Днес бизнес без изкуствен интелект (AI) и машинно обучение (ML) е в значително неизгодно конкурентно положение. От поддържане и оптимизиране на бекенд процеси и работни потоци до подобряване на потребителското изживяване чрез механизми за препоръки и автоматизация, приемането на AI е неизбежно и от съществено значение за оцеляването през 2021 г.
Въпреки това, достигането до момент, в който AI предоставя безпроблемни и точни резултати, е предизвикателство. Правилното внедряване не се постига за една нощ, това е дългосрочен процес, който може да продължи с месеци. Колкото по-дълъг е периодът на обучение за AI, толкова по-точни са резултатите. С това казано, по-дългата продължителност на обучението за AI изисква повече обеми от подходящи и контекстуални набори от данни.
От гледна точка на бизнеса е почти невъзможно да имате постоянен източник на подходящи набори от данни, освен ако вашите вътрешни системи не са високоефективни. Повечето фирми трябва да разчитат на външни източници като трети доставчици или компания за събиране на данни за обучение на AI. Те разполагат с инфраструктурата и съоръженията, за да гарантират, че получавате обема от данни за обучение с изкуствен интелект, от които се нуждаете за целите на обучението, но изборът на правилната опция за вашия бизнес не е толкова лесен.
В индустрията има много компании, предлагащи събиране на данни, и трябва да внимавате с кого избирате да си сътрудничите. Партньорството с грешен или некомпетентен доставчик може да прокара данните за пускане на вашия продукт за неопределено време или да доведе до загуба на капитал.
Създадохме това ръководство, за да ви помогнем да изберете правилната компания за събиране на AI данни. След като прочетете, ще имате увереността да идентифицирате перфектната компания за събиране на данни за вашия бизнес.
Вътрешни фактори, които трябва да имате предвид, преди да потърсите компания за събиране на данни
Сътрудничеството с компания за събиране на данни е само 50% от задачата. Останалите 50% се въртят около основната работа от ваша гледна точка. Перфектното сътрудничество изисква въпроси или фактори, на които трябва да се отговори или да бъдат допълнително обяснени. Нека разгледаме някои от тях.
Какъв е вашият случай на използване на AI?
Трябва да имате дефиниран правилен случай на употреба за вашето внедряване на AI. Ако не, вие внедрявате AI без солидна цел. Преди внедряването трябва да разберете дали AI ще ви помогне да генерирате потенциални клиенти, да стимулирате продажбите, да оптимизирате работните потоци, да имате ориентирани към клиента резултати или други положителни резултати, специфични за вашия бизнес. Ясното дефиниране на случай на употреба ще гарантира, че търсите правилния доставчик на данни.
Колко данни са ви необходими? Какъв вид?
По-долу са някои често срещани въпроси, които собствениците на фирми задават, докато се подготвят за събиране, за да идентифицират какво:
- Вашият бизнес базиран ли е на компютърно зрение?
- Какви конкретни изображения като набори от данни ще ви трябват?
- Възнамерявате ли да внесете предсказуем анализ във вашия работен процес и да се нуждаете от набори от исторически текстови данни?
Колко разнообразен трябва да бъде вашият набор от данни?
Трябва също така да определите колко разнообразни трябва да бъдат вашите данни, т.е. данни, събрани от възрастова група, пол, етническа принадлежност, език и диалект, образователна квалификация, доход, семейно положение и географско местоположение.
Вашите данни чувствителни ли са?
Чувствителните данни се отнасят до лична или поверителна информация. Подробности за пациент в електронно здравно досие, използвано за провеждане на изпитвания на лекарства, са идеални примери. От етична гледна точка тези прозрения и информация трябва да бъдат деидентифицирани поради преобладаващите стандарти и протоколи на HIPAA.
Ако вашите изисквания за данни включват чувствителни данни, трябва да решите как възнамерявате да деидентифицирате данните или дали искате вашият доставчик да го направи вместо вас.
Източници за събиране на данни
Събирането на данни идва от различни източници, от безплатни набори от данни, които могат да се изтеглят, до правителствени уебсайтове и архиви. Наборите от данни обаче трябва да са подходящи за вашия проект или няма да имат никаква стойност. Освен че е уместен, наборът от данни трябва също да бъде контекстуален, чист и сравнително скорошен произход, за да се гарантира, че резултатите от вашия AI съответстват на вашите амбиции.
Как да бюджетираме?
Събирането на данни с изкуствен интелект включва разходи като плащане на доставчика, оперативни такси, точност на данните, оптимизиране на циклични разходи, непреки разходи и други преки и скрити разходи. Трябва внимателно да обмислите всеки отделен разход, включен в процеса, и да формулирате бюджет по съответния начин. Бюджетът за събиране на данни също трябва да бъде съобразен с обхвата и визията на вашия проект.
Как да изберем най-добрата компания за събиране на данни за AI & ML проекти?
Сега, след като имате установени основи, вече е сравнително по-лесно да идентифицирате идеалните компании за събиране на данни. За да разграничите допълнително качествен доставчик от неадекватен доставчик, ето бърз списък с аспектите, на които трябва да обърнете внимание.
Примерни набори от данни
Питам за примерни набори от данни преди да си сътрудничите с доставчик. Резултатите и производителността на вашите AI модули зависят от това колко активен, ангажиран и отдаден е вашият доставчик и най-добрият начин да получите представа за всички тези качества е като получите примерни набори от данни. Това ще ви даде представа дали вашите изисквания за данни са изпълнени и ще ви каже дали сътрудничеството си струва инвестицията.
Нормативно съответствие
Една от основните причини, поради които възнамерявате да си сътрудничите с доставчици, е да поддържате задачите в съответствие с регулаторните агенции. Това е досадна работа, която изисква експерт с опит. Преди да вземете решение, проверете дали бъдещият доставчик на услуги спазва съответствието и стандартите, за да гарантира, че данните, получени от различни източници, са лицензирани за използване с подходящи разрешения.
Правните последици могат да доведат до фалит на вашата компания. Не забравяйте да имате предвид съответствието, когато избирате доставчик на събиране на данни.
осигуряване на качеството
Когато получите набори от данни от вашия доставчик, те трябва да бъдат форматирани правилно и готови за директно качване във вашия AI модул за целите на обучението. Не трябва да провеждате одити или да използвате специализиран персонал, за да проверите качеството на набора от данни. Това само добавя още един слой към вече досадна задача. Уверете се, че вашият доставчик винаги доставя готови за качване набори от данни във формата и стила, които изисквате.
Препоръки на клиенти
Разговорът със съществуващите клиенти на вашия доставчик ще ви даде мнение от първа ръка за техните работни стандарти и качество. Клиентите обикновено са честни с реферали и препоръки. Ако вашият доставчик е готов да ви позволи да говорите с техните клиенти, той очевидно има доверие в услугата, която предоставя. Прегледайте внимателно техните минали проекти, говорете с клиентите им и сключете сделката, ако смятате, че са подходящи.
Справяне с пристрастията към данните
Прозрачността е ключова във всяко сътрудничество и вашият доставчик трябва да сподели подробности за това дали наборите от данни, които предоставя, са пристрастни. Ако са, до каква степен? Като цяло е трудно да се елиминира напълно пристрастието от картината, тъй като не можете да идентифицирате или да посочите точното време или източник на въведението. Така че, когато те предложат представа за това как данните са пристрастни, можете да модифицирате системата си, за да предоставите съответно резултати.
Мащабируемост на обема
Вашият бизнес ще расте в бъдеще и обхватът на вашия проект ще се разширява експоненциално. В такива случаи трябва да сте сигурни, че вашият доставчик може да достави обемите от набори от данни, които вашият бизнес изисква в мащаб.
Имат ли достатъчно талант в къщата? Изчерпват ли всичките си източници на данни? Могат ли да персонализират вашите данни въз основа на уникални нужди и случаи на употреба? Аспекти като тези ще гарантират, че доставчикът може да премине, когато са необходими по-големи обеми данни.
Вашето бъдеще зависи от използването на AI и машинно обучение
Ето защо предлагаме да премахнете всички тези случаи и да преминете направо към тази фаза на сътрудничество и да получите качествени набори от данни за вашите проекти. Свържете се с Shaip днес за безупречно качество на данните. Превишаваме всички елементи, които споменахме в контролния списък, за да гарантираме, че нашето партньорство е печелившо за вашия бизнес.
Говорете с нас днес за вашия проект и нека го стартираме възможно най-рано.
