כל הפרויקטים הכוללים בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה דורשים נתוני הכשרה של AI. הדרך היחידה שבה מערכות AI יכולות ללמוד להיות מדויקות ורלוונטיות יותר למטרתן היא להזין מידע ישים. המקור והכנת מערכי הנתונים הם בדיוק המקום בו חברות מתקשות לנצל את פוטנציאל ה- AI ולמידת המכונה.
אימוני AI דורשים קלט עקבי של כמויות עצומות של נתונים קונטקסטואליים עבור מכונות כדי לספק תוצאות מדויקות. כך הם לומדים להיות חדים יותר עם כל תשואה. מיקור נתונים איכותי מציב בפני חברות אתגרים משמעותיים. או שנגמר להם המקורות הקבועים או שהם חוששים שייגמר להם המימון הנדרש לשיתוף פעולה עם חברות איסוף נתונים.
תפיסה מוטעית נפוצה היא כי ספקי נתונים אינם זולים לבעלי עסקים. אנו נעסוק בעלות מיקור החוץ של אימון ה- AI שלך וכיצד השקעה תחסוך כסף בטווח הארוך.
מקורות נתונים שונים
כדי להבין כמה ספקי נתונים הם חסכוניים, עלינו להבין תחילה את המקורות המרובים לרכישת נתונים ואת היתרונות והחסרונות הייחודיים שלהם. המשך הבנתך בכל מקור ייתן לך מושג לגבי היתרונות והחסרונות של כל אחד מהמקורות.
| מָקוֹר | יתרונות | חסרונות |
| חינם משאבים | הם מספקים מערכי נתונים בכל הענפים ופלחי השוק בחינם. | דורש אינספור שעות עבודה ידניות כדי לחקור מערכי נתונים וקטגוריות מרובים לפני שתמצא את אחד המתאים. |
| לחברות אפשרויות מרובות, למשל, Kaggle, AWS, מנוע חיפוש Google Dataset ורבים אחרים. | מערכי הנתונים הם בעיקר גולמיים ולא נקיים. | |
| יש לשים לב לנתונים באופן ידני, וזה שוב גוזל זמן. | ||
| עשוי לכלול בעיות רישוי עבור מערכי נתונים מסוימים. | ||
| מקורות פנימיים | הם מספקים מערכי נתונים בהקשר כפי שהם נוצרים בבית באמצעות נקודות מגע מגוונות שהוגדרו על ידי החברה. | נפח הנתונים הזמין תלוי בתנועה, במתיחה ובמדדים אחרים מבוססי נקודת מגע. |
| ניתן להתאים את מערכי הנתונים בהתאם לדרישות. | שיתופי פעולה בין מחלקות ובתוכם עשויים להיות מרתיעים לפעמים. | |
| אם למוצר שלך יש זמן מוגבל לשווק, מקורות פנימיים עלולים לגרום לעיכובים משמעותיים. | ||
| הערת נתונים היא עדיין משימה ידנית. | ||
| מקורות בתשלום או ספקי נתונים | מקורות רב שנתיים לנתוני אימון איכותיים של AI. | עשוי להיות יקר על סמך מידת הנישה של המוצר שלך. |
| ניתן להתאים את מערכי הנתונים בהתאם לדרישות הפרויקט. | ||
| הנתונים מועברים תמיד בזמן ללא קשר לזמנך לשוק. | ||
| רישוי ותאימות מטופלים על ידי ספקים. | ||
| הערות על מערכי הנתונים נבדקות באיכותן לפני המסירה. |
אם תסתכל על הטבלה לעיל, תבין שספקי נתונים מציעים יתרונות רבים יותר מאשר חסרונות. כדי לתת לך מושג טוב יותר, בוא נחקור את ההיבטים האלה בפירוט.
כיצד ספק נתונים תמיד מועיל לפרויקטים של AI שלך
ספקי נתונים הם מומחים בתחום שלהם. הם חלוצים שהכירו את AI ו-ML עוד לפני שהפכו למיינסטרים. חברות לאיסוף נתונים יש רשתות מסיביות וגישה למאגרי מידע שיש להם מגוון רחב של מערכי נתונים. יש להם גם את ההשפעה והתשתית ליצור מערכי נתונים חדשים מאפס באמצעות הרשתות ואנשי הקשר שלהם.
חברות איסוף נתונים יספקו מערכי נתונים ללא דופי באופן עקבי עבור הפרויקטים שלך. מלבד זאת, הנה כמה מיכולות שהם מביאים לשיתוף הפעולה:
- ספקים יכולים ליצור, לאצור ולהעביר נתונים מכל פורמטים שונים. למשל, אם אתה מתכוון לפתח מודולים לחיפוש קולי לאפליקציה שלך, הם יכולים להביא לך נתונים קוליים ביחס לצרכים שלך. הם יכולים גם לספק נתונים מבוססי תמונה, טקסט או וידאו המועילים לפרויקט שלך.
- מומחי נתונים יטפלו בכל המכשולים וכאבי הראש הנובעים מציות לרישוי ולרגולציה. מערכי הנתונים שהם מספקים יהיו נטולי מגבלות לחלוטין.
- חברות לאיסוף נתונים מבטיחות שהנתונים שאתה מקבל אינם משוחדים, או שהם יידעו אותך על הטיות אפשריות כדי שתוכל לשנות את המערכות שלך לקבלת תוצאות רלוונטיות.
- תקבל את מערכי הנתונים המעודכנים ביותר מרקעים, דמוגרפיה, פלחי שוק ופלחים קריטיים אחרים לפי הצורך.
מדוע ספקי נתונים פחות יקרים
ספקי נתונים ומומחים יכולים לגבות תעריפים תחרותיים מכיוון שיש להם חוזים מותאמים אישית לפרויקטים בכמויות גדולות. הרשתות המסיביות שלהן הן גם אחת הסיבות העיקריות לכך שהן מוכחות פחות יקרות לטווח הארוך. לאחר שהיו בענף במשך שנים, הם יודעים איזה מקור מתאים לכל סוג מערך נתונים, כיצד ניתן להשיג נתונים במהירות בתאריכי זמן קצרים, ולמי לפנות לקבלת מערכי נתונים מדויקים.
ככל שמשך שיתוף הפעולה שלך יגדל, הם יבינו את הדרישות שלך ויספקו באופן אוטומטי מערכי נתונים איכותיים. בסופו של דבר תצטרך הוצאות אפסיות לחלוטין על מחזורי אופטימיזציה של איכות הנתונים, עלויות תקורה, הדרכה, ביאור והוצאות אחרות יקרות.
היתרון של שאיפ
ב- Shaip אנו ותיקים בתחום הערות ורכישת הנתונים. עם ניסיון של למעלה מ -13 שנה, אנו מבינים את דרישות הנתונים כמו אף אחד אחר לא בשוק. יש לנו שלושה סבבים של בדיקות איכות קפדניות כדי להבטיח שהנתונים שאתה מקבל מוכנים להעלאה. אנו גם מתגאים בשקיפות ובנינו את המודל שלנו לעמוד בהבטחות שלנו.
מחקר מקרה מהיר
אנו מתמחים במתן נתוני שירותי בריאות איכותיים. אחד משיתופי הפעולה המוצלחים ביותר שלנו היה עם חברת ביטוח. הם רצו לפרוס מודולים מונעי בינה מלאכותית כמו ניתוח חיזוי כדי להעריך את ההסתברות של חברות הביטוח שלה לפתח מחלות ולהציע פרמיות מותאמות בהתאם.
כדי לחזות תוצאות מדויקות, הם נדרשו כמויות אדירות של נתוני בריאות מדמוגרפיה ספציפית. עם פרטים שנמסרו מרצונם, יוכלו המבטחים לקבל מושג לגבי התנאים האפשריים שהם יפתחו בהתבסס על אורח חייהם, הגנטיקה, התורשה וגורמים אחרים. חברת הביטוח שיתפה איתנו פעולה למערכי נתונים, ומסרנו אותם במסגרת הזמן שנקבעה.
אחד האתגרים המשמעותיים הנוגעים לנתוני בריאות הוא הבטחתנו דה-מזוהה נתוני מטופלים ויישום פרוטוקולי HIPAA. התהליך הקפדני שלנו הבטיח שהנתונים היו מוגנים מכל צורה של זיהוי מחדש ובסופו של דבר עומדים בכל תקני התאימות.
עטיפת Up
שימוש בספקי נתונים במקום לנקוט במשאבים חופשיים חוסך כסף בטווח הארוך ומכין את החברה שלך לצמיחה אקספוננציאלית. אם אתה רוצה שמודולי ה- AI שלך יניבו תוצאות מדויקות, תחילה עליך להזין להם נתונים רלוונטיים, שיכולים להגיע רק ממומחים כמונו.
צרו איתנו קשר עוד היום כדי לדון ברעיונות ובדרישות שלכם.