Verschidde Firmen iwwer e breet Spektrum vun Industrien adoptéiere séier kënschtlech Intelligenz fir hir Operatiounen ze verbesseren an Léisunge fir hir Geschäftsbedürfnisser ze fannen. D'Wichtegkeet an d'Virdeeler vun der Technologie sinn offensichtlech, sou datt déi kritesch Fro ass wéi een de richtege Wee fënnt fir AI Léisungen z'adoptéieren. Wéi och ëmmer, ouni zouverlässeg AI Trainingsdaten op der Hand, ass d'Automatiséierung an d'Optimisatioun vun enger superior Benotzererfarung méi einfach gesot wéi gemaach.
AI a Maschinn Léieren Algorithmen dréinen op Daten. Si léiere andeems se Bezéiungen entwéckelen, Entscheedungen treffen an evaluéieren, an Informatioun aus de gefidderte Trainingsdaten veraarbecht.
Training Daten ass d'Ressource Entwéckler an Ingenieuren brauchen praktesch Maschinn Léieren Algorithmen ze designen. D'Formatiounsdates, déi Dir benotzt, wäert en direkten Impakt op d'Resultat vum Projet hunn. Wéi och ëmmer, relevant Datesätz, déi Äre Projet passen, sinn net ëmmer verfügbar. D'Geschäfter mussen op Drëtt-Partei Ubidder oder Datesammlungsfirmen vertrauen fir hinnen mat relevante Datesets ze hëllefen.
De richtegen Dateverkeefer fir Är AI Trainingsdaten auswielen ass sou wichteg wéi de passenden Dataset fir Äre spezifesche Projet auswielen. Wielt de falsche Verkeefer, an Dir kënnt op en ongenau Projetsresultat kucken, verlängert Startzäiten an e wesentleche Verloscht u Recetten.
Training Data Kafen Decisioun - Facteure Dir sollt betruecht
Trainingsdaten bilden den primären Deel vun der Dataset, déi ongeféier 50-60% vun den Donnéeën fir de Modell ausmaachen. Drënner sinn e puer vun de Faktoren, déi Dir sollt berücksichtegen, ier Dir en Dateverkeefer auswielt an op der punktéierter Linn ënnerschreift.
Präis:
Präis ass e wesentlechen Entscheedungsfuerer, och wann Dir Är Entscheedung net eleng op Präispunkt wëllt baséieren. AI Datesammlung beinhalt vill Ausgaben, vum Verkeefer bezuelen, Datepräparatioun, Optimiséierungskäschten, Operatiounskäschten, a méi. Dofir musst Dir all Ausgaben berücksichtegen, déi während dem Liewenszyklus vum Projet optrieden.
Qualitéit vun Daten:
Qualitéitsdaten trompt d'Käschte Kompetitivitéit wann et ëm d'Auswiel vun engem kënnt daten Verkeefer. Daten déi ze héich Qualitéit sinn existéieren net. Superior an zougänglech Daten verbesseren Är Maschinn Léieren Modeller. Wielt eng Plattform déi Datentransformatioun an Acquisitioun nahtlos an Ärem Workflow integréiert.
Daten Diversitéit:
D'Formatiounsdaten, déi Dir wielt, sollten eng equilibréiert Representatioun vun all Benotzungsfäll a Bedierfnesser sinn. An engem groussen Dataset ass et onméiglech Biases komplett ze vermeiden. Wéi och ëmmer, fir déi bescht Resultater z'erreechen, musst Dir Datenbias an Äre Modeller limitéieren. Date Diversitéit hält de Schlëssel fir korrekt Prognosen a Leeschtung vum Modell z'erreechen. Zum Beispill, en AI Modell trainéiert mat 100 Transaktiounen wäert blann am Verglach zu engem Modell baséiert op 10,000 Transaktiounen.
Rechtskonform:
Erlieft Drëtt Partei Ubidder sinn am Beschten gëeegent fir Konformitéit a Sécherheetsproblemer ze këmmeren. Dës Aufgaben sinn ustrengend an Zäit-opwänneg. Zousätzlech erfuerdert d'Legalitéit déi héchst Opmierksamkeet an d'Erfahrung vun engem ausgebilten Expert. Dofir ass den éischte Schrëtt bei der Auswiel vun engem Dateverkeefer sécher ze stellen datt se Daten aus gesetzlech autoriséierte Quelle mat de passenden Permissiounen akaafen.
Spezifesch Benotzungsfall:
De Benotzungsfall an d'Resultat vum Projet diktéieren d'Aart vun Datesets déi Dir braucht. Zum Beispill, wann de Modell deen Dir probéiert ze bauen onheemlech komplex ass, wäert et extensiv an divers Datesätz verflichten.
De-identifizéiert Donnéeën:
Daten De-Identifikatioun hëlleft Iech vu juristesche Probleemer ewech ze bleiwen, besonnesch wann Dir Gesondheetsversécherungsdates sicht. Dir sollt sécher sinn datt d'Datesätz, op deenen Dir Är AI Modeller trainéiert, ganz de-identifizéiert sinn. Zousätzlech sollt Äre Verkeefer geschrubbte Donnéeën aus multiple Quelle kafen, sou datt och wann Dir zwee Datesätz kombinéiert, d'Méiglechkeete fir se mat engem Individuum ze verbannen limitéiert sinn.
Upassbar a skalierbar:
Op dëser Etapp vum Selektiounsprozess, gitt sécher op Datesätz ze fokusséieren déi op Är zukünfteg Bedierfnesser këmmere kënnen. D'Datesätz solle Upgrades am System a Verbesserunge vum Prozess erlaben. Zousätzlech sollt Dir zukünfteg Bedierfnesser a punkto Volumen a Fäegkeeten viraussoen. Schlussendlech, stellt Iech déi folgend Froen ier Dir Är definitiv Entscheedung maacht:
- Hutt Dir en internen Datesammlungsprozess op der Plaz?
- Gitt de Verkeefer eng Vielfalt vu Modeller?
- Ass Date Personnalisatioun verfügbar?
Wrapping up
E Verkeefer ze wielen fir Är Trainingsdaten ze kafen ass keng einfach Entscheedung; Äre Choix wäert zu laangfristeg Konsequenzen féieren. D'Parameteren, déi mir diskutéiert hunn, bidden en exzellente Guide iwwer wéi Dir sollt no engem Verkeefer sichen. Vergiesst net ëmmer ze vergläichen an d'Ausrechnungskäschte vun der Trainingsdaten mat den zukünftege Rendementer ze berechnen.
E Verkeefer mat Erfarung an Expertise an der Datesammlung a Virbereedung ze fannen ass eng langweileg an Zäitopwendeg Aufgab. Et ass net praktesch all Verkeefer op all kritesch Faktoren aus enger Geschäftsperspektiv ze vergläichen. Vun Datendiversitéit bis Skalierbarkeet hunn d'Betreiber net d'Zäit fir e Verkeefer richteg ze sichen. Maacht et méi einfach mat Shaip. Mir hunn divers, héichqualitativ Daten déi mat Industrienormen entspriechen. Connect mat eis haut fir méi iwwer Är spezifesch Besoinen ze schwätzen.
