Een beginnershandleiding voor het verzamelen van AI-gegevens

Het AI-gegevensverzamelingsbedrijf kiezen voor uw AI / ML-project

Introductie

Ai-trainingsgegevens Bij kunstmatige intelligentie draait alles om het gebruik van machines om het leven en de levensstijl van mensen te verbeteren door hun alledaagse leven interessante en overbodige taken eenvoudig te maken. AI wordt nooit verondersteld een dominante kracht te zijn, maar een complementaire kracht die samenwerkt met mensen om het onwaarschijnlijke op te lossen en de weg vrij te maken voor collectieve evolutie.

Vanaf nu zijn we op de goede weg met belangrijke doorbraken in verschillende sectoren met behulp van AI. Als je bijvoorbeeld de gezondheidszorg neemt, helpen AI-systemen met machine learning-modellen experts om kanker beter te begrijpen en er behandelingen voor te bedenken. Neurologische aandoeningen en zorgen zoals PTSS worden behandeld met behulp van AI. Vaccins worden in hoog tempo ontwikkeld dankzij AI-aangedreven klinische proeven en simulaties.

Gegevensverzameling Bg_Tablet
Lees de AI-gegevensverzameling, of download een pdf-versie.

Inhoudsopgave

  1. Introductie
  2. Wat is AI-gegevensverzameling?
  3. Soorten AI-trainingsgegevens in machine learning
    1. Tekstgegevens
    2. Audiogegevens
    3. Afbeeldingsgegevens
    4. Videogegevens
  4. Hoe gegevens verzamelen voor een machine learning?
    1. Gratis bronnen
    2. Interne bronnen
    3. Betaalde bronnen
  5. Hoe beïnvloeden slechte data uw AI-ambities?
    1. Slechte gegevens - wat is het?
    2. AI-trainingsgegevensproviders te hulp
  6. Factoren waarmee u rekening moet houden bij het bedenken van een effectief budget voor uw gegevensverzamelingsproject
    1. De hoeveelheid gegevens die u nodig hebt
    2. Prijsstrategie voor gegevens
    3. Uw sourcingstrategieën
  7. Bespaart u kosten met in-house Data Acquisitie?
    1. Is interne data-acquisitie duur?
  8. Voordelen van een end-to-end dienstverlener voor AI-gegevensverzameling
  9. Hoe u het juiste bedrijf voor AI-gegevensverzameling kiest?
    1. De voorbeelddataset lakmoesproef
    2. Controleer of ze voldoen
    3. Vraag naar hun QA-processen
    4. Gegevensbias aanpakken
    5. Zijn ze schaalbaar?
  10. Conclusie

Niet alleen de gezondheidszorg, elke industrie of elk segment dat AI raakt, krijgt een revolutie teweeg. Autonome voertuigen, slimme gemakswinkels, wearables zoals FitBit en zelfs onze smartphonecamera's kunnen met AI betere beelden van onze gezichten vastleggen.

Dankzij de innovaties die plaatsvinden in de AI-ruimte, betreden bedrijven het spectrum met verschillende use-cases en oplossingen. Hierdoor wordt verwacht dat de wereldwijde AI-markt eind 267 een marktwaarde van ongeveer $ 2027 miljard zal bereiken. Bovendien implementeert ongeveer 37% van de bedrijven al AI-oplossingen in hun processen en producten.

Interessanter is dat bijna 77% van de producten en diensten die we tegenwoordig gebruiken, worden aangedreven door AI. Hoe slagen bedrijven erin om het onmogelijke te doen met AI, nu het technologieconcept aanzienlijk toeneemt in verschillende branches?

Ai-gegevensverzameling

Ai-gegevensverzameling Hoe voorspellen apparaten zo eenvoudig als een horloge nauwkeurig hartaanvallen bij mensen? Hoe is het mogelijk dat auto's en auto's die altijd een chauffeur nodig hadden, opeens minder gaan rijden op de weg?

Hoe laten chatbots ons geloven dat we met een ander mens aan de andere kant praten?

Als je het antwoord op elke vraag observeert, komt het neer op slechts één element: DATA. Gegevens staan ​​centraal in alle AI-specifieke operaties en processen. Het zijn gegevens die machines helpen concepten te begrijpen, input te verwerken en nauwkeurige resultaten te leveren.

Alle grote AI-oplossingen die er zijn, zijn allemaal producten van een cruciaal proces dat we dataverzameling of data-acquisitie of AI-trainingsdata noemen.

Deze uitgebreide gids helpt u te begrijpen wat het is en waarom het belangrijk is.

Wat is AI-gegevensverzameling?

Machines hebben geen eigen wil. De afwezigheid van dit abstracte concept maakt hen verstoken van meningen, feiten en capaciteiten zoals redeneren, cognitie en meer. Het zijn gewoon onroerende dozen of apparaten die ruimte innemen. Om er krachtige media van te maken, heb je algoritmen en vooral data nodig.

Ai-gegevensverzameling De algoritmen die worden ontwikkeld hebben iets nodig om aan te werken en te verwerken en dat zijn gegevens die relevant, contextueel en recent zijn. Het proces van het verzamelen van dergelijke gegevens voor machines om hun beoogde doeleinden te dienen, wordt AI-gegevensverzameling genoemd.

Elk AI-geactiveerd product of elke oplossing die we vandaag gebruiken en de resultaten die ze bieden, zijn het resultaat van jarenlange training, ontwikkeling en optimalisatie. Van apparaten die navigatieroutes bieden tot die complexe systemen die het falen van apparatuur dagen van tevoren voorspellen, elke entiteit heeft jarenlange AI-training gevolgd om nauwkeurige resultaten te kunnen leveren.

AI-gegevensverzameling is de eerste stap in het proces van AI-ontwikkeling die vanaf het begin bepaalt hoe effectief en efficiënt een AI-systeem zou zijn. Het is het proces van het betrekken van relevante datasets uit een groot aantal bronnen dat AI-modellen zal helpen details beter te verwerken en zinvolle resultaten te behalen.

Soorten AI-trainingsgegevens in machine learning

Nu is AI-gegevensverzameling een overkoepelende term. Gegevens in deze ruimte kunnen van alles betekenen. Dat kan tekst zijn, videobeelden, afbeeldingen, audio of een mix hiervan. Kortom, alles wat nuttig is voor een machine om zijn taak van leren en optimaliseren van resultaten uit te voeren, zijn gegevens. Om u meer inzicht te geven in de verschillende soorten gegevens, volgt hier een korte lijst:

Datasets kunnen afkomstig zijn van een gestructureerde of ongestructureerde bron. Voor niet-ingewijden zijn gestructureerde datasets die met een expliciete betekenis en formaat. Ze zijn gemakkelijk te begrijpen door machines. Ongestructureerd daarentegen zijn details in datasets die overal voorkomen. Ze volgen geen specifieke structuur of formaat en vereisen menselijke tussenkomst om waardevolle inzichten uit dergelijke datasets te halen.

Tekstgegevens

Een van de meest voorkomende en prominente vormen van data. Tekstgegevens kunnen worden gestructureerd in de vorm van inzichten uit databases, GPS-navigatie-eenheden, spreadsheets, medische apparaten, formulieren en meer. Ongestructureerde tekst kan enquêtes, handgeschreven documenten, afbeeldingen van tekst, e-mailreacties, opmerkingen op sociale media en meer zijn.

Tekstgegevensverzameling

Audiogegevens

Audiodatasets helpen bedrijven betere chatbots en systemen te ontwikkelen, betere virtuele assistenten te ontwerpen en meer. Ze helpen machines ook om accenten en uitspraken te begrijpen op de verschillende manieren waarop een enkele vraag of vraag kan worden gesteld.

Audiogegevensverzameling

Afbeeldingsgegevens

Afbeeldingen zijn een ander prominent datasettype dat voor verschillende doeleinden wordt gebruikt. Van zelfrijdende auto's en applicaties zoals Google Lens tot gezichtsherkenning, afbeeldingen helpen systemen om naadloze oplossingen te bedenken.

Verzameling van afbeeldingsgegevens

Videogegevens

Video's zijn meer gedetailleerde datasets waarmee machines iets diepgaand kunnen begrijpen. Videodatasets zijn afkomstig van computer vision, digital imaging en meer.

Verzameling van videogegevens

Hoe gegevens verzamelen voor een machine learning?

Ai-trainingsgegevens Dit is waar dingen een beetje lastig beginnen te worden. Vanaf het begin lijkt het alsof je een oplossing voor een reëel probleem in gedachten hebt, je weet dat AI de ideale manier zou zijn om dit aan te pakken en je hebt je modellen ontwikkeld. Maar nu bevindt u zich in de cruciale fase waarin u moet beginnen met uw AI-trainingsprocessen. U hebt overvloedige AI-trainingsgegevens bij u nodig om uw modellen concepten te laten leren en resultaten te leveren. U hebt ook validatiegegevens nodig om uw resultaten te testen en uw algoritmen te optimaliseren.

Dus, hoe bron je je gegevens? Welke gegevens heb je nodig en hoeveel daarvan? Wat zijn de meerdere bronnen om relevante gegevens op te halen?

Bedrijven beoordelen de niche en het doel van hun ML-modellen en brengen mogelijke manieren in kaart om relevante datasets te vinden. Het definiëren van het benodigde datatype lost een groot deel van uw zorgen over datasourcing op. Om u een beter idee te geven, zijn er verschillende kanalen, wegen, bronnen of media voor het verzamelen van gegevens:

Ai-trainingsgegevens

Gratis bronnen

Zoals de naam al doet vermoeden, zijn dit bronnen die gratis datasets aanbieden voor AI-trainingsdoeleinden. Gratis bronnen kunnen van alles zijn, variërend van openbare forums, zoekmachines, databases en directory's tot overheidsportalen die door de jaren heen archieven van informatie bijhouden.

Als u niet te veel moeite wilt doen om gratis datasets te vinden, zijn er speciale websites en portals zoals die van Kaggle, AWS-resource, UCI-database en meer waarmee u diverse
categorieën en download de vereiste datasets gratis.

Interne bronnen

Hoewel gratis bronnen handige opties lijken te zijn, zijn er verschillende beperkingen aan verbonden. Ten eerste kun je er niet altijd zeker van zijn dat je datasets vindt die precies aan je eisen voldoen. Zelfs als ze overeenkomen, kunnen datasets irrelevant zijn in termen van tijdlijnen.

Als uw marktsegment relatief nieuw of onontgonnen is, zijn er niet veel categorieën of relevant
datasets die u ook kunt downloaden. Om de voorlopige tekortkomingen met gratis middelen te vermijden, is er
bestaat een andere gegevensbron die fungeert als een kanaal voor u om meer relevante en contextuele gegevenssets te genereren.

Dit zijn uw interne bronnen, zoals CRM-databases, formulieren, leads voor e-mailmarketing, product- of servicegedefinieerde contactpunten, gebruikersgegevens, gegevens van draagbare apparaten, websitegegevens, heatmaps, inzichten in sociale media en meer. Deze interne middelen worden door jou gedefinieerd, opgezet en onderhouden. U kunt dus zeker zijn van de geloofwaardigheid, relevantie en recentheid ervan.

Betaalde bronnen

Hoe nuttig ze ook klinken, interne bronnen hebben ook behoorlijk wat complicaties en beperkingen. De meeste aandacht van uw talentenpool gaat bijvoorbeeld naar het optimaliseren van gegevenscontactpunten. Bovendien moet ook de coördinatie tussen uw teams en middelen onberispelijk zijn.

Om meer van dit soort haperingen te voorkomen, heb je betaalde bronnen. Het zijn services die u de meest bruikbare en contextuele datasets voor uw projecten bieden en ervoor zorgen dat u ze consequent krijgt wanneer u maar wilt.

De eerste indruk die de meesten van ons hebben van betaalde bronnen of dataleveranciers is dat ze duur zijn. Echter,
als je de wiskunde doet, zijn ze alleen op de lange termijn goedkoop. Dankzij hun uitgebreide netwerken en datasourcingmethodologieën kunt u complexe datasets voor uw AI-projecten ontvangen, hoe onwaarschijnlijk ze ook zijn.

Om u een gedetailleerd overzicht te geven van de verschillen tussen de drie bronnen, volgt hier een uitgebreide tabel:

Gratis ResourcesInterne bronnenBetaalde bronnen
Datasets zijn gratis beschikbaar.Interne middelen kunnen ook gratis zijn, afhankelijk van uw operationele kosten.U betaalt een dataleverancier om relevante datasets voor u te vinden.
Meerdere gratis bronnen online beschikbaar om voorkeursdatasets te downloaden.U krijgt op maat gedefinieerde gegevens volgens uw behoeften voor AI-training.U krijgt consistent op maat gedefinieerde gegevens zo lang als u nodig heeft.
U moet handmatig werken aan het samenstellen, samenstellen, opmaken en annoteren van datasets.U kunt zelfs uw data-touchpoints aanpassen om datasets met de vereiste informatie te genereren.Datasets van leveranciers zijn klaar voor machine learning. Dit betekent dat ze zijn geannoteerd en worden geleverd met kwaliteitsborging.
Wees voorzichtig met licentie- en nalevingsbeperkingen voor datasets die u downloadt.Interne middelen worden riskant als u een beperkte tijd heeft om uw product op de markt te brengen.U kunt uw deadlines definiëren en datasets dienovereenkomstig laten aanleveren.

 

Hoe beïnvloeden slechte data uw AI-ambities?

We hebben de drie meest voorkomende gegevensbronnen op een rij gezet, omdat u een idee hebt over hoe u gegevensverzameling en -sourcing kunt aanpakken. Op dit punt wordt het echter essentieel om te begrijpen dat uw beslissing altijd het lot van uw AI-oplossing kan bepalen.

Net zoals hoogwaardige AI-trainingsgegevens uw model kunnen helpen nauwkeurige en tijdige resultaten te leveren, kunnen slechte trainingsgegevens ook uw AI-modellen breken, resultaten scheeftrekken, vooringenomenheid introduceren en andere ongewenste gevolgen hebben.

Maar waarom gebeurt dit? Is het niet de bedoeling dat data je AI-model trainen en optimaliseren? Eerlijk gezegd Nee. Laten we dit verder begrijpen.

Slechte gegevens - wat is het?

Slechte gegevens Onjuiste gegevens zijn alle gegevens die niet relevant, onjuist, onvolledig of bevooroordeeld zijn. Dankzij slecht gedefinieerde strategieën voor gegevensverzameling zijn de meeste gegevenswetenschappers en annotatie experts worden gedwongen om met slechte gegevens te werken.

Het verschil tussen ongestructureerde en slechte data is dat inzichten in ongestructureerde data alomtegenwoordig zijn. Maar in wezen kunnen ze hoe dan ook nuttig zijn. Door extra tijd te besteden, zouden datawetenschappers nog steeds relevante informatie uit ongestructureerde datasets kunnen halen. Dat is echter niet het geval met slechte gegevens. Deze datasets bevatten geen/beperkte inzichten of informatie die waardevol of relevant is voor uw AI-project of de trainingsdoeleinden.

Dus als u uw datasets uit gratis bronnen haalt of losse interne datacontactpunten hebt vastgesteld, is de kans groot dat u slechte gegevens downloadt of genereert. Wanneer uw wetenschappers aan slechte gegevens werken, verspilt u niet alleen menselijke uren, maar stimuleert u ook de lancering van uw product.

Als u nog steeds niet weet wat slechte gegevens met uw ambities kunnen doen, volgt hier een korte lijst:

  • U besteedt talloze uren aan het zoeken naar de slechte gegevens en verspilt uren, moeite en geld aan middelen.
  • Slechte gegevens kunnen juridische problemen opleveren, indien onopgemerkt, en kunnen de efficiëntie van uw AI verminderen
    modellen.
  • Wanneer u uw product live met slechte gegevens traint, heeft dit invloed op de gebruikerservaring
  • Slechte gegevens kunnen resultaten en gevolgtrekkingen bevooroordeeld maken, wat nog meer terugslag kan veroorzaken.

Dus als je je afvraagt ​​of hier een oplossing voor is, dan is die er eigenlijk wel.

AI-trainingsgegevensproviders te hulp

Ai-aanbieders van trainingsgegevens tot de redding Een van de basisoplossingen is om voor een dataleverancier te gaan (betaalde bronnen). Aanbieders van AI-trainingsgegevens zorgen ervoor dat wat u ontvangt nauwkeurig en relevant is en dat u datasets in een gestructureerde vorm aan u geleverd krijgt. U hoeft zich niet bezig te houden met het gedoe van het verplaatsen van portal naar portal op zoek naar datasets.

Het enige wat je hoeft te doen is de gegevens in je op te nemen en je AI-modellen te trainen voor perfectie. Dat gezegd hebbende, zijn we er zeker van dat uw volgende vraag gaat over de kosten die gemoeid zijn met de samenwerking met dataleveranciers. We begrijpen dat sommigen van jullie al aan een mentaal budget werken en dat is precies waar we nu ook naartoe gaan.

Factoren waarmee u rekening moet houden bij het bedenken van een effectief budget voor uw gegevensverzamelingsproject
 

AI-training is een systematische aanpak en daarom wordt budgettering er een integraal onderdeel van. Factoren zoals ROI, nauwkeurigheid van resultaten, trainingsmethodologieën en meer moeten worden overwogen voordat een enorme hoeveelheid geld wordt geïnvesteerd in AI-ontwikkeling. Veel projectmanagers of ondernemers morrelen in dit stadium. Ze nemen overhaaste beslissingen die onomkeerbare veranderingen teweegbrengen in hun productontwikkelingsproces, waardoor ze uiteindelijk gedwongen worden meer uit te geven.

Dit gedeelte geeft u echter de juiste inzichten. Als je gaat zitten werken aan het budget voor AI-trainingen, zijn drie dingen of factoren onvermijdelijk.

Budget voor uw Ai-trainingsgegevens

Laten we elk in detail bekijken.

De hoeveelheid gegevens die u nodig hebt

We hebben de hele tijd gezegd dat de efficiëntie en nauwkeurigheid van uw AI-model afhangt van hoeveel het is getraind. Dit betekent dat hoe meer datasets er zijn, hoe meer geleerd wordt. Maar dit is erg vaag. Om dit idee een cijfer te geven, publiceerde Dimensional Research een rapport waaruit bleek dat bedrijven minimaal 100,000 voorbeelddatasets nodig hebben om hun AI-modellen te trainen.

Met 100,000 datasets bedoelen we 100,000 kwalitatieve en relevante datasets. Deze datasets moeten alle essentiële kenmerken, annotaties en inzichten hebben die nodig zijn voor uw algoritmen en machine learning-modellen om informatie te verwerken en beoogde taken uit te voeren.

Met dit een algemene vuistregel, laten we verder begrijpen dat de hoeveelheid gegevens die u nodig hebt ook afhangt van een andere ingewikkelde factor die de use case van uw bedrijf is. Wat u met uw product of oplossing van plan bent, bepaalt ook hoeveel data u nodig heeft. Een bedrijf dat een aanbevelingsengine bouwt, heeft bijvoorbeeld andere vereisten voor gegevensvolume dan een bedrijf dat een chatbot bouwt.

Prijsstrategie voor gegevens

Wanneer u klaar bent met het bepalen van de hoeveelheid gegevens die u daadwerkelijk nodig heeft, moet u aan een strategie voor gegevensprijsbepaling werken. Dit betekent in eenvoudige bewoordingen hoe u zou betalen voor de datasets die u aanschaft of genereert.

Over het algemeen zijn dit de conventionele prijsstrategieën die in de markt worden gevolgd:

Data typePrijsstrategie
Beeld BeeldGeprijsd per enkel afbeeldingsbestand
Video VideoGeprijsd per seconde, minuut, uur of individueel frame
Audio Audio / SpraakGeprijsd per seconde, minuut of uur
Tekst TekstGeprijsd per woord of zin

Maar wacht. Dit is weer een vuistregel. De werkelijke kosten van het aanschaffen van datasets zijn ook afhankelijk van factoren zoals:

  • Het unieke marktsegment, demografie of geografie waaruit datasets moeten worden gehaald
  • De complexiteit van uw use case
  • Hoeveel gegevens heb je nodig?
  • Uw time-to-market
  • Alle op maat gemaakte vereisten en meer

Als u opmerkt, weet u dat de kosten voor het verkrijgen van grote hoeveelheden afbeeldingen voor uw AI-project lager kunnen zijn, maar als u te veel specificaties heeft, kunnen de prijzen omhoog schieten.

Uw sourcingstrategieën

Dit is lastig. Zoals je hebt gezien, zijn er verschillende manieren om gegevens voor je AI-modellen te genereren of te sourcen. Gezond verstand zou dicteren dat gratis bronnen de beste zijn, omdat u de vereiste hoeveelheden datasets gratis kunt downloaden zonder enige complicaties.

Op dit moment lijkt het er ook op dat betaalde bronnen te duur zijn. Maar dit is waar een laag complicatie wordt toegevoegd. Wanneer u datasets uit gratis bronnen haalt, besteedt u extra tijd en moeite aan het opschonen van uw datasets, het compileren ervan in uw bedrijfsspecifieke indeling en ze vervolgens afzonderlijk te annoteren. U maakt daarbij operationele kosten.

Bij betaalde bronnen is de betaling eenmalig en krijg je ook machineklare datasets in handen op het door jou gewenste tijdstip. De kosteneffectiviteit is hier zeer subjectief. Als u denkt dat u het zich kunt veroorloven om tijd te besteden aan het annoteren van gratis datasets, kunt u dienovereenkomstig budgetteren. En als u denkt dat uw concurrentie hevig is en met een beperkte time-to-market, kunt u een rimpeleffect in de markt creëren, moet u de voorkeur geven aan betaalde bronnen.

Bij budgettering draait alles om het opsplitsen van de details en het duidelijk definiëren van elk fragment. Deze drie factoren zouden u in de toekomst moeten dienen als een routekaart voor uw AI-trainingsbudgetteringsproces.

Bespaart u kosten met in-house Data Acquisitie?

Data Acquisition Tijdens het budgetteren hebben we onderzocht hoe gratis middelen u dwingen om op de langere termijn meer uit te geven. Op dat moment zou u zich automatisch hebben afgevraagd wat de kosteneffectiviteit is van het in-house data-acquisitieproces.

We weten dat u nog steeds aarzelt over betaalde bronnen en daarom zal deze sectie uw scepsis hierover wegnemen en licht werpen op de verborgen kosten die gepaard gaan met het intern genereren van gegevens.

Is interne data-acquisitie duur?

Ja dat is zo!

Nu, hier is een uitgebreide reactie. Expense is alles wat je uitgeeft. Tijdens het bespreken van gratis bronnen, hebben we onthuld dat u geld, tijd en moeite besteedt aan het proces. Dit geldt ook voor in-house data-acquisitie.

Data-acquisitie duur Vanwege het feit dat u op maat gedefinieerde contactpunten of gegevenstrechters heeft, betekent dit niet dat u dat zou hebben machineklare datasets uiteindelijk. De gegevens die u genereert, zijn nog steeds grotendeels onbewerkt en ongestructureerd. Je hebt misschien alle gegevens die je nodig hebt op één plek, maar wat de gegevens bevatten, is overal te vinden.

Uiteindelijk zou u geld uitgeven aan het betalen van uw werknemers, datawetenschappers, annotators, kwaliteitsborgingsprofessionals en meer. U besteedt ook aan abonnementen voor annotatietools en
onderhoud van CMS, CRM en andere infrastructuurkosten.

Bovendien hebben datasets ongetwijfeld vooringenomenheid en nauwkeurigheid, wat u nodig hebt om ze handmatig te sorteren. En als u een uitvalprobleem heeft in uw AI-trainingsgegevensteam, moet u geld besteden aan het werven van nieuwe leden, hen oriënteren op uw processen, hen trainen om uw tools te gebruiken en meer.

U zult uiteindelijk meer uitgeven dan u op de langere termijn zou verdienen. Er zijn ook annotatiekosten. Op elk willekeurig moment zijn de totale kosten voor het werken met interne gegevens:

Opgelopen kosten = aantal annotators * Kosten per annotator + platformkosten

Als uw AI-trainingskalender maandenlang is gepland, stel u dan de kosten voor die u consequent zou moeten maken. Dus, is dit de ideale oplossing voor zorgen over data-acquisitie of is er een alternatief?

Voordelen van een end-to-end dienstverlener voor AI-gegevensverzameling

Er is een betrouwbare oplossing voor dit probleem en er zijn betere en goedkopere manieren om trainingsgegevens voor uw AI-modellen te verkrijgen. We noemen ze trainingsdataserviceproviders of dataleveranciers.

Het zijn bedrijven zoals Shaip die gespecialiseerd zijn in het leveren van hoogwaardige datasets op basis van uw unieke behoeften en vereisten. Ze nemen alle problemen weg waarmee u te maken krijgt bij het verzamelen van gegevens, zoals het vinden van relevante datasets, het opschonen, compileren en annoteren ervan en meer, en laten u zich alleen concentreren op het optimaliseren van uw AI-modellen en algoritmen. Door samen te werken met dataleveranciers richt je je op de dingen die ertoe doen en waar je controle over hebt.

Bovendien elimineert u ook alle problemen die gepaard gaan met het sourcen van datasets uit gratis en interne bronnen. Om u een beter inzicht te geven in het voordeel van een end-to-end dataprovider, volgt hier een korte lijst:

  1. Training data service providers begrijpen uw marktsegment, use cases, demografische gegevens en andere details volledig om u de meest relevante gegevens voor uw AI-model op te halen.
  2. Ze hebben de mogelijkheid om verschillende datasets te vinden die geschikt zijn voor uw project, zoals afbeeldingen, video's, tekst, audiobestanden of al deze.
  3. Gegevensleveranciers maken gegevens schoon, structureren deze en taggen deze met attributen en inzichten die machines en algoritmen nodig hebben om te leren en te verwerken. Dit is een handmatige inspanning die nauwgezette aandacht voor detail en tijd vereist.
  4. Je hebt materiedeskundigen die zorgen voor het annoteren van cruciale stukjes informatie. Als uw productgebruiksvoorbeeld zich bijvoorbeeld in de gezondheidszorg bevindt, kunt u het niet laten annoteren door een niet-zorgverlener en nauwkeurige resultaten verwachten. Bij dataleveranciers is dat niet het geval. Ze werken met kleine en middelgrote ondernemingen en zorgen ervoor dat uw digitale beeldgegevens correct worden geannoteerd door veteranen uit de sector.
  5. Ze zorgen ook voor de-identificatie van gegevens en houden zich aan HIPAA of andere branchespecifieke nalevingen en protocollen, zodat u wegblijft van alle vormen van juridische complicaties.
  6. Dataleveranciers werken onvermoeibaar om vooroordelen uit hun datasets te verwijderen, zodat u objectieve resultaten en gevolgtrekkingen hebt.
  7. Ook ontvang je de meest recente datasets in jouw niche zodat jouw AI-modellen geoptimaliseerd zijn voor optimale efficiëntie.
  8. Ze zijn ook gemakkelijk om mee te werken. Plotselinge veranderingen in gegevensvereisten kunnen bijvoorbeeld aan hen worden gecommuniceerd en ze zouden naadloos geschikte gegevens kunnen vinden op basis van bijgewerkte behoeften.

Met deze factoren zijn we ervan overtuigd dat u nu begrijpt hoe kosteneffectief en eenvoudig samenwerken met aanbieders van trainingsgegevens is. Laten we met dit inzicht eens kijken hoe u de meest ideale dataleverancier voor uw AI-project kunt kiezen.

Relevante datasets sourcen

Begrijp uw markt, gebruiksscenario's en demografische gegevens om recente datasets te vinden, of het nu afbeeldingen, video's, tekst of audio zijn.

Relevante gegevens opschonen

Structureer en tag de gegevens met attributen en inzichten die machines en algoritmen begrijpen.

Gegevensbias

Elimineer vooroordelen uit datasets, zodat u objectieve resultaten en gevolgtrekkingen hebt.

Gegevensannotatie

Vakdeskundigen uit specifieke domeinen zorgen voor het annoteren van cruciale stukjes informatie.

Gegevens de-identificatie

Houd u aan HIPAA, AVG of andere branchespecifieke nalevingen en protocollen om juridische complexiteit te elimineren.

Hoe u het juiste bedrijf voor AI-gegevensverzameling kiest?

Het kiezen van een bedrijf voor het verzamelen van AI-gegevens is niet zo ingewikkeld of tijdrovend als het verzamelen van gegevens uit gratis bronnen. Er zijn slechts een paar eenvoudige factoren waarmee u rekening moet houden en vervolgens de hand moet schudden voor een samenwerking.

Wanneer je op zoek gaat naar een dataleverancier, gaan we ervan uit dat je alles hebt gevolgd en overwogen wat we tot nu toe hebben besproken. Hier is echter een korte samenvatting:

  • Je hebt een goed gedefinieerde use case in gedachten
  • Uw marktsegment en gegevensvereisten zijn duidelijk vastgesteld
  • Uw budgettering is op punt
  • En je hebt een idee van de hoeveelheid data die je nodig hebt

Nu deze items zijn afgevinkt, laten we eens kijken hoe u op zoek kunt gaan naar een ideale dienstverlener voor trainingsgegevens.

Leverancier van Ai-gegevensverzameling

De voorbeelddataset lakmoesproef

Voordat u een langetermijndeal ondertekent, is het altijd een goed idee om een ​​gegevensleverancier in detail te begrijpen. Begin uw samenwerking dus met een eis van een voorbeelddataset waarvoor u betaalt.

Dit kan een kleine hoeveelheid dataset zijn om te beoordelen of ze uw vereisten hebben begrepen, de juiste inkoopstrategieën hebben, hun samenwerkingsprocedures, transparantie en meer. Gezien het feit dat u op dit moment contact zou hebben met meerdere leveranciers, zal dit u helpen tijd te besparen bij het kiezen van een provider en te beslissen wie uiteindelijk het beste bij uw behoeften past.

Controleer of ze voldoen

Standaard voldoen de meeste aanbieders van trainingsgegevens aan alle wettelijke vereisten en protocollen. Vraag voor de zekerheid echter naar hun naleving en beleid en beperk vervolgens uw selectie.

Vraag naar hun QA-processen

Het proces van gegevensverzameling op zich is systematisch en gelaagd. Er is een lineaire methode die wordt toegepast. Om een ​​idee te krijgen van hoe ze werken, vraag naar hun QA-processen en informeer of de datasets die ze sourcen en annoteren, kwaliteitscontroles en audits hebben ondergaan. Dit geeft je een
idee of de uiteindelijke deliverables die u zou ontvangen machineklaar zijn.

Gegevensbias aanpakken

Alleen een geïnformeerde klant zou vragen stellen over vooringenomenheid in trainingsdatasets. Wanneer u spreekt met het opleiden van dataleveranciers, praat dan over databias en hoe zij erin slagen vooringenomenheid te elimineren in de datasets die ze genereren of aanschaffen. Hoewel het gezond verstand is dat het moeilijk is om vooringenomenheid volledig uit te bannen, zou je toch de best practices kunnen kennen die ze volgen om vooroordelen op afstand te houden.

Zijn ze schaalbaar?

Eenmalige leveringen zijn goed. Opleveringen op lange termijn zijn beter. De beste samenwerkingen zijn echter de samenwerkingen die uw bedrijfsvisies ondersteunen en tegelijkertijd hun resultaten opschalen met uw toenemende
vereisten.

Bespreek dus of de leveranciers waarmee u spreekt, kunnen opschalen in termen van datavolume als dat nodig is. En als ze kunnen, hoe de prijsstrategie dienovereenkomstig zal veranderen.

Conclusie

Wil je een snelkoppeling weten om de beste AI-trainingsgegevensprovider te vinden? Neem contact op met ons. Sla al deze vervelende processen over en werk met ons samen voor de meest hoogwaardige en nauwkeurige datasets voor uw AI-modellen.

We vinken alle vakjes aan die we tot nu toe hebben besproken. Als pionier op dit gebied weten we wat er nodig is om een ​​AI-model te bouwen en te schalen en hoe data centraal staat in alles.

We zijn ook van mening dat de Koopgids op verschillende manieren uitgebreid en vindingrijk was. AI-training is al ingewikkeld, maar met deze suggesties en aanbevelingen kun je ze minder vervelend maken. Uiteindelijk is uw product het enige element dat hier uiteindelijk van profiteert.

Ben je het daar niet mee eens?

Laten we praten

  • Door te registreren ga ik akkoord met Shaip Privacy Beleid en Algemene Voorwaarden en geef mijn toestemming om B2B-marketingcommunicatie van Shaip te ontvangen.