Data Collection

Hoe u het beste bedrijf voor gegevensverzameling voor AI- en ML-projecten kiest

Tegenwoordig heeft een bedrijf zonder kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) een aanzienlijk concurrentienadeel. Van het ondersteunen en optimaliseren van backend-processen en workflows tot het verbeteren van de gebruikerservaring door middel van aanbevelingsengines en automatisering, AI-adoptie is onvermijdelijk en essentieel om te overleven in 2021.

Het is echter een uitdaging om het punt te bereiken waarop AI naadloze en nauwkeurige resultaten levert. Een goede implementatie is niet van de ene op de andere dag gerealiseerd, het is een langdurig proces dat maanden kan duren. Hoe langer de AI-trainingsperiode, hoe nauwkeuriger de resultaten. Dat gezegd hebbende, vereist een langere AI-trainingsduur meer volumes aan relevante en contextuele datasets.

Vanuit een zakelijk perspectief is het bijna onmogelijk dat u een eeuwige bron van relevante datasets zult hebben, tenzij uw interne systemen zeer efficiënt zijn. De meeste bedrijven moeten vertrouwen op externe bronnen zoals: externe leveranciers of een bedrijf voor het verzamelen van AI-trainingsgegevens. Ze hebben de infrastructuur en faciliteiten om ervoor te zorgen dat u de hoeveelheid AI-trainingsgegevens krijgt die u nodig hebt voor trainingsdoeleinden, maar het kiezen van de juiste optie voor uw bedrijf is niet zo eenvoudig.

Er zijn tal van onvoldoende bedrijven die gegevensverzameling aanbieden in de branche en u moet voorzichtig zijn met wie u kiest om mee samen te werken. Samenwerken met de verkeerde of incompetente leverancier kan uw productlanceringsgegevens voor onbepaalde tijd pushen of leiden tot kapitaalverlies.

We hebben deze handleiding gemaakt om u te helpen bij het kiezen van het juiste bedrijf voor het verzamelen van AI-gegevens. Na het lezen heeft u het vertrouwen om het perfecte bedrijf voor gegevensverzameling voor uw bedrijf te identificeren.

Interne factoren waarmee u rekening moet houden voordat u op zoek gaat naar een bedrijf voor gegevensverzameling

Samenwerken met een dataverzamelingsbedrijf is slechts 50% van de taak. De overige 50% draait om grondwerk vanuit jouw perspectief. De perfecte samenwerking vraagt ​​om het beantwoorden of nader toelichten van vragen of factoren. Laten we er een paar bekijken.

  • Wat is uw AI-use case?

    U moet een juiste use-case hebben gedefinieerd voor uw AI-implementatie. Zo niet, dan implementeert u AI zonder een solide doel. Vóór de implementatie moet u uitzoeken of AI u zal helpen leads te genereren, verkopen te stimuleren, workflows te optimaliseren, klantgerichte resultaten te behalen of andere positieve resultaten die specifiek zijn voor uw bedrijf. Het duidelijk definiëren van een use case zorgt ervoor dat u op zoek gaat naar de juiste dataleverancier.

  • Hoeveel gegevens heb je nodig? Welk type?

    Hoeveel gegevens heb je nodig? U moet een algemene limiet stellen aan de hoeveelheid gegevens die u nodig hebt. Hoewel we van mening zijn dat hogere volumes zullen resulteren in nauwkeurigere modellen, moet u nog steeds definiëren hoeveel er nodig is voor uw project en welk type gegevens het meest voordelig zijn. Zonder een duidelijk plan ervaart u buitensporige verspilling in kosten en arbeid.

    Hieronder vindt u enkele veelgestelde vragen die bedrijfseigenaren stellen bij het voorbereiden van de incasso om te bepalen wat:

    • Is uw bedrijf gebaseerd op computervisie?
    • Welke specifieke afbeeldingen als datasets heb je nodig?
    • Bent u van plan om voorspellende analyses in uw workflow te integreren en hebt u historische op tekst gebaseerde datasets nodig?
  • Hoe divers moet uw dataset zijn?

    U moet ook definiëren hoe divers uw gegevens moeten zijn, dwz gegevens verzameld over leeftijdsgroep, geslacht, etniciteit, taal en dialect, opleidingsniveau, inkomen, burgerlijke staat en geografische locatie.

  • Zijn uw gegevens gevoelig?

    Gevoelige gegevens hebben betrekking op persoonlijke of vertrouwelijke informatie. Gegevens van een patiënt in een elektronisch patiëntendossier dat wordt gebruikt om geneesmiddelenonderzoeken uit te voeren, zijn ideale voorbeelden. Ethisch gezien moeten deze inzichten en informatie worden geanonimiseerd vanwege de heersende HIPAA-normen en -protocollen.

    Als uw gegevensvereisten betrekking hebben op gevoelige gegevens, moet u beslissen hoe u van plan bent om gegevens te de-identificeren of dat u wilt dat uw leverancier dit voor u doet.

  • Bronnen voor gegevensverzameling

    Het verzamelen van gegevens komt uit verschillende bronnen, van gratis en downloadbare datasets tot websites en archieven van de overheid. De datasets moeten echter wel relevant zijn voor uw project, anders hebben ze geen waarde. De dataset moet niet alleen relevant zijn, maar ook contextueel, schoon en relatief recent van oorsprong zijn om ervoor te zorgen dat de resultaten van uw AI aansluiten bij uw ambities.

  • Hoe budgetteren?

    Het verzamelen van AI-gegevens omvat uitgaven zoals het betalen van de leverancier, operationele kosten, de nauwkeurigheid van gegevens, het optimaliseren van cycluskosten, indirecte kosten en andere directe en verborgen kosten. U moet elke afzonderlijke uitgave die bij het proces betrokken is, zorgvuldig overwegen en dienovereenkomstig een budget formuleren. Het budget voor gegevensverzameling moet ook worden afgestemd op de reikwijdte en visie van uw project.

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.

Hoe kies je het beste bedrijf voor gegevensverzameling voor AI- en ML-projecten?

Nu u de fundamenten hebt vastgesteld, is het nu relatief eenvoudiger om ideale bedrijven voor gegevensverzameling te identificeren. Om een ​​kwaliteitsaanbieder verder te onderscheiden van een gebrekkige leverancier, volgt hier een korte checklist van de aspecten waar u op moet letten.

  • Voorbeeldgegevenssets

    Vraag ernaar voorbeeldgegevenssets voordat u samenwerkt met een leverancier. De resultaten en prestaties van uw AI-modules zijn afhankelijk van hoe actief, betrokken en toegewijd uw leverancier is en de beste manier om inzicht te krijgen in al deze kwaliteiten is door voorbeelddatasets te verkrijgen. Zo krijgt u een idee of aan uw datavereisten wordt voldaan en weet u of de samenwerking de investering waard is.

  • Regulatory Compliance

    Een van de belangrijkste redenen waarom u van plan bent om met leveranciers samen te werken, is om ervoor te zorgen dat de taken voldoen aan regelgevende instanties. Het is een vervelende klus waarvoor een expert met ervaring nodig is. Controleer voordat u een beslissing neemt of de toekomstige serviceprovider de nalevingen en normen volgt om ervoor te zorgen dat de gegevens die uit verschillende bronnen worden verkregen, in licentie worden gegeven voor gebruik met de juiste machtigingen.

    Juridische gevolgen kunnen ertoe leiden dat uw bedrijf failliet gaat. Houd rekening met naleving bij het kiezen van een aanbieder van gegevensverzameling.

  • Kwaliteitsborging

    Wanneer u datasets van uw leverancier ontvangt, moeten deze correct zijn geformatteerd en gereed zijn om direct te worden geüpload naar uw AI-module voor trainingsdoeleinden. U hoeft geen audits uit te voeren of speciaal personeel in te zetten om de kwaliteit van de dataset te controleren. Dit voegt alleen maar een nieuwe laag toe aan een toch al vervelende taak. Zorg ervoor dat uw leverancier altijd uploadklare datasets levert in het formaat en de stijl die u nodig heeft.

  • Klantverwijzingen

    Door met de bestaande klanten van uw leverancier te praten, krijgt u een mening uit de eerste hand over hun operationele normen en kwaliteit. Klanten zijn meestal eerlijk met verwijzingen en aanbevelingen. Als uw leverancier klaar is om u met hun klanten te laten praten, hebben ze duidelijk vertrouwen in de service die ze bieden. Bekijk hun eerdere projecten grondig, praat met hun klanten en sluit de deal als je denkt dat ze goed bij ze passen.

  • Omgaan met databias

    Transparantie is de sleutel in elke samenwerking en uw leverancier moet details delen over de vraag of de datasets die zij leveren bevooroordeeld zijn. Zo ja, in welke mate? Over het algemeen is het moeilijk om vooringenomenheid volledig uit de afbeelding te verwijderen, omdat je de precieze tijd of bron van de introductie niet kunt identificeren of toeschrijven. Dus wanneer ze inzicht bieden in hoe de gegevens bevooroordeeld zijn, kunt u uw systeem aanpassen om dienovereenkomstig resultaten te leveren.

  • Schaalbaarheid van volume

    Uw bedrijf zal in de toekomst groeien en de reikwijdte van uw project zal exponentieel toenemen. In dergelijke gevallen moet u erop kunnen vertrouwen dat uw leverancier op grote schaal de hoeveelheden datasets kan leveren die uw bedrijf nodig heeft.

    Hebben ze genoeg talent in huis? Zijn ze al hun gegevensbronnen aan het uitputten? Kunnen ze uw gegevens aanpassen op basis van unieke behoeften en gebruiksscenario's? Aspecten als deze zorgen ervoor dat de leverancier kan overstappen wanneer grotere hoeveelheden gegevens nodig zijn.

Uw toekomst hangt af van het gebruik van AI en machine learning

Uw toekomst hangt af van het gebruik van AI en machine learningWe begrijpen dat het een uitdaging is om het juiste bedrijf voor gegevensverzameling te vinden. Het heeft geen zin om individueel om samplesets te vragen, leveranciers te vergelijken en services te testen met snelle projecten voordat u zich vastlegt. Zelfs als u het juiste bedrijf vindt, moet u maximaal twee maanden besteden aan de voorbereiding van het verzamelen van gegevens.

Daarom raden we aan om al deze instanties te elimineren en direct naar die fase van samenwerking te gaan en kwaliteitsgegevenssets voor uw projecten te krijgen. Neem vandaag nog contact op met Shaip voor een onberispelijke gegevenskwaliteit. We overtreffen alle elementen die we op de checklist hebben genoemd om ervoor te zorgen dat onze samenwerking winstgevend is voor uw bedrijf.

Praat vandaag nog met ons over uw project, en laten we dit zo vroeg mogelijk op gang brengen.

Sociale Share