如何為 AI 和 ML 項目選擇最佳數據收集公司

今天，沒有人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的企業處於顯著的競爭劣勢。 從支持和優化後端流程和工作流到通過推薦引擎和自動化提升用戶體驗，人工智能的採用對於 2021 年的生存來說是不可避免的和必不可少的。

然而，要達到 AI 提供無縫和準確結果的程度是具有挑戰性的。 正確的實施不是一蹴而就的，這是一個可以持續數月的長期過程。 AI 訓練週期越長，結果越精確。 話雖如此，更長的 AI 訓練持續時間需要更多的相關和上下文數據集。

從業務角度來看，除非您的內部系統非常高效，否則您幾乎不可能擁有相關數據集的永久來源。 大多數企業必須依賴外部資源，例如 第三方供應商 或人工智能訓練數據收集公司。 他們擁有基礎設施和設施，可確保您獲得訓練所需的大量 AI 訓練數據，但為您的業務選擇正確的選項並不那麼簡單。

行業中有許多提供數據收集服務的低級公司，您必須謹慎選擇與誰合作。 與錯誤或無能的供應商合作可能會無限期地推送您的產品發布數據或導致資本損失。

我們創建了本指南以幫助您選擇合適的 AI 數據收集公司。 閱讀後，您將有信心為您的企業確定完美的數據收集公司。

在尋找數據收集公司之前您應該考慮的內部因素

與數據收集公司合作只是任務的 50%。 從你的角度來看，剩下的 50% 圍繞基礎工作展開。 完美的合作需要回答或進一步解釋問題或因素。 讓我們來看看其中的一些。

• 您的 AI 用例是什麼？

  您需要為 AI 實現定義適當的用例。 如果沒有，您就在沒有明確目的的情況下部署 AI。 在實施之前，您需要弄清楚人工智能是否會幫助您產生潛在客戶、推動銷售、優化工作流程、獲得以客戶為中心的結果或其他特定於您的業務的積極成果。 明確定義用例將確保您尋找合適的數據供應商。

• 您需要多少數據？ 哪種類型？

  您需要對所需的數據量設置一個通用上限。 雖然我們相信更大的容量會產生更準確的模型，但您仍然需要定義您的項目需要多少以及哪種類型的數據最有益。 如果沒有明確的計劃，您將經歷成本和勞動力的過度浪費。

  以下是企業主在準備收集時詢問的一些常見問題，以確定哪些內容：

  • 您的業務是否基於計算機視覺？
  • 您需要哪些特定圖像作為數據集？
  • 您是否打算將預測分析引入您的工作流程並需要基於歷史文本的數據集？

• 你的數據集應該有多多樣化？

  您還需要定義您的數據應該有多多樣化，即從年齡組、性別、種族、語言和方言、教育資格、收入、婚姻狀況和地理位置收集的數據。

• 您的數據敏感嗎？

  敏感數據是指個人或機密信息。 用於進行藥物試驗的電子健康記錄中患者的詳細信息就是理想的例子。 從道德上講，由於流行的 HIPAA 標準和協議，這些見解和信息應該去標識化。

  如果您的數據要求涉及敏感數據，您應該決定您打算如何去識別數據，或者您是否希望您的供應商為您做這件事。

• 數據收集源

  數據收集來自各種來源，從免費和可下載的數據集到政府網站和檔案。 但是，數據集必須與您的項目相關，否則它們將沒有任何價值。 除了相關之外，數據集還應該是上下文相關的、乾淨的並且相對較新，以確保您的 AI 結果符合您的抱負。

• 如何預算？

  AI數據採集涉及支​​付供應商費用、運營費用、數據準確性優化週期費用、間接費用等直接和 隱藏成本. 您需要仔細考慮流程中涉及的每一筆費用，並相應地制定預算。 數據收集預算還應與您的項目範圍和願景保持一致。