人工智能訓練數據

AI 訓練數據購買決策是否應該僅基於價格?

各行各業的各家公司正在迅速採用人工智能來改善運營並找到滿足其業務需求的解決方案。 該技術的重要性和優勢顯而易見,因此關鍵問題就變成瞭如何找到採用 AI 解決方案的正確方法。 然而,如果手頭沒有可靠的 AI 訓練數據,自動化和優化卓越的用戶體驗說起來容易做起來難。

人工智能和機器學習算法在數據上蓬勃發展。 他們通過發展關係、制定和評估決策以及處理來自饋送訓練數據的信息來學習。

訓練數據 是開發人員和工程師設計實用機器學習算法所需的資源。 您使用的訓練數據集將對項目的結果產生直接影響。 但是,適合您項目的相關數據集並不總是可用。 企業必須依靠第三方供應商或數據收集公司來幫助他們處理相關數據集。

為您的 AI 訓練數據選擇合適的數據供應商與為您的特定項目選擇合適的數據集一樣重要。 選擇錯誤的供應商,您可能會看到不准確的項目結果、延長的發佈時間以及收入的重大損失。

讓我們今天討論一下您的 AI 訓練數據需求。

訓練數據購買決策——您應該考慮的因素

訓練數據購買決策
訓練數據構成了數據集的主要部分,約佔模型所需數據的 50-60%。 以下是您在選擇數據供應商並在虛線上簽名之前應考慮的一些因素。

  • 價錢:

    價格是一個重要的決策驅動因素,儘管您不想僅根據價格點做出決定。 AI 數據採集涉及很多費用,從支付供應商費用、數據準備、優化費用、運營成本等等。 因此,您必須考慮項目生命週期中可能發生的所有支出。

  • 數據質量:

    在選擇產品時,質量數據勝過成本競爭力 數據供應商. 質量太高的數據不存在。 卓越且可訪問的數據將改進您的機器學習模型。 選擇一個平台,使數據轉換和採集無縫集成到您的工作流程中。

  • 數據多樣性:

    您選擇的訓練數據應該是所有用例和需求的平衡表示。 在大型數據集中,不可能完全防止偏差。 但是,為了獲得最佳結果,您必須限制模型中的數據偏差。 數據多樣性是從模型中實現準確預測和性能的關鍵。 例如,與基於 100 筆交易的模型相比,使用 10,000 筆交易訓練的 AI 模型將顯得蒼白無力。

  • 合法合規:

    經驗豐富的第三方供應商最適合處理合規性和安全性問題。 這些任務既乏味又耗時。 此外,合法性需要受過訓練的專家的最大關注和經驗。 因此,選擇數據供應商的第一步是確保他們從具有適當權限的合法授權來源採購數據。

  • 具體用例:

    用例和項目的結果將決定您需要的數據集類型。 例如,如果您嘗試構建的模型非常複雜,它將需要大量多樣的數據集。

  • 去標識化數據:

    數據去標識化 幫助您遠離法律問題,特別是如果您正在尋找與醫療保健相關的數據集。 您應該確保用於訓練 AI 模型的數據集是完全去標識化的。 此外,您的供應商應該從多個來源採購清理過的數據,這樣即使您合併兩個數據集,將它們鏈接到個人的可能性也是有限的。

  • 適應性和可擴展性:

    在選擇過程的這個階段,確保專注於可以滿足您未來需求的數據集。 數據集應允許系統升級和流程改進。 此外,您應該預測未來在數量和功能方面的需求。 最後,在做出最終決定之前,先問自己以下問題:

    • 您是否有內部數據收集流程?
    • 供應商是否提供多種型號?
    • 數據定制是否可用?

總結

選擇供應商來採購您的訓練數據並不是一個容易的決定; 您的選擇將導致長期後果。 我們討論的參數為您應該如何尋找供應商提供了極好的指南。 請記住始終將訓練數據獲取成本與未來回報進行比較和計算。

尋找在數據收集和準備方面具有經驗和專業知識的供應商是一項繁瑣且耗時的任務。 從業務角度比較每個供應商的所有關鍵因素是不切實際的。 從數據多樣性到可擴展性,運營商沒有時間正確搜索供應商。 使用 Shaip 讓它更簡單。 我們擁有符合行業標準的多樣化、優質數據。 今天與我們聯繫 多談談您的具體需求。

社交分享