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Come scegliere la migliore azienda di raccolta dati per progetti AI e ML

Oggi un'azienda senza Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML) si trova in un notevole svantaggio competitivo. Dal supporto e dall'ottimizzazione dei processi e dei flussi di lavoro di back-end all'aumento dell'esperienza utente tramite motori di raccomandazione e automazione, l'adozione dell'IA è inevitabile ed essenziale per la sopravvivenza nel 2021.

Tuttavia, arrivare a un punto in cui l'IA fornisce risultati accurati e senza interruzioni è una sfida. La corretta implementazione non si ottiene dall'oggi al domani, è un processo a lungo termine che può continuare per mesi. Più lungo è il periodo di allenamento dell'IA, più precisi saranno i risultati. Detto questo, una maggiore durata dell'addestramento dell'IA richiede più volumi di set di dati pertinenti e contestuali.

Dal punto di vista aziendale, è quasi impossibile disporre di una fonte perenne di set di dati rilevanti a meno che i sistemi interni non siano altamente efficienti. La maggior parte delle aziende deve fare affidamento su fonti esterne come fornitori di terze parti o una società di raccolta dati di formazione AI. Hanno l'infrastruttura e le strutture per assicurarti di ottenere il volume di dati di formazione AI di cui hai bisogno per scopi di formazione, ma scegliere l'opzione giusta per la tua azienda non è così semplice.

Ci sono molte aziende scadenti che offrono la raccolta di dati nel settore e devi stare attento con chi scegli di collaborare. La collaborazione con il fornitore sbagliato o incompetente potrebbe spingere i dati di lancio del tuo prodotto a tempo indeterminato o comportare una perdita di capitale.

Abbiamo creato questa guida per aiutarti a scegliere la giusta società di raccolta dati AI. Dopo aver letto avrai la sicurezza di identificare la società di raccolta dati perfetta per la tua attività.

Fattori interni da considerare prima di cercare una società di raccolta dati

Collaborare con una società di raccolta dati è solo il 50% del compito. Il restante 50% ruota attorno al lavoro di base dal tuo punto di vista. La perfetta collaborazione richiede domande o fattori a cui rispondere o spiegare ulteriormente. Diamo un'occhiata ad alcuni di loro.

  • Qual è il tuo caso d'uso dell'IA?

    È necessario disporre di un caso d'uso appropriato definito per l'implementazione dell'IA. In caso contrario, stai implementando l'IA senza uno scopo solido. Prima dell'implementazione, devi capire se l'IA ti aiuterà a generare lead, aumentare le vendite, ottimizzare i flussi di lavoro, ottenere risultati incentrati sul cliente o altri risultati positivi specifici per la tua attività. La definizione chiara di un caso d'uso ti assicurerà di cercare il fornitore di dati giusto.

  • Di quanti dati hai bisogno? Quale tipo?

    Di quanti dati hai bisogno? Devi mettere un limite generico al volume di dati di cui hai bisogno. Sebbene riteniamo che volumi più elevati si tradurranno in modelli più accurati, è comunque necessario definire quanto è necessario per il tuo progetto e quale tipo di dati sarà più vantaggioso. Senza un piano chiaro, sperimenterai uno spreco eccessivo di costi e manodopera.

    Di seguito sono riportate alcune domande comuni che gli imprenditori pongono mentre si preparano per la raccolta per identificare cosa:

    • La tua attività si basa sulla visione artificiale?
    • Di quali immagini specifiche come set di dati avrai bisogno?
    • Intendi portare l'analisi predittiva nel tuo flusso di lavoro e richiedere set di dati storici basati su testo?
  • Quanto dovrebbe essere vario il tuo set di dati?

    È inoltre necessario definire la diversità dei dati, ad esempio i dati raccolti per fascia di età, sesso, etnia, lingua e dialetto, titolo di studio, reddito, stato civile e posizione geografica.

  • I tuoi dati sono sensibili?

    I dati sensibili si riferiscono a informazioni personali o riservate. I dettagli di un paziente in una cartella clinica elettronica utilizzata per condurre sperimentazioni sui farmaci sono esempi ideali. Eticamente, queste intuizioni e informazioni dovrebbero essere rese anonime a causa degli standard e dei protocolli HIPAA prevalenti.

    Se i tuoi requisiti in materia di dati riguardano dati sensibili, dovresti decidere come intendi procedere alla anonimizzazione dei dati o se desideri che il tuo fornitore lo faccia per te.

  • Fonti di raccolta dati

    La raccolta dei dati proviene da varie fonti, da set di dati gratuiti e scaricabili a siti Web e archivi governativi. Tuttavia, i set di dati devono essere rilevanti per il tuo progetto, altrimenti non avranno alcun valore. Oltre ad essere rilevante, il set di dati dovrebbe anche essere contestuale, pulito e di origini relativamente recenti per garantire che i risultati della tua IA siano in linea con le tue ambizioni.

  • Come preventivare?

    La raccolta dei dati dell'IA comporta spese come il pagamento del fornitore, le commissioni operative, l'ottimizzazione dell'accuratezza dei dati, le spese del ciclo, le spese indirette e altre spese dirette e costi nascosti. È necessario considerare attentamente ogni singola spesa coinvolta nel processo e formulare un budget di conseguenza. Anche il budget per la raccolta dei dati dovrebbe essere allineato con l'ambito e la visione del tuo progetto.

Parliamo oggi dei requisiti relativi ai dati di addestramento AI.

Come scegliere la migliore azienda di raccolta dati per progetti AI e ML?

Ora che hai stabilito i fondamenti, ora è relativamente più facile identificare le società di raccolta dati ideali. Per differenziare ulteriormente un fornitore di qualità da un fornitore inadeguato, ecco un rapido elenco di controllo degli aspetti a cui prestare attenzione.

  • Set di dati di esempio

    Chiedere set di dati di esempio prima di collaborare con un fornitore. I risultati e le prestazioni dei tuoi moduli di intelligenza artificiale dipendono da quanto è attivo, coinvolto e impegnato il tuo fornitore e il modo migliore per ottenere informazioni dettagliate su tutte queste qualità è ottenere set di dati di esempio. Questo ti darà un'idea se i tuoi requisiti di dati sono soddisfatti e ti dirà se la collaborazione vale l'investimento.

  • Conformità normativa

    Uno dei motivi principali per cui intendi collaborare con i fornitori è mantenere le attività conformi alle agenzie di regolamentazione. È un lavoro noioso che richiede un esperto con esperienza. Prima di decidere, verificare se il potenziale fornitore di servizi segue le conformità e gli standard per garantire che i dati acquisiti da diverse fonti siano concessi in licenza per l'uso con autorizzazioni appropriate.

    Le conseguenze legali potrebbero portare al fallimento della tua azienda. Assicurati di tenere a mente la conformità quando scegli un fornitore di raccolta dati.

  • Certificazione di qualità

    Quando ricevi i set di dati dal tuo fornitore, dovrebbero essere formattati correttamente e pronti per essere caricati direttamente sul tuo modulo AI per scopi di formazione. Non dovresti dover condurre audit o utilizzare personale dedicato per verificare la qualità del set di dati. Questo sta solo aggiungendo un altro livello a un compito già noioso. Assicurati che il tuo fornitore fornisca sempre set di dati pronti per il caricamento nel formato e nello stile richiesti.

  • Referral dei clienti

    Parlare con i clienti esistenti del tuo fornitore ti darà un'opinione di prima mano sui loro standard operativi e sulla loro qualità. I clienti sono generalmente onesti con i referral e le raccomandazioni. Se il tuo fornitore è pronto a farti parlare con i suoi clienti, ha chiaramente fiducia nel servizio che fornisce. Esamina attentamente i loro progetti passati, parla con i loro clienti e sigilli l'accordo se ritieni che siano adatti.

  • Gestire la distorsione dei dati

    La trasparenza è fondamentale in qualsiasi collaborazione e il tuo fornitore deve condividere i dettagli sull'eventuale distorsione dei set di dati forniti. Se lo sono, in che misura? In generale, è difficile eliminare completamente le distorsioni dall'immagine poiché non è possibile identificare o attribuire l'ora precisa o la fonte dell'introduzione. Quindi, quando offrono approfondimenti su come i dati sono distorti, puoi modificare il tuo sistema per fornire risultati di conseguenza.

  • Scalabilità del volume

    La tua attività crescerà in futuro e l'ambito del tuo progetto si espanderà in modo esponenziale. In questi casi, dovresti essere certo che il tuo fornitore sia in grado di fornire i volumi di set di dati richiesti dalla tua azienda su larga scala.

    Hanno abbastanza talento in casa? Stanno esaurendo tutte le loro fonti di dati? Possono personalizzare i tuoi dati in base a esigenze e casi d'uso unici? Aspetti come questi assicureranno che il fornitore possa effettuare la transizione quando sono necessari maggiori volumi di dati.

Il tuo futuro dipende dall'utilizzo dell'IA e dell'apprendimento automatico

Il tuo futuro dipende dall'utilizzo di Ai e Machine LearningComprendiamo che trovare la giusta società di raccolta dati è difficile. Non ha senso richiedere set di campioni individualmente, confrontare i fornitori e testare i servizi con progetti rapidi prima di impegnarsi. Anche quando trovi l'azienda giusta, devi dedicare fino a due mesi alla preparazione per la raccolta dei dati.

Ecco perché suggeriamo di eliminare tutte queste istanze e di passare direttamente a quella fase di collaborazione e ottenere set di dati di qualità per i tuoi progetti. Mettiti in contatto con Shaip oggi stesso per una qualità dei dati impeccabile. Superiamo tutti gli elementi che abbiamo menzionato nella lista di controllo per garantire che la nostra partnership sia redditizia per la tua attività.

Parlami oggi sul tuo progetto e diamoci da fare il prima possibile.

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