Посібник для початківців зі збору даних AI
Вибір компанії зі збору даних AI для вашого проекту AI/ML
Вступ
Штучний інтелект (AI) покращує наше життя, спрощуючи завдання та покращуючи досвід. Він покликаний доповнювати людей, а не домінувати над ними, допомагаючи вирішувати складні проблеми та рухати прогрес.
ШІ досягає успіхів у таких сферах, як охорона здоров’я, допомога в дослідженні раку, лікування неврологічних розладів і прискорення розробки вакцини. Це революція в галузях, від автономних транспортних засобів до розумних пристроїв і вдосконалених камер смартфонів.
Очікується, що до 267 року світовий ринок штучного інтелекту досягне 2027 мільярдів доларів, причому 37% компаній уже використовують рішення ШІ. Близько 77% продуктів і послуг, якими ми користуємося сьогодні, працюють на основі ШІ. Як прості прилади передбачають серцеві напади чи машини їздять самі? Чому чат-боти здаються такими людяними?
Ключ - дані. Дані є центральними для штучного інтелекту, що дозволяє машинам розуміти, обробляти та надавати точні результати. Цей посібник допоможе вам зрозуміти важливість даних у ШІ.
Що таке збір даних AI?
Одним із компонентів машинного навчання є збір даних для ШІ. У процесах машинного навчання збір даних штучного інтелекту ретельно збирає й упорядковує дані для ефективного навчання та тестування моделей штучного інтелекту. При правильному зборі даних AI гарантує, що зібрана інформація відповідає бажаним критеріям якості та кількості.
Виконання цих критеріїв може вплинути на ефективність систем штучного інтелекту та їх здатність надавати прогнози.
приклад:
Зараз технічна компанія розробляє голосового помічника на основі ШІ, призначеного для домашніх пристроїв. Ось короткий опис процесу збору даних компанії:
- Вони наймають спеціалізовану агенцію зі збору даних, як-от Shaip, щоб набирати та керувати тисячами учасників із різним мовним походженням, забезпечуючи широкий спектр акцентів, діалектів і моделей мовлення.
- Компанія організовує окремих людей для виконання таких дій, як встановлення будильників, запити про оновлення погоди, керування пристроями розумного дому та відповіді на різні команди та запити.
- Вони записують голоси в середовищах, щоб відтворити реальні життєві ситуації, такі як тихі кімнати, зайняті кухні та надворі.
- Компанія також збирає записи навколишніх шумів, таких як гавкіт собак і звуки телевізора, щоб допомогти ШІ відрізняти голосові команди від фонових шумів.
- Вони прослуховують кожен аудіо зразок і записують інформацію про характеристики мовця, а також про його емоційні вираження та рівень фонового шуму в кожному зразку.
- Вони використовують методи доповнення даних для створення різних версій аудіосемплів, зміни висоти та швидкості або включення синтетичного фонового шуму.
- Щоб захистити конфіденційність, особиста інформація видаляється зі стенограм, а аудіо зразки анонімні.
- Компанія дбає про те, щоб однаково представляти людей різних вікових груп, різної статі та акцентів, щоб запобігти будь-яким упередженням у роботі ШІ.
- Компанія встановлює процес постійного збору даних за допомогою голосового помічника в реальних сценаріях. Мета полягає в тому, щоб з часом покращити розуміння штучним інтелектом природної мови та різних типів запитів. Звичайно, все це робиться за згодою користувача.
Загальні проблеми зі збором даних
Враховуйте ці фактори до та під час збору даних:
Обробка та очищення даних
Обробка та очищення даних включає усунення помилок або невідповідностей із даних (очищення) і масштабування числових функцій до стандартизованого діапазону (нормалізація) для підтримки точності та узгодженості. Ця частина також передбачає перетворення даних у формат, придатний для моделі ШІ (форматування).
Дані маркування
У контрольованому навчанні дані повинні мати правильні результати або мітки. Це завдання можуть виконувати люди-експерти вручну або за допомогою таких методів, як краудсорсинг або напівавтоматичні методи. Мета полягає в тому, щоб підтримувати узгоджене та високоякісне маркування для оптимальної роботи моделей ШІ.
Конфіденційність і етичні міркування
Під час збору даних для будь-яких цілей, таких як дослідження чи маркетингові кампанії, необхідно узгоджуватись із вказівками GDPR або CCPA. Також необхідно отримати згоду учасників і анонімізувати будь-яку особисту інформацію перед продовженням, щоб запобігти несанкціонованому доступу або порушенням стандартів конфіденційності. Крім того, слід враховувати етичні наслідки, щоб запобігти шкоді або дискримінаційній практиці, спричиненій збором або використанням даних у будь-якій формі.
Враховуючи упередженість
Переконайтеся, що зібрані дані точно відображають різні групи та ситуації, щоб уникнути створення упереджених моделей, які можуть погіршити суспільну нерівність шляхом її посилення або посилення. Цей крок може включати пошук точок даних, які недостатньо представлені, або підтримку збалансованого набору даних.
Типи навчальних даних ШІ в машинному навчанні
Тепер збір даних AI — це загальний термін. Дані в цьому просторі можуть означати що завгодно. Це може бути текст, відеозапис, зображення, аудіо або поєднання всього цього. Коротше кажучи, все, що корисно машині для виконання її завдання навчання та оптимізації результатів, - це дані. Щоб надати вам більше уявлень про різні типи даних, ось короткий список:
Набори даних можуть бути зі структурованого або неструктурованого джерела. Для непосвячених структуровані набори даних – це ті, які мають явне значення та формат. Їх легко зрозуміти машини. З іншого боку, неструктуровані деталі в наборах даних повсюдно. Вони не дотримуються певної структури чи формату і вимагають втручання людини, щоб отримати цінну інформацію з таких наборів даних.
Текстові дані
Одна з найпоширеніших і найпомітніших форм даних. Текстові дані можуть бути структуровані у вигляді інформації з баз даних, навігаційних модулів GPS, електронних таблиць, медичних пристроїв, форм тощо. Неструктурованим текстом можуть бути опитування, рукописні документи, зображення тексту, відповіді електронною поштою, коментарі в соціальних мережах тощо.
Аудіодані
Набори аудіо-даних допомагають компаніям розробляти кращі чат-боти та системи, створювати кращі віртуальні помічники тощо. Вони також допомагають машинам розуміти акценти та вимову різними способами, якими можна поставити одне запитання чи запит.
Дані зображення
Зображення – це ще один відомий тип набору даних, який використовується для різних цілей. Від самокерованих автомобілів і програм, таких як Google Lens, до розпізнавання обличчя, зображення допомагають системам знайти безперебійні рішення.
Відеодані
Відео – це більш детальні набори даних, які дозволяють машинам зрозуміти щось глибоко. Набори відеоданих отримують з комп’ютерного зору, цифрових зображень тощо.
Як збирати дані для машинного навчання?
Ось тут все стає дещо складним. З самого початку здавалося б, що у вас є рішення проблеми реального світу, ви знаєте, що ШІ був би ідеальним способом для цього, і ви розробили свої моделі. Але зараз ви перебуваєте на вирішальній фазі, коли вам потрібно розпочати процес навчання ШІ. Для того, щоб ваші моделі засвоїли концепції та досягли результатів, вам потрібна велика кількість навчальних даних AI. Вам також потрібні дані перевірки, щоб перевірити результати та оптимізувати свої алгоритми.
Отже, як ви отримуєте свої дані? Які дані вам потрібні і скільки їх? Які є кілька джерел для отримання відповідних даних?
Компанії оцінюють нішу та мету своїх моделей ML і накреслюють потенційні шляхи отримання відповідних наборів даних. Визначення необхідного типу даних вирішує основну частину ваших проблем із джерелами даних. Щоб дати вам краще уявлення, існують різні канали, шляхи, джерела або засоби збору даних:
Безкоштовні джерела
Як випливає з назви, це ресурси, які безкоштовно пропонують набори даних для навчання ШІ. Безкоштовними джерелами можуть бути будь-які: від загальнодоступних форумів, пошукових систем, баз даних і каталогів до урядових порталів, які зберігають архіви інформації протягом багатьох років.
Якщо ви не хочете докладати занадто багато зусиль для пошуку безкоштовних наборів даних, існують спеціальні веб-сайти та портали, такі як Kaggle, ресурс AWS, база даних UCI тощо, які дозволять вам досліджувати різноманітні
категорії та безкоштовно завантажте необхідні набори даних.
Внутрішні ресурси
Хоча безкоштовні ресурси здаються зручними варіантами, з ними пов’язано кілька обмежень. По-перше, ви не завжди можете бути впевнені, що знайдете набори даних, які точно відповідають вашим вимогам. Навіть якщо вони збігаються, набори даних можуть бути нерелевантними з точки зору термінів.
Якщо ваш сегмент ринку є відносно новим або невивченим, не буде багато категорій чи релевантних
набори даних, які ви також можете завантажити. Щоб уникнути попередніх недоліків з безкоштовними ресурсами, є
існує ще один ресурс даних, який діє як канал для створення більш релевантних і контекстуальних наборів даних.
Це ваші внутрішні джерела, такі як бази даних CRM, форми, потенційні клієнти з маркетингу електронною поштою, точки дотику, визначені продуктом або послугою, дані користувачів, дані з носимих пристроїв, дані веб-сайтів, теплові карти, соціальні мережі тощо. Ці внутрішні ресурси визначаються, налаштовуються та обслуговуються вами. Отже, ви можете бути впевнені в його достовірності, актуальності та актуальності.
Платні ресурси
Незалежно від того, наскільки корисними вони звучать, внутрішні ресурси також мають свою частку складнощів і обмежень. Наприклад, більшість ваших кадрів буде спрямована на оптимізацію точок дотику даних. Крім того, координація між вашими командами та ресурсами також має бути бездоганною.
Щоб уникнути більше подібних помилок, у вас є платні джерела. Це послуги, які пропонують вам найкорисніші та контекстуальні набори даних для ваших проектів і гарантують, що ви постійно отримуєте їх, коли вам це потрібно.
Перше враження більшості з нас про платні джерела або постачальників даних — це те, що вони дорогі. однак,
якщо порахувати, вони дешеві лише в довгостроковій перспективі. Завдяки їхнім розгалуженим мережам і методологіям пошуку даних ви зможете отримувати складні набори даних для своїх проектів штучного інтелекту, незалежно від того, наскільки вони неправдоподібні.
Щоб надати вам детальний опис відмінностей між трьома джерелами, ось детальна таблиця:
Вільні ресурси | Внутрішні ресурси | Платні ресурси |
---|---|---|
Набори даних доступні безкоштовно. | Внутрішні ресурси також можуть бути безкоштовними залежно від ваших операційних витрат. | Ви платите постачальнику даних за отримання відповідних наборів даних для вас. |
Кілька безкоштовних ресурсів доступні в Інтернеті для завантаження бажаних наборів даних. | Ви отримуєте спеціально визначені дані відповідно до ваших потреб для навчання ШІ. | Ви отримуєте налаштовані дані постійно, скільки вам потрібно. |
Вам потрібно працювати вручну над компіляцією, керуванням, форматуванням та анотуванням наборів даних. | Ви навіть можете змінити точки дотику даних, щоб створити набори даних з необхідною інформацією. | Набори даних від постачальників готові до машинного навчання. Це означає, що вони анотовані та мають гарантію якості. |
Будьте обережні щодо обмежень щодо ліцензування та відповідності наборів даних, які ви завантажуєте. | Внутрішні ресурси стають ризикованими, якщо у вас є обмежений час для маркетингу свого продукту. | Ви можете визначити свої терміни та відповідно до них доставити набори даних. |
Як погані дані впливають на ваші амбіції AI?
Ми перерахували три найпоширеніші ресурси даних, тому що ви матимете уявлення про те, як підійти до збору та пошуку даних. Однак на цьому етапі важливо також зрозуміти, що ваше рішення неодмінно може вирішити долю вашого рішення AI.
Подібно до того, як високоякісні навчальні дані AI можуть допомогти вашій моделі отримати точні та своєчасні результати, погані дані навчання також можуть порушити ваші моделі AI, спотворити результати, внести упередження та призвести до інших небажаних наслідків.
Але чому це відбувається? Хіба якісь дані не повинні тренувати та оптимізувати вашу модель AI? Чесно кажучи, ні. Давайте розбиратися в цьому далі.
Погані дані – що це таке?
Погані дані – це будь-які дані, які є нерелевантними, неправильними, неповними або упередженими. Завдяки погано визначеним стратегіям збору даних більшість науковців із даних та експерти з анотації змушені працювати з поганими даними.
Різниця між неструктурованими і поганими даними полягає в тому, що уявлення про неструктуровані дані повсюдно. Але, по суті, вони можуть бути корисними незважаючи на це. Витрачаючи додатковий час, науковці з даних все одно зможуть витягувати відповідну інформацію з неструктурованих наборів даних. Однак це не так з поганими даними. Ці набори даних не містять або обмежену інформацію або інформацію, яка є цінною або має відношення до вашого проекту AI або його навчальних цілей.
Таким чином, коли ви отримуєте свої набори даних із безкоштовних ресурсів або маєте слабкі точки контакту з внутрішніми даними, висока ймовірність того, що ви завантажите або створите погані дані. Коли ваші вчені працюють над поганими даними, ви не тільки витрачаєте людські години, але й штовхаєте на запуск свого продукту.
Якщо ви все ще не знаєте, що погані дані можуть вплинути на ваші амбіції, ось короткий список:
- Ви витрачаєте незліченну кількість годин на пошук поганих даних і витрачаєте години, зусилля та гроші на ресурси.
- Погані дані можуть призвести до юридичних проблем, якщо їх не помітити, і можуть знизити ефективність вашого AI
моделі - Коли ви демонструєте свій продукт, який навчається на поганих даних, це впливає на роботу користувачів
- Погані дані можуть зробити результати та висновки необ’єктивними, що може призвести до негативної реакції.
Отже, якщо вам цікаво, чи є рішення для цього, насправді воно є.
На допомогу приходять постачальники даних для навчання AI
Одним із основних рішень є пошук постачальника даних (платні джерела). Постачальники навчальних даних ШІ гарантують, що ви отримуєте точні та релевантні дані, а набори даних доставляють вам у структурованій формі. Вам не потрібно брати участь у клопотах переходу від порталу до порталу в пошуках наборів даних.
Все, що вам потрібно зробити, це взяти дані та навчити свої моделі AI до досконалості. З огляду на це, ми впевнені, що ваше наступне запитання стосується витрат, пов’язаних із співпраці з постачальниками даних. Ми розуміємо, що деякі з вас уже працюють над розумовим бюджетом, і саме сюди ми також рухаємося далі.
Фактори, які слід враховувати під час розробки ефективного бюджету для вашого проекту збору даних
Навчання AI – це системний підхід, тому бюджетування стає його невід’ємною частиною. Перш ніж інвестувати величезну суму грошей у розвиток ШІ, слід враховувати такі фактори, як ROI, точність результатів, методи навчання тощо. Багато керівників проектів або власників бізнесу на цьому етапі вагаються. Вони приймають поспішні рішення, які вносять незворотні зміни в процес розробки їх продукту, зрештою змушуючи їх витрачати більше.
Однак цей розділ дасть вам правильне розуміння. Коли ви сідаєте працювати над бюджетом для навчання ШІ, три речі або фактори неминучі.
Розглянемо кожен детально.
Необхідний обсяг даних
Ми весь час говорили, що ефективність і точність вашої моделі AI залежить від того, наскільки вона навчена. Це означає, що чим більше обсяг наборів даних, тим більше навчання. Але це дуже туманно. Щоб підтвердити це поняття, Dimensional Research опублікувала звіт, який показав, що підприємствам потрібно щонайменше 100,000 XNUMX зразків наборів даних для навчання своїх моделей ШІ.
Під 100,000 100,000 наборів даних ми маємо на увазі XNUMX XNUMX якісних і відповідних наборів даних. Ці набори даних повинні мати всі необхідні атрибути, анотації та ідеї, необхідні для ваших алгоритмів і моделей машинного навчання для обробки інформації та виконання намічених завдань.
З огляду на це загальне практичне правило, давайте далі зрозуміти, що обсяг потрібних даних також залежить від іншого складного фактора, який є варіантом використання вашого бізнесу. Те, що ви збираєтеся робити зі своїм продуктом або рішенням, також визначає, скільки даних вам потрібно. Наприклад, компанія, яка створює механізм рекомендацій, матиме інші вимоги до обсягу даних, ніж компанія, яка створює чат-бота.
Стратегія ціноутворення даних
Коли ви закінчите визначати, скільки даних вам насправді потрібно, вам потрібно далі попрацювати над стратегією ціноутворення даних. Простіше кажучи, це означає, як ви будете платити за набори даних, які ви купуєте або створюєте.
Загалом, це традиційні стратегії ціноутворення, яких дотримуються на ринку:
Тип даних | Стратегія ціноутворення |
---|---|
зображення | Ціна за один файл зображення |
Відео | Ціна за секунду, хвилину, годину або окремий кадр |
Аудіо / Мовлення | Ціна за секунду, хвилину або годину |
текст | Ціна за слово чи речення |
Але почекайте. Це знову практичне правило. Фактична вартість закупівлі наборів даних також залежить від таких факторів, як:
- Унікальний сегмент ринку, демографічні чи географічні дані, звідки потрібно брати набори даних
- Складність вашого варіанту використання
- Скільки даних вам потрібно?
- Ваш час вийти на ринок
- Будь-які індивідуальні вимоги та інше
Якщо ви спостерігаєте, ви знаєте, що вартість придбання великої кількості зображень для вашого проекту AI може бути меншою, але якщо у вас занадто багато специфікацій, ціни можуть зрости.
Ваші стратегії пошуку
Це складно. Як ви бачили, існують різні способи створення або джерела даних для ваших моделей ШІ. Здоровий глузд підказує, що безкоштовні ресурси є найкращими, оскільки ви можете безкоштовно завантажувати необхідні обсяги наборів даних без будь-яких ускладнень.
Зараз також здається, що платні джерела занадто дорогі. Але ось тут додається шар ускладнень. Коли ви отримуєте набори даних із безкоштовних ресурсів, ви витрачаєте додаткову кількість часу та зусиль на очищення своїх наборів даних, компілюючи їх у формат для вашого бізнесу, а потім додаючи їх окремо. У процесі ви несете експлуатаційні витрати.
З платними джерелами оплата є одноразовою, і ви також отримуєте готові для машини набори даних у потрібний час. Економічність тут дуже суб’єктивна. Якщо ви вважаєте, що можете дозволити собі витратити час на анотування безкоштовних наборів даних, ви можете відповідно до бюджету. І якщо ви вважаєте, що ваша конкуренція жорстка та обмежений час виходу на ринок, ви можете створити ефект хвилі на ринку, вам слід віддати перевагу платним джерелам.
Складання бюджету полягає в тому, щоб розбити особливості та чітко визначити кожен фрагмент. Ці три фактори повинні послужити вам дорожньою картою для вашого бюджету на навчання ШІ в майбутньому.
Чи справді власний збір даних є економічно ефективним?
Під час планування бюджету ми виявили, що власне отримання даних з часом може бути дорожчим. Якщо ви вагаєтеся щодо платних джерел, цей розділ розкриє приховані витрати на власне генерування даних.
Необроблені та неструктуровані дані: спеціальні точки даних не гарантують готові до використання набори даних.
Витрати на персонал: оплачувані працівники, спеціалісти з обробки даних і спеціалісти із забезпечення якості.
Підписка та обслуговування інструментів: витрати на інструменти анотації, CMS, CRM та інфраструктуру.
Проблеми з упередженням і точністю: Потрібне ручне сортування.
Витрати на виснаження: Набір та навчання нових членів команди.
Зрештою, ви можете витратити більше, ніж отримати. Загальна вартість включає комісію анотатора та витрати на платформу, що збільшує довгострокові витрати.
Понесена вартість = кількість анотаторів * Вартість за анотатора + вартість платформи
Якщо ваш календар навчання AI розрахований на місяці, уявіть собі витрати, які ви постійно несете. Отже, це ідеальне рішення для проблем зі збором даних чи є якась альтернатива?
Переваги наскрізного постачальника послуг збору даних AI
Існує надійне рішення цієї проблеми, а також є кращі та менш дорогі способи отримати навчальні дані для ваших моделей ШІ. Ми називаємо їх постачальниками послуг навчання даних або постачальниками даних.
Це такі компанії, як Shaip, які спеціалізуються на наданні високоякісних наборів даних на основі ваших унікальних потреб і вимог. Вони позбавляють вас усіх труднощів, з якими ви стикаєтеся під час збору даних, таких як пошук відповідних наборів даних, очищення, компіляція та анотування їх тощо, і дозволяють зосередитися лише на оптимізації ваших моделей і алгоритмів AI. Співпрацюючи з постачальниками даних, ви зосереджуєтесь на важливих речах і на тих, над якими ви контролюєте.
Крім того, ви також усунете всі клопоти, пов’язані з пошуком наборів даних із безкоштовних і внутрішніх ресурсів. Щоб краще зрозуміти переваги наскрізних постачальників даних, ось короткий список:
- Постачальники послуг із навчання даних повністю розуміють ваш сегмент ринку, варіанти використання, демографічні характеристики та інші особливості, щоб отримати найбільш релевантні дані для вашої моделі штучного інтелекту.
- Вони мають можливість отримувати різноманітні набори даних, які вважаються придатними для вашого проекту, наприклад зображення, відео, текст, аудіофайли або все це.
- Постачальники даних очищають дані, структурують їх і позначають атрибутами та ідеями, які вимагають машини та алгоритми для вивчення та обробки. Це ручна робота, яка вимагає ретельної уваги до деталей і часу.
- У вас є експерти, які дбають про коментування важливої інформації. Наприклад, якщо ваш випадок використання продукту знаходиться в сфері охорони здоров’я, ви не можете отримати його анотацію від не медичного працівника та очікувати точних результатів. З постачальниками даних це не так. Вони працюють із малими та середніми підприємствами та забезпечують належне позначення ваших даних цифрових зображень ветеранами галузі.
- Вони також піклуються про деідентифікацію даних і дотримуються HIPAA або інших галузевих вимог і протоколів, щоб ви уникали будь-яких форм юридичних ускладнень.
- Постачальники даних невтомно працюють над усуненням упередженості своїх наборів даних, забезпечуючи об’єктивні результати та висновки.
- Ви також отримаєте найновіші набори даних у своїй ніші, щоб ваші моделі AI були оптимізовані для оптимальної ефективності.
- З ними також легко працювати. Наприклад, їм можна повідомити про раптові зміни в вимогах до даних, і вони безперешкодно отримають відповідні дані на основі оновлених потреб.
Зважаючи на ці фактори, ми твердо віримо, що тепер ви розумієте, наскільки економічно ефективною та простою є співпраця з постачальниками навчальних даних. Маючи це розуміння, давайте з’ясуємо, як вибрати найбільш ідеального постачальника даних для свого проекту AI.
Пошук відповідних наборів даних
Зрозумійте свій ринок, варіанти використання, демографічні дані, щоб отримати останні набори даних, будь то зображення, відео, текст чи аудіо.
Очистіть відповідні дані
Структуруйте та позначайте дані атрибутами та ідеями, які розуміють машини та алгоритми.
Зміщення даних
Усуньте упередження з наборів даних, забезпечуючи об’єктивні результати та висновки.
Анотація даних
Фахівці з конкретних областей піклуються про коментування важливої інформації.
Деідентифікація даних
Дотримуйтеся HIPAA, GDPR або інших галузевих вимог і протоколів, щоб усунути юридичні складнощі.
Як правильно вибрати компанію зі збору даних AI
Вибір компанії зі збору даних AI не такий складний або трудомісткий, як збір даних з безкоштовних ресурсів. Є лише кілька простих факторів, які ви повинні врахувати, а потім потиснути руку для співпраці.
Коли ви починаєте шукати постачальника даних, ми припускаємо, що ви дотримувались і враховували все, що ми обговорювали досі. Однак ось короткий підсумок:
- Ви маєте на увазі чітко визначений варіант використання
- Ваш сегмент ринку та вимоги до даних чітко визначені
- Ваш бюджет відповідає справі
- І ви маєте уявлення про обсяг необхідних даних
Вибравши ці пункти, давайте зрозуміємо, як знайти ідеального постачальника послуг з навчання даних.
Зразок набору даних Лакмусовий тест
Перш ніж підписати довгострокову угоду, завжди варто детально розібратися з постачальником даних. Отже, почніть свою співпрацю з вимоги зразка набору даних, за який ви заплатите.
Це може бути невеликий обсяг набору даних, щоб оцінити, чи вони зрозуміли ваші вимоги, чи мають правильні стратегії закупівель, процедури співпраці, прозорість тощо. Враховуючи той факт, що на цьому етапі ви будете спілкуватися з кількома постачальниками, це допоможе вам заощадити час на виборі постачальника та остаточно визначити, хто зрештою краще підходить для ваших потреб.
Перевірте, чи вони відповідають вимогам
За замовчуванням більшість постачальників навчальних послуг дотримуються всіх нормативних вимог і протоколів. Однак, щоб бути в безпеці, дізнайтеся про їх відповідність та політику, а потім звузьте вибір.
Запитайте про їхні процеси забезпечення якості
Сам по собі процес збору даних є систематичним і пошаровим. Існує лінійна методологія, яка реалізована. Щоб отримати уявлення про те, як вони працюють, запитайте про їхні процеси забезпечення якості та дізнайтеся, чи набори даних, які вони джерела та анотують, пройшли перевірку якості та аудит. Це дасть вам
уявлення про те, чи готові кінцеві результати, які ви отримаєте.
Боротьба зі зміщенням даних
Тільки поінформований клієнт запитав би про упередження в наборах навчальних даних. Коли ви розмовляєте з постачальниками навчальних даних, поговоріть про упередження даних і про те, як їм вдається усунути упередження в наборах даних, які вони створюють або закуповують. Незважаючи на здоровий глузд, що важко повністю усунути упередження, ви все одно можете знати найкращі методи, які вони дотримуються, щоб уникнути упередженості.
Чи масштабовані вони?
Одноразові поставки – це добре. Довгострокові результати краще. Однак найкраща співпраця – це ті, які підтримують ваше бачення бізнесу та водночас масштабують їхні результати зі збільшенням
вимоги.
Тому обговоріть, чи можуть постачальники, з якими ви розмовляєте, збільшити обсяг даних, якщо виникне така потреба. І якщо зможуть, то як відповідно зміниться цінова стратегія.
Висновок
Хочете знати ярлик, щоб знайти найкращого постачальника даних для навчання ШІ? Зв'яжіться з нами. Пропустіть усі ці виснажливі процеси та працюйте з нами, щоб отримати найякісніші та точні набори даних для ваших моделей AI.
Ми перевіряємо всі прапорці, які ми обговорювали. Будучи першопрохідцем у цій сфері, ми знаємо, що потрібно для створення та масштабування моделі штучного інтелекту та як дані знаходяться в центрі всього.
Ми також вважаємо, що Посібник покупця був розширеним та винахідливим у різних аспектах. Навчання AI є складним, але за допомогою цих пропозицій і рекомендацій ви можете зробити їх менш виснажливими. Зрештою, ваш продукт є єдиним елементом, який в кінцевому підсумку виграє від усього цього.
Ви не згодні?