Mwongozo wa Wanaoanza kwa Ukusanyaji wa Data wa AI
Kuchagua Kampuni ya Ukusanyaji Data ya AI kwa Mradi wako wa AI/ML
kuanzishwa
Akili Bandia (AI) huboresha maisha yetu kwa kurahisisha kazi na kuboresha matumizi. Inakusudiwa kuwakamilisha wanadamu, sio kuwatawala, kusaidia kutatua shida ngumu na kuendeleza maendeleo.
AI inapiga hatua katika nyanja kama vile huduma ya afya, kusaidia katika utafiti wa saratani, kutibu magonjwa ya neva, na kuharakisha utengenezaji wa chanjo. Inaleta mapinduzi katika sekta, kutoka kwa magari yanayojiendesha hadi vifaa mahiri na kamera za simu mahiri zilizoboreshwa.
Soko la kimataifa la AI linatarajiwa kugonga dola bilioni 267 ifikapo 2027, na 37% ya biashara tayari zinatumia suluhisho za AI. Takriban 77% ya bidhaa na huduma tunazotumia leo zinaendeshwa na AI. Je, vifaa rahisi hutabiri vipi mashambulizi ya moyo au magari hujiendesha yenyewe? Je, gumzo huonekanaje kama binadamu?
Jambo kuu ni data. Data ni muhimu kwa AI, kuwezesha mashine kuelewa, kuchakata na kutoa matokeo sahihi. Mwongozo huu utakusaidia kuelewa umuhimu wa data katika AI.
Ukusanyaji wa Data wa AI ni nini?
Baada ya kufikia vigezo hivi, inaweza kuathiri ufanisi wa mifumo ya AI na uwezo wao wa kutoa utabiri.
Mfano:
Kampuni ya teknolojia kwa sasa inatengeneza kisaidizi cha sauti kinachoendeshwa na AI kilichoundwa kwa ajili ya vifaa vya nyumbani. Huu hapa ni muhtasari mfupi wa mchakato wa kukusanya data wa kampuni:
- Wanaajiri wakala maalum wa kukusanya data kama vile Shaip ili kuajiri na kudhibiti maelfu ya washiriki kutoka asili tofauti za lugha, kuhakikisha lafudhi, lahaja na mifumo ya usemi mbalimbali.
- Kampuni hupanga watu binafsi kutekeleza shughuli, kama vile kuweka kengele, kuuliza kuhusu masasisho ya hali ya hewa, kudhibiti vifaa mahiri vya nyumbani na kujibu amri na maswali mbalimbali.
- Wanarekodi sauti katika mazingira ili kuiga hali halisi za maisha, kama vile vyumba, jikoni zenye shughuli nyingi na mipangilio ya nje.
- Kampuni pia hukusanya rekodi za kelele za mazingira, kama vile mbwa wakibweka na sauti za televisheni, ili kusaidia AI katika kutofautisha amri za sauti na kelele za chinichini.
- Wanasikiliza kila sampuli ya sauti na kuandika habari kuhusu sifa za mzungumzaji pamoja na usemi wao wa kihisia na kiwango cha kelele ya usuli iliyopo, katika kila sampuli.
- Wanatumia mbinu za uongezaji data ili kutoa matoleo tofauti ya sampuli za sauti, kurekebisha sauti na kasi au kujumuisha kelele ya mandharinyuma.
- Ili kulinda faragha, maelezo ya kibinafsi huondolewa kutoka kwa nakala, na sampuli za sauti hazitambuliwi.
- Kampuni inahakikisha kuwa inawakilisha kwa usawa watu binafsi kutoka vikundi tofauti vya umri, jinsia tofauti na lafudhi ili kuzuia upendeleo wowote katika utendakazi wa AI.
- Kampuni huanzisha mchakato wa kukusanya data kwa kuendelea kwa kutumia msaidizi wao wa sauti katika hali halisi ya maisha. Lengo ni kuongeza ufahamu wa AI wa lugha asilia na aina mbalimbali za maswali kwa wakati. Bila shaka, haya yote yanafanywa kwa idhini ya mtumiaji.
Changamoto za Kawaida katika Ukusanyaji wa Data
Zingatia mambo haya kabla na wakati wa kukusanya data:
Usindikaji na Usafishaji wa Data
Uchakataji na usafishaji wa data ni pamoja na kuondoa hitilafu au kutofautiana kutoka kwa data (kusafisha) na kuongeza vipengele vya nambari hadi masafa sanifu (kurekebisha) ili kudumisha usahihi na uthabiti. Sehemu hii pia inahusisha kubadilisha data katika umbizo linalofaa kwa muundo wa AI (umbizo).
Data ya Kuweka lebo
Katika ujifunzaji unaosimamiwa, data inahitaji kuwa na matokeo sahihi au lebo kwake. Kazi hii inaweza kufanywa na wataalamu wa kibinadamu kwa mikono au kupitia mbinu kama vile kutafuta watu wengi au mbinu za nusu otomatiki. Lengo ni kudumisha uwekaji lebo thabiti na wa hali ya juu kwa utendakazi bora wa miundo ya AI.
Mazingatio ya Faragha na Maadili
Wakati wa kukusanya data kwa madhumuni yoyote kama vile utafiti au kampeni za uuzaji, ni muhimu kuoanisha na miongozo ya GDPR au CCPA. Ni muhimu pia kupata kibali cha washiriki na kuficha taarifa zozote za kibinafsi kabla ya kuendelea ili kuzuia ufikiaji usioidhinishwa au ukiukaji wa viwango vya faragha. Zaidi ya hayo, athari za kimaadili zinapaswa kuzingatiwa ili kuzuia madhara au mazoea ya kibaguzi yanayotokana na ukusanyaji au utumiaji wa data kwa njia yoyote.
Kuzingatia Upendeleo
Hakikisha kuwa data iliyokusanywa inaakisi kwa usahihi makundi na hali tofauti ili kuepuka kuunda miundo yenye upendeleo ambayo inaweza kuzidisha tofauti za kijamii kwa kuziimarisha au kuzikuza. Hatua hii inaweza kujumuisha kutafuta pointi za data ambazo hazijawakilishwa vyema au kudumisha mkusanyiko wa data uliosawazishwa.
Aina za Data ya Mafunzo ya AI katika Kujifunza kwa Mashine
Sasa, ukusanyaji wa data wa AI ni neno mwavuli. Data katika nafasi hii inaweza kumaanisha chochote. Inaweza kuwa maandishi, picha za video, picha, sauti au mchanganyiko wa haya yote. Kwa kifupi, kitu chochote ambacho ni muhimu kwa mashine kutekeleza kazi yake ya kujifunza na kuboresha matokeo ni data. Ili kukupa maarifa zaidi kuhusu aina tofauti za data, hii hapa orodha ya haraka:
Seti za data zinaweza kutoka kwa chanzo kilichoundwa au kisicho na muundo. Kwa hifadhidata ambazo hazijaanzishwa, zilizoundwa ni zile ambazo zina maana na umbizo dhahiri. Zinaeleweka kwa urahisi na mashine. Isiyo na muundo, kwa upande mwingine, ni maelezo katika hifadhidata ambazo ziko kila mahali. Hazifuati muundo au umbizo mahususi na zinahitaji uingiliaji kati wa binadamu ili kutoa maarifa muhimu kutoka kwa hifadhidata kama hizo.
Data ya maandishi
Mojawapo ya aina nyingi na maarufu za data. Data ya maandishi inaweza kupangwa kwa njia ya maarifa kutoka kwa hifadhidata, vitengo vya urambazaji vya GPS, lahajedwali, vifaa vya matibabu, fomu na zaidi. Maandishi yasiyo na muundo yanaweza kuwa tafiti, hati zilizoandikwa kwa mkono, picha za maandishi, majibu ya barua pepe, maoni kwenye mitandao ya kijamii na zaidi.
Data ya Sauti
Seti za data za sauti husaidia kampuni kutengeneza gumzo na mifumo bora zaidi, kubuni wasaidizi bora pepe na mengine mengi. Pia husaidia mashine kuelewa lafudhi na matamshi kwa njia tofauti ambazo swali au swali moja linaweza kuulizwa.
Takwimu za Picha
Picha ni aina nyingine maarufu ya mkusanyiko wa data ambayo hutumiwa kwa madhumuni mbalimbali. Kuanzia magari yanayojiendesha na programu kama vile Lenzi ya Google hadi utambuzi wa uso, picha husaidia mifumo kuja na suluhu zisizo na mshono.
Data ya Video
Video ni seti za data zenye maelezo zaidi ambazo huruhusu mashine kuelewa jambo fulani kwa kina. Seti za data za video huchukuliwa kutoka kwa maono ya kompyuta, picha za dijiti na zaidi.
Jinsi ya Kukusanya data ya Kujifunza kwa Mashine?
Kwa hivyo, unapataje data yako? Unahitaji data gani na ni kiasi gani? Je, ni vyanzo vipi vingi vya kuleta data muhimu?
Kampuni hutathmini niche na madhumuni ya miundo yao ya ML na kuchora njia zinazowezekana za kupata hifadhidata husika. Kufafanua aina ya data inayohitajika hutatua sehemu kubwa ya wasiwasi wako juu ya kupata data. Ili kukupa wazo bora, kuna njia, njia, vyanzo au njia tofauti za ukusanyaji wa data:
Vyanzo vya Bure
Kama jina linavyopendekeza, hizi ni rasilimali zinazotoa hifadhidata kwa madhumuni ya mafunzo ya AI bila malipo. Vyanzo visivyolipishwa vinaweza kuwa chochote kuanzia mabaraza ya umma, injini tafuti, hifadhidata na saraka hadi tovuti za serikali zinazohifadhi kumbukumbu za taarifa kwa miaka mingi.
Ikiwa hutaki kuweka bidii nyingi katika kupata hifadhidata zisizolipishwa, kuna tovuti na tovuti zilizojitolea kama ile ya Kaggle, rasilimali ya AWS, hifadhidata ya UCI na zaidi ambayo itakuruhusu kugundua anuwai.
kategoria na upakue seti za data zinazohitajika bila malipo.
Rasilimali za Ndani
Ingawa rasilimali za bure zinaonekana kuwa chaguo rahisi, kuna vikwazo kadhaa vinavyohusishwa nazo. Kwanza, huwezi kuwa na uhakika kila wakati kuwa utapata hifadhidata zinazolingana na mahitaji yako. Hata kama zinalingana, seti za data zinaweza kukosa umuhimu kulingana na rekodi za matukio.
Ikiwa sehemu yako ya soko ni mpya au haijagunduliwa, hakutakuwa na aina nyingi au muhimu
seti za data ili upakue pia. Ili kuepuka mapungufu ya awali na rasilimali za bure, huko
kuna rasilimali nyingine ya data ambayo hufanya kama kituo kwako kuzalisha seti za data muhimu zaidi na za muktadha.
Ni vyanzo vyako vya ndani kama vile hifadhidata za CRM, fomu, vielelezo vya uuzaji wa barua pepe, sehemu za kugusa zilizoainishwa na bidhaa au huduma, data ya mtumiaji, data kutoka kwa vifaa vinavyoweza kuvaliwa, data ya tovuti, ramani za joto, maarifa ya mitandao ya kijamii na zaidi. Rasilimali hizi za ndani zimefafanuliwa, kusanidi na kudumishwa na wewe. Kwa hivyo, unaweza kuwa na uhakika wa uaminifu wake, umuhimu na hivi karibuni.
Rasilimali Zinazolipwa
Haijalishi ni muhimu kiasi gani, rasilimali za ndani zina sehemu yao ya haki ya matatizo na vikwazo, pia. Kwa mfano, sehemu kubwa ya lengo la bwawa lako la talanta itaenda katika kuboresha maeneo ya kugusa data. Kwa kuongezea, uratibu kati ya timu na rasilimali zako lazima uwe mzuri pia.
Ili kuepuka hiccups zaidi kama hizi, una vyanzo vya kulipia. Ni huduma zinazokupa hifadhidata muhimu na za muktadha zaidi za miradi yako na kuhakikisha unazipata kila mara unapozihitaji.
Maoni ya kwanza ambayo wengi wetu huwa nayo kwenye vyanzo vya kulipia au wachuuzi wa data ni kwamba ni ghali. Hata hivyo,
unapofanya hesabu, ni nafuu tu kwa muda mrefu. Shukrani kwa mitandao yao mipana na mbinu za kupata data, utaweza kupokea hifadhidata changamano za miradi yako ya AI bila kujali jinsi haziwezekani.
Ili kukupa muhtasari wa kina wa tofauti kati ya vyanzo vitatu, hapa kuna jedwali la kufafanua:
| Bure Rasilimali | Rasilimali za Ndani | Rasilimali Zinazolipwa |
|---|---|---|
| Seti za data zinapatikana bila malipo. | Rasilimali za ndani pia zinaweza kuwa bila malipo kulingana na gharama zako za uendeshaji. | Unamlipa mchuuzi wa data ili kupata hifadhidata muhimu kwa ajili yako. |
| Nyenzo nyingi zisizolipishwa zinapatikana mtandaoni ili kupakua seti za data zinazopendekezwa. | Unapata data iliyoainishwa maalum kulingana na mahitaji yako ya mafunzo ya AI. | Unapata data maalum iliyofafanuliwa mara kwa mara kwa muda unaohitaji. |
| Unahitaji kufanya kazi mwenyewe katika kukusanya, kuratibu, kuumbiza na kubainisha seti za data. | Unaweza hata kurekebisha sehemu zako za kugusa data ili kutoa seti za data zenye maelezo yanayohitajika. | Seti za data kutoka kwa wachuuzi ziko tayari kujifunza kwa mashine. Maana yake, yamefafanuliwa na huja na uhakikisho wa ubora. |
| Kuwa mwangalifu kuhusu vizuizi vya leseni na utiifu kwenye seti za data unazopakua. | Rasilimali za ndani huwa hatari ikiwa una muda mfupi wa kutafuta soko la bidhaa yako. | Unaweza kufafanua tarehe zako za mwisho na upeleke hifadhidata ipasavyo. |
Je, data mbaya inaathiri vipi matarajio yako ya AI?
Tuliorodhesha rasilimali tatu za data zinazojulikana zaidi kwa sababu utakuwa na wazo la jinsi ya kushughulikia ukusanyaji na utafutaji wa data. Walakini, katika hatua hii, inakuwa muhimu pia kuelewa kuwa uamuzi wako unaweza kuamua hatima ya suluhisho lako la AI.
Sawa na jinsi data ya mafunzo ya AI ya hali ya juu inaweza kusaidia kielelezo chako kutoa matokeo sahihi na kwa wakati unaofaa, data mbaya ya mafunzo inaweza pia kuvunja miundo yako ya AI, kupotosha matokeo, kuanzisha upendeleo na kutoa matokeo mengine yasiyofaa.
Lakini kwa nini hii hutokea? Je! data yoyote haifai kufunza na kuboresha muundo wako wa AI? Kwa uaminifu, hapana. Hebu tuelewe hili zaidi.
Takwimu mbaya - ni nini?
Tofauti kati ya data isiyo na muundo na mbaya ni kwamba maarifa katika data ambayo haijaundwa yanapatikana kila mahali. Lakini kwa asili, zinaweza kuwa muhimu bila kujali. Kwa kutumia muda wa ziada, wanasayansi wa data bado wangeweza kutoa taarifa muhimu kutoka kwa seti za data ambazo hazijaundwa. Walakini, sivyo ilivyo na data mbaya. Seti hizi za data zina maarifa yasiyo/kikomo au taarifa ambayo ni muhimu au muhimu kwa mradi wako wa AI au madhumuni yake ya mafunzo.
Kwa hivyo, unapopata hifadhidata zako kutoka kwa nyenzo zisizolipishwa au umeweka kwa urahisi sehemu za mguso wa data ya ndani, kuna uwezekano mkubwa kwamba utapakua au kutoa data mbaya. Wanasayansi wako wanapofanyia kazi data mbaya, haupotezi tu saa za kibinadamu bali unasukuma uzinduzi wa bidhaa yako pia.
Ikiwa bado hauelewi ni data gani mbaya inaweza kufanya kwa matarajio yako, hapa kuna orodha ya haraka:
- Unatumia saa nyingi kutafuta data mbaya na kupoteza saa, juhudi na pesa kwenye rasilimali.
- Data mbaya inaweza kukuletea matatizo ya kisheria, ikiwa haitatambuliwa na inaweza kupunguza ufanisi wa AI yako
mifano. - Unapopokea bidhaa yako iliyofunzwa kuhusu data mbaya moja kwa moja, huathiri matumizi ya mtumiaji
- Data mbaya inaweza kufanya matokeo na makisio kuwa ya upendeleo, ambayo inaweza kuleta urejeshi zaidi.
Kwa hivyo, ikiwa unajiuliza ikiwa kuna suluhisho la hili, kuna kweli.
Watoa huduma wa Data ya Mafunzo ya AI kuwaokoa
Unachohitajika kufanya ni kuchukua data na kutoa mafunzo kwa mifano yako ya AI kwa ukamilifu. Kwa kusema hivyo, tuna uhakika swali lako linalofuata ni kuhusu gharama zinazohusika katika kushirikiana na wachuuzi wa data. Tunaelewa kuwa baadhi yenu tayari mnashughulikia bajeti ya akili na huko ndiko tunakoelekea pia.
Mambo ya kuzingatia unapokuja na Bajeti madhubuti ya Mradi wako wa Kukusanya Data
Mafunzo ya AI ni mbinu ya kimfumo na ndiyo maana upangaji bajeti unakuwa sehemu yake muhimu. Mambo kama vile RoI, usahihi wa matokeo, mbinu za mafunzo na zaidi yanapaswa kuzingatiwa kabla ya kuwekeza kiasi kikubwa cha pesa katika maendeleo ya AI. Wasimamizi wengi wa miradi au wamiliki wa biashara wanahangaika katika hatua hii. Wanafanya maamuzi ya haraka ambayo huleta mabadiliko yasiyoweza kutenduliwa katika mchakato wa ukuzaji wa bidhaa zao, na hatimaye kuwalazimisha kutumia zaidi.
Walakini, sehemu hii itakupa maarifa sahihi. Unapoketi kufanya kazi kwenye bajeti ya mafunzo ya AI, mambo matatu au mambo hayawezi kuepukika.
Hebu tuangalie kila mmoja kwa undani.
Kiasi cha data unachohitaji
Tumekuwa tukisema wakati wote kwamba ufanisi na usahihi wa muundo wako wa AI unategemea ni kiasi gani umefunzwa. Hii inamaanisha kuwa kadiri idadi ya hifadhidata inavyoongezeka, ndivyo ujifunzaji unavyoongezeka. Lakini hii ni utata sana. Ili kuweka nambari kwa wazo hili, Utafiti wa Dimensional ulichapisha ripoti ambayo ilifichua kwamba biashara zinahitaji kiwango cha chini cha hifadhidata 100,000 za sampuli ili kutoa mafunzo kwa miundo yao ya AI.
Kwa seti 100,000 za data, tunamaanisha seti 100,000 za ubora na zinazofaa. Seti hizi za data zinapaswa kuwa na sifa zote muhimu, vidokezo na maarifa yanayohitajika kwa algoriti na miundo ya kujifunza ya mashine ili kuchakata maelezo na kutekeleza majukumu yaliyokusudiwa.
Kwa hili ni kanuni ya jumla ya kidole gumba, hebu tuelewe zaidi kwamba kiasi cha data unachohitaji pia kinategemea sababu nyingine tata ambayo ni kesi ya matumizi ya biashara yako. Unachokusudia kufanya na bidhaa au suluhisho pia huamua ni data ngapi unahitaji. Kwa mfano, biashara inayounda injini ya mapendekezo itakuwa na mahitaji tofauti ya kiasi cha data kuliko kampuni inayounda chatbot.
Mkakati wa Kuweka Bei ya Data
Unapomaliza kukamilisha ni kiasi gani cha data unachohitaji, unahitaji kufanya kazi inayofuata kwenye mkakati wa kuweka bei ya data. Hii, kwa maneno rahisi, inamaanisha jinsi ungekuwa unalipia hifadhidata unazonunua au kuzalisha.
Kwa ujumla, hizi ni mikakati ya bei ya kawaida inayofuatwa kwenye soko:
| Aina ya data | Mkakati wa bei |
|---|---|
 Image | Bei kwa kila faili ya picha |
 Sehemu | Bei kwa sekunde, dakika, saa, au fremu ya mtu binafsi |
 Sauti / Hotuba | Bei kwa sekunde, dakika, au saa |
 Nakala | Bei kwa neno au sentensi |
Lakini ngoja. Hii ni sheria tena ya kidole gumba. Gharama halisi ya kupata hifadhidata pia inategemea mambo kama vile:
- Sehemu ya kipekee ya soko, idadi ya watu au jiografia kutoka ambapo hifadhidata zinapaswa kutolewa
- Ugumu wa kesi yako ya utumiaji
- Unahitaji data ngapi?
- Wakati wako wa soko
- Mahitaji yoyote yaliyolengwa na zaidi
Ukizingatia, utajua kuwa gharama ya kupata idadi kubwa ya picha za mradi wako wa AI inaweza kuwa ndogo lakini ikiwa una vipimo vingi sana, bei zinaweza kupanda.
Mikakati yako ya Upataji
Hili ni gumu. Kama ulivyoona, kuna njia tofauti za kutengeneza au kutoa data kwa miundo yako ya AI. Akili ya kawaida inaweza kuamuru kuwa rasilimali za bure ndizo bora kwani unaweza kupakua idadi inayohitajika ya hifadhidata bila malipo bila matatizo yoyote.
Hivi sasa, itaonekana pia kuwa vyanzo vya malipo ni ghali sana. Lakini hapa ndipo safu ya shida inaongezwa. Unapotafuta seti za data kutoka kwa nyenzo zisizolipishwa, unatumia kiasi cha ziada cha muda na juhudi kusafisha hifadhidata zako, kuzikusanya katika umbizo mahususi la biashara yako na kisha kuzifafanulia moja moja. Unaingia gharama za uendeshaji katika mchakato huu.
Ukiwa na vyanzo vya kulipia, malipo ni ya mara moja na pia unapata seti za data zilizo tayari kwa mashine mkononi kwa wakati unaohitaji. Ufanisi wa gharama ni mzuri sana hapa. Ikiwa unahisi unaweza kumudu kutumia muda kufafanua hifadhidata zisizolipishwa, unaweza kupanga bajeti ipasavyo. Na ikiwa unaamini kuwa ushindani wako ni mkali na kwa muda mfupi wa soko, unaweza kuunda athari ya soko, unapaswa kupendelea vyanzo vya malipo.
Bajeti ni juu ya kuvunja maelezo na kufafanua wazi kila kipande. Mambo haya matatu yanapaswa kukutumikia kama ramani ya mchakato wa upangaji bajeti wa mafunzo ya AI katika siku zijazo.
Je, Kupata Data ya Ndani ya Nyumba kunagharimu Kweli?
Wakati wa kupanga bajeti, tuligundua kuwa upataji wa data wa ndani unaweza kuwa wa gharama kubwa zaidi baada ya muda. Ikiwa unasitasita kuhusu vyanzo vya kulipia, sehemu hii itafichua gharama zilizofichwa za uzalishaji wa data wa ndani.
Data Mbichi na Isiyo na Muundo: Pointi maalum za data hazihakikishi seti za data zilizo tayari kutumika.
Gharama za Wafanyakazi: Kulipa wafanyikazi, wanasayansi wa data, na wataalamu wa uhakikisho wa ubora.
Usajili wa Zana na Matengenezo: Gharama za zana za ufafanuzi, CMS, CRM, na miundombinu.
Masuala ya Upendeleo na Usahihi: Upangaji wenyewe unahitajika.
Gharama za Kupunguza: Kuajiri na kutoa mafunzo kwa wanachama wapya wa timu.
Hatimaye, unaweza kutumia zaidi ya kupata. Gharama ya jumla inajumuisha ada za mchambuzi na gharama za jukwaa, na kuongeza gharama za muda mrefu.
Gharama Iliyotumika = Idadi ya Vifafanuzi * Gharama kwa kila mchambuzi + Gharama ya Mfumo
Ikiwa kalenda yako ya mafunzo ya AI imepangwa kwa miezi, fikiria gharama ambazo ungetumia mara kwa mara. Kwa hivyo, je, hili ndilo suluhu bora kwa maswala ya upataji wa data au kuna mbadala wowote?
Manufaa ya mtoa huduma wa mwisho hadi mwisho wa Ukusanyaji Data wa AI
Kuna suluhisho la kuaminika kwa tatizo hili na kuna njia bora na za gharama nafuu za kupata data ya mafunzo kwa mifano yako ya AI. Tunawaita watoa huduma za data za mafunzo au wachuuzi wa data.
Ni biashara kama vile Shaip ambazo zina utaalam katika kutoa hifadhidata za ubora wa juu kulingana na mahitaji na mahitaji yako ya kipekee. Huondoa kero zote unazokumbana nazo katika ukusanyaji wa data kama vile kupata hifadhidata husika, kusafisha, kuzikusanya na kuzifafanua na zaidi, na hukuruhusu kuzingatia tu kuboresha miundo na algoriti zako za AI. Kwa kushirikiana na wachuuzi wa data, unazingatia mambo muhimu na yale ambayo una udhibiti nayo.
Kando na hilo, pia utaondoa kero zote zinazohusiana na kutafuta hifadhidata kutoka kwa rasilimali zisizolipishwa na za ndani. Ili kukupa ufahamu bora wa faida ya watoa huduma wa data kutoka mwisho hadi mwisho, hii hapa orodha ya haraka:
- Watoa huduma za data za mafunzo wanaelewa kikamilifu sehemu ya soko lako, matukio ya utumiaji, demografia na maelezo mengine mahususi ili kukuletea data muhimu zaidi ya muundo wako wa AI.
- Wana uwezo wa kupata hifadhidata mbalimbali ambazo zinaona zinafaa kwa mradi wako kama vile picha, video, maandishi, faili za sauti au zote hizi.
- Wachuuzi wa data husafisha data, kuitengeneza na kuitambulisha kwa sifa na maarifa ambayo mashine na algoriti zinahitaji ili kujifunza na kuchakata. Hii ni juhudi ya mwongozo ambayo inahitaji uangalifu wa kina kwa undani na wakati.
- Una wataalam wa mada wanaoshughulikia kufafanua sehemu muhimu za habari. Kwa mfano, ikiwa kesi yako ya matumizi ya bidhaa iko katika nafasi ya huduma ya afya, huwezi kupata ufafanuzi kutoka kwa mtaalamu asiye wa afya na utarajie matokeo sahihi. Kwa wachuuzi wa data, sivyo ilivyo. Wanafanya kazi na SME na kuhakikisha kwamba data yako ya upigaji picha dijitali inafafanuliwa ipasavyo na mashujaa wa tasnia.
- Pia wanashughulikia uondoaji utambulisho wa data na kuzingatia HIPAA au utiifu na itifaki zingine maalum za tasnia ili uepuke matatizo yoyote ya kisheria na ya aina yoyote.
- Wachuuzi wa data hufanya kazi bila kuchoka katika kuondoa upendeleo kutoka kwa seti zao za data, kuhakikisha kuwa una matokeo ya lengo na makisio.
- Pia utapokea hifadhidata za hivi majuzi zaidi kwenye niche yako ili miundo yako ya AI iboreshwe kwa ufanisi bora.
- Pia ni rahisi kufanya kazi nao. Kwa mfano, mabadiliko ya ghafla katika mahitaji ya data yanaweza kuwasilishwa kwao na watatoa data inayofaa kwa urahisi kulingana na mahitaji yaliyosasishwa.
Kwa sababu hizi, tunaamini kwa uthabiti kwamba sasa unaelewa jinsi ya gharama nafuu na rahisi kushirikiana na watoa huduma wa data ya mafunzo. Kwa ufahamu huu, hebu tujue jinsi unavyoweza kuchagua muuzaji bora zaidi wa data kwa mradi wako wa AI.
Kutoa Seti za Data Husika
Elewa soko lako, matukio ya matumizi, idadi ya watu kupata hifadhidata za hivi majuzi iwe picha, video, maandishi au sauti.
Safisha Data Muhimu
Muundo na uweke lebo data kwa sifa na maarifa ambayo mashine na algoriti huelewa.
Upendeleo wa Takwimu
Ondoa upendeleo kutoka kwa seti za data, hakikisha una matokeo ya lengo na makisio.
Maelezo ya Takwimu
Wataalamu wa maswala kutoka kwa vikoa mahususi hushughulikia kufafanua sehemu muhimu za habari.
Utambuzi wa Takwimu
Zingatia HIPAA, GDPR, au utiifu na itifaki zingine mahususi za tasnia ili kuondoa utata wa kisheria.
Jinsi ya kuchagua Kampuni sahihi ya Ukusanyaji Data ya AI
Kuchagua kampuni ya ukusanyaji wa data ya AI sio ngumu au inachukua muda kama kukusanya data kutoka kwa rasilimali zisizolipishwa. Kuna mambo machache tu rahisi unayohitaji kuzingatia na kisha kupeana mikono kwa ushirikiano.
Unapoanza kutafuta mchuuzi wa data, tunadhania kuwa umefuata na kuzingatia chochote ambacho tumejadili kufikia sasa. Walakini, hapa kuna muhtasari wa haraka:
- Una kesi ya matumizi iliyofafanuliwa vizuri akilini
- Sehemu ya soko lako na mahitaji ya data yamewekwa wazi
- Bajeti yako iko sawa
- Na una wazo la kiasi cha data unahitaji
Vipengee hivi vikiwa vimezimwa, hebu tuelewe ni jinsi gani unaweza kutafuta mtoa huduma bora wa data ya mafunzo.
Sampuli ya Mtihani wa Litmus Dataset
Kabla ya kusaini mkataba wa muda mrefu, daima ni wazo nzuri kuelewa muuza data kwa undani. Kwa hivyo, anza ushirikiano wako na hitaji la sampuli ya hifadhidata ambayo utalipia.
Hii inaweza kuwa idadi ndogo ya seti ya data ya kutathmini ikiwa wameelewa mahitaji yako, wana mikakati ifaayo ya ununuzi, taratibu zao za ushirikiano, uwazi na zaidi. Kwa kuzingatia ukweli kwamba ungewasiliana na wachuuzi wengi katika hatua hii, hii itakusaidia kuokoa muda wa kuamua mtoa huduma na kukamilisha ni nani hatimaye anafaa zaidi kwa mahitaji yako.
Angalia Ikiwa Zinafuata
Kwa chaguomsingi, watoa huduma wengi wa data ya mafunzo hutii mahitaji na itifaki zote za udhibiti. Hata hivyo, ili tu kuwa katika upande salama, uliza kuhusu uzingatiaji na sera zao na kisha punguza uteuzi wako.
Uliza Kuhusu Taratibu Zao za QA
Mchakato wa kukusanya data peke yake ni wa utaratibu na wa tabaka. Kuna mbinu ya mstari ambayo inatekelezwa. Ili kupata wazo la jinsi wanavyofanya kazi, uliza kuhusu michakato yao ya QA na uulize ikiwa hifadhidata wanazotoa na kutolea ufafanuzi zinapitishwa kupitia ukaguzi na ukaguzi wa ubora. Hii itakupa
wazo la kama bidhaa za mwisho utakazopokea ziko tayari kwa mashine.
Kukabiliana na Upendeleo wa Data
Mteja mwenye ujuzi pekee ndiye anayeweza kuuliza kuhusu upendeleo katika hifadhidata za mafunzo. Unapozungumza na wachuuzi wa data wa mafunzo, zungumza kuhusu upendeleo wa data na jinsi wanavyoweza kuondoa upendeleo katika hifadhidata wanazozalisha au kununua. Ingawa ni jambo la kawaida kwamba ni vigumu kuondoa upendeleo kabisa, bado unaweza kujua mbinu bora zaidi wanazofuata ili kuzuia upendeleo.
Je, Wanaweza Kuongezeka?
Bidhaa za mara moja ni nzuri. Bidhaa zinazotolewa kwa muda mrefu ni bora zaidi. Walakini, ushirikiano bora zaidi ni ule unaounga mkono maono ya biashara yako na wakati huo huo kuongeza uwasilishaji wao na kuongezeka kwako.
mahitaji.
Kwa hivyo, jadili ikiwa wachuuzi unaozungumza nao wanaweza kuongeza kiwango cha data ikiwa hitaji litatokea. Na kama wanaweza, jinsi mkakati wa bei utabadilika ipasavyo.
Hitimisho
Je, ungependa kujua njia ya mkato ili kupata mtoa huduma bora wa data ya mafunzo ya AI? Wasiliana nasi. Ruka michakato hii yote ya kuchosha na ufanye kazi nasi kwa seti za data za ubora wa juu na sahihi zaidi za miundo yako ya AI.
Tunachagua visanduku vyote ambavyo tumejadiliana hadi sasa. Kwa kuwa tumekuwa waanzilishi katika nafasi hii, tunajua kile kinachohitajika ili kuunda na kuongeza muundo wa AI na jinsi data ilivyo katikati ya kila kitu.
Pia tunaamini Mwongozo wa Mnunuzi ulikuwa mpana na wa busara kwa njia tofauti. Mafunzo ya AI ni magumu kama yalivyo lakini kwa mapendekezo na mapendekezo haya, unaweza kuyafanya yasiwe ya kuchosha. Mwishowe, bidhaa yako ndiyo kipengele pekee ambacho hatimaye kitafaidika na haya yote.
Je! Hukubali?