數據採集

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?

    您需要多少數據? 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?

    您還需要定義數據的多樣性,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。

讓我們今天討論一下您的 AI 訓練數據需求。

如何為 AI 和 ML 項目選擇最佳數據收集公司?

現在您已經建立了基本面,現在確定理想的數據收集公司變得相對容易。 為了進一步區分優質供應商與不足的供應商,這裡有一份您應該注意的方面的快速清單。

  • 樣本數據集

    要求 樣本數據集 在與供應商合作之前。 您的 AI 模塊的結果和性能取決於您的供應商的活躍程度、參與程度和承諾程度,而深入了解所有這些品質的最佳方法是獲取樣本數據集。 這將使您了解是否滿足您的數據要求,並告訴您合作是否值得投資。

  • 符合法規

    您打算與供應商合作的主要原因之一是使任務符合監管機構的要求。 這是一項乏味的工作,需要有經驗的專家。 在做出決定之前,請檢查潛在的服務提供商是否遵循合規性和標準,以確保從不同來源獲取的數據獲得使用許可並獲得適當的許可。

    法律後果可能導致您的公司破產。 在選擇數據收集提供商時,請務必牢記合規性。

  • 質量保證

    當您從供應商處獲得數據集時,它們應正確格式化並準備好直接上傳到您的 AI 模塊以進行訓練。 您不應該進行審計或使用專職人員來檢查數據集的質量。 這只是為已經乏味的任務添加了另一層。 確保您的供應商始終以您需要的格式和样式提供可上傳的數據集。

  • 客戶推薦

    與您的供應商的現有客戶交談,您將獲得關於他們的運營標準和質量的第一手意見。 客戶通常對推薦和推薦是誠實的。 如果您的供應商準備好讓您與他們的客戶交談,他們顯然對他們提供的服務充滿信心。 徹底審查他們過去的項目,與他們的客戶交談,如果你覺得他們很合適,就敲定交易。

  • 處理數據偏差

    透明度是任何協作的關鍵,您的供應商必須分享有關他們提供的數據集是否有偏見的詳細信息。 如果是,到什麼程度? 通常,很難從圖片中完全消除偏見,因為您無法確定或歸因於介紹的準確時間或來源。 因此,當他們提供有關數據如何有偏見的見解時,您可以修改您的系統以相應地提供結果。

  • 卷的可擴展性

    您的業務將在未來增長,您的項目範圍將呈指數級擴展。 在這種情況下,您應該確信您的供應商可以大規模交付您的業務所需的大量數據集。

    他們內部有足夠的人才嗎? 他們是否耗盡了所有數據源? 他們能否根據獨特的需求和用例自定義您的數據? 這些方面將確保供應商可以在需要大量數據時進行過渡。

你的未來取決於利用人工智能和機器學習

你的未來取決於利用人工智能和機器學習我們了解找到合適的數據收集公司具有挑戰性。 在提交之前單獨要求樣本集、比較供應商和測試服務與快速項目是沒有意義的。 即使找到了合適的公司,您也必須花費長達兩個月的時間來準備數據收集。

這就是為什麼我們建議消除所有這些實例並直接進入協作階段,並為您的項目獲取高質量的數據集。 立即與 Shaip 聯繫,以獲得無可挑剔的數據質量。 我們超越了清單中提到的所有要素,以確保我們的合作夥伴關係對您的業務有利可圖。

今天和我們談談 關於您的項目,讓我們儘早開始。

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