Διάφορες εταιρείες σε ένα ευρύ φάσμα βιομηχανιών υιοθετούν γρήγορα την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν τις δραστηριότητές τους και να βρουν λύσεις στις επιχειρηματικές τους ανάγκες. Η σημασία και το όφελος της τεχνολογίας είναι προφανή, επομένως το κρίσιμο ερώτημα είναι πώς να βρείτε τον σωστό τρόπο για να υιοθετήσετε λύσεις τεχνητής νοημοσύνης. Ωστόσο, χωρίς αξιόπιστα δεδομένα εκπαίδευσης AI, η αυτοματοποίηση και η βελτιστοποίηση μιας ανώτερης εμπειρίας χρήστη είναι πιο εύκολο να ειπωθεί παρά να γίνει.
Η τεχνητή νοημοσύνη και οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης ευδοκιμούν στα δεδομένα. Μαθαίνουν αναπτύσσοντας σχέσεις, παίρνοντας και αξιολογώντας αποφάσεις και επεξεργάζονται πληροφορίες από τα δεδομένα εκπαίδευσης της τροφοδοσίας.
Δεδομένα εκπαίδευσης είναι ο πόρος που χρειάζονται οι προγραμματιστές και οι μηχανικοί για να σχεδιάσουν πρακτικούς αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης. Το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης που χρησιμοποιείτε θα έχει άμεσο αντίκτυπο στο αποτέλεσμα του έργου. Ωστόσο, σχετικά σύνολα δεδομένων που ταιριάζουν στο έργο σας δεν είναι πάντα διαθέσιμα. Οι επιχειρήσεις πρέπει να βασίζονται σε τρίτους προμηθευτές ή εταιρείες συλλογής δεδομένων για να τις βοηθήσουν με σχετικά σύνολα δεδομένων.
Η επιλογή του σωστού προμηθευτή δεδομένων για τα δεδομένα εκπαίδευσης AI είναι εξίσου σημαντική με την επιλογή του κατάλληλου δεδομένων για το συγκεκριμένο έργο σας. Επιλέξτε τον λάθος προμηθευτή και μπορεί να βλέπετε ένα ανακριβές αποτέλεσμα έργου, εκτεταμένους χρόνους έναρξης και σημαντική απώλεια εσόδων.
Απόφαση αγοράς δεδομένων εκπαίδευσης – Παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη
Τα δεδομένα εκπαίδευσης αποτελούν το κύριο μέρος του συνόλου δεδομένων, αντιπροσωπεύοντας περίπου το 50-60% των δεδομένων που απαιτούνται για το μοντέλο. Παρακάτω είναι μερικοί από τους παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη πριν επιλέξετε έναν προμηθευτή δεδομένων και υπογράψετε στη διακεκομμένη γραμμή.
Τιμή:
Η τιμή είναι ένας ουσιαστικός οδηγός απόφασης, αν και δεν θέλετε να λάβετε την απόφασή σας με βάση αποκλειστικά την τιμή. Η συλλογή δεδομένων AI περιλαμβάνει πολλά έξοδα, από την πληρωμή του πωλητή, την προετοιμασία δεδομένων, τη βελτιστοποίηση των εξόδων, τα λειτουργικά έξοδα και πολλά άλλα. Επομένως, πρέπει να λάβετε υπόψη όλες τις δαπάνες που θα μπορούσαν να προκύψουν κατά τη διάρκεια του κύκλου ζωής του έργου.
Ποιότητα Δεδομένων:
Τα ποιοτικά δεδομένα υπερισχύουν της ανταγωνιστικότητας κόστους όταν πρόκειται για την επιλογή ενός πωλητής δεδομένων. Δεδομένα που είναι πολύ υψηλής ποιότητας δεν υπάρχουν. Τα ανώτερα και προσβάσιμα δεδομένα θα βελτιώσουν τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης. Επιλέξτε μια πλατφόρμα που κάνει τον μετασχηματισμό και την απόκτηση δεδομένων να ενσωματώνονται απρόσκοπτα στη ροή εργασίας σας.
Ποικιλία δεδομένων:
Τα δεδομένα εκπαίδευσης που επιλέγετε πρέπει να είναι μια ισορροπημένη αναπαράσταση όλων των περιπτώσεων χρήσης και των αναγκών. Σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων, είναι αδύνατο να αποφευχθούν πλήρως οι προκαταλήψεις. Ωστόσο, για να επιτύχετε τα καλύτερα αποτελέσματα, πρέπει να περιορίσετε την προκατάληψη δεδομένων στα μοντέλα σας. Η ποικιλομορφία δεδομένων κατέχει το κλειδί για την επίτευξη ακριβών προβλέψεων και απόδοσης από το μοντέλο. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που έχει εκπαιδευτεί χρησιμοποιώντας 100 συναλλαγές θα είναι ωχρό σε σύγκριση με ένα μοντέλο που βασίζεται σε 10,000 συναλλαγές.
Νομική Συμμόρφωση:
Οι έμπειροι τρίτοι προμηθευτές είναι οι πλέον κατάλληλοι για την αντιμετώπιση προβλημάτων συμμόρφωσης και ασφάλειας. Αυτές οι εργασίες είναι κουραστικές και χρονοβόρες. Επιπλέον, οι νομιμότητες απαιτούν τη μέγιστη προσοχή και την εμπειρία ενός εκπαιδευμένου ειδικού. Επομένως, το πρώτο βήμα για την επιλογή ενός προμηθευτή δεδομένων είναι να βεβαιωθείτε ότι προμηθεύεται δεδομένα από νομίμως εξουσιοδοτημένες πηγές με τα κατάλληλα δικαιώματα.
Ειδική περίπτωση χρήσης:
Η περίπτωση χρήσης και το αποτέλεσμα του έργου θα υπαγορεύσουν τον τύπο των συνόλων δεδομένων που θα χρειαστείτε. Για παράδειγμα, εάν το μοντέλο που προσπαθείτε να δημιουργήσετε είναι απίστευτα περίπλοκο, θα απαιτήσει εκτεταμένα και διαφορετικά σύνολα δεδομένων.
Δεδομένα αποαναγνώρισης:
Αποαναγνώριση δεδομένων σας βοηθά να μείνετε μακριά από νομικά προβλήματα, ιδιαίτερα εάν αναζητάτε σύνολα δεδομένων που σχετίζονται με την υγειονομική περίθαλψη. Θα πρέπει να βεβαιωθείτε ότι τα σύνολα δεδομένων στα οποία εκπαιδεύετε τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας είναι πλήρως αποπροσδιορισμένα. Επιπλέον, ο προμηθευτής σας θα πρέπει να προμηθεύεται καθαρισμένα δεδομένα από πολλές πηγές, έτσι ώστε ακόμη και αν συνδυάσετε δύο σύνολα δεδομένων, οι δυνατότητες σύνδεσής τους με ένα άτομο είναι περιορισμένες.
Προσαρμόσιμο και επεκτάσιμο:
Σε αυτό το στάδιο της διαδικασίας επιλογής, φροντίστε να εστιάσετε σε σύνολα δεδομένων που μπορούν να καλύψουν τις μελλοντικές σας ανάγκες. Τα σύνολα δεδομένων θα πρέπει να επιτρέπουν αναβαθμίσεις στο σύστημα και βελτιώσεις στη διαδικασία. Επιπλέον, θα πρέπει να προβλέψετε τις μελλοντικές ανάγκες όσον αφορά τον όγκο και τις δυνατότητες. Τέλος, κάντε τις ακόλουθες ερωτήσεις στον εαυτό σας πριν πάρετε την τελική σας απόφαση:
- Διαθέτετε εσωτερική διαδικασία συλλογής δεδομένων;
- Παρέχει ο πωλητής ποικιλία μοντέλων;
- Είναι διαθέσιμη η προσαρμογή δεδομένων;
Ολοκληρώνοντας
Η επιλογή ενός προμηθευτή για την προμήθεια των εκπαιδευτικών σας δεδομένων δεν είναι εύκολη απόφαση. Η επιλογή σας θα έχει μακροπρόθεσμες συνέπειες. Οι παράμετροι που συζητήσαμε παρέχουν έναν εξαιρετικό οδηγό για το πώς πρέπει να προσεγγίσετε την αναζήτηση ενός προμηθευτή. Θυμηθείτε να συγκρίνετε και να υπολογίζετε πάντα το κόστος απόκτησης δεδομένων εκπαίδευσης με τις μελλοντικές αποδόσεις.
Η εύρεση ενός προμηθευτή με εμπειρία και εξειδίκευση στη συλλογή και προετοιμασία δεδομένων είναι μια κουραστική και χρονοβόρα εργασία. Δεν είναι πρακτικό να συγκρίνετε κάθε προμηθευτή για όλους τους κρίσιμους παράγοντες από επιχειρηματική άποψη. Από την ποικιλομορφία δεδομένων έως την επεκτασιμότητα, οι χειριστές δεν έχουν το χρόνο να αναζητήσουν σωστά έναν προμηθευτή. Κάντε το πιο απλό με το Shaip. Διαθέτουμε ποικίλα, ανώτερης ποιότητας δεδομένα που είναι συμβατά με τα πρότυπα του κλάδου. Συνδεθείτε μαζί μας σήμερα για να μιλήσετε περισσότερο για τις συγκεκριμένες ανάγκες σας.
