在機器學習開發過程中，準備訓練數據可能是一個令人興奮的階段，也可能是一個具有挑戰性的階段。 如果您是通過內部團隊成員自己編譯訓練數據，則具有挑戰性，如果您將整個過程外包，則非常令人興奮。
如您所知，訓練數據準備是分層、繁瑣且耗時的。 從選擇正確的來源和途徑到提取數據，再到確保它們被清理和精確標記，任務永無止境。 當您通過內部人才庫完成這項工作時，您不僅會花費大量管理費用和隱性費用，還會佔用他們的大量生產時間。
這就是為什麼外包數據標記被認為是該領域的理想替代方案，因為它確保機器學習開發人員和架構師能夠及時訪問高質量數據。 但是您如何選擇合適的數據標籤供應商呢？ 市場充斥著一流的數據標籤公司，您如何知道與哪家公司合作？
好吧，本指南將幫助您找到合適的數據標籤供應商。
如何選擇合適的數據標籤供應商
確定並定義您的目標
選擇合適的供應商並不像聽起來那麼複雜。 使過程無縫主要掌握在您的手中。 這就是為什麼第一步是確定您的 AI 項目目標。 許多企業主對他們的需求只有一個模糊的概念，並最終從他們的供應商那裡設定了一般的期望。
這會導致相關各方之間產生混淆，最終導致供應商獲得的關於他們應該提供的數據集類型的信息或見解非常少。 具有諷刺意味的是，這也會減慢整個過程。 因此，第一步是與您的團隊坐在一起並確定您的 AI 目標。 寫下您的 SoP 並清楚地提及您的所有要求，包括時間表、數據量、首選定價策略等。
供應商作為您團隊的延伸
當您決定與數據標籤供應商合作時，他們會立即成為您內部團隊的延伸。 這意味著，您與他們的溝通變得嚴格和簡化。
這就是為什麼您應該尋找能夠輕鬆滿足您的業務需求和標準的數據標籤供應商。 他們應該熟悉並熟悉您的模型開發和測試方法、時區、例程、操作協議等，並在整個過程中作為團隊成員進行協作。
量身定制的交付模塊
沒有一個定義的訓練數據要求。 它是流動的和動態的。 有時，您需要在短時間內處理大量數據，有時則需要在持續時間段內處理最少量的數據。 您的數據標籤供應商應該能夠滿足這兩種請求並按時交付數據。 他們還應該能夠在您需要時按數量增加和減少。
數據安全和協議
這對於選擇數據標籤供應商至關重要。 您的供應商應以與您相同的方式對待數據安全性、機密性和合規性協議。 它們應滿足所有數據監管要求，例如 GDPR、HIPAA 等。 如果您處理醫療保健數據，請詢問他們 數據去標識化 過程也是如此。 此外，他們還應實施密閉的工作環境，並適當遵守數據安全性和敏感性。
去試一試
要完全了解入圍數據供應商的運作和協作方式，請與他們進行一次短期試用。 註冊付費示例項目並分享您的需求。 評估他們的職業道德、響應時間、及時性、最終數據集的質量、操作方法、靈活性以及更多因素，看看與他們合作是否對您的 AI 開發過程有益。
雖然這不是評估他們的技術專長，而是分析他們的工作態度和協作方法。 最後，這些屬性和特徵最終比領域知識和專業知識更重要。 注意危險信號並消除不合格的候選人。 這將簡化您的決策過程。
定價策略
現在，在假設您已準備好有效的 AI 訓練數據預算的情況下討論這一點。 如果您不這樣做，我們建議您查看這篇關於 AI 預算的文章，以獲取足智多謀的見解。
了解預算後，請尋找具有透明定價模型的數據標籤供應商。 這確保您可以在擴展需求時輕鬆計算在 AI 訓練數據上的支出。 在與他們合作之前，詢問他們是否按小時、按任務或按項目收費。 此外，深入了解合同要求和合作條款，以清楚了解您要從事的工作。 此外，如果您在很短的時間內需要數據集或其他此類條款，那麼知道他們是否收取額外費用也很好。
結束語
擁有合適的數據標籤供應商可以為您的 AI 項目創造奇蹟。 從優化生產力到最大限度地縮短上市時間，當您擁有合適的數據標籤供應商時，您實際上可以完成更多工作。
我們確信，您現在對如何選擇下一個數據供應商有了更好的了解。 如果您仍想簡化流程，只希望不費吹灰之力就能找到可靠的數據標籤供應商，何不干脆加入 聯繫我們?
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