Kampuni anuwai katika wigo mpana wa viwanda zinachukua haraka akili ya bandia ili kuboresha shughuli zao na kupata suluhisho kwa mahitaji yao ya biashara. Umuhimu na faida ya teknolojia hiyo ni dhahiri, kwa hivyo swali muhimu linakuwa jinsi ya kupata njia sahihi ya kupitisha suluhisho za AI. Walakini, bila data ya kuaminika ya mafunzo ya AI iliyoko karibu, kurahisisha na kuboresha uzoefu bora wa mtumiaji ni rahisi kusema kuliko kufanywa.
AI na algorithms ya kujifunza mashine hufanikiwa kwenye data. Wanajifunza kwa kukuza uhusiano, kufanya na kutathmini maamuzi, na kusindika habari kutoka kwa data ya mafunzo iliyolishwa.
Takwimu za mafunzo watengenezaji wa rasilimali na wahandisi wanahitaji kubuni algorithms ya vitendo ya ujifunzaji wa mashine. Hifadhidata ya mafunzo unayotumia itakuwa na athari ya moja kwa moja kwenye matokeo ya mradi. Walakini, hifadhidata zinazohusiana na mradi wako hazipatikani kila wakati. Wafanyabiashara wanapaswa kutegemea wauzaji wa tatu au kampuni za ukusanyaji wa data kuwasaidia na seti za data zinazofaa.
Chagua muuzaji wa data sahihi kwa data yako ya mafunzo ya AI ni muhimu kama kuokota setaafu inayofaa kwa mradi wako maalum. Chagua muuzaji mbaya, na unaweza kuwa unaangalia matokeo yasiyo sahihi ya mradi, nyakati za uzinduzi, na upotezaji mkubwa wa mapato.
Mafunzo Uamuzi wa Kununua Takwimu - Mambo Unayopaswa Kuzingatia
Takwimu za mafunzo zinaunda sehemu ya msingi ya hifadhidata, uhasibu kwa karibu 50-60% ya data inayohitajika kwa mfano. Hapo chini kuna mambo kadhaa ambayo unapaswa kuzingatia kabla ya kuchagua muuzaji wa data na kusaini kwenye laini iliyotiwa alama.
bei:
Bei ni dereva wa uamuzi mkubwa, ingawa hautaki kufanya uamuzi wako kwa kuzingatia tu bei. Ukusanyaji wa data ya AI unajumuisha gharama nyingi, kutoka kwa kulipa muuzaji, utayarishaji wa data, kuongeza gharama, gharama za uendeshaji, na zaidi. Kwa hivyo, lazima uzingatie matumizi yote ambayo yanaweza kutokea wakati wa mzunguko wa maisha wa mradi.
Ubora wa Takwimu:
Data ya ubora inagharimu ushindani linapokuja suala la kuchagua a muuzaji data. Data ambayo ni ya juu sana katika ubora haipo. Data bora na inayoweza kufikiwa itaboresha miundo yako ya kujifunza mashine. Chagua mfumo unaofanya ubadilishanaji na upataji wa data kuunganishwa kwa urahisi katika mtiririko wako wa kazi.
Tofauti ya Takwimu:
Takwimu za mafunzo unazochagua zinapaswa kuwa uwakilishi wenye usawa wa visa na mahitaji yote ya utumiaji. Katika hifadhidata kubwa, haiwezekani kuzuia upendeleo kabisa. Walakini, kufikia matokeo bora, lazima upunguze upendeleo wa data katika modeli zako. Tofauti ya data inashikilia ufunguo wa kufikia utabiri sahihi na utendaji kutoka kwa mfano. Kwa mfano, mfano wa AI uliofunzwa kwa kutumia miamala 100 itakuwa rangi kwa kulinganisha na mfano kulingana na shughuli 10,000.
Utekelezaji wa Sheria:
Wachuuzi wenye uzoefu wa watu wa tatu wanafaa zaidi kushughulika na usumbufu wa kufuata na usalama. Kazi hizi zinachosha na zinachukua muda. Kwa kuongezea, sheria zinahitaji umakini wa hali ya juu na uzoefu wa mtaalam aliyefundishwa. Kwa hivyo, hatua ya kwanza katika kuchagua muuzaji wa data ni kuhakikisha wanapata data kutoka kwa vyanzo vilivyoidhinishwa kisheria na ruhusa zinazofaa.
Kisa Maalum ya Matumizi:
Kesi ya matumizi na matokeo ya mradi itaamuru aina ya seti za data utakazohitaji. Kwa mfano, ikiwa mfano unajaribu kujenga ni ngumu sana, italazimisha hifadhidata nyingi na anuwai.
Takwimu zilizotambuliwa:
Utambuzi wa data husaidia kukaa mbali na shida za kisheria, haswa ikiwa unatafuta hifadhidata zinazohusiana na huduma za afya. Unapaswa kuhakikisha kuwa hifadhidata unayofundisha mifano yako ya AI haijatambuliwa kabisa. Kwa kuongezea, muuzaji wako anapaswa kupata data iliyokataliwa kutoka kwa vyanzo vingi ili hata ukiunganisha seti mbili za data, uwezekano wa kuziunganisha na mtu binafsi ni mdogo.
Inaweza kubadilika na kubadilika:
Katika hatua hii ya mchakato wa uteuzi, hakikisha uzingatie kwenye hifadhidata ambazo zinaweza kukidhi mahitaji yako ya baadaye. Hifadhidata zinapaswa kuruhusu sasisho katika mfumo na maboresho ya mchakato. Kwa kuongeza, unapaswa kutarajia mahitaji ya siku zijazo kwa kiwango na uwezo. Mwishowe, jiulize maswali yafuatayo kabla ya kufanya uamuzi wako wa mwisho:
- Je! Unayo mchakato wa kukusanya data ndani ya nyumba?
- Je! Muuzaji hutoa mifano anuwai?
- Je! Upendeleo wa data unapatikana?
Kumalizika kwa mpango wa
Kuchagua muuzaji kupata data yako ya mafunzo sio uamuzi rahisi; uchaguzi wako utasababisha matokeo ya muda mrefu. Vigezo ambavyo tumejadili vinatoa mwongozo bora juu ya jinsi unapaswa kukaribia kutafuta muuzaji. Kumbuka kulinganisha kila wakati na kuhesabu gharama za upatikanaji wa data ya mafunzo na mapato ya baadaye.
Kupata muuzaji mwenye uzoefu na utaalam katika ukusanyaji wa data na maandalizi ni kazi ya kuchosha na inayotumia muda. Sio vitendo kulinganisha kila muuzaji kwa sababu zote muhimu kutoka kwa mtazamo wa biashara. Kutoka kwa utofauti wa data hadi kutoweka, waendeshaji hawana wakati wa kutafuta muuzaji vizuri. Fanya iwe rahisi na Shaip. Tuna data tofauti, zenye ubora wa hali ya juu ambazo zinatii viwango vya tasnia. Ungana nasi leo kuzungumza zaidi juu ya mahitaji yako maalum.
