Verschillende bedrijven in een breed spectrum van industrieën passen kunstmatige intelligentie snel toe om hun activiteiten te verbeteren en oplossingen te vinden voor hun zakelijke behoeften. Het belang en het voordeel van de technologie zijn duidelijk, dus de cruciale vraag wordt hoe de juiste manier te vinden om AI-oplossingen te adopteren. Zonder betrouwbare AI-trainingsgegevens is het automatiseren en optimaliseren van een superieure gebruikerservaring echter makkelijker gezegd dan gedaan.
AI- en machine learning-algoritmen gedijen op data. Ze leren door relaties te ontwikkelen, beslissingen te nemen en te evalueren en informatie te verwerken uit de gevoede trainingsgegevens.
Trainingsdata zijn de bron die ontwikkelaars en ingenieurs nodig hebben om praktische machine learning-algoritmen te ontwerpen. De gebruikte trainingsdataset heeft een directe invloed op het resultaat van het project. Relevante datasets die geschikt zijn voor uw project zijn echter niet altijd beschikbaar. Bedrijven moeten daarom een beroep doen op externe leveranciers of dataverzamelingsbedrijven om hen te helpen bij het verkrijgen van relevante datasets.
Het selecteren van de juiste dataleverancier voor uw AI-trainingsgegevens is net zo belangrijk als het kiezen van de geschikte dataset voor uw specifieke project. Als u de verkeerde leverancier kiest, kunt u te maken krijgen met een onnauwkeurig projectresultaat, langere lanceringstijden en een aanzienlijk verlies aan inkomsten.
Beslissing over het kopen van trainingsgegevens - Factoren die u moet overwegen
Trainingsgegevens vormen het primaire deel van de dataset, goed voor ongeveer 50-60% van de gegevens die nodig zijn voor het model. Hieronder staan enkele van de factoren waarmee u rekening moet houden voordat u een gegevensverkoper kiest en op de stippellijn tekent.
Prijs:
Prijs is een belangrijke beslissingsfactor, hoewel u uw beslissing niet alleen op prijs wilt nemen. Het verzamelen van AI-gegevens brengt veel kosten met zich mee, van het betalen van de leverancier, het voorbereiden van gegevens, het optimaliseren van uitgaven, operationele kosten en meer. Daarom moet u rekening houden met alle uitgaven die zich tijdens de levenscyclus van het project kunnen voordoen.
Kwaliteit van gegevens:
Bij de keuze van een data-leverancier is kwalitatieve data belangrijker dan kostenconcurrentie . Data die té goed is, bestaat niet. Superieure en toegankelijke data zullen uw machine learning-modellen verbeteren. Kies een platform dat data-transformatie en -acquisitie naadloos in uw workflow integreert.
Gegevensdiversiteit:
De trainingsgegevens die u kiest, moeten een evenwichtige weergave zijn van alle gebruiksscenario's en behoeften. In een grote dataset is het onmogelijk om biases volledig te voorkomen. Om de beste resultaten te behalen, moet u echter databias in uw modellen beperken. Gegevensdiversiteit is de sleutel tot nauwkeurige voorspellingen en prestaties van het model. Een AI-model dat is getraind met 100 transacties, zal bijvoorbeeld verbleken in vergelijking met een model dat is gebaseerd op 10,000 transacties.
Wettelijke naleving:
Ervaren externe leveranciers zijn het meest geschikt om te gaan met compliance- en beveiligingsproblemen. Deze taken zijn vermoeiend en tijdrovend. Bovendien vereisen de wettigheid de grootst mogelijke aandacht en de ervaring van een getrainde expert. Daarom is de eerste stap bij het kiezen van een gegevensleverancier ervoor zorgen dat ze gegevens verkrijgen van wettelijk geautoriseerde bronnen met de juiste machtigingen.
Specifieke use-case:
De use case en de uitkomst van het project bepalen het type datasets dat u nodig heeft. Als het model dat u probeert te bouwen bijvoorbeeld ongelooflijk complex is, vereist dit uitgebreide en diverse datasets.
Geanonimiseerde gegevens:
Het anonimiseren van gegevens helpt u juridische problemen te voorkomen, met name als u gegevenssets zoekt die betrekking hebben op de gezondheidszorg. U moet ervoor zorgen dat de datasets waarop u uw AI-modellen traint, volledig geanonimiseerd zijn. Daarnaast moet uw leverancier gezuiverde gegevens uit meerdere bronnen verkrijgen, zodat zelfs wanneer u twee datasets combineert, de kans dat ze aan een individu gekoppeld kunnen worden, beperkt is.
Aanpasbaar en schaalbaar:
Zorg er in deze fase van het selectieproces voor dat u zich concentreert op datasets die aan uw toekomstige behoeften kunnen voldoen. De datasets moeten upgrades in het systeem en verbeteringen aan het proces mogelijk maken. Bovendien moet u anticiperen op toekomstige behoeften op het gebied van volume en capaciteiten. Stel uzelf tot slot de volgende vragen voordat u een definitieve beslissing neemt:
- Heeft u een intern proces voor gegevensverzameling?
- Biedt de leverancier verschillende modellen aan?
- Is gegevensaanpassing mogelijk?
Afsluiten
Het kiezen van een leverancier om uw trainingsgegevens in te kopen is geen gemakkelijke beslissing; uw keuze heeft gevolgen op de lange termijn. De parameters die we hebben besproken, bieden een uitstekende gids over hoe u het zoeken naar een leverancier moet benaderen. Vergeet niet om de kosten voor het verzamelen van trainingsgegevens altijd te vergelijken en te berekenen met de toekomstige opbrengsten.
Het vinden van een leverancier met ervaring en expertise in dataverzameling en -voorbereiding is een moeizame en tijdrovende klus. Het is niet praktisch om elke leverancier te vergelijken op alle cruciale factoren vanuit een zakelijk perspectief. Van datadiversiteit tot schaalbaarheid, operators hebben geen tijd om grondig naar een leverancier te zoeken. Maak het uzelf gemakkelijker met Shaip. Wij beschikken over diverse, hoogwaardige data die voldoen aan de industriestandaarden. Neem vandaag nog contact met ons op om uw specifieke behoeften te bespreken.
