AI (kënschtlech Intelligenz) an Training Daten sinn intrennbar. Si si wéi Nuecht an Dag, Kapp a Schwänz, an Yin a Yang. Dat eent kann net ouni deen aneren existéieren. Well se eng Ursaach-an-Effekt Bezéiung hunn, ass Är Aarbecht als Geschäftsoperateur sou vill qualitativ héichwäerteg Trainingsdaten fir Är AI Moduler ze liwweren sou datt se korrekt Informatioun zréckginn.
Et gëtt net sou eppes wéi genuch Daten. Verstäerkung Léieren verbessert nëmme mat méi Datesätz. Besonnesch, wann Dir wëlles eng eenzegaarteg Léisung op Äre Maart ze lancéieren, musst Dir sécherstellen datt Äert Produkt a seng Ausgab un d'Erwaardungen entspriechen. Fir profitabel Modeller ze produzéieren, braucht Dir eng méijähreg Quell vun AI Trainingsdaten.
Wann Dir eise Blog gefollegt hutt, wësst Dir datt mir diskutéiert hunn fräi, zu-Haus, an aner Datequellen. An dësem Post hu mir beschloss eise Fokus op een Aspekt ze schränken an ze diskutéieren wéi end-to-end Trainingsdaten Déngschtleeschter Iech immens Virdeeler ubidden an Daten Sammlung an Annotatioun.
Wann Dir wëllt datt Är Maschinnléiere Moduler Daten veraarbecht an autonom léiere, sinn End-to-End Ubidder Är ideal Wiel.
Firwat?
Loosst eis am Detail entdecken.
Wien sinn End to End Training Data Service Provider?
E Premium End-to-End Verkeefer iwwerhëlt all d'Prozesser déi an der Sourcing a Versuergung involvéiert sinn AI Trainingsdaten.
Wéi funktionéiere se a wat ass hire Prozess?
Datesammlung a Liwwerung ass e komplexe Prozess deen eng Onmass Stonnen vun komplizéierter manueller Aarbecht erfuerdert. Engagéiert Teams schaffen an Tandem fir ze garantéieren datt d'Sammlung, d'Etikettéierung, d'Qualitéitssécherung an d'Dateversuergung eng Kéier geschitt ouni de Wäert ze kompromittéieren. Hiert eenzegt Zil ass Är Maschinn Léieren Moduler beschäftegt mat autonomem Léieren ze halen bis déi gewënschte Resultater erreecht ginn.
Mir hunn end-to-end Verkeefer Verantwortung an dräi Kategorien opgedeelt, si enthalen:
Datesammelung
Den éischte Schrëtt ass d'Zort vun Daten z'identifizéieren déi Dir braucht. Datesets sinn ofhängeg vun Ärem Produkt, de virgesinnen Resultater, der Aart vun Datesets déi Dir braucht, an aner wesentlech Faktoren. Baséierend op dësen, kéint Äre Trainingsdaten-Déngschtleeschter Är Donnéeën a Form vu Biller, Audio, Video, Text an/oder enger Kombinatioun vun dësen recuperéieren.
Daten Etikettéieren
Date generéiert oder kaaft an dëser Etapp si normalerweis rau. Sinn, Datesätz enthalen Tonne irrelevant Informatioun, falsch Informatioun, schlecht formatéiert Detailer, a méi. Si sinn och ouni dem Format an deem AI Systemer hiren Inhalt kënne verstoen. Déngschtleeschter schaffen un d'Botzen an dann manuell d'Donnéeën annotéieren fir an Ären ML Modeller ze benotzen.
Daten De-Identifikatioun
Wéinst Privatsphär an Dateinteroperabilitéit Bedenken, ginn et verschidde Standarden, Protokoller a Konformitéiten déi d'Geschäfter musse verfollegen. Standarde wéi HIPAA an GDPR Richtlinnen diktéieren strikt Konditioune mat Respekt fir Datevertraulechkeet, an d'Versoen un dës ze halen kéint schiedlech fir Geschäfter sinn.
Trainingsdaten Ubidder schaffen u Prozesser wéi Date-De-Identifikatioun, wou se den Inhalt vun den Donnéeën deassociéieren, sou datt et esou objektiv a vague wéi méiglech ass. Dëst ass wou d'Dateset funktionell fir Maschinnléieren ze halen ass profitabel. Eng zousätzlech Schicht vun der Aarbecht fir Dateprovider ze addéieren garantéiert datt Dir déi sécherste Qualitéitsdaten an der Hand fir Äre Projet hutt.
Enn bis Enn Dateservice Provider vs. Multiple Data Verkeefer
Wann Dir e Geschäft bedreift, musst Dir entscheeden ob Dir en eenzegen End-to-End Dateprovider braucht oder u verschidde Ubidder allocéieren. Wärend déi lescht vläicht méi plausibel a rentabel an Äre Budgetsfuerderunge schéngen, kann nëmmen eng ëmfaassend Analyse Iech op déi gënschtegst Léisung féieren.
| Multiple Ubidder | End To End Date Provider |
| Ze vill Ubidder schaffen un der Liwwerung vun enger eenzeger Zort Datesaz fir Äre Projet. | Nëmmen een dedizéierten Team schafft fir Är erfuerderlech Datesätz ze kréien, annotéieren an ze liwweren. |
| Et gi Inkonsistenz tëscht de finalen Datesätz. Sinn, Dir musst nei iwwerschaffen fir Daten op Är intern Normen ze kompiléieren an se dann op Är Systemer ze fidderen. | Är Datesätz ginn ordentlech zesummegesat an Iech a Chargen geliwwert wéi néideg. Dir kënnt et direkt an Är Systemer fidderen fir Prozesser ze initiéieren. |
| Méi héich Chancen op Datebias well verschidde Hänn un Datesätz schaffen. | Bias gëtt geläscht oder Konditioune ginn uginn fir se während der Veraarbechtung ze vermeiden. |
| D'Wiederhuelung vun Donnéeën seet eran, well all Verkeefer net weess vu wéi enger Quell déi aner Verkeefer Daten kréien. | Datesets sinn nei a frësch well se Berichter hunn wéi Daten generéiert a kaaft goufen. |
| Dir musst Richtlinnen an Ufuerderunge individuell u verschiddene Verkeefer ausginn an ënnerscheede Rapport an Workflows erhalen. | Déi lescht Qualitéit ass impeccabel an Dir hutt eng belountend Zesummenaarbecht Erfahrung. |
Déi reell Virdeeler vun End-to-End Training Data Providere seet keen Iech iwwer
Elo datt mir e Basisverständnis vun End-to-End Ubidder hunn a wéi se sech vun anere Quellen ënnerscheeden, loosst eis iwwer d'Virdeeler goen, déi se ubidden:
- Ee vun de Weeër wéi End-to-End Trainingsdaten Ubidder erausstinn ass datt se keng Daten u multiple Ubidder crowdsourcen. Amplaz hu si engagéierten Teams an Aarbechtskräften fir Daten aus spezifesche Quellen manuell ze kréien. Dëst bedeit datt keng Geographie oder Demografie eng Erausfuerderung ass well se regional Associate hunn déi un der Curatioun an Zesummesetzung vun Daten schaffen.
- Feedback an Ännerungen si méi einfach an de Prozess z'integréieren well Dir konsequent Datesätz a Chargen liwwert. All Feedback, deen Dir hutt, géif op de spéidere Chargen vun der Liwwerung opmierksam ginn.
- All Datesätz sinn lizenzéiert an ouni legal Obligatiounen.
- Domain Experten a Spezialisten guidéieren Datenannotatioun a Label. Zum Beispill, Gesondheetsdaten gi vu Veteranen an der Industrie annotéiert fir korrekt Veraarbechtung a Resultater.
- D'Zesummenaarbecht ass sou transparent wéi et gëtt mat konsequente Berichter, Updates, Abléck an Datensammlungsquellen a méi.
- End-to-End Dateserviceprovider kënnen Är Donnéeën ofhuelen, onofhängeg vun der Nisch oder Komplexitéiten déi involvéiert sinn wéinst hire grousse Netzwierker ronderëm d'Welt.
Zesummenaarbecht mat Saip füügt zousätzlech Wäert fir Äre Projet ausser de Virdeeler betreffend End-to-End Service Provider. Zënter Joeren e Premier Dateannotatiounsprovider ze sinn, hu mir et fäerdeg bruecht dräi onerwaart Verméigen an eisem Portfolio ze bauen an z'erhalen:
- Leit - Mir hunn iwwer 700 Mataarbechter a Kollaborateuren an eisem Team fir Iech déi präzis an relevant Datesätz fir Är Projeten ze kréien. Mir hunn och déi bescht Projektmanager, PMEen, a Produktentwéckler an eisem Arsenal.
- Prozess - Maîtrise Effizienz ass eng Konschtform. Eis Joer Erfahrung an der Industrie hunn eis erlaabt massiv Quantitéite vu Qualitéitsdaten un eise Clienten nahtlos ze liwweren. Rigoréis Qualitéitskontrollen, 6 Stigma Gate Prozesser a méi suerge fir eng impeccabel Datequalitéit.
- Plattform - Eist internt Datenannotatiounsinstrument ass dat Bescht an der Industrie, déi séier TAT an héich Qualitéit garantéiert.
Wrapping Up
Als Geschäftsbesëtzer musst Dir onnéideg Belaaschtungen a Verantwortung vun Äre Schëlleren huelen fir Är Firma ze skaléieren. Dir wäert bedeitend profitéieren vun verloossen Daten Sammlung bis zu den Experten bei Shaip. Schafft fir Äert Produkt ze optimiséieren wärend mir seng Fäegkeeten duerch eis AI Trainingsdaten optimiséieren.
Maacht déi praktesch Entscheedung, erreechen bei eis haut.
