Diverse aziende in un ampio spettro di settori stanno adottando rapidamente l'intelligenza artificiale per migliorare le proprie operazioni e trovare soluzioni alle proprie esigenze aziendali. L'importanza e i vantaggi della tecnologia sono evidenti, quindi la questione cruciale diventa come trovare il modo giusto per adottare soluzioni di intelligenza artificiale. Tuttavia, senza dati di training IA affidabili a portata di mano, automatizzare e ottimizzare un'esperienza utente superiore è più facile a dirsi che a farsi.
Gli algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning prosperano sui dati. Imparano sviluppando relazioni, prendendo e valutando decisioni ed elaborando informazioni dai dati di addestramento forniti.
Dati di allenamento è la risorsa di cui gli sviluppatori e gli ingegneri hanno bisogno per progettare pratici algoritmi di apprendimento automatico. Il set di dati di formazione utilizzato avrà un impatto diretto sul risultato del progetto. Tuttavia, i set di dati pertinenti adatti al tuo progetto non sono sempre disponibili. Le aziende devono fare affidamento su fornitori di terze parti o società di raccolta dati per aiutarle con set di dati pertinenti.
Selezionare il fornitore di dati giusto per i tuoi dati di addestramento AI è importante quanto scegliere il set di dati adatto per il tuo progetto specifico. Scegli il fornitore sbagliato e potresti vedere un risultato impreciso del progetto, tempi di lancio estesi e una significativa perdita di entrate.
Decisione di acquisto dei dati di formazione: fattori da considerare
I dati di addestramento costituiscono la parte principale del set di dati, rappresentando circa il 50-60% dei dati necessari per il modello. Di seguito sono riportati alcuni dei fattori da considerare prima di scegliere un fornitore di dati e firmare sulla linea tratteggiata.
Prezzo:
Il prezzo è un fattore decisivo sostanziale, anche se non vuoi prendere la tua decisione basandoti esclusivamente sul prezzo. La raccolta dei dati dell'IA comporta molte spese, dal pagamento del fornitore, alla preparazione dei dati, all'ottimizzazione delle spese, ai costi operativi e altro ancora. Pertanto, è necessario tenere conto di tutte le spese che potrebbero verificarsi durante il ciclo di vita del progetto.
Qualità dei dati:
La qualità dei dati vince sulla competitività dei costi quando si tratta di selezionare a fornitore di dati. I dati di qualità troppo elevata non esistono. Dati superiori e accessibili miglioreranno i tuoi modelli di machine learning. Scegli una piattaforma che integra perfettamente la trasformazione e l'acquisizione dei dati nel tuo flusso di lavoro.
Diversità dei dati:
I dati di addestramento scelti dovrebbero essere una rappresentazione equilibrata di tutti i casi d'uso e le esigenze. In un set di dati di grandi dimensioni, è impossibile prevenire completamente i pregiudizi. Tuttavia, per ottenere i migliori risultati, devi limitare la distorsione dei dati nei tuoi modelli. La diversità dei dati è la chiave per ottenere previsioni e prestazioni accurate dal modello. Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale addestrato utilizzando 100 transazioni impallidirà rispetto a un modello basato su 10,000 transazioni.
Conformità legale:
I fornitori di terze parti esperti sono più adatti per affrontare problemi di conformità e sicurezza. Questi compiti sono noiosi e richiedono tempo. Inoltre, le normative richiedono la massima attenzione e l'esperienza di un esperto formato. Pertanto, il primo passo nella scelta di un fornitore di dati è assicurarsi che stiano procurando dati da fonti legalmente autorizzate con le autorizzazioni appropriate.
Caso d'uso specifico:
Il caso d'uso e il risultato del progetto determineranno il tipo di set di dati necessari. Ad esempio, se il modello che stai cercando di costruire è incredibilmente complesso, richiederà set di dati estesi e diversificati.
Dati non identificati:
Anonimizzazione dei dati ti aiuta a stare lontano da problemi legali, in particolare se stai cercando set di dati relativi all'assistenza sanitaria. Dovresti assicurarti che i set di dati su cui stai addestrando i tuoi modelli di intelligenza artificiale siano completamente anonimizzati. Inoltre, il tuo fornitore dovrebbe procurarsi dati cancellati da più fonti in modo che, anche se combini due set di dati, le possibilità di collegarli a un individuo sono limitate.
Adattabile e scalabile:
In questa fase del processo di selezione, assicurati di concentrarti su set di dati in grado di soddisfare le tue esigenze future. I set di dati dovrebbero consentire aggiornamenti nel sistema e miglioramenti al processo. Inoltre, dovresti anticipare le esigenze future in termini di volume e capacità. Infine, poniti le seguenti domande prima di prendere la tua decisione finale:
- Disponi di un processo di raccolta dati interno?
- Il venditore fornisce una varietà di modelli?
- È disponibile la personalizzazione dei dati?
Concludendo
Scegliere un fornitore per procurarsi i dati di formazione non è una decisione facile; la tua scelta comporterà conseguenze a lungo termine. I parametri che abbiamo discusso forniscono un'eccellente guida su come affrontare la ricerca di un fornitore. Ricordati di confrontare e calcolare sempre i costi di acquisizione dei dati di allenamento con i rendimenti futuri.
Trovare un fornitore con esperienza e competenza nella raccolta e preparazione dei dati è un compito noioso e che richiede tempo. Non è pratico confrontare ciascun fornitore su tutti i fattori critici dal punto di vista aziendale. Dalla diversità dei dati alla scalabilità, gli operatori non hanno il tempo di cercare correttamente un fornitore. Rendilo più semplice con Shaip. Disponiamo di dati diversificati e di qualità superiore, conformi agli standard del settore. Connettiti con noi oggi per parlare di più delle tue esigenze specifiche.
