Různé společnosti napříč širokým spektrem průmyslových odvětví rychle přijímají umělou inteligenci, aby zlepšily své operace a našly řešení pro své obchodní potřeby. Důležitost a přínos technologie jsou zřejmé, takže zásadní otázkou je, jak najít správný způsob přijímání řešení AI. Bez spolehlivých tréninkových dat AI je však automatizace a optimalizace vynikající uživatelské zkušenosti snadněji řečeno, než udělána.
Algoritmusům AI a strojového učení se daří na datech. Učí se rozvíjením vztahů, přijímáním a vyhodnocováním rozhodnutí a zpracováváním informací z krmených tréninkových dat.
Údaje o školení je zdroj, který vývojáři a inženýři potřebují k navrhování praktických algoritmů strojového učení. Datová sada školení, kterou používáte, bude mít přímý dopad na výsledek projektu. Relevantní datové sady, které vyhovují vašemu projektu, však nejsou vždy k dispozici. Podniky se musí spoléhat na dodavatele třetích stran nebo společnosti zabývající se sběrem dat, které jim pomohou s relevantními datovými sadami.
Výběr správného dodavatele dat pro data školení AI je stejně důležitý jako výběr vhodné sady dat pro váš konkrétní projekt. Vyberete -li špatného dodavatele, můžete se dívat na nepřesný výsledek projektu, prodloužené doby spuštění a značnou ztrátu příjmů.
Školení Rozhodnutí o nákupu dat - faktory, které byste měli zvážit
Tréninkové údaje tvoří primární část datové sady a tvoří přibližně 50–60% dat potřebných pro model. Níže jsou uvedeny některé z faktorů, které byste měli zvážit před výběrem dodavatele dat a podpisem na tečkované čáře.
Cena:
Cena je podstatným faktorem rozhodování, i když se nechcete rozhodovat pouze podle cenového bodu. Sběr dat AI zahrnuje mnoho výdajů, od placení prodejci, přípravu dat, optimalizaci nákladů, provozní náklady a další. Proto musíte zohlednit všechny výdaje, které by mohly nastat během životního cyklu projektu.
Kvalita dat:
Kvalitní data trumfují nákladovou konkurenceschopnost, pokud jde o výběr a prodejce dat. Data, která mají příliš vysokou kvalitu, neexistují. Špičková a dostupná data vylepší vaše modely strojového učení. Vyberte si platformu, která umožňuje bezproblémovou integraci transformace a získávání dat do vašeho pracovního postupu.
Rozmanitost dat:
Vybraná tréninková data by měla být vyváženou reprezentací všech případů použití a potřeb. Ve velké datové sadě není možné zcela zabránit zkreslení. Abyste však dosáhli nejlepších výsledků, musíte ve svých modelech omezit zkreslení dat. Rozmanitost dat je klíčem k dosažení přesných předpovědí a výkonu modelu. Například model AI trénovaný pomocí 100 transakcí bude blednout ve srovnání s modelem založeným na 10,000 XNUMX transakcích.
Soulad s právními předpisy:
Zkušení prodejci třetích stran jsou nejvhodnější pro řešení potíží s dodržováním předpisů a zabezpečením. Tyto úkoly jsou únavné a časově náročné. Právní předpisy navíc vyžadují maximální pozornost a zkušenosti vyškoleného odborníka. Prvním krokem při výběru dodavatele dat je proto zajistit, aby pořizovali data z legálně autorizovaných zdrojů s příslušnými oprávněními.
Specifický případ použití:
Případ použití a výsledek projektu budou určovat typ požadovaných datových sad. Pokud je například model, který se pokoušíte vytvořit, neuvěřitelně složitý, bude vyžadovat rozsáhlé a různorodé datové sady.
Neidentifikované údaje:
Deidentifikace dat vám pomůže vyhnout se právním problémům, zvláště pokud hledáte datové sady související se zdravotní péčí. Měli byste se ujistit, že datové sady, na kterých trénujete své modely AI, jsou zcela odznačeny. Kromě toho by váš dodavatel měl obstarávat vymazaná data z více zdrojů, takže i když zkombinujete dvě datové sady, možnosti jejich propojení s jednotlivcem jsou omezené.
Přizpůsobitelné a škálovatelné:
V této fázi procesu výběru se zaměřte na datové sady, které mohou uspokojit vaše budoucí potřeby. Datové sady by měly umožňovat upgrady systému a vylepšení procesu. Kromě toho byste měli předvídat budoucí potřeby, pokud jde o objem a možnosti. Nakonec si před konečným rozhodnutím položte následující otázky:
- Máte zavedený interní proces sběru dat?
- Poskytuje prodejce různé modely?
- Je k dispozici přizpůsobení dat?
Balit
Vybrat dodavatele, který si obstará data o školení, není snadné rozhodnutí; vaše volba bude mít dlouhodobé důsledky. Parametry, o kterých jsme diskutovali, poskytují vynikající průvodce, jak byste měli přistupovat k hledání dodavatele. Nezapomeňte vždy porovnat a vypočítat náklady na pořízení tréninkových dat s budoucími výnosy.
Najít dodavatele se zkušenostmi a odbornými znalostmi v oblasti shromažďování a přípravy dat je únavný a časově náročný úkol. Není praktické porovnávat každého dodavatele se všemi kritickými faktory z obchodního hlediska. Od datové rozmanitosti po škálovatelnost nemají operátoři čas na správné vyhledání dodavatele. Zjednodušte to pomocí Shaipu. Máme různorodá data vynikající kvality, která jsou v souladu s průmyslovými standardy. Spojte se s námi ještě dnes mluvit více o vašich konkrétních potřebách.
