Gegevensverkoper

Een gegevensverkoper kost u altijd minder: hier is waarom:

Alle projecten met kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning vereisen AI-trainingsgegevens. De enige manier waarop AI-systemen kunnen leren om nauwkeuriger en relevanter te worden voor hun doel, is door toepasselijke informatie in te voeren. Het sourcen en voorbereiden van datasets is precies waar bedrijven moeite hebben om AI en machine learning-potentieel te benutten.

AI-training vereist consistente invoer van enorme hoeveelheden contextuele gegevens voor machines om nauwkeurige resultaten te leveren. Zo leren ze bij elke oogst scherper te worden. Het inkopen van kwaliteitsgegevens stelt bedrijven voor grote uitdagingen. Ze hebben geen constante bronnen meer of zijn bang dat ze geen geld meer hebben om samen te werken met bedrijven die gegevens verzamelen.

Een veel voorkomende misvatting is dat dataleveranciers niet betaalbaar zijn voor ondernemers. We bespreken de kosten van het uitbesteden van uw AI-training en hoe een investering op de lange termijn geld zal besparen.

Verschillende gegevensbronnen

Om te begrijpen hoe dataleveranciers kosteneffectief zijn, moeten we eerst de verschillende bronnen van data-acquisitie en hun unieke voor- en nadelen realiseren. Door uw begrip van elke bron te vergroten, krijgt u een idee van de voor- en nadelen van elk.

bronvoordelenNadelen
Gratis ResourcesZe bieden gratis datasets over sectoren en marktsegmenten.Vereist talloze uren handmatig werk om meerdere datasets en categorieën te verkennen voordat je de juiste vindt.
Bedrijven hebben meerdere opties, bijvoorbeeld Kaggle, AWS, Google Dataset Search Engine en vele andere.De datasets zijn meestal onbewerkt en ongereinigd.
De gegevens moeten handmatig worden geannoteerd, wat weer tijdrovend is.
Kan licentieproblemen met zich meebrengen voor bepaalde datasets.
Interne bronnenZe bieden contextuele datasets omdat ze intern worden gegenereerd via verschillende contactpunten die door het bedrijf zijn gedefinieerd.De hoeveelheid beschikbare gegevens is afhankelijk van verkeer, tractie en andere op contactpunten gebaseerde statistieken.
Datasets kunnen naar wens worden aangepast.Samenwerking tussen en binnen afdelingen kan soms ontmoedigend zijn.
Als uw product een beperkte time-to-market heeft, kunnen interne bronnen aanzienlijke vertragingen veroorzaken.
Het annoteren van gegevens is nog steeds een handmatige taak.
Betaalde bronnen of gegevensleveranciersEeuwige bronnen van hoogwaardige AI-trainingsgegevens.Kan duur zijn op basis van hoe niche uw product is.
Datasets kunnen worden aangepast aan de projectvereisten.
Gegevens worden altijd op tijd geleverd, ongeacht uw time-to-market.
Licenties en naleving worden verzorgd door leveranciers.
Datasets worden voor levering geannoteerd en op kwaliteit gecontroleerd.

Als je naar bovenstaande tabel kijkt, begrijp je dat dataleveranciers meer voordelen dan nadelen bieden. Laten we, om u een beter idee te geven, deze aspecten nader onderzoeken.

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.

Hoe een dataleverancier altijd gunstig is voor uw AI-projecten

Gegevensverkoper is altijd gunstig voor uw Ai-projecten Dataleveranciers zijn specialisten in hun domein. Het zijn pioniers die al bekend waren met AI en ML voordat ze mainstream werden. Bedrijven voor gegevensverzameling hebben enorme netwerken en toegang tot databases met verschillende soorten datasets. Ze hebben ook de invloed en infrastructuur om vanuit hun netwerk en contacten nieuwe datasets te genereren.

Bedrijven die gegevens verzamelen, leveren consistent onberispelijke datasets voor uw projecten. Afgezien hiervan zijn hier enkele van de competenties die ze in de samenwerking brengen:

  • Leveranciers kunnen gegevens uit verschillende formaten genereren, beheren en leveren. Als u bijvoorbeeld van plan bent om spraakgestuurde zoekmodules voor uw app te ontwikkelen, kunnen ze u spraakgegevens geven die zijn afgestemd op uw behoeften. Ze kunnen ook op afbeeldingen, tekst of video gebaseerde gegevens leveren die voordelig zijn voor uw project.
  • Data-experts zorgen voor alle hindernissen en hoofdpijnen die gepaard gaan met licenties en naleving van de regelgeving. De datasets die ze leveren zouden volledig vrij zijn van beperkingen.
  • Bedrijven voor gegevensverzameling zorgen ervoor dat de gegevens die u ontvangt onbevooroordeeld zijn, of ze zullen u op de hoogte stellen van mogelijke vooroordelen, zodat u uw systemen kunt aanpassen voor relevante resultaten.
  • U krijgt indien nodig de meest bijgewerkte datasets van achtergronden, demografische gegevens, marktsegmenten en andere kritieke segmenten.

Waarom dataleveranciers minder duur zijn

Dataleveranciers en specialisten kunnen scherpe tarieven rekenen omdat ze maatwerkcontracten hebben voor bulkprojecten. Hun enorme netwerken zijn ook een van de belangrijkste redenen waarom ze op de langere termijn goedkoper blijken te zijn. Ze zitten al jaren in de branche en weten welke bron van toepassing is op elk type dataset, hoe ze snel data kunnen ophalen onder strakke deadlines en met wie ze contact moeten opnemen voor nauwkeurige datasets.

Naarmate de duur van uw samenwerking toeneemt, begrijpen zij uw vereisten en leveren ze autonoom hoogwaardige datasets. U zult uiteindelijk absoluut geen kosten maken voor optimalisatiecycli van gegevenskwaliteit, overheadkosten, training, annotatie en andere kostbare uitgaven.

Het Shaip-voordeel

Bij Shaip zijn we veteranen op het gebied van data-annotatie en acquisitie. Met meer dan 13 jaar ervaring begrijpen we gegevensvereisten als geen ander in de markt. We hebben drie rondes van strenge kwaliteitscontroles om ervoor te zorgen dat de gegevens die u ontvangt, klaar zijn om te uploaden. We zijn ook trots op onze transparantie en hebben ons model gebouwd rond het nakomen van onze beloften.

Een snelle casestudy

Wij zijn gespecialiseerd in het leveren van hoogwaardige zorggegevens. Een van onze meest succesvolle samenwerkingen was met een verzekeringsmaatschappij. Ze wilden AI-gestuurde modules, zoals voorspellende analyses, inzetten om de kans te beoordelen dat hun verzekeraars ziekten ontwikkelen en dienovereenkomstig op maat gemaakte premies aanbieden.

Om de resultaten nauwkeurig te voorspellen, hadden ze enorme hoeveelheden gezondheidsgegevens nodig van specifieke demografische gegevens. Met vrijwillig verstrekte gegevens zouden verzekeraars een idee kunnen krijgen van de mogelijke aandoeningen die ze zouden ontwikkelen op basis van hun levensstijl, genetica, erfelijke en andere factoren. De verzekeraar heeft met ons samengewerkt voor datasets en die hebben we binnen de gestelde termijn geleverd.

Een van de grote uitdagingen met betrekking tot zorggegevens is ervoor te zorgen dat we: de-geïdentificeerde patiëntgegevens en geïmplementeerde HIPAA-protocollen. Ons rigoureuze proces garandeerde dat de gegevens werden beschermd tegen elke vorm van heridentificatie en dat ze uiteindelijk aan alle nalevingsnormen voldeden.

Afsluiten

Het gebruik van dataleveranciers in plaats van toevlucht te nemen tot gratis middelen bespaart op de lange termijn geld en bereidt uw bedrijf voor op exponentiële groei. Als u wilt dat uw AI-modules nauwkeurige resultaten opleveren, moet u ze eerst relevante gegevens verstrekken, die alleen van experts zoals wij kunnen komen.

Neem vandaag nog contact met ons op om uw ideeën en wensen te bespreken.

Sociale Share

Dit vind je misschien ook leuk