jotka liittyvät tietojoukkojen hankintaan ilmaisista ja sisäisistä resursseista. Tässä on nopea luettelo, jotta saat paremman käsityksen päästä päähän -tietojen tarjoajien eduista:
- Koulutusdatapalveluntarjoajat ymmärtävät täysin markkinasegmenttisi, käyttötapaukset, demografiset tiedot ja muut yksityiskohdat saadakseen sinulle oleellisimmat tiedot tekoälymallillesi.
- Heillä on mahdollisuus hankkia erilaisia tietojoukkoja, jotka pitävät projektiisi sopivina, kuten kuvia, videoita, tekstiä, äänitiedostoja tai kaikkia näitä.
- Datatoimittajat puhdistavat tiedot, jäsentävät sen ja merkitsevät attribuutit ja oivallukset, joita koneet ja algoritmit tarvitsevat oppiakseen ja käsitelläkseen. Tämä on manuaalista työtä, joka vaatii huolellista huomiota yksityiskohtiin ja aikaa.
- Sinulla on aiheen asiantuntijat, jotka huolehtivat tärkeiden tietojen merkitsemisestä. Jos esimerkiksi tuotteesi käyttötapaus on terveydenhuollon alueella, et voi saada siihen huomautuksia muilta kuin terveydenhuollon ammattilaisilta ja odottaa tarkkoja tuloksia. Tietojen toimittajien kohdalla näin ei ole. He työskentelevät pk-yritysten kanssa ja varmistavat, että alan veteraanit merkitsevät digitaalikuvatietosi asianmukaisesti.
- He huolehtivat myös tietojen tunnistamisen poistamisesta ja noudattavat HIPAA:ta tai muita toimialakohtaisia yhteensopivuuksia ja protokollia, jotta pysyt poissa kaikenlaisista oikeudellisista komplikaatioista.
- Tietojen toimittajat työskentelevät väsymättä poistaakseen harhaa tietojoukostaan varmistaakseen, että sinulla on objektiiviset tulokset ja päätelmät.
- Saat myös markkinaraon uusimmat tietojoukot, joten tekoälymallisi on optimoitu optimaalista tehokkuutta varten.
- Niiden kanssa on myös helppo työskennellä. Esimerkiksi tietovaatimusten äkillisistä muutoksista voidaan viestiä heille ja he hankkivat saumattomasti oikeaa dataa päivittyneiden tarpeiden perusteella.
Näiden tekijöiden perusteella uskomme vakaasti, että ymmärrät nyt, kuinka kustannustehokasta ja yksinkertaista yhteistyö koulutusdatan tarjoajien kanssa on. Tämän ymmärryksen avulla selvitetään, kuinka voit valita ihanteellisimman datatoimittajan tekoälyprojektillesi.
Relevanttien tietojoukkojen hankinta
Ymmärrä markkinoitasi, käyttötapauksiasi ja demografisia tietoja saadaksesi viimeisimmät tietojoukot, olivatpa ne kuvia, videoita, tekstiä tai ääntä.
Puhdista asiaankuuluvat tiedot
Jäsennä ja merkitse tiedot määritteillä ja oivalluksilla, joita koneet ja algoritmit ymmärtävät.
Data Bias
Poista tietojoukkojen harha ja varmista, että sinulla on objektiiviset tulokset ja päätelmät.
Tietojen merkintä
Tiettyjen alojen aiheasiantuntijat huolehtivat tärkeiden tietojen merkitsemisestä.
Tietojen tunnistaminen
Noudata HIPAA-, GDPR- tai muita alakohtaisia yhteensopivuuksia ja protokollia oikeudellisen monimutkaisuuden poistamiseksi.
Kuinka valita oikea AI-tiedonkeruuyritys
AI-tiedonkeruuyrityksen valitseminen ei ole niin monimutkaista tai aikaa vievää kuin tiedon kerääminen ilmaisista resursseista. On vain muutamia yksinkertaisia tekijöitä, jotka sinun on otettava huomioon ja sitten kätteltävä yhteistyön aloittamiseksi.
Kun alat etsiä tietotoimittajaa, oletamme, että olet seurannut ja harkinnut kaikkea, mitä olemme tähän mennessä keskustelleet. Tässä kuitenkin lyhyt yhteenveto:
- Sinulla on hyvin määritelty käyttötapaus mielessäsi
- Markkinasegmenttisi ja tietovaatimukset ovat selkeät
- Budjettisi on kohdallaan
- Ja sinulla on käsitys tarvitsemasi tiedon määrästä
Kun nämä kohdat on valittuna, ymmärrämme, kuinka voit etsiä ihanteellista koulutusdatapalvelun tarjoajaa.
Näytetietojoukon lakmustesti
Ennen kuin allekirjoitat pitkäaikaisen sopimuksen, on aina hyvä idea ymmärtää datan toimittaja yksityiskohtaisesti. Aloita siis yhteistyö vaatimalla näytetietojoukkoa, josta maksat.
Tämä voi olla pieni määrä tietojoukkoa, jonka avulla voidaan arvioida, ovatko he ymmärtäneet vaatimukset, onko heillä oikeat hankintastrategiat, heidän yhteistyömenettelynsä, läpinäkyvyys ja paljon muuta. Ottaen huomioon, että olet tässä vaiheessa yhteydessä useisiin toimittajiin, tämä auttaa sinua säästämään aikaa palveluntarjoajan valinnassa ja päättää, kuka lopulta sopii paremmin tarpeisiisi.
Tarkista, ovatko ne yhteensopivia
Oletusarvoisesti useimmat koulutusdatapalveluntarjoajat noudattavat kaikkia sääntelyvaatimuksia ja protokollia. Kuitenkin varmuuden vuoksi kysy niiden noudattamisesta ja käytännöistä ja rajaa sitten valintaasi.
Kysy heidän laadunvarmistusprosesseistaan
Tiedonkeruuprosessi itsessään on systemaattinen ja kerrostettu. Käytössä on lineaarinen metodologia. Saadaksesi käsityksen niiden toiminnasta kysy heidän laadunvarmistusprosesseistaan ja tiedustele, ovatko heidän lähteensä ja huomauttamiensa tietojoukot läpikäyneet laaduntarkastukset ja auditoinnit. Tämä antaa sinulle an
käsitys siitä, ovatko saamasi lopulliset suoritukset konevalmiita.
Tietojen harhaanjohtaminen
Vain asiantunteva asiakas kysyy harhasta harjoitustietosarjoissa. Kun puhut koulutusdatan toimittajille, puhu tietopoikkeamisesta ja siitä, kuinka he onnistuvat poistamaan harhaa luomissaan tai hankkimissaan tietojoukoissa. Vaikka on tervettä järkeä, että on vaikeaa poistaa harhaa kokonaan, voit silti tietää parhaat käytännöt, joita he noudattavat pitääkseen harhan loitolla.
Ovatko ne skaalautuvia?
Kertatoimitukset ovat hyviä. Pitkän aikavälin toimitukset ovat parempia. Parhaat yhteistyöt ovat kuitenkin ne, jotka tukevat yrityksesi visioita ja samanaikaisesti skaalaavat niiden tuotoksia
vaatimukset.
Joten keskustele, voivatko toimittajat, joille puhut, laajentaa datamäärää tarvittaessa. Ja jos he voivat, kuinka hinnoittelustrategia muuttuu vastaavasti.
Yhteenveto
Haluatko tietää pikakuvakkeen löytääksesi parhaan tekoälyn koulutusdatan tarjoajan? Ota yhteyttä meihin. Ohita kaikki nämä ikävystyttävät prosessit ja tee kanssamme laadukkaimmat ja tarkimmat tietojoukot tekoälymalleillesi.
Tarkistamme kaikki ruudut, joista olemme keskustelleet tähän mennessä. Oltuamme edelläkävijöitä tällä alalla, tiedämme, mitä tekoälymallin rakentaminen ja skaalaaminen vaatii ja kuinka data on kaiken keskiössä.
Uskomme myös, että Ostajan opas oli monin tavoin kattava ja kekseliäs. AI-koulutus on sellaisenaan monimutkaista, mutta näiden ehdotusten ja suositusten avulla voit tehdä niistä vähemmän tylsiä. Loppujen lopuksi tuotteesi on ainoa elementti, joka lopulta hyötyy kaikesta tästä.
Etkö ole samaa mieltä?