AI (kunstmatige intelligentie) en trainingsdata zijn onafscheidelijk. Ze zijn als dag en nacht, kop en staart, en yin en yang. Het een kan niet bestaan zonder het ander. Omdat ze een oorzaak-en-gevolgrelatie hebben, is het jouw taak als bedrijfsoperator om zoveel mogelijk hoogwaardige trainingsgegevens voor je AI-modules te leveren, zodat ze nauwkeurige informatie kunnen retourneren.
Er bestaat niet zoiets als voldoende gegevens. Reinforcement learning verbetert alleen met meer datasets. Met name als u van plan bent een unieke oplossing op uw markt te lanceren, moet u ervoor zorgen dat uw product en de output aan de verwachtingen voldoen. Om winstgevende modellen te produceren, hebt u een eeuwige bron van AI-trainingsgegevens nodig.
Als je onze blog hebt gevolgd, weet je dat we het hebben gehad gratis, in-house, en andere gegevensbronnen. In dit bericht hebben we besloten onze focus te beperken tot één aspect en te bespreken hoe end-to-end dienstverleners op het gebied van trainingsgegevens u enorme voordelen kunnen bieden in het verzamelen van gegevens en aantekening.
Als u wilt dat uw machine learning-modules gegevens verwerken en autonoom leren, zijn end-to-end-leveranciers uw ideale keuze.
Waarom?
Laten we het in detail onderzoeken.
Wie zijn end-to-end aanbieders van trainingsgegevens?
End-to-end leveranciers van trainingsgegevens zijn uw totaalaanbieders van oplossingen die consequent geoptimaliseerde datasets bieden op basis van uw vereisten. Ongeacht uw marktniche, demografie, producttype of andere factoren, zij nemen de verantwoordelijkheid voor het verzamelen van de juiste datasets voor uw modules. End-to-end dataleveranciers annoteren vervolgens de data, zodat ze machineklaar zijn, zodat de datasets van de hoogste kwaliteit zijn voor uw systemen en nauwkeurige resultaten opleveren.
Een premium end-to-end leverancier neemt de volledige leiding over alle processen die betrokken zijn bij sourcing en levering AI-trainingsgegevens.
Hoe werken ze en wat is hun proces?
Het verzamelen en afleveren van gegevens is een complex proces dat talloze uren ingewikkelde handmatige arbeid vereist. Toegewijde teams werken samen om ervoor te zorgen dat verzameling, etikettering, kwaliteitsborging en gegevenslevering eenmalig plaatsvinden zonder afbreuk te doen aan de waarde. Hun enige doel is om uw machine learning-modules bezig te houden met autonoom leren totdat de gewenste resultaten zijn bereikt.
We hebben de verantwoordelijkheden van end-to-end leveranciers onderverdeeld in drie categorieën, waaronder:
Data Collection
De eerste stap is het identificeren van het type gegevens dat u nodig hebt. Datasets zijn afhankelijk van uw product, de beoogde resultaten, het type datasets dat u nodig heeft en andere essentiële factoren. Op basis hiervan kan uw leverancier van trainingsgegevens uw gegevens ophalen in de vorm van afbeeldingen, audio, video, tekst en/of een combinatie hiervan.
Gegevensetikettering
Gegevens die in dit stadium worden gegenereerd of verkregen, zijn meestal onbewerkt. Dit betekent dat datasets tonnen irrelevante informatie, verkeerde informatie, slecht opgemaakte details en meer bevatten. Ze missen ook het formaat waarin AI-systemen hun inhoud kunnen begrijpen. Serviceproviders werken aan het opschonen en vervolgens handmatig annoteren van de gegevens die in uw ML-modellen moeten worden gebruikt.
Gegevens de-identificatie
Vanwege zorgen over privacy en gegevensinteroperabiliteit zijn er verschillende normen, protocollen en nalevingen die bedrijven moeten volgen. Normen zoals HIPAA- en AVG-richtlijnen dicteren strikte voorwaarden met betrekking tot vertrouwelijkheid van gegevens, en het niet naleven hiervan kan nadelig zijn voor bedrijven.
Aanbieders van trainingsgegevens werken aan processen zoals de-identificatie van gegevens, waarbij ze de inhoud van gegevens loskoppelen en deze zo objectief en vaag mogelijk maken. Dit is waar het nuttig is om de dataset functioneel te houden voor machine learning. Door een extra werklaag voor gegevensproviders toe te voegen, hebt u de veiligste kwaliteitsgegevens voor uw project bij de hand.
End-to-end dataserviceproviders vs. Meerdere gegevensleveranciers
Wanneer u een bedrijf runt, moet u beslissen of u een enkele end-to-end dataprovider nodig heeft of aan meerdere leveranciers wilt toewijzen. Hoewel dit laatste misschien aannemelijker en winstgevender lijkt in uw budgetteringsvereisten, kan alleen een uitgebreide analyse u naar de meest voordelige oplossing leiden.
| Meerdere leveranciers | End-to-end gegevensproviders |
| Te veel leveranciers zullen werken aan het leveren van één enkel type dataset voor uw project. | Slechts één toegewijd team werkt aan het verwerven, annoteren en leveren van uw vereiste datasets. |
| Er zijn inconsistenties tussen de definitieve datasets. Dit betekent dat u opnieuw moet werken aan het compileren van gegevens volgens uw interne normen en deze vervolgens aan uw systemen moet invoeren. | Uw datasets worden netjes samengesteld en naar wens in batches bij u afgeleverd. U kunt het rechtstreeks in uw systemen invoeren om processen te starten. |
| Grotere kans op databias omdat meerdere handen aan datasets werken. | Bias wordt verwijderd of er worden voorwaarden gespecificeerd om deze tijdens de verwerking te vermijden. |
| Gegevensherhaling sijpelt binnen omdat elke leverancier niet weet uit welke bron de andere leveranciers gegevens verkrijgen. | Gegevenssets zijn nieuw en fris omdat ze rapporten bevatten over hoe gegevens zijn gegenereerd en verkregen. |
| U zult individuele richtlijnen en vereisten aan verschillende leveranciers moeten uitvaardigen en een duidelijke verstandhouding en workflows moeten onderhouden. | De uiteindelijke kwaliteit is onberispelijk en je hebt een lonende samenwerkingservaring. |
De echte voordelen van end-to-end aanbieders van trainingsgegevens waar niemand u over vertelt
Nu we een basiskennis hebben van end-to-end providers en hoe ze zich onderscheiden van andere bronnen, laten we eens kijken naar de voordelen die ze bieden:
- Een van de manieren waarop aanbieders van end-to-end trainingsgegevens zich onderscheiden, is dat ze gegevens niet crowdsourcen naar meerdere leveranciers. In plaats daarvan hebben ze toegewijde teams en personeel om handmatig gegevens uit specifieke bronnen te halen. Dit betekent dat geografie of demografie geen uitdaging vormt, omdat ze regionale medewerkers hebben die werken aan het samenstellen en samenstellen van gegevens.
- Feedback en wijzigingen zijn gemakkelijker in het proces op te nemen omdat u datasets consistent in batches aanlevert. Alle feedback die u heeft, wordt in volgende leveringsbatches behandeld.
- Alle datasets zijn gelicentieerd en vrij van wettelijke verplichtingen.
- Domeinexperts en specialisten begeleiden het annoteren en labelen van gegevens. Gezondheidszorggegevens worden bijvoorbeeld geannoteerd door veteranen in de industrie voor nauwkeurige verwerking en resultaten.
- De samenwerking is zo transparant als maar kan met consistente rapporten, updates, inzichten in bronnen voor gegevensverzameling en meer.
- End-to-end dataserviceproviders kunnen uw gegevens ophalen, ongeacht de niche of complexiteiten, vanwege hun uitgebreide netwerken over de hele wereld.
Samenwerken met Shaip voegt extra waarde toe aan uw project naast de voordelen van end-to-end dienstverleners. Omdat we al jaren een vooraanstaande leverancier van gegevensannotaties zijn, zijn we erin geslaagd om drie onschatbare activa in onze portfolio te bouwen en te onderhouden:
- Mensen – we hebben meer dan 700 bijdragers en medewerkers in ons team om u de meest nauwkeurige en relevante datasets voor uw projecten te geven. Ook hebben we de beste projectmanagers, MKB en productontwikkelaars in ons arsenaal.
- Proces – het beheersen van efficiëntie is een kunstvorm. Onze jarenlange ervaring in de branche heeft ons in staat gesteld om naadloos enorme hoeveelheden kwaliteitsgegevens aan onze klanten te leveren. Strenge kwaliteitscontroles, 6 Stigma Gate-processen en meer zorgen voor een onberispelijke gegevenskwaliteit.
- Platform - onze interne tool voor gegevensannotatie is de beste in de branche en zorgt voor snelle TAT en hoge kwaliteit.
Afsluiten
Als ondernemer moet u onnodige lasten en verantwoordelijkheden van uw schouders nemen om uw bedrijf op te schalen. U zult aanzienlijk profiteren van uw vertrek het verzamelen van gegevens tot de experts van Shaip. Werk aan het optimaliseren van uw product terwijl wij de mogelijkheden ervan optimaliseren via onze AI-trainingsgegevens.
Neem de praktische beslissing, uitreiken voor ons vandaag.
