Una guida per principianti alla raccolta di dati con intelligenza artificiale

Scegliere la società di raccolta dati AI per il tuo progetto AI / ML

Introduzione

Dati di allenamento Ai L'intelligenza artificiale consiste nell'usare macchine per elevare la vita e lo stile di vita delle persone rendendo le loro vite banali interessanti e compiti ridondanti semplici. L'IA non dovrebbe mai essere una forza dominante, ma complementare che lavora in tandem con gli umani per risolvere l'inverosimile e aprire la strada all'evoluzione collettiva.

A partire da ora, stiamo percorrendo la strada giusta con innovazioni significative in tutti i settori con l'aiuto dell'IA. Se prendi l'assistenza sanitaria, ad esempio, i sistemi di intelligenza artificiale accompagnati da modelli di apprendimento automatico stanno aiutando gli esperti a comprendere meglio il cancro e a trovare trattamenti per esso. Disturbi neurologici e problemi come il disturbo da stress post-traumatico vengono trattati con l'aiuto dell'IA. I vaccini vengono sviluppati a ritmi elevati grazie a sperimentazioni e simulazioni cliniche basate sull'intelligenza artificiale.

Non solo l'assistenza sanitaria, ogni singolo settore o segmento che l'IA tocca viene rivoluzionato. Veicoli autonomi, minimarket intelligenti, dispositivi indossabili come FitBit e persino le fotocamere dei nostri smartphone sono in grado di catturare immagini migliori dei nostri volti con l'intelligenza artificiale.

Grazie alle innovazioni in atto nello spazio AI, le aziende stanno facendo irruzione nello spettro con vari casi d'uso e soluzioni. Per questo motivo, si prevede che il mercato globale dell'IA raggiungerà un valore di mercato di circa 267 miliardi di dollari entro la fine del 2027. Inoltre, circa il 37% delle aziende sta già implementando soluzioni di intelligenza artificiale nei propri processi e prodotti.

Ancora più interessante, quasi il 77% dei prodotti e servizi che utilizziamo oggi sono basati sull'intelligenza artificiale. Con il concetto tecnologico in aumento in modo significativo nei verticali, in che modo le aziende riescono a fare cose impossibili con l'IA?

Raccolta dati Ai

Raccolta dati Ai In che modo dispositivi semplici come un orologio predicono accuratamente gli attacchi di cuore negli esseri umani? Com'è possibile che le auto e le automobili che hanno sempre richiesto un conducente improvvisamente vadano meno guidatore sulle strade?

In che modo i chatbot ci fanno credere che stiamo parlando con un altro essere umano dall'altra parte?

Se osservi la risposta a ogni domanda, si riduce a un solo elemento: DATI. I dati sono al centro di tutte le operazioni e i processi specifici dell'IA. Sono i dati che aiutano le macchine a comprendere concetti, elaborare input e fornire risultati accurati.

Tutte le principali soluzioni di intelligenza artificiale disponibili sono tutti prodotti di un processo cruciale che chiamiamo raccolta dati o acquisizione dati o dati di addestramento AI.

Questa guida completa ti aiuta a capire di cosa si tratta e perché è importante.

Che cos'è la raccolta dati AI?

Le macchine non hanno una mente propria. L'assenza di questo concetto astratto li rende privi di opinioni, fatti e capacità come ragionamento, cognizione e altro. Sono solo scatole o dispositivi immobili che occupano spazio. Per trasformarli in potenti mezzi, sono necessari algoritmi e, soprattutto, dati.

Raccolta dati Ai Gli algoritmi che vengono sviluppati hanno bisogno di qualcosa su cui lavorare ed elaborare e quel qualcosa sono dati rilevanti, contestuali e recenti. Il processo di raccolta di tali dati affinché le macchine servano per gli scopi previsti è chiamato raccolta dati AI.

Ogni singolo prodotto o soluzione abilitata all'intelligenza artificiale che utilizziamo oggi e i risultati che offrono derivano da anni di formazione, sviluppo e ottimizzazione. Dai dispositivi che offrono rotte di navigazione a quei sistemi complessi che prevedono i guasti alle apparecchiature con giorni di anticipo, ogni singola entità ha seguito anni di formazione sull'IA per essere in grado di fornire risultati accurati.

Raccolta dati AI è il passo preliminare nel processo di sviluppo dell'IA che fin dall'inizio determina quanto sarebbe efficace ed efficiente un sistema di IA. È il processo di reperimento di set di dati rilevanti da una miriade di fonti che aiuterà i modelli di IA a elaborare meglio i dettagli e a sfornare risultati significativi.

Tipi di dati di addestramento AI nell'apprendimento automatico

Ora, la raccolta di dati AI è un termine generico. I dati in questo spazio potrebbero significare qualsiasi cosa. Potrebbe essere testo, filmati, immagini, audio o un mix di tutti questi. In breve, tutto ciò che è utile a una macchina per svolgere il suo compito di apprendimento e ottimizzazione dei risultati sono dati. Per darti maggiori informazioni sui diversi tipi di dati, ecco un breve elenco:

I set di dati possono provenire da un'origine strutturata o non strutturata. Per chi non lo sapesse, i set di dati strutturati sono quelli che hanno un significato e un formato espliciti. Sono facilmente comprensibili dalle macchine. Non strutturati, d'altra parte, sono i dettagli nei set di dati che sono ovunque. Non seguono una struttura o un formato specifico e richiedono l'intervento umano per estrarre preziose informazioni da tali set di dati.

Dati di testo

Una delle forme di dati più abbondanti e importanti. I dati di testo possono essere strutturati sotto forma di approfondimenti da database, unità di navigazione GPS, fogli di calcolo, dispositivi medici, moduli e altro ancora. Il testo non strutturato potrebbe essere sondaggi, documenti scritti a mano, immagini di testo, risposte e-mail, commenti sui social media e altro ancora.

Raccolta dati di testo

Dati audio

I set di dati audio aiutano le aziende a sviluppare chatbot e sistemi migliori, progettare assistenti virtuali migliori e altro ancora. Aiutano anche le macchine a capire accenti e pronunce nei diversi modi in cui una singola domanda o domanda potrebbe essere posta.

Raccolta dati audio

Dati immagine

Le immagini sono un altro tipo di set di dati importante che viene utilizzato per scopi diversi. Dalle auto a guida autonoma e dalle applicazioni come Google Lens al riconoscimento facciale, le immagini aiutano i sistemi a trovare soluzioni senza interruzioni.

Raccolta dati immagine

Dati video

I video sono set di dati più dettagliati che consentono alle macchine di comprendere qualcosa in modo approfondito. I set di dati video provengono da visione artificiale, imaging digitale e altro ancora.

Raccolta dati video

Come raccogliere dati per un Machine Learning?

Dati di allenamento Ai È qui che le cose iniziano a farsi un po' complicate. Fin dall'inizio, sembrerebbe che tu abbia in mente una soluzione a un problema del mondo reale, sai che l'IA sarebbe il modo ideale per risolverlo e hai sviluppato i tuoi modelli. Ma ora sei nella fase cruciale in cui devi iniziare i tuoi processi di formazione sull'IA. Hai bisogno di abbondanti dati di training sull'IA con te per far sì che i tuoi modelli imparino concetti e forniscano risultati. Hai anche bisogno di dati di convalida per testare i tuoi risultati e ottimizzare i tuoi algoritmi.

Quindi, come si ottengono i dati? Di quali dati hai bisogno e quanti? Quali sono le molteplici fonti per recuperare i dati rilevanti?

Le aziende valutano la nicchia e lo scopo dei loro modelli ML e tracciano potenziali modi per reperire set di dati rilevanti. La definizione del tipo di dati necessario risolve gran parte delle tue preoccupazioni sull'origine dei dati. Per darti un'idea migliore, ci sono diversi canali, vie, fonti o mezzi per la raccolta dei dati:

Dati di allenamento Ai

Fonti gratuite

Come suggerisce il nome, si tratta di risorse che offrono gratuitamente set di dati per scopi di formazione sull'IA. Le fonti gratuite possono essere qualsiasi cosa, da forum pubblici, motori di ricerca, database e directory a portali governativi che mantengono archivi di informazioni nel corso degli anni.

Se non vuoi impegnarti troppo nell'approvvigionamento di set di dati gratuiti, esistono siti Web e portali dedicati come quello di Kaggle, risorse AWS, database UCI e altro che ti permetteranno di esplorare diversi
categorie e scarica i set di dati richiesti gratuitamente.

Risorse interne

Sebbene le risorse gratuite sembrino opzioni convenienti, ci sono diverse limitazioni ad esse associate. In primo luogo, non puoi sempre essere sicuro di trovare set di dati che corrispondono esattamente alle tue esigenze. Anche se corrispondono, i set di dati potrebbero essere irrilevanti in termini di linee temporali.

Se il tuo segmento di mercato è relativamente nuovo o inesplorato, non ci sarebbero molte categorie o rilevanti
set di dati da scaricare anche tu. Per evitare le carenze preliminari con risorse gratuite, c'è
esiste un'altra risorsa di dati che funge da canale per generare set di dati più pertinenti e contestuali.

Sono le tue fonti interne come database CRM, moduli, lead di email marketing, punti di contatto definiti da prodotti o servizi, dati utente, dati da dispositivi indossabili, dati di siti Web, mappe termiche, approfondimenti sui social media e altro ancora. Queste risorse interne sono definite, impostate e mantenute da te. Quindi, potresti essere sicuro della sua credibilità, rilevanza e attualità.

Risorse a pagamento

Non importa quanto possano sembrare utili, anche le risorse interne hanno la loro giusta dose di complicazioni e limitazioni. Ad esempio, la maggior parte dell'obiettivo del tuo pool di talenti riguarderà l'ottimizzazione dei punti di contatto dei dati. Inoltre, anche il coordinamento tra i tuoi team e le tue risorse deve essere impeccabile.

Per evitare altri singhiozzi come questi, hai pagato fonti. Sono servizi che ti offrono i set di dati più utili e contestuali per i tuoi progetti e ti assicurano di ottenerli costantemente ogni volta che ne hai bisogno.

La prima impressione che molti di noi hanno sulle fonti a pagamento o sui fornitori di dati è che sono costose. Tuttavia,
quando fai i conti, sono economici solo a lungo termine. Grazie alle loro reti espansive e alle metodologie di sourcing dei dati, sarai in grado di ricevere set di dati complessi per i tuoi progetti di intelligenza artificiale indipendentemente da quanto non plausibili.

Per darti uno schema dettagliato delle differenze tra le tre fonti, ecco una tabella elaborata:

Risorse gratuiteRisorse interneRisorse a pagamento
I set di dati sono disponibili gratuitamente.Anche le risorse interne potrebbero essere gratuite a seconda delle tue spese operative.Paghi un fornitore di dati per reperire set di dati rilevanti per te.
Molteplici risorse gratuite disponibili online per scaricare i set di dati preferiti.Ottieni dati personalizzati in base alle tue esigenze per la formazione AI.Ottieni dati personalizzati in modo coerente per tutto il tempo necessario.
È necessario lavorare manualmente sulla compilazione, la cura, la formattazione e l'annotazione dei set di dati.Puoi persino modificare i tuoi punti di contatto dati per generare set di dati con le informazioni richieste.I set di dati dei fornitori sono pronti per l'apprendimento automatico. Ciò significa che sono annotati e sono dotati di garanzia di qualità.
Prestare attenzione ai vincoli di licenza e conformità sui set di dati che scarichi.Le risorse interne diventano rischiose se hai un tempo limitato per commercializzare il tuo prodotto.Puoi definire le tue scadenze e ricevere i set di dati di conseguenza.

 

In che modo i dati errati influiscono sulle tue ambizioni di intelligenza artificiale?

Abbiamo elencato le tre risorse di dati più comuni perché avrai un'idea su come affrontare la raccolta e l'approvvigionamento dei dati. Tuttavia, a questo punto, diventa essenziale anche capire che la tua decisione potrebbe invariabilmente decidere il destino della tua soluzione di IA.

Analogamente al modo in cui i dati di addestramento dell'IA di alta qualità possono aiutare il tuo modello a fornire risultati accurati e tempestivi, anche i dati di addestramento errati possono interrompere i tuoi modelli di intelligenza artificiale, distorcere i risultati, introdurre pregiudizi e offrire altre conseguenze indesiderabili.

Ma perché questo accade? Non dovrebbero esserci dati per addestrare e ottimizzare il tuo modello di intelligenza artificiale? Onestamente, no. Capiamolo ulteriormente.

Dati errati: che cos'è?

Dati errati I dati errati sono tutti i dati irrilevanti, errati, incompleti o distorti. Grazie a strategie di raccolta dati mal definite, la maggior parte dei data scientist e esperti di annotazione sono costretti a lavorare su dati errati.

La differenza tra dati non strutturati e dati non validi è che le informazioni dettagliate sui dati non strutturati sono ovunque. Ma in sostanza, potrebbero essere utili a prescindere. Trascorrendo più tempo, i data scientist sarebbero comunque in grado di estrarre informazioni rilevanti da set di dati non strutturati. Tuttavia, questo non è il caso di dati errati. Questi set di dati non contengono approfondimenti o informazioni limitate o utili al tuo progetto di IA o ai suoi scopi di formazione.

Pertanto, quando si ottengono i set di dati da risorse gratuite o si dispone di punti di contatto dati interni stabiliti in modo approssimativo, è molto probabile che si scarichino o si generino dati errati. Quando i tuoi scienziati lavorano su dati errati, non stai solo sprecando ore umane, ma stai anche spingendo il lancio del tuo prodotto.

Se non sei ancora chiaro su cosa possono fare i dati negativi alle tue ambizioni, ecco un breve elenco:

  • Trascorri innumerevoli ore a reperire dati errati e sprechi ore, sforzi e denaro in risorse.
  • Dati errati potrebbero portarti problemi legali, se inosservati e possono ridurre l'efficienza della tua IA
    modelli.
  • Quando porti il ​​tuo prodotto addestrato su dati errati dal vivo, influisce sull'esperienza dell'utente
  • Dati errati potrebbero rendere i risultati e le inferenze distorti, il che potrebbe portare ulteriori contraccolpi.

Quindi, se ti stai chiedendo se c'è una soluzione a questo, in realtà c'è.

Fornitori di dati di addestramento AI in soccorso

Fornitori di dati di formazione Ai in soccorso Una delle soluzioni di base è quella di rivolgersi a un fornitore di dati (fonti a pagamento). I fornitori di dati di formazione AI garantiscono che ciò che ricevi sia accurato e pertinente e che i set di dati ti vengano forniti in una forma strutturata. Non devi essere coinvolto nelle seccature del passaggio da un portale all'altro alla ricerca di set di dati.

Tutto quello che devi fare è acquisire i dati e addestrare i tuoi modelli di intelligenza artificiale alla perfezione. Detto questo, siamo sicuri che la tua prossima domanda riguardi le spese legate alla collaborazione con i fornitori di dati. Comprendiamo che alcuni di voi stanno già lavorando con un budget mentale ed è proprio lì che ci dirigeremo anche noi.

Fattori da considerare quando si elabora un Budget efficace per il proprio progetto di raccolta dati
 

La formazione sull'IA è un approccio sistematico ed è per questo che il budget ne diventa parte integrante. Fattori come il RoI, l'accuratezza dei risultati, le metodologie di formazione e altro dovrebbero essere considerati prima di investire un'enorme quantità di denaro nello sviluppo dell'IA. Molti project manager o proprietari di aziende armeggiano in questa fase. Prendono decisioni affrettate che portano cambiamenti irreversibili nel processo di sviluppo del prodotto, costringendoli alla fine a spendere di più.

Tuttavia, questa sezione ti darà gli spunti giusti. Quando ti siedi per lavorare sul budget per la formazione AI, tre cose o fattori sono inevitabili.

Budget per i dati di addestramento sull'intelligenza artificiale

Diamo un'occhiata a ciascuno in dettaglio.

Il volume di dati di cui hai bisogno

Abbiamo sempre detto che l'efficienza e l'accuratezza del tuo modello di intelligenza artificiale dipendono da quanto viene addestrato. Ciò significa che maggiore è il volume dei set di dati, maggiore sarà l'apprendimento. Ma questo è molto vago. Per dare un numero a questa nozione, Dimensional Research ha pubblicato un rapporto che ha rivelato che le aziende hanno bisogno di un minimo di 100,000 set di dati campione per addestrare i loro modelli di intelligenza artificiale.

Per 100,000 set di dati, intendiamo 100,000 set di dati pertinenti e di qualità. Questi set di dati dovrebbero avere tutti gli attributi, le annotazioni e gli approfondimenti essenziali necessari ai tuoi algoritmi e ai modelli di apprendimento automatico per elaborare le informazioni ed eseguire le attività previste.

Con questa è una regola generale, comprendiamo ulteriormente che il volume di dati di cui hai bisogno dipende anche da un altro fattore complesso che è il caso d'uso della tua azienda. Ciò che intendi fare con il tuo prodotto o soluzione determina anche la quantità di dati di cui hai bisogno. Ad esempio, un'azienda che crea un motore di suggerimenti avrebbe requisiti di volume di dati diversi rispetto a un'azienda che sta creando un chatbot.

Strategia di determinazione del prezzo dei dati

Quando hai finito di finalizzare la quantità di dati effettivamente necessaria, devi lavorare successivamente su una strategia di determinazione del prezzo dei dati. Questo, in termini semplici, significa come paghereste per i set di dati che procuri o generi.

In generale, queste sono le strategie di prezzo convenzionali seguite nel mercato:

Tipo di datiStrategia di prezzo
Immagine ImmaginePrezzo per singolo file immagine
Video VideoPrezzo al secondo, minuto, un'ora o singolo fotogramma
audio Audio/DiscorsoPrezzo al secondo, al minuto o all'ora
Testo TestoPrezzo per parola o frase

Ma aspetta. Anche questa è una regola pratica. Il costo effettivo dell'acquisizione dei set di dati dipende anche da fattori quali:

  • Il segmento di mercato unico, i dati demografici o l'area geografica da cui devono essere reperiti i set di dati
  • La complessità del tuo caso d'uso
  • Di quanti dati hai bisogno?
  • Il tuo momento di mercato
  • Eventuali requisiti su misura e altro ancora

Se osservi, saprai che il costo per acquisire grandi quantità di immagini per il tuo progetto di intelligenza artificiale potrebbe essere inferiore, ma se hai troppe specifiche, i prezzi potrebbero salire.

Le tue strategie di approvvigionamento

Questo è difficile. Come hai visto, esistono diversi modi per generare o ottenere dati per i tuoi modelli di intelligenza artificiale. Il buon senso imporrebbe che le risorse gratuite siano le migliori in quanto è possibile scaricare gratuitamente i volumi richiesti di set di dati senza complicazioni.

In questo momento, sembrerebbe anche che le fonti a pagamento siano troppo costose. Ma è qui che viene aggiunto uno strato di complicazioni. Quando si acquistano set di dati da risorse gratuite, si spende una quantità aggiuntiva di tempo e fatica per pulire i set di dati, compilarli nel formato specifico dell'azienda e quindi annotarli individualmente. Stai sostenendo costi operativi nel processo.

Con le fonti a pagamento, il pagamento è una tantum e ottieni anche set di dati pronti per la macchina nel momento desiderato. Il rapporto costo-efficacia è molto soggettivo qui. Se ritieni di poterti permettere di dedicare tempo all'annotazione di set di dati gratuiti, puoi preventivare di conseguenza. E se ritieni che la tua concorrenza sia agguerrita e con un time to market limitato, puoi creare un effetto a catena nel mercato, dovresti preferire fonti a pagamento.

Il budget consiste nell'abbattere le specifiche e nel definire chiaramente ogni frammento. Questi tre fattori dovrebbero fungere da tabella di marcia per il processo di budgeting della formazione AI in futuro.

Stai risparmiando sulle spese con l'acquisizione dati interna?

Acquisizione dati Durante la definizione del budget, abbiamo esplorato in che modo le risorse gratuite ti costringono a spendere di più nel lungo periodo. A quel punto, ti saresti automaticamente interrogato sull'efficacia in termini di costi del processo di acquisizione dati interno.

Sappiamo che sei ancora titubante riguardo alle fonti a pagamento ed è per questo che questa sezione eliminerà il tuo scetticismo al riguardo e farà luce sui costi nascosti coinvolti nella generazione interna dei dati.

L'acquisizione interna dei dati è costosa?

Sì!

Ora, ecco una risposta elaborata. La spesa è tutto ciò che spendi. Durante la discussione delle risorse gratuite, abbiamo rivelato che spendi denaro, tempo e fatica nel processo. Questo vale anche per l'acquisizione interna dei dati.

Acquisizione dati costosa A causa del fatto che hai punti di contatto o canalizzazioni di dati personalizzati, non significa che lo avresti fatto set di dati pronti per la macchina alla fine. I dati che genererai saranno ancora per lo più grezzi e non strutturati. Potresti avere tutti i dati di cui hai bisogno in un unico posto, ma ciò che i dati contengono sarà ovunque.

In definitiva, finiresti per pagare i tuoi dipendenti, data scientist, annotatori, professionisti del controllo qualità e altro ancora. Spenderai anche per abbonamenti per strumenti di annotazione e
manutenzione di CMS, CRM e altre spese di infrastruttura.

Inoltre, i set di dati sono destinati ad avere problemi di distorsione e accuratezza, che sono necessari per ordinarli manualmente. E se hai un problema di logoramento nel tuo team di dati di formazione sull'IA, dovrai spendere per reclutare nuovi membri, orientarli ai tuoi processi, addestrarli all'uso dei tuoi strumenti e altro ancora.

Finirai per spendere più di quello che alla fine guadagneresti nel lungo periodo. Ci sono anche le spese di annotazione. In un dato momento, il costo totale sostenuto per lavorare con i dati interni è:

Costo sostenuto = Numero di annotatori * Costo per annotatore + Costo della piattaforma

Se il tuo calendario di formazione sull'IA è programmato per mesi, immagina le spese che dovresti sostenere costantemente. Quindi, è questa la soluzione ideale per i problemi di acquisizione dati o c'è qualche alternativa?

Vantaggi di un fornitore di servizi di raccolta dati AI end-to-end

Esiste una soluzione affidabile a questo problema e ci sono modi migliori e meno costosi per acquisire dati di addestramento per i tuoi modelli di intelligenza artificiale. Li chiamiamo fornitori di servizi di dati di formazione o fornitori di dati.

Sono aziende come Shaip specializzate nella fornitura di set di dati di alta qualità basati su esigenze e requisiti unici. Eliminano tutti i problemi che devi affrontare nella raccolta dei dati come l'approvvigionamento di set di dati rilevanti, la pulizia, la compilazione e l'annotazione e altro ancora, e ti consentono di concentrarti solo sull'ottimizzazione dei tuoi modelli e algoritmi di intelligenza artificiale. Collaborando con i fornitori di dati, ti concentri sulle cose che contano e su quelle su cui hai il controllo.

Inoltre, eliminerai anche tutti i problemi associati all'approvvigionamento di set di dati da risorse interne e gratuite. Per darti una migliore comprensione del vantaggio di un provider di dati end-to-end, ecco un breve elenco:

  1. I fornitori di servizi di formazione dati comprendono completamente il tuo segmento di mercato, casi d'uso, dati demografici e altre specifiche per procurarti i dati più rilevanti per il tuo modello di intelligenza artificiale.
  2. Hanno la capacità di reperire set di dati diversi che ritengono adatti al tuo progetto come immagini, video, testo, file audio o tutti questi.
  3. I fornitori di dati puliscono i dati, li strutturano e li etichettano con attributi e approfondimenti che macchine e algoritmi richiedono per apprendere ed elaborare. Questo è uno sforzo manuale che richiede una meticolosa attenzione ai dettagli e al tempo.
  4. Hai esperti in materia che si occupano di annotare informazioni cruciali. Ad esempio, se il caso d'uso del tuo prodotto si trova nello spazio sanitario, non puoi farlo annotare da un operatore non sanitario e aspettarti risultati accurati. Con i fornitori di dati, non è così. Lavorano con le PMI e garantiscono che i dati di imaging digitale siano annotati correttamente dai veterani del settore.
  5. Si occupano anche dell'anonimizzazione dei dati e aderiscono all'HIPAA o ad altre conformità e protocolli specifici del settore in modo da evitare qualsiasi forma di complicazione legale.
  6. I fornitori di dati lavorano instancabilmente per eliminare i pregiudizi dai loro set di dati, assicurandoti risultati e inferenze oggettive.
  7. Riceverai anche i set di dati più recenti nella tua nicchia in modo che i tuoi modelli di intelligenza artificiale siano ottimizzati per un'efficienza ottimale.
  8. Sono anche facili da lavorare. Ad esempio, è possibile comunicare loro cambiamenti improvvisi nei requisiti in materia di dati e reperire senza problemi dati appropriati in base alle esigenze aggiornate.

Con questi fattori, crediamo fermamente che ora tu capisca quanto sia conveniente e semplice collaborare con i fornitori di dati di formazione. Con questa comprensione, scopriamo come potresti scegliere il fornitore di dati più ideale per il tuo progetto di intelligenza artificiale.

Reperimento di set di dati rilevanti

Comprendi il tuo mercato, i casi d'uso, i dati demografici per ottenere set di dati recenti che si tratti di immagini, video, testo o audio.

Pulisci i dati rilevanti

Struttura e tagga i dati con attributi e approfondimenti comprensibili da macchine e algoritmi.

Bias dei dati

Elimina le distorsioni dai set di dati, assicurandoti risultati e inferenze oggettive.

Annotazione dei dati

Gli esperti in materia di domini specifici si occupano di annotare informazioni cruciali.

De-identificazione dei dati

Rispettare HIPAA, GDPR o altre conformità e protocolli specifici del settore per eliminare le complessità legali.

Come scegliere la giusta società di raccolta dati AI

La scelta di una società di raccolta dati basata sull'intelligenza artificiale non è così complicata o dispendiosa in termini di tempo quanto la raccolta di dati da risorse gratuite. Ci sono solo alcuni semplici fattori che devi considerare e poi stringere la mano per una collaborazione.

Quando inizi a cercare un fornitore di dati, assumiamo che tu abbia seguito e considerato tutto ciò di cui abbiamo discusso finora. Tuttavia, ecco un breve riassunto:

  • Hai in mente un caso d'uso ben definito
  • Il tuo segmento di mercato e le tue esigenze in termini di dati sono chiaramente definiti
  • Il tuo budget è perfetto
  • E hai un'idea del volume di dati di cui hai bisogno

Con questi elementi spuntati, capiamo come puoi cercare un fornitore di servizi di dati di formazione ideale.

Fornitore di raccolta dati Ai

Il test del tornasole del set di dati di esempio

Prima di firmare un accordo a lungo termine, è sempre una buona idea comprendere in dettaglio un fornitore di dati. Quindi, inizia la tua collaborazione con un requisito di un set di dati di esempio per il quale pagherai.

Questo potrebbe essere un piccolo volume di set di dati per valutare se hanno compreso le tue esigenze, hanno messo in atto le giuste strategie di approvvigionamento, le loro procedure di collaborazione, trasparenza e altro ancora. Considerando il fatto che a questo punto saresti in contatto con più fornitori, questo ti aiuterà a risparmiare tempo nella scelta di un fornitore e a definire chi è in definitiva più adatto alle tue esigenze.

Controlla se sono conformi

Per impostazione predefinita, la maggior parte dei fornitori di servizi di dati di formazione soddisfa tutti i requisiti e i protocolli normativi. Tuttavia, solo per essere al sicuro, informarsi sulle loro conformità e politiche e quindi restringere la selezione.

Chiedi informazioni sui loro processi di controllo qualità

Il processo di raccolta dei dati di per sé è sistematico e stratificato. Esiste una metodologia lineare che viene implementata. Per avere un'idea di come operano, chiedi informazioni sui loro processi di QA e chiedi se i set di dati che ottengono e annotano sono passati attraverso controlli di qualità e audit. Questo ti darà un
idea se i risultati finali che riceveresti sono pronti per la macchina.

Affrontare la distorsione dei dati

Solo un cliente informato chiederebbe informazioni sulla distorsione nei set di dati di addestramento. Quando parli con fornitori di dati di addestramento, parla della distorsione dei dati e di come riescono a eliminare la distorsione nei set di dati che generano o acquistano. Sebbene sia logico che sia difficile eliminare completamente i pregiudizi, potresti comunque conoscere le migliori pratiche che seguono per tenere a bada i pregiudizi.

Sono scalabili?

I risultati una tantum sono buoni. I risultati a lungo termine sono migliori. Tuttavia, le migliori collaborazioni sono quelle che supportano le tue visioni aziendali e contemporaneamente ridimensionano i loro risultati con il tuo aumento
requisiti.

Quindi, discuti se i fornitori con cui stai parlando possono aumentare in termini di volume di dati in caso di necessità. E se possono, come cambierà di conseguenza la strategia dei prezzi.

Conclusione

Vuoi conoscere una scorciatoia per trovare il miglior fornitore di dati di formazione AI? Mettiti in contatto con noi. Salta tutti questi noiosi processi e lavora con noi per ottenere i set di dati più precisi e di alta qualità per i tuoi modelli di intelligenza artificiale.

Controlliamo tutte le caselle di cui abbiamo discusso finora. Essendo stati pionieri in questo spazio, sappiamo cosa serve per costruire e scalare un modello di intelligenza artificiale e in che modo i dati sono al centro di tutto.

Riteniamo inoltre che la Guida all'acquisto fosse ampia e ricca di risorse in diversi modi. L'allenamento dell'IA è complicato così com'è, ma con questi suggerimenti e raccomandazioni puoi renderli meno noiosi. Alla fine, il tuo prodotto è l'unico elemento che alla fine trarrà vantaggio da tutto questo.

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