Különböző vállalatok az iparágak széles skáláján gyorsan alkalmazzák a mesterséges intelligenciát, hogy javítsák működésüket és megoldásokat találjanak üzleti igényeikre. A technológia fontossága és haszna nyilvánvaló, ezért a kritikus kérdés az válik, hogyan lehet megtalálni a helyes módszert az AI megoldások elfogadására. Megbízható AI-képzési adatok nélkül azonban könnyebb megmondani, mint megtenni a kiváló felhasználói élmény automatizálását és optimalizálását.
Az AI és a gépi tanulási algoritmusok az adatokon gyarapodnak. A kapcsolatok fejlesztésével, a döntések meghozatalával és értékelésével, valamint az összegyűjtött képzési adatok feldolgozásával tanulnak.
Képzési adatok az az erőforrás, amelyet a fejlesztőknek és a mérnököknek praktikus gépi tanulási algoritmusok megtervezésére van szükségük. Az Ön által használt képzési adatkészlet közvetlen hatással lesz a projekt eredményére. A projektnek megfelelő releváns adatkészletek azonban nem mindig állnak rendelkezésre. A vállalkozásoknak külső gyártókra vagy adatgyűjtő cégekre kell támaszkodniuk, hogy segítsék őket a releváns adatkészletekben.
A mesterséges intelligencia képzési adataihoz megfelelő adatszolgáltató kiválasztása ugyanolyan fontos, mint az adott projekt számára megfelelő adatkészlet kiválasztása. Helytelen szállítót válasszon, és pontatlan projekt eredményre, meghosszabbított indulási időkre és jelentős bevételkiesésre számíthat.
Képzési adatvásárlási döntés - figyelembe veendő tényezők
A képzési adatok képezik az adatkészlet elsődleges részét, és a modellhez szükséges adatok körülbelül 50-60% -át teszik ki. Az alábbiakban felsorol néhány olyan tényezőt, amelyet figyelembe kell venni, mielőtt kiválasztaná az adatszolgáltatót, és aláírna a szaggatott vonalon.
Ár:
Az ár jelentős döntéshozó tényező, bár nem csak az ár pontja alapján kíván dönteni. Az AI adatgyűjtés sok költséggel jár, az eladó kifizetésétől, az adatok előkészítésétől, a költségek optimalizálásától, a működési költségektől és még sok mástól. Ezért figyelembe kell vennie a projekt életciklusa során felmerülő összes kiadást.
Az adatok minősége:
A minőségi adatok felülmúlják a költségek versenyképességét, amikor kiválasztják a adatszolgáltató. Túl jó minőségű adatok nem léteznek. A kiváló és hozzáférhető adatok javítják a gépi tanulási modelleket. Válasszon egy olyan platformot, amely az adatátalakítást és -gyűjtést zökkenőmentesen integrálja a munkafolyamatba.
Adatok sokfélesége:
A választott képzési adatoknak kiegyensúlyozottan kell reprezentálniuk az összes felhasználási esetet és igényt. Egy nagy adatkészletben lehetetlen teljesen megakadályozni az előítéleteket. A legjobb eredmény elérése érdekében azonban korlátoznia kell az adatok torzítását a modelljeiben. Az adatok sokfélesége kulcsfontosságú a modell pontos előrejelzésének és teljesítményének eléréséhez. Például egy 100 tranzakcióval kiképzett mesterséges intelligencia-modell elsápad a 10,000 XNUMX tranzakción alapuló modellhez képest.
A jogszabályok betartása:
Tapasztalt külső gyártók a legalkalmasabbak a megfelelés és a biztonsági problémák kezelésére. Ezek a feladatok fárasztóak és időigényesek. Ezenkívül a törvényességek a legnagyobb figyelmet és képzett szakértő tapasztalatait igénylik. Ezért az adatszolgáltató kiválasztásának első lépése annak biztosítása, hogy törvényesen engedélyezett forrásokból szerezzenek be adatokat a megfelelő engedélyekkel.
Különleges felhasználási eset:
A felhasználási eset és a projekt eredménye meghatározza a szükséges adatkészletek típusát. Például, ha a felépíteni kívánt modell hihetetlenül összetett, akkor kiterjedt és sokrétű adatkészleteket kötelez.
Azonosítatlan adatok:
Az adatok azonosítása segít távol maradni a jogi gondoktól, különösen akkor, ha az egészségüggyel kapcsolatos adatkészleteket keres. Gondoskodnia kell arról, hogy azok az adatkészletek, amelyeken mesterséges intelligencia-modelljeit oktatja, teljesen azonosításra kerüljenek. Ezenkívül a szállítónak több forrásból kell beszereznie a súrolt adatokat, így két adatkészlet kombinálása esetén is korlátozottak az egyénhez kapcsolás lehetőségei.
Alkalmazható és méretezhető:
A kiválasztási folyamat ezen szakaszában győződjön meg arról, hogy azokra az adatkészletekre összpontosít, amelyek megfelelnek a jövőbeni igényeinek. Az adatkészleteknek lehetővé kell tenniük a rendszer frissítését és a folyamat javítását. Ezenkívül számolnia kell a jövőbeni igényekkel a mennyiség és a képességek tekintetében. Végül tegye fel magának a következő kérdéseket a végső döntés meghozatala előtt:
- Van-e házon belüli adatgyűjtési folyamat?
- Az eladó különféle modelleket kínál?
- Elérhető az adatok testreszabása?
Csomagolta
Az eladó kiválasztása a képzési adatok beszerzéséhez nem könnyű döntés; választása hosszú távú következményekkel jár. Az általunk tárgyalt paraméterek kiváló útmutatást nyújtanak arra vonatkozóan, hogyan kell megközelíteni az eladó keresését. Ne felejtse el mindig összehasonlítani és kiszámítani a képzési adatok megszerzésének költségeit a jövőbeni hozamokkal.
Az adatgyűjtés és -készítés terén tapasztalattal és szakértelemmel rendelkező szállító megtalálása unalmas és időigényes feladat. Nem célszerű az egyes szállítókat üzleti szempontból összehasonlítani az összes kritikus tényezővel. Az adatok sokféleségétől a skálázhatóságig az operátoroknak nincs ideje megfelelő szállító keresésre. Tegye egyszerűbbé a Shaip segítségével. Sokrétű, kiváló minőségű adatokkal rendelkezünk, amelyek megfelelnek az ipari szabványoknak. Ma lépjen kapcsolatba velünk hogy többet beszéljen sajátos igényeiről.
