數據供應商總是會降低您的成本：這就是原因

所有涉及人工智能 (AI) 和機器學習的項目都需要 AI 訓練數據。人工智能係統學習變得更加準確和與其目的相關的唯一方法是輸入適用的信息。採購和準備數據集正是公司努力利用人工智能和機器學習潛力的地方。

AI 訓練需要持續輸入大量上下文數據，以便機器提供精確的結果。這就是他們如何學會在每次收益時變得更加敏銳。採購質量數據給公司帶來了重大挑戰。他們要么沒有固定的資源，要么擔心他們會用完與數據收集公司合作所需的資金。

一個常見的誤解是，企業主負擔不起數據供應商的費用。我們將解決外包您的 AI 培訓的成本以及從長遠來看投資將如何節省資金。

不同的數據來源

要了解數據供應商的成本效益如何，我們必須首先了解數據採集的多種來源及其獨特的優勢和劣勢。進一步了解每個來源將使您了解每個來源的優缺點。

資源	優點	弊端
免費資源	他們免費提供跨行業和細分市場的數據集。	在找到合適的數據集和類別之前，需要無數小時的手動工作來探索多個數據集和類別。
	公司有多種選擇，例如 Kaggle、AWS、谷歌數據集搜索引擎等等。	數據集大多是原始的和未清理的。
		必須手動註釋數據，這又是耗時的。
		可能涉及某些數據集的許可問題。
內部來源	它們提供上下文數據集，因為它們是通過公司定義的各種接觸點在內部生成的。	可用數據量取決於流量、牽引力和其他基於接觸點的指標。
	數據集可根據需求定制。	部門之間和部門內部的協作有時可能令人生畏。
		如果您的產品上市時間有限，內部資源可能會導致嚴重延遲。
		數據註釋仍然是一項手動任務。
付費來源或數據供應商	高質量 AI 訓練數據的常年來源。	根據您的產品的利基程度，可能會很貴。
	數據集可以根據項目要求進行定制。
	無論您的產品上市時間如何，數據始終按時交付。
	許可和合規性由供應商負責。
	數據集在交付前進行了註釋和質量檢查。

如果您查看上表，您就會明白數據供應商的優勢多於劣勢。為了讓您有更好的想法，讓我們詳細探討這些方面。

讓我們今天討論一下您的 AI 訓練數據需求。

數據供應商是其領域的專家。他們是在 AI 和 ML 成為主流之前就已經熟悉的先驅。數據收集公司擁有龐大的網絡並可以訪問具有各種數據集的數據庫。他們還具有使用他們的網絡和聯繫人從頭開始生成新數據集的影響力和基礎設施。

數據收集公司將為您的項目始終如一地提供無可挑剔的數據集。除此之外，以下是他們為合作帶來的一些能力：

供應商可以生成、管理和交付來自不同格式的數據。例如，如果您打算為您的應用程序開發語音搜索模塊，它們可以為您獲取與您的需求相關的語音數據。他們還可以提供對您的項目有利的基於圖像、文本或視頻的數據。
數據專家將處理許可和法規遵從性帶來的所有障礙和難題。他們提供的數據集將完全沒有限制。
數據收集公司確保您收到的數據是無偏見的，否則他們會讓您知道可能存在的偏見，以便您可以修改系統以獲得相關結果。
您將根據需要從背景、人口統計、市場細分和其他關鍵細分市場獲得最新的數據集。

數據供應商和專家可以收取有競爭力的費率，因為他們為大宗項目定制了合同。他們龐大的網絡也是證明從長遠來看它們更便宜的主要原因之一。在這個行業工作多年，他們知道哪種來源適用於每種類型的數據集，如何在緊迫的期限內快速獲取數據，以及與誰聯繫以獲得準確的數據集。

隨著您的協作持續時間的增加，他們將理解您的要求並自主交付高質量的數據集。您最終將在數據質量優化週期、間接成本、培訓、註釋和其他昂貴支出方面產生絕對零費用。

在 Shaip，我們是數據標註和採集領域的老手。憑藉超過 13 年的經驗，我們像市場上其他任何人一樣了解數據要求。我們進行了三輪嚴格的質量檢查，以確保您收到的數據可以上傳。我們也為我們的透明度感到自豪，並圍繞兌現我們的承諾建立了我們的模型。

我們專注於提供優質醫療數據. 我們最成功的合作之一是與一家保險公司合作。他們希望部署人工智能驅動的模塊，例如預測分析，以評估其保險公司發生疾病的可能性，並相應地提供定制的保費。

為了準確預測結果，他們需要來自特定人口統計數據的大量醫療保健數據。通過自願提供的詳細信息，保險公司將能夠根據他們的生活方式、遺傳、遺傳和其他因素了解他們可能發展的狀況。保險公司與我們合作提供數據集，我們在規定的時間範圍內交付。

有關醫療保健數據的重大挑戰之一是確保我們去標識患者數據並實施 HIPAA 協議。我們嚴格的流程確保數據免受任何形式的重新識別，並最終滿足所有合規標準。

從長遠來看，利用數據供應商而不是求助於免費資源可以節省資金，並使您的公司為指數級增長做好準備。如果您希望您的 AI 模塊提供準確的結果，您應該首先向它們提供相關數據，這些數據只能來自我們這樣的專家。

立即與我們聯繫，討論您的想法和要求。

下載免費書籍

你也許也喜歡