Различни компании в широк спектър от индустрии бързо приемат изкуствения интелект, за да подобрят своите операции и да намерят решения за своите бизнес нужди. Значението и ползата от технологията са очевидни, така че критичният въпрос става как да се намери правилният начин за приемане на AI решения. Въпреки това, без надеждни данни за обучение на AI под ръка, автоматизирането и оптимизирането на превъзходно потребителско изживяване е по-лесно да се каже, отколкото да се направи.
AI и алгоритмите за машинно обучение процъфтяват върху данните. Те се учат, като развиват взаимоотношения, вземат и оценяват решения и обработват информация от получените данни за обучение.
Данни за обучение е ресурсът, от който разработчиците и инженерите се нуждаят, за да проектират практически алгоритми за машинно обучение. Наборът от данни за обучение, който използвате, ще има пряко въздействие върху резултата от проекта. Съответните набори от данни, които отговарят на вашия проект обаче, не винаги са налични. Бизнесът трябва да разчита на доставчици на трети страни или компании за събиране на данни, които да им помогнат с подходящи набори от данни.
Изборът на правилния доставчик на данни за вашите данни за обучение на AI е толкова важен, колкото изборът на подходящ набор от данни за вашия конкретен проект. Изберете грешен доставчик и може да очаквате неточен резултат от проекта, удължено време за стартиране и значителна загуба на приходи.
Решение за закупуване на данни за обучение – фактори, които трябва да имате предвид
Данните за обучение формират основната част от набора от данни, като представляват около 50-60% от данните, необходими за модела. По-долу са някои от факторите, които трябва да имате предвид, преди да изберете доставчик на данни и да подпишете пунктираната линия.
Цена:
Цената е съществен фактор за вземане на решения, въпреки че не искате да вземете решението си въз основа единствено на цената. Събирането на AI данни включва много разходи, от плащане на доставчика, подготовка на данни, оптимизиране на разходите, оперативни разходи и др. Следователно трябва да вземете предвид всички разходи, които могат да възникнат по време на жизнения цикъл на проекта.
Качество на данните:
Качествените данни надделяват върху конкурентоспособността на разходите, когато става въпрос за избор на a доставчик на данни. Данни с твърде високо качество не съществуват. Превъзходните и достъпни данни ще подобрят вашите модели за машинно обучение. Изберете платформа, която позволява трансформирането и придобиването на данни да се интегрират безпроблемно във вашия работен процес.
Разнообразие от данни:
Избраните от вас данни за обучение трябва да бъдат балансирано представяне на всички случаи на употреба и нужди. В голям набор от данни е невъзможно да се предотвратят напълно отклоненията. Въпреки това, за да постигнете най-добри резултати, трябва да ограничите отклонението на данните във вашите модели. Разнообразието от данни е ключът към постигането на точни прогнози и производителност от модела. Например, AI модел, обучен с помощта на 100 транзакции, ще бледнее в сравнение с модел, базиран на 10,000 XNUMX транзакции.
Правно съответствие:
Опитните доставчици трети страни са най-подходящи да се справят с проблемите със съответствието и сигурността. Тези задачи са уморителни и отнемат време. Освен това законността изисква най-голямо внимание и опит на обучен експерт. Следователно, първата стъпка при избора на доставчик на данни е да се уверите, че той доставя данни от законно упълномощени източници със съответните разрешения.
Конкретен случай на употреба:
Случаят на използване и резултатът от проекта ще диктуват вида на наборите от данни, които ще ви трябват. Например, ако моделът, който се опитвате да изградите, е невероятно сложен, той ще изисква обширни и разнообразни набори от данни.
Деидентифицирани данни:
Деидентификация на данни ви помага да стоите далеч от правни проблеми, особено ако търсите набори от данни, свързани със здравеопазването. Трябва да се уверите, че наборите от данни, на които обучавате своите AI модели, са напълно деидентифицирани. Освен това вашият доставчик трябва да набави изчистени данни от множество източници, така че дори ако комбинирате два набора от данни, възможностите за свързването им с отделно лице са ограничени.
Адаптивни и мащабируеми:
На този етап от процеса на подбор не забравяйте да се съсредоточите върху набори от данни, които могат да отговорят на вашите бъдещи нужди. Наборите от данни трябва да позволяват надграждане на системата и подобрения на процеса. Освен това трябва да предвидите бъдещи нужди по отношение на обем и възможности. И накрая, задайте си следните въпроси, преди да вземете окончателното си решение:
- Имате ли въведен вътрешен процес за събиране на данни?
- Доставчикът предлага ли разнообразие от модели?
- Налично ли е персонализиране на данните?
Завършвайки
Изборът на доставчик, който да осигури вашите данни за обучение, не е лесно решение; вашият избор ще доведе до дългосрочни последствия. Параметрите, които обсъдихме, предоставят отлично ръководство за това как трябва да подходите към търсенето на доставчик. Не забравяйте винаги да сравнявате и изчислявате разходите за придобиване на данни за обучение с бъдещата възвръщаемост.
Намирането на доставчик с опит и експертиза в събирането и подготовката на данни е досадна и отнемаща време задача. Не е практично да се сравнява всеки доставчик по всички критични фактори от бизнес гледна точка. От разнообразието на данните до скалируемостта, операторите нямат време да търсят правилно доставчик. Направете го по-лесно с Shaip. Имаме разнообразни данни с превъзходно качество, които са в съответствие с индустриалните стандарти. Свържете се с нас днес да говорим повече за вашите специфични нужди.
