Різноманітні компанії в широкому спектрі галузей швидко впроваджують штучний інтелект, щоб покращити свою діяльність і знайти рішення для своїх бізнес-потреб. Важливість і переваги технології очевидні, тому критичним питанням стає те, як знайти правильний шлях до впровадження рішень ШІ. Однак, не маючи під рукою надійних даних навчання штучного інтелекту, автоматизувати та оптимізувати чудовий досвід користувача легше сказати, ніж зробити.
Алгоритми ШІ та машинного навчання процвітають завдяки даним. Вони навчаються, розвиваючи стосунки, приймаючи та оцінюючи рішення та обробляючи інформацію з даних навчання.
Дані навчання це ресурс, необхідний розробникам та інженерам для розробки практичних алгоритмів машинного навчання. Навчальний набір даних, який ви використовуєте, матиме прямий вплив на результат проекту. Однак відповідні набори даних, які відповідають вашому проекту, не завжди доступні. Підприємствам доводиться покладатися на сторонніх постачальників або компанії зі збору даних, щоб допомогти їм із відповідними наборами даних.
Вибір правильного постачальника даних для навчальних даних AI так само важливий, як і вибір відповідного набору даних для вашого конкретного проекту. Вибравши неправильного постачальника, ви можете отримати неточний результат проекту, подовжений час запуску та значну втрату доходу.
Рішення про купівлю навчальних даних – фактори, які слід враховувати
Навчальні дані утворюють основну частину набору даних, що становить близько 50-60% даних, необхідних для моделі. Нижче наведено деякі фактори, які слід враховувати перед тим, як вибрати постачальника даних і підписати пунктирну лінію.
Ціна:
Ціна є суттєвою рушійною силою прийняття рішень, хоча ви не хочете приймати рішення, грунтуючись виключно на ціні. Збір даних штучного інтелекту пов’язаний із багатьма витратами, починаючи від оплати постачальнику, підготовки даних, оптимізації витрат, операційних витрат тощо. Тому ви повинні врахувати всі витрати, які можуть виникнути протягом життєвого циклу проекту.
Якість даних:
Якісні дані переважають над конкурентоспроможністю, коли справа доходить до вибору постачальник даних. Даних надто високої якості не існує. Чудові та доступні дані покращать ваші моделі машинного навчання. Виберіть платформу, завдяки якій перетворення та отримання даних буде легко інтегровано у ваш робочий процес.
Різноманітність даних:
Вибрані вами навчальні дані мають збалансовано відображати всі випадки використання та потреби. У великому наборі даних неможливо повністю запобігти зміщенням. Однак, щоб досягти найкращих результатів, ви повинні обмежити зміщення даних у своїх моделях. Різноманітність даних є ключем до досягнення точних прогнозів і ефективності моделі. Наприклад, модель ШІ, навчена на 100 транзакціях, буде блідою в порівнянні з моделлю, заснованою на 10,000 XNUMX транзакцій.
Юридична відповідність:
Досвідчені сторонні постачальники найкраще підходять для вирішення проблем відповідності та безпеки. Ці завдання виснажливі та забирають багато часу. Крім того, законність вимагає максимальної уваги та досвіду досвідченого експерта. Тому першим кроком у виборі постачальника даних є переконання, що він отримує дані з законно дозволених джерел із відповідними дозволами.
Конкретний випадок використання:
Варіант використання та результат проекту визначатимуть тип наборів даних, які вам знадобляться. Наприклад, якщо модель, яку ви намагаєтеся побудувати, неймовірно складна, для неї знадобляться великі та різноманітні набори даних.
Деідентифіковані дані:
Деідентифікація даних допомагає уникнути юридичних проблем, особливо якщо вам потрібні набори даних, пов’язані з охороною здоров’я. Ви повинні переконатися, що набори даних, на яких ви навчаєте свої моделі ШІ, повністю деідентифіковані. Крім того, ваш постачальник повинен отримати очищені дані з кількох джерел, щоб навіть якщо ви об’єднаєте два набори даних, можливості пов’язати їх з окремою особою були обмежені.
Можливість адаптації та масштабування:
На цьому етапі процесу відбору зосередьтеся на наборах даних, які можуть задовольнити ваші майбутні потреби. Набори даних повинні дозволяти оновлення системи та вдосконалення процесу. Крім того, ви повинні передбачити майбутні потреби щодо обсягу та можливостей. Нарешті, поставте собі такі запитання, перш ніж прийняти остаточне рішення:
- Чи є у вас власний процес збору даних?
- Чи пропонує постачальник різні моделі?
- Чи доступна настройка даних?
Підводячи підсумок
Вибір постачальника для закупівлі даних для навчання – нелегке рішення; ваш вибір призведе до довгострокових наслідків. Параметри, які ми обговорювали, є чудовим посібником щодо того, як вам підійти до пошуку постачальника. Не забувайте завжди порівнювати та розраховувати витрати на отримання навчальних даних із майбутніми доходами.
Пошук постачальника з досвідом і знаннями у зборі та підготовці даних є нудним і трудомістким завданням. Непрактично порівнювати кожного постачальника за всіма критичними факторами з точки зору бізнесу. Від різноманітності даних до масштабованості оператори не мають часу на належний пошук постачальника. Зробіть це простіше з Shaip. Ми маємо різноманітні високоякісні дані, які відповідають галузевим стандартам. Зв'яжіться з нами сьогодні щоб більше говорити про ваші конкретні потреби.
