Tekoälyn harjoittelutiedot

Pitäisikö tekoälykoulutuksen tietojen ostopäätöksen perustua yksinomaan hintaan?

Eri yritykset monilla eri toimialoilla ottavat nopeasti käyttöön tekoälyn parantaakseen toimintaansa ja löytääkseen ratkaisuja liiketoimintatarpeisiinsa. Tekniikan merkitys ja hyöty ovat ilmeisiä, joten kriittinen kysymys tulee siitä, miten löytää oikea tapa omaksua tekoälyratkaisuja. Ilman luotettavaa tekoälyharjoitustietoa käsillä, paremman käyttäjäkokemuksen automatisointi ja optimointi on kuitenkin helpommin sanottu kuin tehty.

Tekoäly ja koneoppimisalgoritmit menestyvät datassa. He oppivat kehittämällä suhteita, tekemällä ja arvioimalla päätöksiä ja käsittelemällä syötettyjen koulutustietojen tietoja.

Harjoittelutiedot resurssien kehittäjien ja insinöörien on suunniteltava käytännön koneoppimisalgoritmeja. Käyttämälläsi koulutusaineistolla on suora vaikutus projektin tulokseen. Projektillesi sopivia aineistoja ei kuitenkaan aina ole saatavilla. Yritysten on luotettava kolmansien osapuolten toimittajiin tai tiedonkeruuyrityksiin auttamaan heitä asiaankuuluvien tietojoukkojen kanssa.

Oikean datatoimittajan valitseminen tekoälyharjoitustietoillesi on yhtä tärkeää kuin sopivan tietojoukon valitseminen projektillesi. Valitse väärä toimittaja, niin saatat katsoa projektin epätarkkaa tulosta, pidennettyä käynnistysaikaa ja huomattavaa tulonmenetystä.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Koulutustietojen ostopäätös - tekijät, jotka kannattaa ottaa huomioon

Koulutustietojen ostopäätös
Koulutustiedot muodostavat tietojoukon ensisijaisen osan, ja ne muodostavat noin 50-60% mallin tarvitsemasta tiedosta. Alla on muutamia tekijöitä, jotka sinun on otettava huomioon, ennen kuin valitset datatoimittajan ja allekirjoitat katkoviivalla.

  • Hinta:

    Hinta on merkittävä päätöksentekijä, vaikka et halua tehdä päätöstäsi pelkästään hinnan perusteella. Tekoälyn tietojen keräämiseen liittyy monia kuluja, kuten maksaminen toimittajalle, tietojen valmistelu, kulujen optimointi, käyttökustannukset ja paljon muuta. Siksi sinun on otettava huomioon kaikki kulut, joita voi esiintyä projektin elinkaaren aikana.

  • Tietojen laatu:

    Laadukas data voittaa kustannuskilpailukyvyn valittaessa a datan toimittaja. Liian korkealaatuista dataa ei ole olemassa. Ylivertainen ja helposti saatavilla oleva data parantaa koneoppimismallejasi. Valitse alusta, jonka avulla tietojen muuntaminen ja hankinta integroituvat saumattomasti työnkulkuusi.

  • Tietojen monimuotoisuus:

    Valitsemiesi harjoitustietojen tulee edustaa tasapainoisesti kaikkia käyttötapauksia ja tarpeita. Suuressa tietojoukossa on mahdotonta estää harhaa täysin. Parhaiden tulosten saavuttamiseksi sinun on kuitenkin rajoitettava mallien tietojen harhaa. Tietojen monimuotoisuus on avain mallin tarkkojen ennusteiden ja suorituskyvyn saavuttamiseen. Esimerkiksi tekoälymalli, joka on koulutettu käyttämään 100 tapahtumaa, vaalenee verrattuna 10,000 XNUMX tapahtumaan perustuvaan malliin.

  • Lainsäädännön noudattaminen:

    Kokeneet kolmannen osapuolen toimittajat sopivat parhaiten ratkaisemaan vaatimustenmukaisuus- ja tietoturvaongelmat. Nämä tehtävät ovat väsyttäviä ja aikaa vieviä. Lisäksi laillisuus vaatii suurinta huomiota ja koulutetun asiantuntijan kokemusta. Siksi ensimmäinen askel tietojen toimittajan valinnassa on varmistaa, että he hankkivat tietoja laillisesti valtuutetuista lähteistä asianmukaisilla käyttöoikeuksilla.

  • Erityinen käyttötapaus:

    Käyttötapa ja projektin tulos määräävät tarvitsemasi tietojoukot. Jos esimerkiksi rakennettava malli on uskomattoman monimutkainen, se edellyttää laajoja ja monipuolisia tietojoukkoja.

  • Tunnistamattomat tiedot:

    Tietojen tunnistaminen auttaa sinua pysymään poissa oikeudellisista ongelmista, varsinkin jos etsit terveydenhuoltoon liittyviä aineistoja. Varmista, että tietojoukot, joille harjoitat tekoälymallejasi, on poistettu kokonaan. Lisäksi myyjän tulisi hankkia kuorittuja tietoja useista lähteistä, jotta vaikka yhdistät kaksi tietojoukkoa, mahdollisuudet yhdistää ne yksittäiseen henkilöön ovat rajalliset.

  • Mukautettava ja skaalautuva:

    Valintaprosessin tässä vaiheessa muista keskittyä tietojoukkoihin, jotka voivat vastata tulevaisuuden tarpeisiisi. Tietojoukkojen pitäisi mahdollistaa järjestelmän päivitykset ja prosessin parantaminen. Lisäksi sinun tulee ennakoida tulevia tarpeita määrän ja ominaisuuksien suhteen. Lopuksi, kysy itseltäsi seuraavat kysymykset ennen kuin teet lopullisen päätöksen:

    • Onko sinulla käytössä sisäinen tiedonkeruuprosessi?
    • Tarjoaako myyjä erilaisia ​​malleja?
    • Onko tietojen mukauttaminen mahdollista?

Käärimistä

Toimittajan valitseminen koulutustietojen hankkimiseksi ei ole helppo päätös; valintasi johtaa pitkäaikaisiin seurauksiin. Keskustelemamme parametrit tarjoavat erinomaisen oppaan siitä, miten sinun pitäisi lähestyä toimittajan etsimistä. Muista aina vertailla ja laskea koulutustietojen hankintakustannukset tulevien tuottojen kanssa.

Myyjän löytäminen, jolla on kokemusta ja asiantuntemusta tietojen keräämisestä ja valmistelusta, on työläs ja aikaa vievä tehtävä. Ei ole käytännöllistä verrata jokaista myyjää kaikkiin kriittisiin tekijöihin liiketoiminnan näkökulmasta. Tiedon monimuotoisuudesta skaalautuvuuteen operaattoreilla ei ole aikaa etsiä toimittajaa oikein. Yksinkertaista Shaipin avulla. Meillä on monipuolisia, korkealaatuisia tietoja, jotka ovat alan standardien mukaisia. Ota yhteyttä meihin tänään puhua enemmän erityistarpeistasi.

Sosiaalinen osuus