id id id it ms ms id id ms ms id id ms id ms hbs_lat ms id id en ms id id ms ms en en en id id id ms it ms id id ms ms id id ms ms en id id ms id ms ms id id ms ms ms ms id ms id id ms ms id id ms ms en bo ms id id it tr en en en ms ms de id en ms id tl id en en en id id ms it ms fr it ms ms en ms id az id en id en ms id id ms es id id en ms ms id ms id id id ms ms ms id ms id id id id en id id ms nb en ms en id id id id ms id ms ms ms eu id id id ms ms ms id id id ms tr ms ms id id id id id id id ms ms ms ms ms nb ms en id ms ms en ms id id id id ms id id id ms id id id ms id ms id ms id ms id id id id id id id ms id id ms ms id id ms en ms ms id id id id ms id ms id ms fr ms id id ms ms ms en id id ms ms ms id ms eu id ms ms id ms id id ms id id ms id id ms ms id ms id id id id id id sw ms id id ms ms id id id ms ms id ms ms ms id id id ms ms ms id id id id id en ms gl id en id ms ms ms ms id id ms ms ms id id id id id id id id id ms id ms id tr id id id ms ms id id pt ms ms ms en nl ms en ms gl ms en de it en en en th id ms it ms fr it ms br ms id id id en id eo ms id ms id az id en ms en en id tl hbs_lat ms en en en id id es ms it en ms id it en ms en
Pengumpulan Data untuk Pembelajaran Mesin & AI : Panduan Lengkap - Shaip
Apa yang Kami Lakukan dengan Terbaik
teks Buka kunci maklumat kritikal yang terdapat di dalam teks tidak berstruktur.
Ucapan Bina AI perbualan pelbagai bahasa dengan set data ucapan berkualiti tinggi.
Image Tetapkan kata kunci ke gambar digital sehingga dapat dikenali oleh mesin.
video Anotasi titik kekunci pada objek yang bergerak menjadikannya dikenali oleh mesin.
Pengumpulan Data Cipta, kumpul & susun audio, imej, teks & video dari seluruh dunia.
Anotasi & Pelabelan Data Anotasi data latihan dengan tepat untuk menjadikan AI & ML berfikir lebih cepat & lebih pintar.
Pengecaman Data Pastikan pematuhan dengan pakar domain yang diperakui & diperakui.
Transkripsi Data Transkripsi berasaskan awan yang berasaskan AI yang menyokong 150+ bahasa.
Data penjagaan kesihatan standard, berkualiti tinggi dan tidak dikenal pasti.
Sumber, data ucapan yang ditranskrip & dijelaskan dalam lebih daripada 50 bahasa.
Set data imej dan Video untuk mempercepatkan pembangunan ML.
Panduan Pembeli: Pengumpulan Data AI
Panduan Pembeli: Anotasi Imej untuk CV
Pemprosesan Bahasa Asli Fahami Niat atau emosi di sebalik percakapan manusia
Visi Komputer Latih model ML dengan data AI terbaik di kelas untuk memahami dunia visual.
Perbualan AI Melokalisasikan model pertuturan AI dengan set data berbilang bahasa berstruktur yang kaya.
Kesihatan AI Kumpulkan, Nyahenal pasti & Nyatakan kumpulan data besar oleh pakar Kesihatan.
Automotif Data latihan & pengesahan yang sangat tepat untuk Kenderaan Autonomi.
Runcit Latih model AI anda dengan Data Latihan yang paling kontekstual & berkaitan.
Analisis Sentimen Menganalisis emosi manusia dengan mentafsir nuansa dalam ulasan pelanggan.
Pengecaman wajah Autokesan satu atau lebih muka manusia berdasarkan tanda tempat muka.
Penilaian Kerosakan Kenderaan Kenal pasti & kenali tahap kerosakan untuk meramal & menganggar kos.
Kajian kes Kajian kes yang direka & dipilih susun untuk pasukan AI bertaraf dunia.
Panduan Pembeli Semua yang anda perlu tahu sebelum membuat keputusan.
maklumat grafik Gambaran keseluruhan topik AI yang mudah difahami melalui visualisasi data.
Contoh Set Data Set data sampel berkualiti tinggi untuk melatih model AI anda.
Dalam media Pilihan artikel & berita AI tentang Shaip dari seluruh dunia.
blog Ketahui cerapan terkini yang mendorong AI & ML Technologies.
Data latihan untuk membina AI Percakapan pelbagai bahasa
Anotasi Pengiktirafan Entiti Dinamakan untuk NLP Klinikal
Tentang Kami Pemimpin global dalam data latihan kecerdasan buatan.
Kepimpinan Pasukan yang membawa Shaip ke arah yang betul.
Acara & Webinar Peristiwa global yang memperkasakan teknologi kecerdasan buatan.
Keselamatan & Pematuhan Mematuhi tahap keselamatan & pematuhan tertinggi.
Kesejahteraan Orang Ramai Memberi impak & memberi kembali kepada masyarakat.
Tekan Bilik Liputan akhbar Shaip dalam penerbitan terkemuka.
Partners Rakan kongsi yang membantu kami memperkasakan teknologi kecerdasan buatan.
Kerjaya Tempat terbaik untuk bakat berprestasi tinggi. Sertai kami!
Permulaan Tahun Ini – Industri Perkhidmatan Perniagaan
Permulaan Teknologi Paling Inovatif Tahun Ini – Perkhidmatan
Apa yang Kami Lakukan dengan Terbaik
Anotasi & Pelabelan Data
Katalog Data & Perlesenan
Katalog Data Penglihatan Komputer
Panduan Pemula untuk Pengumpulan Data AI
Memilih Syarikat Pengumpulan Data AI untuk Projek AI / ML Anda
Memperoleh Data Latihan AI?
Bagaimanakah data buruk menjejaskan AI?
Memilih vendor yang betul
Buat masa ini, kami sedang berjalan di jalan yang betul dengan penemuan penting yang berlaku di seluruh industri dengan bantuan AI. Jika anda mengambil penjagaan kesihatan sebagai contoh, sistem AI yang disertakan dengan model pembelajaran mesin membantu pakar memahami kanser dengan lebih baik dan menghasilkan rawatan untuknya. Gangguan dan kebimbangan neurologi seperti PTSD sedang dirawat dengan bantuan AI. Vaksin sedang dibangunkan pada kadar yang pantas terima kasih kepada ujian klinikal dan simulasi yang dikuasakan AI.
Baca Pengumpulan Data AI, atau muat turun versi PDF.
Apakah Pengumpulan Data AI?
Jenis Data Latihan AI dalam Pembelajaran Mesin
Bagaimana untuk Mengumpul data untuk Pembelajaran Mesin?
Bagaimanakah data buruk menjejaskan cita-cita AI anda?
Data Buruk – Apa Itu?
Pembekal Data Latihan AI untuk menyelamatkan
Faktor yang perlu dipertimbangkan apabila menghasilkan Belanjawan yang berkesan untuk Projek Pengumpulan Data anda
Jumlah data yang anda perlukan
Adakah anda menjimatkan perbelanjaan dengan Pemerolehan Data dalaman?
Adakah Pemerolehan Data Dalaman Mahal?
Faedah pembekal perkhidmatan Pengumpulan Data AI hujung ke hujung
Bagaimana untuk memilih Syarikat Pengumpulan Data AI yang betul
Ujian Litmus Set Data Contoh
Semak Sama ada Mereka Mematuhi
Tanya Mengenai Proses QA Mereka
Adakah Mereka Boleh Berskala?
Bukan sahaja penjagaan kesihatan, setiap industri atau segmen yang disentuh AI sedang direvolusikan. Kenderaan autonomi, kedai serbaneka pintar, barang boleh pakai seperti FitBit dan juga kamera telefon pintar kami mampu menangkap imej wajah kami yang lebih baik dengan AI.
Terima kasih kepada inovasi yang berlaku dalam ruang AI, syarikat memasuki spektrum dengan pelbagai kes penggunaan dan penyelesaian. Disebabkan ini, pasaran AI global dijangka mencapai nilai pasaran sekitar $267bn menjelang akhir tahun 2027. Selain itu, kira-kira 37% daripada perniagaan di luar sana sudah pun melaksanakan penyelesaian AI ke dalam proses dan produk mereka.
Lebih menarik, hampir 77% daripada produk dan perkhidmatan yang kami gunakan hari ini dikuasakan oleh AI. Dengan konsep teknologi meningkat dengan ketara merentas menegak, bagaimanakah perniagaan berjaya melakukan sesuatu yang mustahil dengan AI?
Bagaimanakah chatbots membuatkan kita percaya bahawa kita sedang bercakap dengan manusia lain di seberang?
Jika anda memerhatikan jawapan kepada setiap soalan, ia bermuara kepada satu elemen sahaja – DATA. Data terletak di tengah-tengah semua operasi dan proses khusus AI. Ia adalah data yang membantu mesin memahami konsep, memproses input dan memberikan hasil yang tepat.
Semua penyelesaian AI utama yang ada di luar sana adalah semua produk daripada proses penting yang kami panggil pengumpulan data atau pemerolehan data atau data latihan AI.
Panduan yang luas ini adalah tentang membantu anda memahami apa itu dan mengapa ia penting.
Apakah Pengumpulan Data AI?
Mesin tidak mempunyai fikiran mereka sendiri. Ketiadaan konsep abstrak ini menjadikan mereka tidak mempunyai pendapat, fakta dan keupayaan seperti penaakulan, kognisi dan banyak lagi. Ia hanyalah kotak tidak alih atau peranti yang menduduki ruang. Untuk mengubahnya menjadi medium yang berkuasa, anda memerlukan algoritma dan lebih penting lagi data.
Setiap produk atau penyelesaian yang didayakan AI yang kami gunakan hari ini dan hasil yang mereka tawarkan berpunca daripada latihan, pembangunan dan pengoptimuman selama bertahun-tahun. Daripada peranti yang menawarkan laluan navigasi kepada sistem kompleks yang meramalkan kegagalan peralatan lebih awal, setiap entiti telah melalui latihan AI selama bertahun-tahun untuk dapat menyampaikan hasil dengan tepat.
Pengumpulan data AI ialah langkah awal dalam proses pembangunan AI yang sejak awal lagi menentukan keberkesanan dan kecekapan sistem AI. Ini ialah proses mendapatkan set data yang berkaitan daripada pelbagai sumber yang akan membantu model AI memproses butiran dengan lebih baik dan menghasilkan hasil yang bermakna.
Jenis Data Latihan AI dalam Pembelajaran Mesin
Kini, pengumpulan data AI adalah istilah umum. Data dalam ruang ini boleh bermakna apa sahaja. Ia boleh menjadi teks, rakaman video, imej, audio atau gabungan semua ini. Ringkasnya, apa sahaja yang berguna untuk mesin melaksanakan tugasnya untuk belajar dan mengoptimumkan hasil adalah data. Untuk memberi anda lebih banyak cerapan tentang jenis data yang berbeza, berikut ialah senarai pantas:
Set data mungkin daripada sumber berstruktur atau tidak berstruktur. Bagi yang belum tahu, set data berstruktur ialah set data yang mempunyai makna dan format yang jelas. Mereka mudah difahami oleh mesin. Tidak berstruktur, sebaliknya, adalah butiran dalam set data yang terdapat di mana-mana. Mereka tidak mengikut struktur atau format tertentu dan memerlukan campur tangan manusia untuk mengeluarkan cerapan berharga daripada set data tersebut.
Salah satu bentuk data yang paling banyak dan menonjol. Data teks boleh distrukturkan dalam bentuk cerapan daripada pangkalan data, unit navigasi GPS, hamparan, peranti perubatan, borang dan banyak lagi. Teks tidak berstruktur boleh jadi tinjauan, dokumen tulisan tangan, imej teks, respons e-mel, ulasan media sosial dan banyak lagi.
Set data audio membantu syarikat membangunkan chatbot dan sistem yang lebih baik, mereka bentuk pembantu maya yang lebih baik dan banyak lagi. Ia juga membantu mesin memahami aksen dan sebutan dengan cara yang berbeza untuk satu soalan atau pertanyaan boleh ditanya.
Imej ialah satu lagi jenis set data yang terkenal yang digunakan untuk pelbagai tujuan. Daripada kereta pandu sendiri dan aplikasi seperti Google Lens kepada pengecaman muka, imej membantu sistem menghasilkan penyelesaian yang lancar.
Video ialah set data yang lebih terperinci yang membolehkan mesin memahami sesuatu secara mendalam. Set data video diperoleh daripada penglihatan komputer, pengimejan digital dan banyak lagi.
Bagaimana untuk Mengumpul data untuk Pembelajaran Mesin?
Jadi, bagaimana anda mendapatkan data anda? Apakah data yang anda perlukan dan berapa banyak daripadanya? Apakah pelbagai sumber untuk mengambil data yang berkaitan?
Syarikat menilai niche dan tujuan model ML mereka dan mencatatkan cara yang berpotensi untuk mendapatkan set data yang berkaitan. Menentukan jenis data yang diperlukan menyelesaikan sebahagian besar kebimbangan anda tentang sumber data. Untuk memberi anda idea yang lebih baik, terdapat saluran, jalan, sumber atau medium yang berbeza untuk pengumpulan data:
Seperti namanya, ini adalah sumber yang menawarkan set data untuk tujuan latihan AI secara percuma. Sumber percuma boleh terdiri daripada forum awam, enjin carian, pangkalan data dan direktori kepada portal kerajaan yang mengekalkan arkib maklumat selama ini.
Jika anda tidak mahu meletakkan terlalu banyak usaha untuk mendapatkan set data percuma, terdapat tapak web dan portal khusus seperti Kaggle, sumber AWS, pangkalan data UCI dan banyak lagi yang akan membolehkan anda meneroka pelbagai
kategori dan muat turun set data yang diperlukan secara percuma.
Walaupun sumber percuma kelihatan sebagai pilihan yang mudah, terdapat beberapa batasan yang dikaitkan dengannya. Pertama, anda tidak boleh sentiasa memastikan bahawa anda akan menemui set data yang sepadan dengan keperluan anda dengan tepat. Walaupun ia sepadan, set data mungkin tidak relevan dari segi garis masa.
Jika segmen pasaran anda agak baharu atau belum diterokai, tidak akan terdapat banyak kategori atau berkaitan
set data untuk anda muat turun juga. Untuk mengelakkan kekurangan awal dengan sumber percuma, ada
wujud satu lagi sumber data yang bertindak sebagai saluran untuk anda menjana set data yang lebih relevan dan kontekstual.
Ia adalah sumber dalaman anda seperti pangkalan data CRM, borang, petunjuk pemasaran e-mel, titik sentuh yang ditakrifkan produk atau perkhidmatan, data pengguna, data daripada peranti boleh pakai, data tapak web, peta haba, cerapan media sosial dan banyak lagi. Sumber dalaman ini ditakrifkan, disediakan dan diselenggara oleh anda. Jadi, anda boleh yakin dengan kredibiliti, kaitan dan kekiniannya.
Tidak kira betapa bergunanya ia, sumber dalaman mempunyai bahagian yang saksama dalam komplikasi dan pengehadan juga. Sebagai contoh, kebanyakan tumpuan kumpulan bakat anda akan digunakan untuk mengoptimumkan titik sentuh data. Selain itu, penyelarasan antara pasukan dan sumber anda juga mestilah sempurna.
Untuk mengelakkan lebih banyak gangguan seperti ini, anda telah membayar sumber. Ia adalah perkhidmatan yang menawarkan anda set data yang paling berguna dan kontekstual untuk projek anda & memastikan anda mendapatkannya secara konsisten pada bila-bila masa anda perlukan.
Tanggapan pertama kebanyakan kita terhadap sumber berbayar atau vendor data ialah harganya mahal. Walau bagaimanapun,
apabila anda membuat matematik, mereka hanya murah dalam jangka masa panjang. Terima kasih kepada rangkaian luas dan metodologi penyumberan data mereka, anda akan dapat menerima set data kompleks untuk projek AI anda tanpa mengira betapa tidak munasabahnya.
Untuk memberi anda garis besar terperinci tentang perbezaan antara tiga sumber, berikut ialah jadual terperinci:
Set data tersedia secara percuma.
Sumber dalaman juga boleh menjadi percuma bergantung pada perbelanjaan operasi anda.
Anda membayar vendor data untuk mendapatkan set data yang berkaitan untuk anda.
Pelbagai sumber percuma tersedia dalam talian untuk memuat turun set data pilihan.
Anda mendapat data yang ditentukan tersuai mengikut keperluan anda untuk latihan AI.
Anda mendapat data yang ditentukan tersuai secara konsisten selama yang anda perlukan.
Anda perlu bekerja secara manual untuk menyusun, menyusun, memformat dan menganotasi set data.
Anda juga boleh mengubah suai titik sentuh data anda untuk menjana set data dengan maklumat yang diperlukan.
Set data daripada vendor sedia pembelajaran mesin. Bermakna, ia diberi anotasi dan disertakan dengan jaminan kualiti.
Sentiasa berhati-hati tentang pelesenan dan kekangan pematuhan pada set data yang anda muat turun.
Sumber dalaman menjadi berisiko jika anda mempunyai masa yang terhad untuk memasarkan produk anda.
Anda boleh menentukan tarikh akhir anda dan menetapkan set data dihantar dengan sewajarnya.
Bagaimanakah data buruk menjejaskan cita-cita AI anda?
Kami menyenaraikan tiga sumber data yang paling biasa atas sebab anda akan mempunyai idea tentang cara mendekati pengumpulan dan penyumberan data. Walau bagaimanapun, pada ketika ini, menjadi penting untuk memahami bahawa keputusan anda selalu boleh menentukan nasib penyelesaian AI anda.
Sama seperti cara data latihan AI berkualiti tinggi boleh membantu model anda memberikan hasil yang tepat dan tepat pada masanya, data latihan yang buruk juga boleh memecahkan model AI anda, memesongkan hasil, memperkenalkan berat sebelah dan menawarkan akibat lain yang tidak diingini.
Tetapi mengapa ini berlaku? Bukankah sebarang data sepatutnya melatih dan mengoptimumkan model AI anda? Sejujurnya, tidak. Mari kita fahami ini dengan lebih lanjut.
Data Buruk – Apa Itu?
pakar anotasi terpaksa bekerja pada data yang buruk.
Perbezaan antara data tidak berstruktur dan buruk ialah cerapan dalam data tidak berstruktur ada di mana-mana. Tetapi pada dasarnya, mereka boleh berguna tanpa mengira. Dengan meluangkan masa tambahan, saintis data masih boleh mengekstrak maklumat yang berkaitan daripada set data tidak berstruktur. Walau bagaimanapun, itu tidak berlaku dengan data yang buruk. Set data ini tidak mengandungi cerapan/terhad atau maklumat yang berharga atau berkaitan dengan projek AI anda atau tujuan latihannya.
Oleh itu, apabila anda mendapatkan set data anda daripada sumber percuma atau mempunyai titik sentuh data dalaman yang longgar, kemungkinan besar anda akan memuat turun atau menjana data yang tidak baik. Apabila saintis anda mengusahakan data yang tidak baik, anda bukan sahaja membuang masa manusia tetapi mendorong pelancaran produk anda juga.
Jika anda masih tidak jelas tentang perkara yang boleh dilakukan oleh data buruk terhadap cita-cita anda, berikut ialah senarai ringkas:
Anda menghabiskan berjam-jam untuk mendapatkan data buruk dan membuang masa, usaha dan wang untuk sumber.
Data buruk boleh mendatangkan masalah undang-undang kepada anda, jika tidak disedari dan boleh menurunkan kecekapan AI anda
Apabila anda mengambil produk anda dilatih mengenai data buruk secara langsung, ia menjejaskan pengalaman pengguna
Data yang tidak baik boleh menjadikan keputusan dan inferens berat sebelah, yang boleh membawa tindak balas seterusnya.
Jadi, jika anda tertanya-tanya jika ada penyelesaian untuk ini, sebenarnya ada.
Pembekal Data Latihan AI untuk menyelamatkan
Apa yang anda perlu lakukan ialah mengambil data dan melatih model AI anda untuk kesempurnaan. Dengan itu, kami pasti soalan anda yang seterusnya adalah mengenai perbelanjaan yang terlibat dalam bekerjasama dengan vendor data. Kami faham bahawa sesetengah daripada anda sudah bekerja mengikut bajet mental dan itulah yang kami tuju seterusnya.
Faktor yang perlu dipertimbangkan apabila menghasilkan Belanjawan yang berkesan untuk Projek Pengumpulan Data anda
Latihan AI ialah pendekatan yang sistematik dan itulah sebabnya belanjawan menjadi sebahagian daripadanya. Faktor seperti RoI, ketepatan keputusan, metodologi latihan dan banyak lagi harus dipertimbangkan sebelum melabur sejumlah besar wang ke dalam pembangunan AI. Ramai pengurus projek atau pemilik perniagaan meraba-raba pada peringkat ini. Mereka membuat keputusan tergesa-gesa yang membawa perubahan yang tidak dapat dipulihkan dalam proses pembangunan produk mereka, akhirnya memaksa mereka untuk berbelanja lebih.
Walau bagaimanapun, bahagian ini akan memberi anda cerapan yang betul. Apabila anda sedang bekerja mengikut bajet untuk latihan AI, tiga perkara atau faktor tidak dapat dielakkan.
Mari lihat setiap satu secara terperinci.
Jumlah data yang anda perlukan
Kami telah mengatakan selama ini bahawa kecekapan dan ketepatan model AI anda bergantung pada sejauh mana ia dilatih. Ini bermakna bahawa lebih banyak jumlah set data, lebih banyak pembelajaran. Tetapi ini sangat kabur. Untuk meletakkan nombor pada tanggapan ini, Penyelidikan Dimensi menerbitkan laporan yang mendedahkan bahawa perniagaan memerlukan sekurang-kurangnya 100,000 set data sampel untuk melatih model AI mereka.
Dengan 100,000 set data, kami maksudkan 100,000 set data berkualiti dan berkaitan. Set data ini harus mempunyai semua atribut, anotasi dan cerapan penting yang diperlukan untuk algoritma dan model pembelajaran mesin anda untuk memproses maklumat dan melaksanakan tugas yang dimaksudkan.
Dengan ini ialah peraturan umum, mari kita fahami lebih lanjut bahawa volum data yang anda perlukan juga bergantung pada faktor rumit lain iaitu kes penggunaan perniagaan anda. Perkara yang anda ingin lakukan dengan produk atau penyelesaian anda juga menentukan jumlah data yang anda perlukan. Sebagai contoh, perniagaan yang membina enjin pengesyoran akan mempunyai keperluan volum data yang berbeza daripada syarikat yang membina chatbot.
Apabila anda selesai memuktamadkan jumlah data yang sebenarnya anda perlukan, anda perlu mengusahakan strategi penetapan harga data seterusnya. Ini, secara ringkas, bermaksud cara anda membayar untuk set data yang anda peroleh atau jana.
Secara umum, ini ialah strategi harga konvensional yang diikuti dalam pasaran:
Harga setiap fail gambar
Harga setiap saat, minit, satu jam, atau bingkai individu
Harga sesaat, satu minit, atau sejam
Harga setiap perkataan atau ayat
Tapi tunggu. Ini sekali lagi merupakan peraturan biasa. Kos sebenar untuk mendapatkan set data juga bergantung pada faktor seperti:
Segmen pasaran yang unik, demografi atau geografi dari mana set data perlu diperolehi
Kerumitan kes penggunaan anda
Berapa banyak data yang anda perlukan?
Masa anda untuk memasarkan
Sebarang keperluan yang disesuaikan dan banyak lagi
Jika anda perhatikan, anda akan tahu bahawa kos untuk memperoleh kuantiti pukal imej untuk projek AI anda mungkin lebih rendah tetapi jika anda mempunyai terlalu banyak spesifikasi, harga boleh meningkat.
Ini rumit. Seperti yang anda lihat, terdapat cara yang berbeza untuk menjana atau sumber data untuk model AI anda. Akal sehat akan menentukan bahawa sumber percuma adalah yang terbaik kerana anda boleh memuat turun volum set data yang diperlukan secara percuma tanpa sebarang komplikasi.
Pada masa ini, nampaknya juga sumber berbayar terlalu mahal. Tetapi di sinilah lapisan komplikasi ditambah. Apabila anda mendapatkan set data daripada sumber percuma, anda menghabiskan lebih banyak masa dan usaha untuk membersihkan set data anda, menyusunnya ke dalam format khusus perniagaan anda dan kemudian menganotasinya secara individu. Anda menanggung kos operasi dalam proses itu.
Dengan sumber berbayar, pembayaran adalah sekali sahaja dan anda juga mendapat set data sedia mesin di tangan pada masa yang anda perlukan. Keberkesanan kos adalah sangat subjektif di sini. Jika anda rasa anda mampu meluangkan masa untuk menganotasi set data percuma, anda boleh membuat belanjawan sewajarnya. Dan jika anda percaya persaingan anda sengit dan dengan masa yang terhad untuk memasarkan, anda boleh mencipta kesan riak di pasaran, anda harus memilih sumber berbayar.
Belanjawan adalah tentang memecahkan butiran khusus dan mentakrifkan dengan jelas setiap serpihan. Ketiga-tiga faktor ini harus menjadi panduan kepada anda untuk proses belanjawan latihan AI anda pada masa hadapan.
Adakah anda menjimatkan perbelanjaan dengan Pemerolehan Data dalaman?
Kami tahu bahawa anda masih teragak-agak tentang sumber berbayar dan itulah sebabnya bahagian ini akan menghapuskan keraguan anda tentangnya dan menjelaskan kos tersembunyi yang terlibat dalam penjanaan data dalaman.
Adakah Pemerolehan Data Dalaman Mahal?
Sekarang, inilah jawapan yang terperinci. Perbelanjaan ialah apa sahaja yang anda belanjakan. Semasa membincangkan sumber percuma, kami mendedahkan anda membelanjakan wang, masa & usaha dalam proses. Ini terpakai kepada pemerolehan data dalaman juga.
set data sedia mesin akhirnya. Data yang anda jana masih kebanyakannya mentah dan tidak berstruktur. Anda mungkin mempunyai semua data yang anda perlukan di satu tempat tetapi kandungan data akan berada di mana-mana.
Akhirnya, anda akhirnya akan berbelanja untuk membayar pekerja anda, saintis data, pencatat, profesional jaminan kualiti dan banyak lagi. Anda juga akan membelanjakan langganan untuk alatan anotasi dan
penyelenggaraan CMS, CRM dan perbelanjaan infrastruktur lain.
Selain itu, set data pasti mempunyai kebimbangan berat sebelah dan ketepatan, yang anda perlukan untuk menyusunnya secara manual. Dan jika anda mempunyai isu pergeseran dalam pasukan data latihan AI anda, anda perlu berbelanja untuk merekrut ahli baharu, mengarahkan mereka kepada proses anda, melatih mereka menggunakan alatan anda dan banyak lagi.
Anda akhirnya akan berbelanja lebih daripada apa yang akhirnya anda akan buat dalam jangka masa yang lebih lama. Terdapat juga perbelanjaan anotasi. Pada bila-bila masa tertentu, jumlah kos yang ditanggung untuk bekerja dengan data dalaman ialah:
Kos Ditanggung = Bilangan Anotator * Kos setiap annotator + Kos platform
Jika kalendar latihan AI anda dijadualkan selama berbulan-bulan, bayangkan perbelanjaan yang anda akan tanggung secara konsisten. Jadi, adakah ini penyelesaian yang ideal untuk kebimbangan pemerolehan data atau adakah terdapat sebarang alternatif?
Faedah pembekal perkhidmatan Pengumpulan Data AI hujung ke hujung
Terdapat penyelesaian yang boleh dipercayai untuk masalah ini dan terdapat cara yang lebih baik dan lebih murah untuk memperoleh data latihan untuk model AI anda. Kami memanggil mereka melatih pembekal perkhidmatan data atau vendor data.
Mereka adalah perniagaan seperti Shaip yang pakar dalam menyampaikan set data berkualiti tinggi berdasarkan keperluan dan keperluan unik anda. Mereka menghilangkan semua kerumitan yang anda hadapi dalam pengumpulan data seperti mendapatkan set data yang berkaitan, membersihkan, menyusun dan menganotasinya dan banyak lagi, dan membolehkan anda menumpukan hanya pada mengoptimumkan model dan algoritma AI anda. Dengan bekerjasama dengan vendor data, anda menumpukan pada perkara yang penting dan pada perkara yang anda ada kawalan.
Selain itu, anda juga akan menghapuskan semua kerumitan yang berkaitan dengan mendapatkan set data daripada sumber percuma dan dalaman. Untuk memberi anda pemahaman yang lebih baik tentang kelebihan penyedia data hujung ke hujung, berikut ialah senarai pantas:
Melatih penyedia perkhidmatan data memahami sepenuhnya segmen pasaran anda, kes penggunaan, demografi dan spesifik lain untuk mendapatkan anda data yang paling berkaitan untuk model AI anda.
Mereka mempunyai keupayaan untuk mendapatkan set data yang pelbagai yang difikirkan sesuai untuk projek anda seperti imej, video, teks, fail audio atau semua ini.
Vendor data membersihkan data, menstrukturkannya dan menandainya dengan atribut dan cerapan yang diperlukan oleh mesin dan algoritma untuk belajar dan memproses. Ini adalah usaha manual yang memerlukan perhatian yang teliti terhadap perincian dan masa.
Anda mempunyai pakar subjek yang menguruskan menganotasi maklumat penting. Sebagai contoh, jika kes penggunaan produk anda berada dalam ruang penjagaan kesihatan, anda tidak boleh mendapatkannya anotasi daripada profesional bukan penjagaan kesihatan dan mengharapkan hasil yang tepat. Dengan vendor data, itu tidak berlaku. Mereka bekerja dengan PKS & memastikan data pengimejan digital anda dianotasi dengan betul oleh veteran industri.
Mereka juga menjaga nyah pengenalan data dan mematuhi HIPAA atau pematuhan dan protokol khusus industri lain supaya anda menjauhi sebarang dan semua bentuk komplikasi undang-undang.
Penjual data bekerja tanpa jemu dalam menghapuskan berat sebelah daripada set data mereka, memastikan anda mempunyai hasil dan inferens yang objektif.
Anda juga akan menerima set data terkini dalam niche anda supaya model AI anda dioptimumkan untuk kecekapan optimum.
Mereka juga mudah untuk bekerjasama. Sebagai contoh, perubahan mendadak dalam keperluan data boleh dimaklumkan kepada mereka dan mereka akan memperoleh data yang sesuai dengan lancar berdasarkan keperluan yang dikemas kini.
Dengan faktor-faktor ini, kami amat percaya bahawa anda kini memahami betapa kos efektif dan mudah bekerjasama dengan penyedia data latihan. Dengan pemahaman ini, mari ketahui cara anda boleh memilih vendor data yang paling ideal untuk projek AI anda.
Menyumber Set Data Berkaitan
Fahami pasaran anda, kes penggunaan, demografi untuk mendapatkan set data terkini sama ada imej, video, teks atau audio.
Susun dan tandai data dengan atribut dan cerapan yang difahami oleh mesin dan algoritma.
Hapuskan berat sebelah daripada set data, memastikan anda mempunyai hasil objektif dan inferens.
Pakar subjek dari domain tertentu mengambil berat untuk menganotasi cebisan maklumat penting.
Patuhi HIPAA, GDPR atau pematuhan dan protokol khusus industri lain untuk menghapuskan kerumitan undang-undang.
Bagaimana untuk memilih Syarikat Pengumpulan Data AI yang betul
Memilih syarikat pengumpulan data AI tidaklah rumit atau memakan masa seperti mengumpul data daripada sumber percuma. Hanya terdapat beberapa faktor mudah yang perlu anda pertimbangkan dan kemudian berjabat tangan untuk kerjasama.
Apabila anda mula mencari vendor data, kami menganggap bahawa anda telah mengikuti dan mempertimbangkan apa sahaja yang telah kami bincangkan setakat ini. Walau bagaimanapun, berikut adalah ringkasan ringkas:
Anda mempunyai kes penggunaan yang jelas dalam fikiran
Segmen pasaran dan keperluan data anda telah ditetapkan dengan jelas
Belanjawan anda adalah tepat
Dan anda mempunyai idea tentang jumlah data yang anda perlukan
Dengan item ini ditandakan, mari kita fahami bagaimana anda boleh mencari pembekal perkhidmatan data latihan yang ideal.
Ujian Litmus Set Data Contoh
Sebelum menandatangani perjanjian jangka panjang, adalah idea yang baik untuk memahami vendor data secara terperinci. Jadi, mulakan kerjasama anda dengan keperluan set data sampel yang akan anda bayar.
Ini mungkin sejumlah kecil set data untuk menilai sama ada mereka telah memahami keperluan anda, mempunyai strategi perolehan yang betul, prosedur kerjasama mereka, ketelusan dan banyak lagi. Memandangkan hakikat bahawa anda akan berhubung dengan berbilang vendor pada ketika ini, ini akan membantu anda menjimatkan masa untuk memutuskan penyedia dan memuktamadkan siapa yang akhirnya lebih sesuai untuk keperluan anda.
Semak Sama ada Mereka Mematuhi
Secara lalai, kebanyakan penyedia perkhidmatan data latihan mematuhi semua keperluan dan protokol kawal selia. Walau bagaimanapun, hanya untuk berada di pihak yang selamat, tanya tentang pematuhan dan dasar mereka dan kemudian sempitkan pilihan anda.
Tanya Mengenai Proses QA Mereka
Proses pengumpulan data dengan sendirinya adalah sistematik dan berlapis-lapis. Terdapat metodologi linear yang dilaksanakan. Untuk mendapatkan idea tentang cara mereka beroperasi, tanya tentang proses QA mereka dan tanya sama ada set data yang mereka sumber dan anotasi telah diluluskan melalui semakan dan audit kualiti. Ini akan memberi anda satu
idea tentang sama ada penghantaran akhir yang anda akan terima adalah sedia mesin.
Hanya pelanggan termaklum akan bertanya tentang berat sebelah dalam set data latihan. Apabila anda bercakap dengan melatih vendor data, bercakap tentang bias data dan cara mereka menguruskan untuk menghapuskan berat sebelah dalam set data yang mereka hasilkan atau perolehi. Walaupun masuk akal bahawa sukar untuk menghapuskan berat sebelah sepenuhnya, anda masih boleh mengetahui amalan terbaik yang mereka ikuti untuk mengelakkan berat sebelah.
Adakah Mereka Boleh Berskala?
Penghantaran sekali sahaja adalah bagus. Penghantaran jangka panjang adalah lebih baik. Walau bagaimanapun, kerjasama terbaik ialah kerjasama yang menyokong visi perniagaan anda dan pada masa yang sama meningkatkan hasil mereka dengan peningkatan anda.
Jadi, bincangkan sama ada vendor yang anda bercakap dengan boleh meningkatkan dari segi volum data jika timbul keperluan. Dan jika mereka boleh, bagaimana strategi harga akan berubah dengan sewajarnya.
Adakah anda ingin mengetahui jalan pintas untuk mencari penyedia data latihan AI yang terbaik? Hubungi kami. Langkau semua proses yang membosankan ini dan bekerjasama dengan kami untuk set data paling berkualiti tinggi dan tepat untuk model AI anda.
Kami menyemak semua kotak yang telah kami bincangkan setakat ini. Setelah menjadi perintis dalam ruang ini, kami tahu perkara yang diperlukan untuk membina dan menskalakan model AI dan bagaimana data berada di tengah-tengah segala-galanya.
Kami juga percaya Panduan Pembeli adalah luas dan bijak dalam cara yang berbeza. Latihan AI adalah rumit kerana ia tetapi dengan cadangan dan cadangan ini, anda boleh menjadikannya kurang membosankan. Pada akhirnya, produk anda adalah satu-satunya elemen yang akhirnya akan mendapat manfaat daripada semua ini.
Pilih NegaraafghanistanArgentinaAustraliaAustriaBahamasBahrainBangladeshBelarusBelgiumbhutanBoliviaBotswanaBrazilBrunei DarussalamBulgariaKembojaKanadaChileChinaColombia, Republik Demokratik CongoCroatiaRepublik CzechDenmarkRepublik DominicanMesirEstoniaethiopiaFinlandPerancisGeorgiaJermanGhanaGreeceHong KongHungaryIcelandIndiaIndonesiaIraniraqIrelandIsraelItalyJamaicaJepunJordanKenyaKuwaitLebanonLesotholiberialibyaMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMauritiusMexicoMongoliaMoroccomozambiqueMyanmarNepalBelandaNew ZealandNigeriaKorea UtaraNorwayOmanPakistanParaguayFilipinaPolandPortugalQatarRomaniaRusiaArab SaudiSingapuraSlovakiaSomaliaAfrika SelatanKorea SelatanSepanyolSri LankaSwedenSwitzerlandTaiwanTanzaniaThailandTurkiUgandaUkraineEmiriah Arab BersatuUnited KingdomAmerika SyarikatVenezuelaVietnamYamanZambiaZimbabwelain-lain Negara
Dengan mendaftar, saya bersetuju dengan Shaip Polisi Privasi and Syarat Perkhidmatan dan memberikan persetujuan saya untuk menerima komunikasi pemasaran B2B daripada Shaip.
teks, Ucapan, Image, video
Ikon LinkedIn Ikon Twitter Facebook Icon Ikon Instagram
© 2018 - 2022 Shaip | Hak cipta terpelihara
Select LanguageAfrikaansArabicChinese (Simplified)CzechDanishDutchEnglishFinnishFrenchGermanHebrewHungarianIndonesianIrishItalianJapaneseKoreanLatinMalayNorwegianPolishPortugueseRomanianRussianScottish GaelicSpanishSwedishThaiTurkishVietnameseWelsh