Adatgyűjtés

Hogyan válasszuk ki a legjobb adatgyűjtő céget AI és ML projektekhez

Ma a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) nélküli vállalkozás jelentős versenyhátrányban van. A háttér-folyamatok és munkafolyamatok támogatásától és optimalizálásától kezdve a felhasználói élmény növeléséig az ajánlómotorok és az automatizálás révén az AI alkalmazása elengedhetetlen és nélkülözhetetlen a 2021-es túléléshez.

Kihívást jelent azonban eljutni egy olyan pontig, ahol az AI zökkenőmentes és pontos eredményeket nyújt. A megfelelő végrehajtás nem valósul meg egyik napról a másikra, ez egy hosszú távú folyamat, amely hónapokig folytatódhat. Minél hosszabb az AI képzési idő, annál pontosabbak az eredmények. Ennek ellenére a hosszabb AI-képzés időtartama több releváns és kontextuális adatkészletet igényel.

Üzleti szempontból szinte lehetetlen, hogy a releváns adatkészleteknek állandó forrása legyen, kivéve, ha belső rendszerei rendkívül hatékonyak. A legtöbb vállalkozásnak külső forrásokra kell támaszkodnia, mint például külső gyártók vagy egy AI képzési adatgyűjtő cég. Rendelkeznek infrastruktúrával és létesítményekkel, amelyek biztosítják, hogy a képzési célokra szükséges mennyiségű mesterséges intelligencia képzési adatot megkapja, de a vállalkozásának megfelelő opció kiválasztása nem ilyen egyszerű.

Rengeteg alvállalkozás kínál adatgyűjtést az iparban, és ügyelnie kell arra, hogy kivel kíván együttműködni. A rossz vagy alkalmatlan szállítóval való partnerség korlátlan ideig tolhatja a termék bevezetési adatait, vagy tőkevesztést okozhat.

Ezt az útmutatót azért hoztuk létre, hogy segítsünk kiválasztani a megfelelő AI adatgyűjtő vállalatot. Az elolvasás után biztos lehet benne, hogy meghatározza a vállalkozásának tökéletes adatgyűjtő vállalatot.

Belső tényezők, amelyeket érdemes figyelembe venni, mielőtt adatgyűjtő vállalatot keres

Az adatgyűjtő céggel való együttműködés csak a feladat 50% -a. A fennmaradó 50% az ön szemszögéből az alapmunka körül forog. A tökéletes együttműködés megkívánja a kérdések vagy tényezők megválaszolását vagy további magyarázatát. Nézzünk meg néhányat közülük.

  • Mi az Ön AI használata?

    Meg kell határoznia az AI megvalósításának megfelelő használati esetét. Ha nem, akkor az AI-t szilárd cél nélkül telepíti. A megvalósítás előtt ki kell derítenie, hogy az AI segít-e a potenciális ügyfelek generálásában, az értékesítés előmozdításában, a munkafolyamatok optimalizálásában, ügyfélközpontú eredményekben vagy más, a vállalkozására jellemző pozitív eredményekben. A felhasználási eset egyértelmű meghatározása biztosítja a megfelelő adatszolgáltató keresését.

  • Mennyi adatra van szüksége? Milyen típusú?

    Mennyi adatra van szüksége? Általános korlátot kell meghatároznia a szükséges adatmennyiségre. Bár úgy gondoljuk, hogy a nagyobb mennyiségek pontosabb modelleket eredményeznek, mégis meg kell határoznia, hogy mennyi szükséges a projektjéhez, és milyen típusú adatok lesznek a legelőnyösebbek. Világos terv nélkül túlzott költség- és munkaerő-pazarlás tapasztalható.

    Az alábbiakban bemutatunk néhány gyakori kérdést, amelyet a vállalkozások tulajdonosai tesznek fel a gyűjtésre való felkészülés során, hogy meghatározzák:

    • Vállalkozása számítógépes látásmódon alapul?
    • Milyen konkrét képekre, mint adatkészletekre lesz szüksége?
    • Szándékában áll prediktív elemzéseket bevezetni a munkafolyamatba, és történelmi szövegalapú adatkészleteket igényel?
  • Mennyire változatos legyen az adatkészlete?

    Azt is meg kell határoznia, hogy mennyire sokrétűek legyenek az adatok, azaz a korcsoport, nem, etnikai hovatartozás, nyelv és dialektus, iskolai végzettség, jövedelem, családi állapot és földrajzi elhelyezkedés alapján gyűjtött adatok.

  • Érzékeny az adatai?

    Az érzékeny adatok személyes vagy bizalmas információkra vonatkoznak. A páciens adatai ideális példák a kábítószer-vizsgálatok elvégzéséhez használt elektronikus egészségügyi nyilvántartásban. Etikailag ezeket az ismereteket és információkat meg kell különböztetni a hatályos HIPAA szabványok és protokollok miatt.

    Ha az adatszolgáltatási követelmények érzékeny adatokat tartalmaznak, akkor el kell döntenie, hogyan kívánja megszüntetni az adatok azonosítását, vagy szeretné, ha a szállító megteszi ezt Ön helyett.

  • Adatgyűjtési források

    Az adatgyűjtés különböző forrásokból származik, az ingyenes és letölthető adatkészletektől a kormányzati webhelyekig és archívumokig. Az adathalmazoknak azonban relevánsnak kell lenniük a projekthez, különben nem rendelkeznek értékkel. Amellett, hogy releváns, az adatkészletnek kontextuson alapulónak, tisztának és viszonylag frissnek kell lennie, hogy az AI eredményei összhangban legyenek ambícióival.

  • Hogyan kell költségvetni?

    A mesterséges intelligencia adatgyűjtése olyan költségeket tartalmaz, mint a szállító kifizetése, üzemeltetési díjak, az adatok pontosságát optimalizáló ciklusköltségek, közvetett költségek és egyéb közvetlen és rejtett költségek. Gondosan mérlegelnie kell a folyamat minden egyes költségét, és ennek megfelelően kell összeállítania a költségvetést. Az adatgyűjtési költségvetést is össze kell hangolni a projekt hatókörével és jövőképével.

Beszélgessünk ma az AI képzési adatokkal kapcsolatos követelményeiről.

Hogyan válasszuk ki a legjobb adatgyűjtő céget AI és ML projektekhez?

Most, hogy megalapozták az alapokat, viszonylag könnyebb azonosítani az ideális adatgyűjtő vállalatokat. A minőségi szolgáltató és a nem megfelelő szállító közötti további megkülönböztetés érdekében íme egy gyors ellenőrzőlista azokról a szempontokról, amelyekre figyelnie kell.

  • Minta adatkészletek

    Kérni minta adatkészletek mielőtt együttműködne egy szállítóval. A mesterséges intelligencia modulok eredményei és teljesítménye attól függ, hogy mennyire aktív, részt vevő és elkötelezett a szállítója, és a legjobb módja annak, hogy betekintést nyerjen ezekbe a minőségekbe, ha mintaadatkészleteket szerez. Ez képet ad arról, hogy teljesülnek-e az adatigényei, és megmondja, megéri-e az együttműködés a beruházást.

  • Előírásoknak való megfelelés

    A szállítókkal való együttműködés egyik elsődleges oka az, hogy a feladatokat összhangban kell tartani a szabályozó ügynökségekkel. Fárasztó munka, amelyhez gyakorlattal rendelkező szakemberre van szükség. Mielőtt döntene, ellenőrizze, hogy a leendő szolgáltató betartja -e a megfelelőségeket és szabványokat annak biztosítása érdekében, hogy a különböző forrásokból beszerzett adatok megfelelő engedélyekkel használhatóak legyenek.

    A jogi következmények a vállalat csődjét eredményezhetik. Az adatgyűjtési szolgáltató kiválasztásakor mindenképpen tartsa szem előtt a megfelelőséget.

  • Quality Assurance

    Amikor az adatkészleteket beszerzi a szállítójától, azokat helyesen kell formázni, és készen kell állniuk arra, hogy képzési célból közvetlenül feltölthessék őket az AI modulba. Az adatkészlet minőségének ellenőrzéséhez nem kell auditokat lefolytatnia vagy elkötelezett személyzetet igénybe vennie. Ez csak egy újabb réteget ad hozzá az amúgy is unalmas feladathoz. Győződjön meg arról, hogy szállítója mindig a feltöltésre kész adatkészleteket nyújtja a kívánt formátumban és stílusban.

  • Ügyfél-hivatkozások

    Beszélgetés eladójának meglévő ügyfeleivel első kézből kap véleményt működési színvonalukról és minőségükről. Az ügyfelek általában őszinték a beutalókkal és az ajánlásokkal. Ha az eladó készen áll arra, hogy beszéljen ügyfeleivel, egyértelműen bízik az általuk nyújtott szolgáltatásban. Alaposan vizsgálja felül korábbi projektjeiket, beszéljen ügyfeleikkel, és zárja le az üzletet, ha úgy érzi, hogy megfelelőek.

  • Adathiányosság kezelése

    Az átláthatóság kulcsfontosságú minden együttműködésben, és a szállítónak meg kell osztania a részleteket arról, hogy az általuk biztosított adatkészletek elfogultak-e. Ha igen, milyen mértékben? Általában nehéz teljesen kiküszöbölni az elfogultságot a képből, mivel nem lehet azonosítani vagy hozzárendelni a bevezetés pontos idejét vagy forrását. Tehát, ha betekintést nyújtanak az adatok elfogultságába, módosíthatja a rendszerét az eredmények elérése érdekében.

  • A kötet méretezhetősége

    Vállalkozása növekedni fog a jövőben, és projektje hatóköre exponenciálisan bővülni fog. Ilyen esetekben biztosnak kell lennie abban, hogy szállítója képes az Ön üzleti igényeinek megfelelő mennyiségű adatkészletet átadni.

    Van-e elég tehetségük házon belül? Kimerítik az összes adatforrásukat? Testreszabhatják adatait egyedi igények és felhasználási esetek alapján? Az ilyen szempontok biztosítják az eladó átállását, ha nagyobb mennyiségű adatra van szükség.

A jövőd az AI és a gépi tanulás használatától függ

A jövője az AI és a gépi tanulás használatától függMegértjük, hogy a megfelelő adatgyűjtő cég megtalálása nagy kihívást jelent. Nincs értelme külön kérni a mintakészleteket, összehasonlítani a gyártókat és tesztelni a szolgáltatásokat a gyors projektekkel, mielőtt elköteleznénk magunkat. Még akkor is, ha megtalálja a megfelelő céget, legfeljebb két hónapot kell szentelnie az adatgyűjtésre való felkészülésnek.

Ezért azt javasoljuk, hogy szüntesse meg ezeket az eseteket, és lépjen egyenesen az együttműködés ezen szakaszába, és szerezzen minőségi adatkészleteket a projektekhez. A kifogástalan adatminőség érdekében lépjen kapcsolatba a Shaiptel még ma. Túllépünk minden olyan elemet, amelyet az ellenőrzőlistán említettünk annak érdekében, hogy partnerségünk nyereséges legyen az Ön vállalkozása számára.

Ma beszéljen velünk a projektjéről, és minél előbb kezdjük el ezt.

Közösségi megosztás