En Ufänger Guide fir AI Datesammlung

Wielt d'AI Data Collection Company fir Ären AI / ML Projet

Inhaltsverzeechnes

Ebook eroflueden

Datensammlung bg_tablet

Aféierung

Ai Training daten Kënschtlech Intelligenz geet alles ëm d'Benotzung vu Maschinnen fir d'Liewen a Liewensstil vu Leit z'erhéijen andeems se hiert alldeeglecht Liewen interessant an iwwerflësseg Aufgaben einfach maachen. AI soll ni eng dominéierend Kraaft sinn, awer eng komplementär déi zesumme mat de Mënschen schafft fir dat Onplausibel ze léisen an de Wee fir eng kollektiv Evolutioun ze maachen.

Vun elo un si mir op de richtege Wee mat wesentlechen Duerchbréch, déi iwwer d'Industrie geschéien mat der Hëllef vun AI. Wann Dir zum Beispill d'Gesondheetsversuergung maacht, AI Systemer begleet vu Maschinnléiere Modeller hëllefen Experten Kriibs besser ze verstoen a mat Behandlungen dofir ze kommen. Neurologesch Stéierungen a Bedenken wéi PTSD gi mat der Hëllef vun AI behandelt. Impfunge gi séier entwéckelt dank AI-ugedriwwen klineschen Studien a Simulatioune.

Net nëmme Gesondheetsariichtung, all eenzel Industrie oder Segment, déi AI beréiert, gëtt revolutionéiert. Autonom Gefierer, Smart Convenience Stores, wearables wéi FitBit a souguer eis Smartphone Kameraen kënne besser Biller vun eise Gesiichter mat AI erfëllen.

Dank den Innovatiounen, déi am AI Raum geschéien, fuere Firmen an de Spektrum mat verschiddene Benotzungsfäll a Léisungen. Wéinst deem gëtt de weltwäiten AI Maart erwaart e Maartwäert vu ronn $267bn bis Enn 2027 z'erreechen. Donieft implementéieren ongeféier 37% vun de Geschäfter dobaussen AI Léisungen an hir Prozesser a Produkter.

Méi interessant, no bei 77% vun de Produkter a Servicer, déi mir haut benotzen, gi vun AI ugedriwwen. Mat dem Tech Konzept dat wesentlech iwwer Vertikal eropgeet, wéi kënne Geschäfter et fäerdeg bréngen mat AI onméiglech ze maachen?

Ai Datensammlung

Ai Datensammlung Wéi virauszesoen Apparater sou einfach wéi eng Auer präzis Häerzattacke bei Mënschen? Wéi ass et méiglech, datt Autoen an Autoen, déi ëmmer e Chauffeur gefuerdert hunn, op eemol manner op Stroosse fueren?

Wéi maachen Chatbots eis ze gleewen datt mir mat engem anere Mënsch op der anerer Säit schwätzen?

Wann Dir d'Äntwert op all Fro beobachtet, kënnt et op nëmmen een Element erof - DATA. Date läit am Zentrum vun all AI-spezifesch Operatiounen a Prozesser. Et sinn Daten déi Maschinnen hëllefen Konzepter ze verstoen, Prozessinputen a korrekt Resultater ze liwweren.

All déi grouss AI-Léisungen, déi dobausse sinn, sinn all Produkter vun engem entscheedende Prozess, dee mir Datensammlung oder Datenacquisitioun oder AI Trainingsdaten nennen.

Dësen extensiv Guide ass alles iwwer Iech ze hëllefen ze verstoen wat et ass a firwat et wichteg ass.

Wat ass AI Datesammlung?

Maschinnen hunn net e Geescht vun hiren eegene. D'Feele vun dësem abstrakte Konzept mécht se ouni Meenungen, Fakten a Fäegkeeten wéi Begrënnung, Erkenntnis a méi. Si si just onbeweegbar Këschte oder Apparater déi Plaz besetzen. Fir se a mächteg Medien ze maachen, braucht Dir Algorithmen a méi wichteg Daten.

Ai Datensammlung D'Algorithmen déi entwéckelt ginn brauche eppes fir unzeschaffen an ze veraarbechten an dat ass Daten déi relevant, kontextuell a rezent sinn. De Prozess fir esou Donnéeën ze sammelen fir Maschinnen fir hir virgesinn Zwecker ze déngen gëtt AI Datesammlung genannt.

All eenzel AI-aktivéiert Produkt oder Léisung déi mir haut benotzen an d'Resultater déi se ubidden stamen aus Joeren Training, Entwécklung an Optimiséierung. Vun Apparater déi Navigatiounsstroossen ubidden bis déi komplex Systemer déi Ausrüstungsfehler Deeg am Viraus viraussoen, ass all eenzel Entitéit duerch Joere vun der AI Training gaang fir präzis Resultater ze liwweren.

AI Datensammlung ass de virleefege Schrëtt am Prozess vun der AI Entwécklung, déi vun Ufank un bestëmmt wéi effektiv an effizient en AI System wier. Et ass de Prozess fir relevant Datesets aus enger Onmass vu Quellen z'erhalen, déi AI Modeller hëllefen Detailer besser ze veraarbechten a sënnvoll Resultater erauszekréien.

Aarte vun AI Trainingsdaten am Machine Learning

Elo ass AI Datensammlung e Regenschirmbegrëff. Daten an dësem Raum kéint alles bedeiten. Et kéint Text, Videomaterial, Biller, Audio oder e Mix vun all dësen sinn. Kuerz gesot, alles wat nëtzlech ass fir eng Maschinn fir seng Aufgab ze léieren an d'Resultater ze optimiséieren ass Daten. Fir Iech méi Abléck iwwer déi verschidden Aarte vun Daten ze ginn, hei ass eng séier Lëscht:

Datesets kéinte vun enger strukturéierter oder onstrukturéierter Quell sinn. Fir déi oninitiéiert, strukturéiert Datesätz sinn déi déi explizit Bedeitung a Format hunn. Si sinn liicht verständlech vu Maschinnen. Onstrukturéiert, op der anerer Säit, sinn Detailer an Datesätz déi iwwerall sinn. Si verfollegen net eng spezifesch Struktur oder Format a verlaangen mënschlech Interventioun fir wäertvoll Abléck aus esou Datesätz erauszekréien.

Text Daten

Eng vun de reichst a prominentsten Formen vun Daten. Textdaten kéinte strukturéiert ginn a Form vun Abléck aus Datenbanken, GPS Navigatiounsunitéiten, Spreadsheets, medizinesch Geräter, Formen a méi. Onstrukturéierten Text kéint Ëmfroen, handgeschriwwe Dokumenter, Biller vum Text, E-Mail Äntwerten, soziale Medien Kommentaren a méi sinn.

Text Datensammlung

Audio Daten

Audio Datesets hëllefen Firmen besser Chatbots a Systemer z'entwéckelen, besser virtuell Assistenten ze designen a méi. Si hëllefen och Maschinnen Akzenter an Aussoen ze verstoen op déi verschidde Weeër wéi eng eenzeg Fro oder Ufro gefrot ka ginn.

Sammlung vun Audiodaten

Bild Daten

Biller sinn eng aner prominent Datasetart déi fir verschidden Zwecker benotzt ginn. Vun selbstfueren Autoen an Uwendungen wéi Google Lens bis Gesiichtserkennung, Biller hëllefen Systemer mat nahtlos Léisungen ze kommen.

Bilddatensammlung

Video Daten

Videoe si méi detailléiert Datesätz, déi Maschinnen eppes an der Déift verstoen. Video Datesätz ginn aus Computervisioun, digital Imaging a méi.

Video Daten Kollektioun

Wéi sammelen ech Daten fir e Machine Learning?

Ai Training daten Dëst ass wou d'Saachen ufänken e bësse komplizéiert ze ginn. Vun Ufank un, géif et ausgesinn wéi wann Dir eng Léisung fir e richtege Weltproblem am Kapp hutt, Dir wësst datt AI den ideale Wee wier fir doriwwer ze goen an Dir hutt Är Modeller entwéckelt. Awer elo sidd Dir an der entscheedender Phase wou Dir musst Är AI Trainingsprozesser ufänken. Dir braucht vill AI Trainingsdaten mat Iech fir Är Modeller Konzepter ze léieren a Resultater ze liwweren. Dir braucht och Validatiounsdaten fir Är Resultater ze testen an Är Algorithmen ze optimiséieren.

Also, wéi Quell Dir Är Donnéeën? Wéi eng Donnéeën braucht Dir a wéi vill dovun? Wat sinn déi verschidde Quelle fir relevant Donnéeën ze sichen?

Firmen beurteelen d'Nisch an den Zweck vun hire ML Modeller a plangen potenziell Weeër fir relevant Datesätz ze Quellen. D'Definitioun vun der néideger Datentyp léist e groussen Deel vun Ärem Suergen iwwer Datesourcing. Fir Iech eng besser Iddi ze ginn, ginn et verschidde Kanäl, Avenuen, Quellen oder Medien fir Datensammlung:

Ai Training daten

Gratis Quellen

Wéi den Numm et scho seet, sinn dës Ressourcen déi Datensätz fir AI Trainingszwecker gratis ubidden. Gratis Quelle kéinten alles sinn, rangéiert vun ëffentleche Foren, Sichmotoren, Datenbanken a Verzeichnisser bis Regierungsportaler déi Archiven vun Informatioun iwwer d'Joren erhalen.

Wann Dir net ze vill Effort wëllt setzen fir gratis Datesätz ze kréien, existéiert engagéiert Websäiten a Portale wéi déi vu Kaggle, AWS Ressource, UCI Datebank a méi, déi Iech erlaben verschidden ze entdecken.
Kategorien an eroflueden néideg Datesätz gratis.

Intern Ressourcen

Och wann gratis Ressourcen praktesch Optiounen schéngen, et gi verschidde Aschränkungen mat hinnen verbonnen. Als éischt kënnt Dir net ëmmer sécher sinn datt Dir Datensätz fannt, déi präzis mat Ären Ufuerderunge passen. Och wa se passen, kënnen Datensätz irrelevant sinn a punkto Zäitlinnen.

Wann Äre Maartsegment relativ nei oder onerfuerscht ass, da wieren et net vill Kategorien oder relevant
Datesets fir Iech och erofzelueden. Fir déi virleefeg Mängel mat gratis Ressourcen ze vermeiden, do
existéiert eng aner Datenressource déi als Kanal wierkt fir Iech méi relevant a kontextuell Datesätz ze generéieren.

Si sinn Är intern Quelle wéi CRM Datenbanken, Formen, E-Mail Marketing Leads, Produkt oder Service-definéiert Touchpoints, Benotzerdaten, Daten aus wearable Geräter, Websäitdaten, Hëtztkaarten, Social Media Abléck a méi. Dës intern Ressourcen ginn vun Iech definéiert, ageriicht an ënnerhal. Also, Dir kënnt sécher vu senger Kredibilitéit, Relevanz a Rezentheet sinn.

Bezuelt Ressourcen

Egal wéi nëtzlech se kléngen, intern Ressourcen hunn och hire fairen Deel vu Komplikatiounen a Aschränkungen. Zum Beispill, de gréissten Deel vum Fokus vun Ärem Talentpool geet an d'Optimisatioun vun Daten Touch Points. Ausserdeem muss d'Koordinatioun tëscht Ären Teams a Ressourcen och impeccabel sinn.

Fir méi sou Hick wéi dës ze vermeiden, hutt Dir bezuelte Quellen. Si sinn Servicer déi Iech déi nëtzlechst a kontextuell Datesätz fir Är Projeten ubidden a sécherstellen datt Dir se konsequent kritt wann Dir braucht.

Den éischten Androck déi meescht vun eis op bezuelte Quellen oder Datenverkeefer hunn ass datt se deier sinn. Allerdéngs,
wann Dir d'Mathematik maacht, sinn se op laang Siicht nëmme bëlleg. Dank hiren erweiderten Netzwierker an Datensourcing Methodologien, kënnt Dir komplex Datesätz fir Är AI Projeten kréien, egal wéi onplausibel se sinn.

Fir Iech en detailléierte Kontur vun den Ënnerscheeder tëscht den dräi Quellen ze ginn, hei ass eng ausgeglach Tabell:

Gratis RessourcenIntern RessourcenBezuelt Ressourcen
Datesets sinn gratis verfügbar.Intern Ressourcen kéinten och gratis sinn ofhängeg vun Ären Operatiounskäschten.Dir bezuelt en Dateverkeefer fir relevant Datesätz fir Iech ze Quellen.
Multiple gratis Ressourcen online verfügbar fir bevorzugt Datesätz erofzelueden.Dir kritt personaliséiert definéiert Donnéeën no Äre Bedierfnesser fir AI Training.Dir kritt personaliséiert definéiert Daten konsequent soulaang wéi Dir braucht.
Dir musst manuell un der Zesummesetzung, Curating, Formatéierung an Annotéieren Datesätz schaffen.Dir kënnt souguer Är Daten Touch Points änneren fir Datesätz mat erfuerderlecher Informatioun ze generéieren.Datesets vu Verkeefer si Maschinnléiere-prett. Sinn, si sinn annotéiert a kommen mat Qualitéitssécherung.
Bleift virsiichteg iwwer Lizenzen a Konformitéitsbeschränkungen op Datesets déi Dir erofluet.Intern Ressourcen ginn riskant wann Dir eng limitéiert Zäit hutt fir Äert Produkt ze verkafen.Dir kënnt Är Frist definéieren an Datesätz deementspriechend geliwwert hunn.

 

Wéi beaflosst schlecht Daten Är AI Ambitiounen?

Mir hunn déi dräi heefegst Dateressourcen opgelëscht aus dem Grond datt Dir eng Iddi hutt wéi Dir d'Datesammlung an d'Sourcing unzegoen. Wéi och ëmmer, zu dësem Zäitpunkt ass et essentiell och ze verstoen datt Är Entscheedung ëmmer d'Schicksal vun Ärer AI Léisung kéint entscheeden.

Ähnlech wéi héichqualitativ AI Trainingsdaten Äre Modell hëllefe kënnen präzis a rechtzäiteg Resultater ze liwweren, schlecht Trainingsdaten kënnen och Är AI Modeller briechen, d'Resultater skewéieren, Bias aféieren an aner ongewollt Konsequenzen ubidden.

Mee firwat geschitt dat? Sinn keng Daten fir Ären AI Modell ze trainéieren an ze optimiséieren? Éierlech gesot, nee. Loosst eis dat weider verstoen.

Schlecht Daten - Wat ass et?

Schlecht Daten Schlecht Donnéeën sinn all Daten déi irrelevant, falsch, onkomplett oder partiell sinn. Dank schlecht definéiert Datesammlungsstrategien, meescht Datewëssenschaftler a Annotatiounsexperten si gezwongen op schlecht Donnéeën ze schaffen.

Den Ënnerscheed tëscht onstrukturéierten a schlechten Donnéeën ass datt Abléck an onstrukturéierten Donnéeën iwwerall sinn. Awer am Fong kënne se nëtzlech sinn egal. Andeems se zousätzlech Zäit verbréngen, kënnen Datewëssenschaftler nach ëmmer relevant Informatioun aus onstrukturéierten Datesätz extrahéieren. Allerdéngs ass dat net de Fall mat schlechten Donnéeën. Dës Datesätz enthalen keng / limitéiert Abléck oder Informatioun déi wäertvoll oder relevant ass fir Ären AI Projet oder seng Trainingszwecker.

Also, wann Dir Är Datesätz vu gratis Ressourcen Sourcen oder locker intern Daten Touch Points etabléiert hutt, sinn d'Chancen héich wahrscheinlech datt Dir schlecht Daten eroflueden oder generéiert. Wann Är Wëssenschaftler op schlechten Donnéeën schaffen, verschwend Dir net nëmme mënschlech Stonnen, mee dréckt och de Start vun Ärem Produkt.

Wann Dir nach ëmmer onkloer sidd iwwer wat schlecht Date fir Är Ambitiounen maache kënnen, hei ass eng séier Lëscht:

  • Dir verbréngt eng Onmass Stonnen fir déi schlecht Donnéeën ze sichen a verschwënnt Stonnen, Effort a Suen op Ressourcen.
  • Schlecht Donnéeën kéinten Iech juristesch Probleemer bréngen, wann onnotéiert a kënnen d'Effizienz vun Ärem AI erofbréngen
    Modellen.
  • Wann Dir Äert Produkt trainéiert op schlecht Daten live hëlt, beaflosst et d'Benotzererfarung
  • Schlecht Donnéeën kéinte Resultater an Inferenzen bias maachen, wat weider Réckschlag bréngt.

Also, wann Dir Iech frot ob et eng Léisung fir dëst gëtt, ass et tatsächlech.

AI Training Data Provider fir d'Rettung

Ai Training Daten Providere fir d'Rettung Eng vun de Basisléisungen ass fir en Dateverkeefer ze goen (bezuelte Quellen). AI Trainingsdaten Ubidder garantéieren datt wat Dir kritt korrekt a relevant ass an Dir hutt Datesätz an enger strukturéierter Form geliwwert. Dir musst net an de Probleemer involvéiert sinn fir vu Portal op Portal op der Sich no Datesätz ze plënneren.

Alles wat Dir maache musst ass d'Donnéeën opzehuelen an Är AI Modeller fir Perfektioun trainéieren. Mat deem gesot, mir si sécher datt Är nächst Fro iwwer d'Ausgaben involvéiert ass fir mat Datenverkeefer ze kollaboréieren. Mir verstinn, datt e puer vun iech schonn un engem mentale Budget schaffen an dat ass genee wou mir och déi nächste Richtung sinn.

Faktore fir ze berücksichtegen wann Dir mat engem effektive Budget fir Ären Datesammlungsprojet kënnt
 

AI Training ass eng systematesch Approche an dofir gëtt Budgetéierung en integralen Deel dovun. Faktore wéi RoI, Genauegkeet vun de Resultater, Trainingsmethodologien a méi solle berücksichtegt ginn ier Dir eng massiv Zomm Suen an d'AI Entwécklung investéiert. Vill Projektmanager oder Geschäftsbesëtzer fumble op dëser Etapp. Si huelen séier Entscheedungen déi irreversibel Ännerungen an hirem Produktentwécklungsprozess bréngen, schlussendlech forcéiere se méi ze verbréngen.

Wéi och ëmmer, dës Sektioun gëtt Iech déi richteg Abléck. Wann Dir sëtzt fir um Budget fir AI Training ze schaffen, sinn dräi Saachen oder Faktoren inévitabel.

Budget fir Är AI Trainingsdaten

Loosst eis all am Detail kucken.

De Volume vun Daten Dir braucht

Mir hunn déi ganzen Zäit gesot datt d'Effizienz an d'Genauegkeet vun Ärem AI Modell hänkt dovun of wéi vill et trainéiert gëtt. Dëst bedeit datt wat méi de Volume vun Datensätz, dest méi d'Léieren. Awer dëst ass ganz vague. Fir eng Zuel op dës Notioun ze setzen, huet Dimensional Research e Bericht publizéiert deen opgedeckt huet datt Geschäfter e Minimum vun 100,000 Probe Datesets brauchen fir hir AI Modeller ze trainéieren.

Mat 100,000 Datesätz mengen mir 100,000 Qualitéit a relevant Datesätz. Dës Datesätz sollen all wesentlech Attributer, Annotatiounen an Abléck hunn, déi fir Är Algorithmen a Maschinnléieremodeller erfuerderlech sinn fir Informatioun ze veraarbecht an virgesinn Aufgaben auszeféieren.

Mat dësem ass eng allgemeng Fauschtregel, loosst eis weider verstoen datt de Volume vun den Donnéeën, déi Dir braucht, och vun engem anere komplizéierte Faktor ofhänkt, deen Äre Geschäft Benotzungsfall ass. Wat Dir wëlles mat Ärem Produkt oder Léisung ze maachen entscheet och wéi vill Daten Dir braucht. Zum Beispill, e Geschäft deen e Recommandatiounsmotor baut hätt aner Datevolumen Ufuerderunge wéi eng Firma déi e Chatbot baut.

Donnéeën Präispolitik Strategie

Wann Dir fäerdeg sidd ze finaliséieren wéi vill Daten Dir tatsächlech braucht, musst Dir nächst un enger Datepräisstrategie schaffen. Dëst, an einfache Begrëffer, heescht wéi Dir géift bezuelen fir d'Datesätz déi Dir kaaft oder generéiert.

Am Allgemengen sinn dëst déi konventionell Präisstrategien déi um Maart gefollegt ginn:

Daten TypPräisstrategie
Bild BildPräis pro eenzeg Bilddatei
Video VideoPräis pro Sekonn, Minutt, eng Stonn oder individuell Frame
Audio Audio / SpeechPräis pro Sekonn, Minutt oder Stonn
Text TextPräis pro Wuert oder Saz

Mee waart. Dëst ass erëm eng Fauschtregel. D'tatsächlech Käschte fir Datesätz ze kafen hänkt och vu Faktoren of wéi:

  • Den eenzegaartege Maartsegment, Demographie oder Geographie vu wou Datesätz musse gefouert ginn
  • D'Komplexitéit vun Ärem Benotzungsfall
  • Wéi vill Daten braucht Dir?
  • Är Zäit op de Maart
  • All ugepasste Ufuerderungen a méi

Wann Dir beobachtet, wësst Dir datt d'Käschte fir bulk Quantitéite vu Biller fir Ären AI Projet ze kréien manner kënne sinn, awer wann Dir ze vill Spezifikatioune hutt, kënnen d'Präisser eropgoen.

Är Sourcing Strategien

Dëst ass komplizéiert. Wéi Dir gesinn hutt, ginn et verschidde Weeër fir Daten fir Är AI Modeller ze generéieren oder ze Quell. De gesonde Mënscheverstand géif diktéieren datt gratis Ressourcen déi Bescht sinn, well Dir kënnt erfuerderlech Volumen vun Datesätz gratis eroflueden ouni Komplikatiounen.

De Moment schéngt et och datt bezuelte Quellen ze deier sinn. Awer dëst ass wou eng Schicht vu Komplikatioune bäigefüügt gëtt. Wann Dir Datensätz vu gratis Ressourcen ubitt, verbréngt Dir eng zousätzlech Zäit an Effort fir Är Datesätz ze botzen, se an Äre Geschäftsspezifesche Format ze kompiléieren an se dann individuell annotéieren. Dir maacht operationell Käschten am Prozess.

Mat bezuelte Quellen ass d'Bezuelung eemoleg an Dir kritt och Maschinn-prett Datesets an der Hand zur Zäit déi Dir braucht. D'Käschte-Effizienz ass hei ganz subjektiv. Wann Dir Iech fillt datt Dir Iech leeschte kënnt Zäit ze verbréngen fir gratis Datesätz ze annotéieren, kënnt Dir deementspriechend Budgeten. A wann Dir gleeft datt Är Konkurrenz hefteg ass a mat enger limitéierter Zäit op de Maart kënnt, kënnt Dir e Ripple-Effekt um Maart erstellen, Dir sollt bezuelte Quelle léiwer maachen.

Budgetéieren ass alles ëm d'Spezifizitéiten ofzebriechen an all Fragment kloer ze definéieren. Dës dräi Faktore sollten Iech als Fahrplang fir Ären AI Trainingsbudgetprozess an der Zukunft déngen.

Spuert Dir op Ausgaben mat In-House Data Acquisition?

Datenacquisitioun Wärend der Budgetéierung hu mir exploréiert wéi gratis Ressourcen Iech forcéieren méi laangfristeg auszeginn. Zu deem Zäitpunkt hätt Dir automatesch iwwer d'Käschteffektivitéit vum internen Dateacquisitiounsprozess gefrot.

Mir wëssen datt Dir nach ëmmer zéckt iwwer bezuelte Quellen an dofir wäert dës Sektioun Är Skepsis doriwwer klären a Liicht op déi verstoppte Käschten involvéiert an der interner Dategeneratioun werfen.

Ass d'In-House Datenacquisitioun deier?

Jo et ass!

Elo, hei ass eng ausgeglach Äntwert. Käschte sinn alles wat Dir verbréngt. Wärend Dir iwwer gratis Ressourcen diskutéiert, hu mir verroden datt Dir Suen, Zäit an Effort am Prozess verbréngt. Dëst gëllt och fir intern Datenacquisitioun.

Donnéeën Acquisitioun deier Wéinst der Tatsaach, datt Dir personaliséiert definéiert Touch Punkten oder Daten Triichter hutt, heescht et net datt Dir hätt Maschinn-prett Datesätz schlussendlech. D'Donnéeën déi Dir generéiert wäerten ëmmer nach meeschtens rau an onstrukturéiert sinn. Dir hutt vläicht all d'Donnéeën déi Dir braucht op enger Plaz, awer wat d'Donnéeën enthalen wäert iwwerall sinn.

Schlussendlech géift Dir op en Enn Ausgaben fir Är Mataarbechter, Datewëssenschaftler, Annotateuren, Qualitéitssécherungsprofesser a méi ze bezuelen. Dir wäert och op Abonnementer fir Annotatiounsinstrumenter an
Ënnerhalt vun CMS, CRM an aner Infrastruktur Käschten.

Donieft sinn Datesätz gebonnen fir Bias a Genauegkeet Bedenken ze hunn, déi Dir braucht fir se manuell ze sortéieren. A wann Dir en Ausschlagprobleem an Ärem AI Trainingsdatenteam hutt, musst Dir verbréngen fir nei Memberen ze rekrutéieren, se op Är Prozesser ze orientéieren, se ze trainéieren fir Är Tools ze benotzen a méi.

Dir wäert schlussendlech méi ausginn wéi dat wat Dir schlussendlech op laang Siicht géif maachen. Et ginn och Annotatiounskäschte. Zu all Zäitpunkt sinn d'Gesamtkäschte fir mat internen Donnéeën ze schaffen:

Käschten entstanen = Zuel vun Annotateuren * Käschten pro Annotator + Plattform Käschten

Wann Ären AI Trainingskalenner fir Méint geplangt ass, stellt Iech d'Ausgaben vir, déi Dir konsequent géif maachen. Also, ass dëst déi ideal Léisung fir Daten Acquisitioun Bedenken oder gëtt et eng Alternativ?

Virdeeler vun engem End-to-End AI Data Collection Service Provider

Et gëtt eng zouverlässeg Léisung fir dëse Problem an et gi besser a manner deier Weeër fir Trainingsdaten fir Är AI Modeller ze kréien. Mir ruffen hinnen Training daten Service Provider oder daten Ubidder.

Si sinn Geschäfter wéi Shaip déi spezialiséiert sinn fir héichqualitativ Datesätz ze liwweren baséiert op Ären eenzegaartege Bedierfnesser an Ufuerderungen. Si huelen all Probleemer ewech, déi Dir an der Datesammlung konfrontéiert, wéi d'Sourcing vun relevante Datesätz, d'Botzen, d'Zesummesetzung an d'Annotatioun vun hinnen a méi, a léisst Iech nëmmen op d'Optimisatioun vun Ären AI Modeller an Algorithmen fokusséieren. Andeems Dir mat Dateverkeefer kollaboréiert, konzentréiert Dir Iech op Saachen déi wichteg sinn an op déi iwwer déi Dir Kontroll hutt.

Donieft eliminéiert Dir och all Probleemer verbonne mat Sourcing Datesets aus gratis an internen Ressourcen. Fir Iech e bessert Verständnis vum Virdeel vun engem End-to-End Dateprovider ze ginn, hei ass eng séier Lëscht:

  1. Trainingsdaten Déngschtleeschter verstinn Äre Maartsegment komplett, benotzt Fäll, Demografie an aner Spezifizitéiten fir Iech déi relevantst Donnéeën fir Ären AI Modell z'erreechen.
  2. Si hunn d'Fäegkeet fir verschidde Datesätz ze kréien, déi passend fir Äre Projet fannen, wéi Biller, Videoen, Text, Audiodateien oder all dës.
  3. Dateverkeefer botzen Daten, strukturéieren se a markéieren se mat Attributer an Abléck déi Maschinnen an Algorithmen erfuerderen fir ze léieren a veraarbecht. Dëst ass eng manuell Ustrengung déi virsiichteg Opmierksamkeet op Detailer an Zäit erfuerdert.
  4. Dir hutt Thema Experten déi këmmeren sech ëm entscheedend Informatiounsstécker ze kommentéieren. Zum Beispill, wann Äre Produktnotzungsfall am Gesondheetsraum ass, kënnt Dir et net vun engem Net-Gesondheetsspezialist annotéiert kréien an präzis Resultater erwaarden. Mat Dateverkeefer ass dat net de Fall. Si schaffe mat PMEen a suergen datt Är digital Imaging Daten richteg vun Industrieveteranen annotéiert ginn.
  5. Si këmmere sech och ëm d'Daten-De-Identifikatioun an hale sech un HIPAA oder aner Industriespezifesch Konformitéiten a Protokoller sou datt Dir vun all Form vu legale Komplikatiounen ewech bleift.
  6. Dateverkeefer schaffen onermiddlech fir Bias aus hiren Datesätz ze eliminéieren, fir datt Dir objektiv Resultater an Inferenzen hutt.
  7. Dir kritt och déi lescht Datesätz an Ärer Nisch, sou datt Är AI Modeller fir optimal Effizienz optimiséiert ginn.
  8. Si sinn och einfach mat ze schaffen. Zum Beispill, plötzlech Ännerungen an Datefuerderunge kënnen hinnen kommunizéiert ginn a si géifen nahtlos entspriechend Daten op Basis vun aktualiséierten Bedierfnesser Quell.

Mat dëse Faktoren gleewen mir fest datt Dir elo verstitt wéi kosteneffektiv an einfach Zesummenaarbecht mat Trainingsdaten Ubidder ass. Mat dësem Verständnis, loosst eis erausfannen wéi Dir den idealsten Dateverkeefer fir Ären AI-Projet wielt.

Sourcing Relevant Datesets

Verstinn Äre Maart, benotzt Fäll, Demographie fir rezent Datesätz ze Quellen, sief et Biller, Videoen, Text oder Audio.

Propper Relevant Donnéeën

Strukturéiert a markéiert d'Donnéeën mat Attributer an Abléck déi Maschinnen an Algorithmen verstinn.

Daten Viraussetzung

Eliminéiert Bias aus Datesätz, garantéiert datt Dir objektiv Resultater an Inferenzen hutt.

Daten Annotatioun

Thema Experten aus spezifesche Beräicher këmmeren sech ëm entscheedend Informatiounsstécker annotéieren.

Daten De-Identifikatioun

Halt Iech un HIPAA, GDPR oder aner Industriespezifesch Konformitéiten a Protokoller fir legal Komplexitéiten ze eliminéieren.

Wéi wielen ech déi richteg AI Data Collection Company

Wiel vun enger AI Datesammlungsfirma ass net sou komplizéiert oder Zäitopwendeg wéi Daten aus gratis Ressourcen ze sammelen. Et ginn nëmmen e puer einfache Faktoren déi Dir braucht fir ze berücksichtegen an dann d'Hand ze schüttelen fir eng Zesummenaarbecht.

Wann Dir ufänkt no engem Dateverkeefer ze sichen, huelen mir un datt Dir alles gefollegt an iwwerluecht hutt wat mir bis elo diskutéiert hunn. Wéi och ëmmer, hei ass e schnelle Réckbléck:

  • Dir hutt e gutt definéierte Benotzungsfall am Kapp
  • Äre Maartsegment an d'Datenfuerderunge si kloer etabléiert
  • Äre Budget ass op Punkt
  • An Dir hutt eng Iddi iwwert de Volume vun Daten Dir braucht

Mat dësen Elementer ofgecheckt, loosst eis verstoen wéi Dir no enger idealer Trainingsdatenprovider kuckt.

Ai Datensammlung Verkeefer

De Sample Dataset Litmus Test

Ier Dir e laangfristeg Deal ënnerschreift, ass et ëmmer eng gutt Iddi en Dateverkeefer am Detail ze verstoen. Also, fänkt Är Zesummenaarbecht un mat enger Fuerderung vun engem Probe-Datesaz fir deen Dir bezuelt.

Dëst kéint e klenge Volume vun Datesaz sinn fir ze bewäerten ob se Är Ufuerderunge verstanen hunn, déi richteg Beschaffungsstrategien op der Plaz hunn, hir Zesummenaarbechtsprozeduren, Transparenz a méi. Wann Dir d'Tatsaach bedenkt datt Dir op dësem Punkt a Kontakt mat multiple Verkeefer sidd, wäert dëst Iech hëllefen Zäit ze spueren fir e Provider ze entscheeden an ze finaliséieren wien schlussendlech besser fir Är Bedierfnesser passt.

Kontrolléiert ob se konform sinn

Par défaut entspriechen déi meescht Trainingsdatenservicer all reglementaresche Ufuerderunge a Protokoller. Wéi och ëmmer, just fir op der sécherer Säit ze sinn, frot iwwer hir Konformitéiten a Politiken a schmuel dann Är Auswiel.

Frot iwwer Hir QA Prozesser

De Prozess vun der Datesammlung vu sech selwer ass systematesch a schichten. Et gëtt eng linear Methodik déi ëmgesat gëtt. Fir eng Iddi ze kréien wéi se funktionnéieren, frot iwwer hir QA Prozesser a frot ob d'Datesätz, déi se Quellen an annotéieren, duerch Qualitéitskontrollen an Auditen passéiert ginn. Dëst gëtt Iech eng
Iddi ob d'Finale Liwwerungen déi Dir kritt géift Maschinn-prett sinn.

Datebias unzegoen

Nëmmen en informéierte Client géif iwwer Bias an Trainingsdatesets froen. Wann Dir mat Trainingsdatenverkeefer schwätzt, schwätzt iwwer Datebias a wéi se et fäerdeg bréngen Bias an den Datesätz ze eliminéieren déi se generéieren oder akaafen. Och wann et e gesonde Mënscheverstand ass datt et schwéier ass Bias komplett ze eliminéieren, kënnt Dir nach ëmmer déi bescht Praktiken kennen déi se verfollegen fir Bias am Bucht ze halen.

Sinn se skalierbar?

Eemol Liwwerunge si gutt. Laangfristeg Liwwerunge si besser. Wéi och ëmmer, déi bescht Zesummenaarbechten sinn déi, déi Är Geschäftsvisiounen ënnerstëtzen a gläichzäiteg hir Liwwerunge mat Ärem Erhéijung
Ufuerderungen.

Also, diskutéiert ob d'Verkeefer mat deenen Dir schwätzt kënnen a punkto Datevolumen opskaléieren wann e Besoin entsteet. A wa se kënnen, wéi d'Präisstrategie deementspriechend ännert.

Konklusioun

Wëllt Dir eng Ofkiirzung wësse fir de beschten AI Trainingsdatenprovider ze fannen? Kontaktéiert eis. Sprangen all dës langweileg Prozesser a schafft mat eis fir déi qualitativst a präzis Datesätz fir Är AI Modeller.

Mir kontrolléieren all d'Këschten déi mir bis elo diskutéiert hunn. Nodeems mir e Pionéier an dësem Raum gewiescht sinn, wësse mir wat et brauch fir en AI Modell ze bauen an ze skaléieren a wéi Daten am Mëttelpunkt vun allem sinn.

Mir gleewen och datt de Buyer's Guide op verschidde Weeër extensiv a ressourcevoll war. AI Training ass komplizéiert wéi et ass awer mat dëse Virschléi a Empfehlungen kënnt Dir se manner langweileg maachen. Zum Schluss ass Äert Produkt dat eenzegt Element dat schlussendlech vun all deem profitéiert.

Sidd Dir net d'accord?

Looss eis schwätzen

  • Andeems Dir Iech registréiert, sinn ech mam Shaip averstanen Gréisst vun der Datei an Konditioune vum Service a gitt meng Zoustëmmung fir B2B Marketing Kommunikatioun vu Shaip ze kréien.