Πώς να επιλέξετε την καλύτερη εταιρεία συλλογής δεδομένων για έργα AI & ML

Σήμερα μια επιχείρηση χωρίς Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) και Μηχανική Μάθηση (ML) βρίσκεται σε σημαντικό ανταγωνιστικό μειονέκτημα. Από την υποστήριξη και τη βελτιστοποίηση διαδικασιών και ροών εργασιών υποστήριξης έως την αύξηση της εμπειρίας των χρηστών μέσω μηχανών συστάσεων και αυτοματισμού, η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης είναι αναπόφευκτη και απαραίτητη για την επιβίωση το 2021.

Ωστόσο, το να φτάσουμε σε ένα σημείο όπου η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει απρόσκοπτα και ακριβή αποτελέσματα είναι πρόκληση. Η σωστή εφαρμογή δεν επιτυγχάνεται από τη μια μέρα στην άλλη, είναι μια μακροπρόθεσμη διαδικασία που μπορεί να συνεχιστεί για μήνες. Όσο μεγαλύτερη είναι η περίοδος εκπαίδευσης AI, τόσο πιο ακριβή είναι τα αποτελέσματα. Με αυτό, η μεγαλύτερη διάρκεια εκπαίδευσης σε τεχνητή νοημοσύνη απαιτεί περισσότερους όγκους συναφών και συναφών συνόλων δεδομένων.

Από επιχειρηματική σκοπιά, είναι σχεδόν αδύνατο να έχετε μια αιώνια πηγή σχετικών συνόλων δεδομένων, εκτός εάν τα εσωτερικά σας συστήματα είναι εξαιρετικά αποδοτικά. Οι περισσότερες επιχειρήσεις πρέπει να βασίζονται σε εξωτερικές πηγές όπως τρίτοι προμηθευτές ή μια εταιρεία συλλογής δεδομένων εκπαίδευσης AI. Έχουν την υποδομή και τις εγκαταστάσεις για να διασφαλίσουν ότι λαμβάνετε τον όγκο των δεδομένων εκπαίδευσης AI που χρειάζεστε για εκπαιδευτικούς σκοπούς, αλλά η επιλογή της σωστής επιλογής για την επιχείρησή σας δεν είναι τόσο απλή.

Υπάρχουν πολλές υποβαθμισμένες εταιρείες που προσφέρουν συλλογή δεδομένων στον κλάδο και πρέπει να προσέχετε με ποιον θα επιλέξετε να συνεργαστείτε. Η συνεργασία με λάθος ή ανίκανο προμηθευτή θα μπορούσε να ωθήσει τα δεδομένα κυκλοφορίας του προϊόντος σας επ' αόριστον ή να οδηγήσει σε απώλεια κεφαλαίου.

Δημιουργήσαμε αυτόν τον οδηγό για να σας βοηθήσουμε να επιλέξετε τη σωστή εταιρεία συλλογής δεδομένων AI. Μετά την ανάγνωση θα έχετε την αυτοπεποίθηση να προσδιορίσετε την τέλεια εταιρεία συλλογής δεδομένων για την επιχείρησή σας.

Εσωτερικοί παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη πριν αναζητήσετε εταιρεία συλλογής δεδομένων

Η συνεργασία με μια εταιρεία συλλογής δεδομένων είναι μόνο το 50% της εργασίας. Το υπόλοιπο 50% περιστρέφεται γύρω από τη βάση από τη δική σας οπτική γωνία. Η τέλεια συνεργασία απαιτεί ερωτήσεις ή παράγοντες που πρέπει να απαντηθούν ή να εξηγηθούν περαιτέρω. Ας δούμε μερικά από αυτά.

• Ποια είναι η περίπτωση χρήσης AI σας;

  Πρέπει να έχετε ορίσει μια κατάλληλη περίπτωση χρήσης για την υλοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης σας. Εάν όχι, αναπτύσσετε AI χωρίς σταθερό σκοπό. Πριν από την εφαρμογή, πρέπει να υπολογίσετε εάν η τεχνητή νοημοσύνη θα σας βοηθήσει να δημιουργήσετε δυνητικούς πελάτες, να προωθήσετε τις πωλήσεις, να βελτιστοποιήσετε τις ροές εργασιών, να έχετε πελατοκεντρικά αποτελέσματα ή άλλα θετικά αποτελέσματα ειδικά για την επιχείρησή σας. Ο σαφής ορισμός μιας περίπτωσης χρήσης θα διασφαλίσει ότι αναζητάτε τον κατάλληλο προμηθευτή δεδομένων.

• Πόσα δεδομένα χρειάζεστε; Τι τύπος?

  Πρέπει να βάλετε ένα γενικό όριο στον όγκο των δεδομένων που χρειάζεστε. Αν και πιστεύουμε ότι οι υψηλότεροι όγκοι θα οδηγήσουν σε πιο ακριβή μοντέλα, πρέπει να καθορίσετε πόσα είναι απαραίτητα για το έργο σας και ποιος τύπος δεδομένων θα είναι πιο ωφέλιμος. Χωρίς ένα σαφές σχέδιο, θα βιώσετε υπερβολική σπατάλη σε κόστος και εργασία.

  Ακολουθούν ορισμένες συνήθεις ερωτήσεις που κάνουν οι ιδιοκτήτες επιχειρήσεων ενώ προετοιμάζονται για τη συλλογή για να προσδιορίσουν τι:

  • Η επιχείρησή σας βασίζεται στην όραση υπολογιστή;
  • Ποιες συγκεκριμένες εικόνες ως σύνολα δεδομένων θα χρειαστείτε;
  • Σκοπεύετε να φέρετε προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία στη ροή εργασίας σας και να απαιτήσετε ιστορικά σύνολα δεδομένων που βασίζονται σε κείμενο;

• Πόσο διαφορετικό πρέπει να είναι το σύνολο δεδομένων σας;

  Πρέπει επίσης να καθορίσετε πόσο διαφορετικά θα πρέπει να είναι τα δεδομένα σας, π.χ. δεδομένα που συλλέγονται από την ηλικιακή ομάδα, το φύλο, την εθνικότητα, τη γλώσσα και τη διάλεκτο, τα εκπαιδευτικά προσόντα, το εισόδημα, την οικογενειακή κατάσταση και τη γεωγραφική τοποθεσία.

• Είναι ευαίσθητα τα δεδομένα σας;

  Τα ευαίσθητα δεδομένα αναφέρονται σε προσωπικές ή εμπιστευτικές πληροφορίες. Τα στοιχεία ενός ασθενούς σε ηλεκτρονικό αρχείο υγείας που χρησιμοποιείται για τη διεξαγωγή δοκιμών φαρμάκων είναι ιδανικά παραδείγματα. Δεοντολογικά, αυτές οι πληροφορίες και οι πληροφορίες θα πρέπει να αποπροσδιορίζονται λόγω των προτύπων και πρωτοκόλλων HIPAA που επικρατούν.

  Εάν οι απαιτήσεις σας για δεδομένα αφορούν ευαίσθητα δεδομένα, θα πρέπει να αποφασίσετε πώς σκοπεύετε να προχωρήσετε στην αποαναγνώριση δεδομένων ή εάν θέλετε να το κάνει ο προμηθευτής σας για εσάς.

• Πηγές συλλογής δεδομένων

  Η συλλογή δεδομένων προέρχεται από διάφορες πηγές, από δωρεάν και με δυνατότητα λήψης σύνολα δεδομένων έως κυβερνητικούς ιστότοπους και αρχεία. Ωστόσο, τα σύνολα δεδομένων πρέπει να είναι σχετικά με το έργο σας, διαφορετικά δεν θα έχουν καμία αξία. Εκτός από το ότι είναι σχετικό, το σύνολο δεδομένων θα πρέπει επίσης να είναι συμφραζόμενο, καθαρό και συγκριτικά πρόσφατης προέλευσης για να διασφαλίσει ότι τα αποτελέσματα του AI σας ευθυγραμμίζονται με τις φιλοδοξίες σας.

• Πώς να κάνετε προϋπολογισμό;

  Η συλλογή δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνει έξοδα όπως η πληρωμή του προμηθευτή, τα λειτουργικά τέλη, τα έξοδα κύκλου βελτιστοποίησης της ακρίβειας δεδομένων, τα έμμεσα έξοδα και άλλες άμεσες και κρυφές δαπάνες. Πρέπει να εξετάσετε προσεκτικά κάθε μεμονωμένη δαπάνη που εμπλέκεται στη διαδικασία και να διαμορφώσετε έναν προϋπολογισμό ανάλογα. Ο προϋπολογισμός συλλογής δεδομένων θα πρέπει επίσης να ευθυγραμμίζεται με το εύρος και το όραμα του έργου σας.