Leverancier van gegevenslabels

Het essentiële handboek voor het kiezen van de juiste leverancier van gegevenslabels

Het voorbereiden van trainingsgegevens kan een spannende of een uitdagende fase zijn in het ontwikkelingsproces van machine learning. Uitdagend als je zelf trainingsgegevens verzamelt via interne teamleden en heel spannend als je het hele proces uitbesteedt.

Zoals u weet, is het voorbereiden van trainingsgegevens gelaagd, vervelend en tijdrovend. Van het kiezen van de juiste bronnen en wegen tot het extraheren van gegevens en ervoor zorgen dat ze worden opgeschoond en nauwkeurig worden gelabeld, de taken zijn eindeloos. Wanneer u het voor elkaar krijgt door uw interne talentenpool, geeft u niet alleen veel overhead en verborgen kosten uit, maar neemt u ook een groot deel van hun productieve tijd in beslag.

Daarom wordt het uitbesteden van datalabeling in deze ruimte als een ideaal alternatief beschouwd, omdat het ervoor zorgt dat machine learning-ontwikkelaars en architecten tijdig toegang krijgen tot hoogwaardige gegevens. Maar hoe kiest u de juiste leverancier van datalabels? Hoe weet u met welke bedrijven u moet samenwerken, terwijl de markt gevuld is met vooraanstaande bedrijven voor gegevensetikettering?

Welnu, deze gids helpt u bij het vinden van de juiste leverancier van gegevenslabels.

Hoe u de juiste leverancier van gegevensetiketten kiest?

  1. Identificeer en definieer uw doelen

    Het kiezen van de juiste leverancier is niet zo ingewikkeld als het klinkt. Het proces naadloos maken, ligt grotendeels in uw handen. Daarom is de eerste stap het identificeren van het doel dat u heeft met uw AI-project. Veel ondernemers hebben slechts een vaag idee van wat ze nodig hebben en stellen uiteindelijk algemene verwachtingen van hun leveranciers.

    Dit leidt tot verwarring tussen beide betrokken partijen, waardoor leveranciers heel weinig informatie of inzichten krijgen over het soort datasets dat ze moeten leveren. Ironisch genoeg vertraagt ​​dit ook het hele proces. De eerste stap is dus om met uw team te gaan zitten en uw AI-doelen te identificeren. Schrijf uw SoP op en vermeld duidelijk al uw vereisten, inclusief tijdlijnen, de hoeveelheid gegevens, voorkeursprijsstrategieën en meer.

  2. Leveranciers als verlengstuk van je team

    Wanneer u besluit om samen te werken met leveranciers van gegevenslabels, worden zij onmiddellijk een verlengstuk van uw interne team. Dit betekent dat uw communicatie met hen streng en gestroomlijnd wordt.

    Daarom moet u op zoek gaan naar leveranciers van gegevenslabels die gemakkelijk in uw zakelijke vereisten en normen passen. Ze moeten vertrouwd zijn met en vertrouwd zijn met uw modelontwikkelings- en testmethodologieën, tijdzones, routines, operationele protocollen en meer, en moeten samenwerken als teamleden voor de duur van het proces.

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.

  1. Op maat gemaakte leveringsmodules

    Er is geen gedefinieerde vereiste voor trainingsgegevens. Het is vloeiend en dynamisch. Soms heeft u in korte tijd een enorme hoeveelheid gegevens nodig en soms heeft u gedurende een langere periode minimale hoeveelheden gegevens nodig. Uw leverancier van gegevenslabels moet in staat zijn om aan beide verzoeken te voldoen en gegevens op tijd te leveren. Ze moeten ook in staat zijn om op en neer te schalen in termen van volume wanneer u maar wilt.

  2. Gegevensbeveiliging en protocollen

    Dit is cruciaal bij het kiezen van een leverancier van gegevenslabels. Uw leverancier moet gegevensbeveiliging, vertrouwelijkheid en nalevingsprotocollen op dezelfde manier behandelen als u. Ze moeten voldoen aan alle wettelijke vereisten voor gegevens, zoals AVG, HIPAA en meer. Als u te maken heeft met zorggegevens, vraag hen dan naar: de-identificatie van gegevens processen ook. Bovendien moeten ze ook een luchtdichte werkomgeving implementeren met de juiste naleving van gegevensbeveiliging en -gevoeligheid.

  3. Ga voor een proef

    Om volledig een idee te krijgen van hoe uw dataleveranciers op de shortlist werken en samenwerken, kunt u een korte proefperiode met hen doen. Meld u aan voor een betaald voorbeeldproject en deel uw vereisten. Beoordeel hun werkethiek, reactietijd, tijdigheid, kwaliteit van de definitieve datasets, operationele methodologieën, flexibiliteit en meer factoren om te zien of een samenwerking met hen nuttig zou zijn voor uw AI-ontwikkelingsproces.

    Dit is niet bedoeld om hun technische expertise te beoordelen, maar om hun werkhouding en samenwerkingsmethoden te analyseren. Uiteindelijk zijn deze attributen en eigenschappen belangrijker dan domeinkennis en expertise. Pas op voor rode vlaggen en elimineer kandidaten die niet in aanmerking komen. Dit vereenvoudigt uw besluitvormingsproces.

  4. Prijsstrategie

    Dit punt wordt nu besproken in de veronderstelling dat u een geldig AI-trainingsgegevensbudget bij de hand hebt. Als u dat niet doet, raden we u aan dit artikel over AI-budgettering te raadplegen voor vindingrijke inzichten.

    Zodra u uw budget kent, zoekt u naar leveranciers van gegevenslabels die een transparant prijsmodel hebben. Dit zorgt ervoor dat u gemakkelijk uw uitgaven aan AI-trainingsgegevens kunt berekenen terwijl u uw vereisten opschaalt. Voordat u met hen samenwerkt, stelt u hen de vraag of ze per uur, per taak of per project in rekening brengen. Krijg ook inzicht in contractvereisten en samenwerkingsvoorwaarden om een ​​duidelijk beeld te krijgen van waar u aan begint. Daarnaast is het ook goed om te weten of ze extra kosten hebben als je datasets op zeer korte termijn nodig hebt of soortgelijke clausules.

Afsluiten

Het hebben van de juiste leverancier van gegevenslabels kan wonderen verrichten voor uw AI-project. Van het optimaliseren van de productiviteit tot het zelfs minimaliseren van uw time-to-market, u kunt echt meer gedaan krijgen als u de juiste leverancier van gegevenslabels heeft.

We zijn er zeker van dat u nu een beter idee heeft van hoe u uw volgende dataleverancier zou kunnen kiezen. Als u het proces nog steeds wilt vereenvoudigen en hoopt dat u zonder veel moeite een betrouwbare leverancier van gegevensetikettering krijgt, waarom stapt u dan niet gewoon in neem contact met ons op?

We hebben een transparant samenwerkingssysteem, een team van ervaren gegevensannotators, onberispelijke gegevensbronnen, een waterdichte werkethiek en superieure protocollen voor gegevensbeveiliging. Het enige dat u hoeft te doen, is uw AI-modelideeën delen en hoogwaardige datasets op tijd geleverd krijgen. We raden u aan om vandaag nog contact met ons op te nemen om uw project te bespreken. Wij zijn de toegevoegde waarde die uw AI-oplossing verdient.

Sociale Share