En Ufänger Guide fir AI Datesammlung
Wielt d'AI Data Collection Company fir Ären AI / ML Projet
Aféierung
Kënschtlech Intelligenz (AI) verbessert eist Liewen andeems d'Aufgaben vereinfacht an d'Erfarungen verbessert. Et ass geduecht fir d'Mënschen ze ergänzen, se net ze dominéieren, komplex Probleemer ze léisen an de Fortschrëtt ze féieren.
AI mécht Schrëtt a Beräicher wéi Gesondheetsariichtung, hëlleft bei Kriibsfuerschung, Behandlung vun neurologesche Stéierungen, a beschleunegt Impfungentwécklung. Et revolutionéiert d'Industrie, vun autonome Gefierer bis Smart Geräter a verbesserte Smartphone Kameraen.
De globale AI Maart gëtt erwaart $ 267 Milliarde bis 2027 ze schloen, mat 37% vun de Geschäfter déi AI Léisunge scho benotzen. Ongeféier 77% vun de Produkter a Servicer, déi mir haut benotzen, sinn AI-ugedriwwen. Wéi virauszesoen einfach Apparater Häerzattacken oder Autoen fueren selwer? Wéi schéngen Chatbots sou mënschlech?
De Schlëssel ass Daten. D'Donnéeën sinn zentral fir AI, wat Maschinnen erlaabt ze verstoen, ze veraarbechten a korrekt Resultater ze liwweren. Dëse Guide hëlleft Iech d'Wichtegkeet vun Daten an AI ze verstoen.
Wat ass AI Datesammlung?
Ee vun de Komponente vum Machine Learning ass d'Sammlung vun Daten fir AI. An ML Prozesser ass AI Datesammlung suergfälteg d'Donnéeën ze sammelen an ze organiséieren fir AI Modeller effektiv ze trainéieren an ze testen. Wann et richteg duerchgefouert gëtt, garantéiert d'AI Datesammlung datt déi gesammelt Informatioun de gewënschten Qualitéits- a Quantitéitskriterien entsprécht.
Wann Dir dës Critèren erfëllt, kann et d'Effizienz vun AI Systemer beaflossen an hir Fäegkeet Prognosen ze bidden.
Beispill:
Eng Techfirma entwéckelt de Moment en AI-ugedriwwen Stëmmassistent entwéckelt fir Heemapparater. Hei ass e kuerzen Decompte vum Datesammlungsprozess vun der Firma:
- Si astellen eng spezialiséiert Datesammlungsagentur wéi Shaip fir Dausende vu Participanten aus diversen sproochlechen Hannergrënn ze rekrutéieren an ze verwalten, fir eng breet Palette vun Akzenter, Dialekter a Riedmuster ze garantéieren.
- D'Firma arrangéiert Individuen fir Aktivitéiten auszeféieren, wéi Alarm setzen, Ufro iwwer Wiederupdates, Gestioun vun Smart Home Geräter an Äntwert op verschidde Kommandoen a Ufroen.
- Si notéieren Stëmmen an Ëmfeld fir real Liewenssituatiounen ze replizéieren, sou wéi zimlech Zëmmeren, beschäftegt Kichen an Outdoor-Astellungen.
- D'Firma sammelt och Opzeechnunge vun ambient Geräischer, wéi Hënnbarks an Fernsehkläng, fir den AI ze hëllefen d'Stëmmbefehle vun den Hannergrondgeräischer z'ënnerscheeden.
- Si lauschteren all Audioprobe a schreiwen Informatiounen iwwer d'Charakteristiken vum Spriecher wéi och hir emotional Ausdrock an den Niveau vum Hannergrondgeräusche präsent, an all Probe.
- Si benotze Methoden fir Datenvergréisserung fir verschidde Versioune vun den Audioproben ze generéieren, Pitch a Geschwindegkeet z'änneren oder syntheteschen Hannergrondgeräusche z'integréieren.
- Fir Privatsphär ze schützen, gëtt perséinlech Informatioun aus den Transkriptiounen geläscht, an Audioproben ginn anonymiséiert.
- D'Firma suergt dofir datt se gläich Individuen aus verschiddenen Altersgruppen, verschiddene Geschlechter an Akzenter representéiert fir Biases an der Leeschtung vun der AI ze vermeiden.
- D'Firma etabléiert e Prozess fir kontinuéierlech Daten ze sammelen andeems se hire Stëmmassistent an reale Szenarie benotzen. D'Zil ass et dem AI säi Verständnis vun der natierlecher Sprooch a verschiddenen Ufrotypen iwwer Zäit ze verbesseren. Natierlech ginn all dës mat der Zoustëmmung vum Benotzer gemaach.
Gemeinsam Erausfuerderunge bei der Datesammlung
Bedenkt dës Faktore virum a während der Datesammlung:
Datenveraarbechtung a Botzen
D'Dateveraarbechtung an d'Botzen enthalen d'Ewechhuele vu Feeler oder Inkonsistenz vun den Donnéeën (Botzen) an d'Skaléierung vun numeresche Funktiounen op e standardiséierte Beräich (normaliséieren) fir Genauegkeet a Konsistenz z'erhalen. Dësen Deel beinhalt och d'Konvertéierung vun den Donnéeën an e Format passend fir den AI Modell (Formatéierung).
Etikettéieren Daten
Beim iwwerwaacht Léieren mussen d'Donnéeën déi richteg Ausgänge oder Etiketten hunn. Dës Aufgab kann vu mënschlechen Experten manuell gemaach ginn oder duerch Methoden wéi Crowdsourcing oder semi-automatesch Techniken. D'Zil ass eng konsequent a qualitativ héichwäerteg Etikettéierung fir optimal Leeschtung vun AI Modeller z'erhalen.
Privatsphär an ethesch Considératiounen
Wann Dir Daten fir all Zweck sammelt wéi Fuerschung oder Marketingkampagnen, ass et néideg mat GDPR oder CCPA Richtlinnen auszegläichen. Et ass och néideg d'Zoustëmmung vun de Participanten ze kréien an all perséinlech Informatioun anonymiséieren ier Dir weidergeet fir onerlaabten Zougang oder Verstouss géint Privatsphärnormen ze vermeiden. Zousätzlech sollten ethesch Implikatioune berücksichtegt ginn fir Schued oder diskriminatoresch Praktiken ze verhënneren, déi aus der Sammlung oder der Notzung vun Daten an iergendenger Form entstinn.
Bedenkt Bias
Vergewëssert Iech datt d'Daten, déi gesammelt ginn, präzis verschidde Gruppen a Situatiounen reflektéieren fir viraussiichtlech Modeller ze vermeiden déi gesellschaftlech Ongläichheete verschlechtere kënnen andeems se se verstäerken oder verstäerken. Dëse Schrëtt kann d'Sich no Datenpunkten enthalen déi net gutt representéiert sinn oder e equilibréierte Datesaz erhalen.
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.
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.
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.
Video Daten
Videoe si méi detailléiert Datesätz, déi Maschinnen eppes an der Déift verstoen. Video Datesätz ginn aus Computervisioun, digital Imaging a méi.
Wéi sammelen ech Daten fir e Machine Learning?
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:
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 Ressourcen | Intern Ressourcen | Bezuelt 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 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
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.
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 Typ | Präisstrategie |
---|---|
Bild | Präis pro eenzeg Bilddatei |
Video | Präis pro Sekonn, Minutt, eng Stonn oder individuell Frame |
Audio / Speech | Präis pro Sekonn, Minutt oder Stonn |
Text | Präis 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.
Ass In-House Data Acquisition Wierklech Käschteneffektiv?
Beim Budgeten hu mir festgestallt datt d'intern Datenacquisitioun iwwer Zäit méi deier ka sinn. Wann Dir zéckt iwwer bezuelte Quellen, wäert dës Sektioun déi verstoppt Ausgaben vun der interner Datengeneratioun opzeweisen.
Raw an onstrukturéiert Donnéeën: Benotzerdefinéiert Datepunkte garantéieren net prett-ze-benotzen Datesätz.
Personal Käschten: Bezuelende Mataarbechter, Datewëssenschaftler a Qualitéitssécherungsprofesser.
Tool Abonnementer an Ënnerhalt: Käschten fir Annotatiounsinstrumenter, CMS, CRM, an Infrastruktur.
Bias a Genauegkeet Themen: Manuell Zortéieren néideg.
Attrition Käschten: Rekrutéieren an trainéieren nei Teammemberen.
Schlussendlech kënnt Dir méi ausginn wéi Dir gewënnt. Déi Gesamtkäschte enthalen Annotatorkäschten a Plattformkäschten, déi laangfristeg Käschten erhéijen.
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:
- Trainingsdaten Déngschtleeschter verstinn Äre Maartsegment komplett, benotzt Fäll, Demografie an aner Spezifizitéiten fir Iech déi relevantst Donnéeën fir Ären AI Modell z'erreechen.
- Si hunn d'Fäegkeet fir verschidde Datesätz ze kréien, déi passend fir Äre Projet fannen, wéi Biller, Videoen, Text, Audiodateien oder all dës.
- 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.
- 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.
- 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.
- Dateverkeefer schaffen onermiddlech fir Bias aus hiren Datesätz ze eliminéieren, fir datt Dir objektiv Resultater an Inferenzen hutt.
- Dir kritt och déi lescht Datesätz an Ärer Nisch, sou datt Är AI Modeller fir optimal Effizienz optimiséiert ginn.
- 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.
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.
Conclusioun
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?