מדריך למתחילים לאיסוף נתונים בינה מלאכותית

בחירת חברת איסוף הנתונים בינה מלאכותית לפרויקט ה-AI/ML שלך

מבוא

נתוני אימון Ai בינה מלאכותית עוסקת בשימוש במכונות כדי לרומם את החיים ואורח החיים של אנשים על ידי הפיכת משימות היומיומיות למעניינים ומיותרות פשוטות. בינה מלאכותית אף פעם לא אמורה להיות כוח דומיננטי אלא כוח משלים שפועל יחד עם בני אדם כדי לפתור את הבלתי סביר ולסלול את הדרך לאבולוציה קולקטיבית.

נכון לעכשיו, אנו צועדים בדרך הנכונה עם פריצות דרך משמעותיות המתרחשות על פני תעשיות בעזרת AI. אם אתה לוקח למשל שירותי בריאות, מערכות בינה מלאכותית המלוות במודלים של למידת מכונה עוזרות למומחים להבין טוב יותר את הסרטן ולהמציא טיפולים עבורו. הפרעות נוירולוגיות וחששות כמו PTSD מטופלים בעזרת AI. חיסונים מפותחים בקצב מהיר הודות לניסויים וסימולציות קליניות המופעלות על ידי בינה מלאכותית.

איסוף נתונים Bg_Tablet
קרא את איסוף הנתונים של AI, או להוריד גרסת PDF.

תוכן העניינים

  1. מבוא
  2. מהו איסוף נתונים בינה מלאכותית?
  3. סוגי נתוני אימון בינה מלאכותית בלמידת מכונה
    1. נתוני טקסט
    2. נתוני שמע
    3. נתוני תמונה
    4. נתוני וידאו
  4. כיצד לאסוף נתונים עבור למידה חישובית?
    1. מקורות חינם
    2. משאבים פנימיים
    3. משאבים בתשלום
  5. כיצד נתונים גרועים משפיעים על שאיפות ה- AI שלך?
    1. נתונים גרועים - מה זה?
    2. ספקי נתוני אימון בינה מלאכותית להצלה
  6. גורמים שיש לקחת בחשבון כשממצים תקציב יעיל לפרויקט איסוף הנתונים שלך
    1. נפח הנתונים שאתה צריך
    2. אסטרטגיית תמחור נתונים
    3. אסטרטגיות המקור שלך
  7. האם אתה חוסך בהוצאות עם רכישת נתונים פנימית?
    1. האם רכישת נתונים פנימית יקרה?
  8. היתרונות של ספק שירותי איסוף נתונים של AI מקצה לקצה
  9. כיצד לבחור את החברה הנכונה לאיסוף נתונים בינה מלאכותית
    1. מבחן הלקמוס לדוגמה
    2. בדוק אם הם תואמים
    3. שאל על תהליכי ה-QA שלהם
    4. התמודדות עם הטיית נתונים
    5. האם הם ניתנים להרחבה?
  10. סיכום

לא רק שירותי בריאות, כל תעשייה או מגזר שבו AI נוגעים עוברים מהפכה. כלי רכב אוטונומיים, חנויות נוחות חכמות, פריטים לבישים כמו FitBit ואפילו מצלמות הסמארטפונים שלנו מסוגלים לצלם תמונות טובות יותר של הפנים שלנו עם AI.

הודות לחידושים המתרחשים בתחום הבינה המלאכותית, חברות מתפרצות אל הספקטרום עם מקרי שימוש ופתרונות שונים. בשל כך, שוק ה-AI העולמי צפוי להגיע לשווי שוק של כ-267 מיליארד דולר עד סוף 2027. חוץ מזה, כ-37% מהעסקים בחוץ כבר מיישמים פתרונות AI בתהליכים ובמוצרים שלהם.

מעניין יותר, קרוב ל-77% מהמוצרים והשירותים שאנו משתמשים בהם כיום מופעלים על ידי AI. כשהתפיסה הטכנולוגית עולה באופן משמעותי בין הענפים, איך עסקים מצליחים לעשות בלתי אפשרי עם AI?

איסוף נתונים Ai

איסוף נתונים Ai כיצד מכשירים פשוטים כמו שעון מנבאים במדויק התקפי לב בבני אדם? איך ייתכן שמכוניות ומכוניות שתמיד דרשו נהג, פתאום נוסעים פחות בכבישים?

איך צ'אטבוטים גורמים לנו להאמין שאנחנו מדברים עם אדם אחר מהצד השני?

אם אתה מתבונן בתשובה לכל שאלה, זה מסתכם באלמנט אחד בלבד - DATA. הנתונים נמצאים במרכז כל הפעולות והתהליכים הספציפיים ל-AI. אלו נתונים שעוזרים למכונות להבין מושגים, לעבד תשומות ולספק תוצאות מדויקות.

כל פתרונות הבינה המלאכותית העיקריים שקיימים בחוץ הם כולם תוצרים של תהליך מכריע שאנו מכנים איסוף נתונים או רכישת נתונים או נתוני אימון בינה מלאכותית.

מדריך נרחב זה עוסק בעזרה לך להבין מה זה ומדוע זה חשוב.

מהו איסוף נתונים בינה מלאכותית?

למכונות אין שכל משלהן. היעדר מושג מופשט זה הופך אותם לחסרי דעות, עובדות ויכולות כגון חשיבה, הכרה ועוד. הם רק קופסאות בלתי ניתנות להזזה או מכשירים תופסים מקום. כדי להפוך אותם למדיומים רבי עוצמה, אתה צריך אלגוריתמים וחשוב מכך נתונים.

איסוף נתונים Ai האלגוריתמים שמפותחים צריכים משהו לעבוד עליו ולעבד אותו והמשהו הזה הוא נתונים רלוונטיים, הקשריים ועדכניים. התהליך של איסוף נתונים כאלה כדי שמכונות ישרתו את מטרותיהן נקרא איסוף נתוני AI.

כל מוצר או פתרון התומך בינה מלאכותית שאנו משתמשים כיום והתוצאות שהם מציעים נובעים משנים של הדרכה, פיתוח ואופטימיזציה. ממכשירים המציעים מסלולי ניווט ועד לאותן מערכות מורכבות המנבאות כשל בציוד ימים מראש, כל ישות אחת עברה שנים של הכשרה בינה מלאכותית כדי להיות מסוגלת לספק תוצאות במדויק.

איסוף נתונים בינה מלאכותית הוא השלב המקדים בתהליך פיתוח בינה מלאכותית שקובע כבר מההתחלה עד כמה אפקטיבית ויעילה תהיה מערכת בינה מלאכותית. זהו תהליך המקור של מערכי נתונים רלוונטיים ממספר עצום של מקורות שיעזור למודלים של AI לעבד פרטים טוב יותר ולצמצם תוצאות משמעותיות.

סוגי נתוני אימון בינה מלאכותית בלמידת מכונה

כעת, איסוף נתונים של AI הוא מונח גג. נתונים במרחב הזה יכולים להיות כל דבר. זה יכול להיות טקסט, קטעי וידאו, תמונות, אודיו או שילוב של כל אלה. בקיצור, כל מה שמועיל למכונה לבצע את משימתה של למידה ואופטימיזציה של תוצאות הוא נתונים. כדי לתת לך תובנות נוספות על סוגי הנתונים השונים, הנה רשימה מהירה:

מערכי נתונים יכולים להיות ממקור מובנה או לא מובנה. עבור מי שלא התחלתי, מערכי נתונים מובנים הם אלה שיש להם משמעות ופורמט מפורשים. הם מובנים בקלות על ידי מכונות. לא מובנים, לעומת זאת, הם פרטים במערכי נתונים שנמצאים בכל מקום. הם אינם עוקבים אחר מבנה או פורמט ספציפי ודורשים התערבות אנושית כדי להוציא תובנות חשובות ממערכי נתונים כאלה.

נתוני טקסט

אחת מצורות הנתונים הנפוצות והבולטות ביותר. נתוני טקסט יכולים להיות מובנים בצורה של תובנות ממאגרי מידע, יחידות ניווט GPS, גיליונות אלקטרוניים, מכשירים רפואיים, טפסים ועוד. טקסט לא מובנה יכול להיות סקרים, מסמכים בכתב יד, תמונות של טקסט, תגובות באימייל, הערות ברשתות חברתיות ועוד.

איסוף נתוני טקסט

נתוני שמע

מערכי נתונים של אודיו עוזרים לחברות לפתח צ'אטבוטים ומערכות טובים יותר, לעצב עוזרים וירטואליים טובים יותר ועוד. הם גם עוזרים למכונות להבין הדגשים והגיות בדרכים השונות שבהן ניתן לשאול שאלה או שאילתה בודדת.

איסוף נתוני אודיו

נתוני תמונה

תמונות הן סוג מערך נתונים בולט נוסף המשמש למטרות מגוונות. ממכוניות בנהיגה עצמית ויישומים כמו Google Lens ועד לזיהוי פנים, תמונות עוזרות למערכות להמציא פתרונות חלקים.

איסוף נתוני תמונה

נתוני וידאו

סרטונים הם מערכי נתונים מפורטים יותר המאפשרים למכונות להבין משהו לעומק. מערכי נתונים של וידאו מקורם בראייה ממוחשבת, הדמיה דיגיטלית ועוד.

איסוף נתוני וידאו

כיצד לאסוף נתונים עבור למידה חישובית?

נתוני אימון Ai זה המקום שבו הדברים מתחילים להיות קצת מסובכים. מלכתחילה, נראה שיש לך פתרון לבעיה בעולם האמיתי, אתה יודע ש-AI תהיה הדרך האידיאלית לעשות זאת ופיתחת את המודלים שלך. אבל עכשיו, אתה בשלב המכריע שבו אתה צריך להתחיל את תהליכי האימון שלך בינה מלאכותית. אתה צריך שפע של נתוני אימון בינה מלאכותית איתך כדי לגרום למודלים שלך ללמוד מושגים ולהביא תוצאות. אתה גם צריך נתוני אימות כדי לבדוק את התוצאות שלך ולמטב את האלגוריתמים שלך.

אז איך אתה מביא את הנתונים שלך? איזה נתונים אתה צריך וכמה מהם? מהם המקורות המרובים להביא נתונים רלוונטיים?

חברות מעריכות את הנישה והמטרה של מודלים ML שלהן ומתארות דרכים אפשריות למקור מערכי נתונים רלוונטיים. הגדרת סוג הנתונים הדרוש פותרת חלק עיקרי מהדאגה שלך לגבי מיקור נתונים. כדי לתת לך מושג טוב יותר, ישנם ערוצים, אפיקים, מקורות או מדיומים שונים לאיסוף נתונים:

נתוני אימון Ai

מקורות חינם

כפי שהשם מרמז, אלו משאבים שמציעים מערכי נתונים למטרות אימון בינה מלאכותית בחינם. מקורות חינמיים יכולים להיות כל דבר, החל מפורומים ציבוריים, מנועי חיפוש, מאגרי מידע וספריות ועד לפורטלים ממשלתיים שמנהלים ארכיונים של מידע לאורך השנים.

אם אתה לא רוצה להשקיע יותר מדי מאמץ בחיפוש מערכי נתונים חינמיים, קיימים אתרים ופורטלים ייעודיים כמו זה של Kaggle, משאב AWS, מסד נתונים של UCI ועוד שיאפשרו לך לחקור מגוון
קטגוריות והורד מערכי נתונים נדרשים בחינם.

משאבים פנימיים

למרות שמשאבים חינמיים נראים כאפשרויות נוחות, קיימות מספר מגבלות הקשורות אליהם. ראשית, אתה לא תמיד יכול להיות בטוח שתמצא מערכי נתונים התואמים בדיוק את הדרישות שלך. גם אם הם תואמים, מערכי נתונים עשויים להיות לא רלוונטיים מבחינת לוחות זמנים.

אם פלח השוק שלך חדש יחסית או לא נחקר, לא יהיו הרבה קטגוריות או רלוונטיות
מערכי נתונים להורדה גם כן. כדי למנוע את החסרונות המקדימים עם משאבים בחינם, שם
קיים משאב נתונים נוסף שפועל כערוץ עבורך ליצור מערכי נתונים רלוונטיים והקשריים יותר.

הם המקורות הפנימיים שלך כגון מסדי נתונים של CRM, טפסים, לידים לשיווק בדוא"ל, נקודות מגע המוגדרות במוצר או בשירות, נתוני משתמשים, נתונים ממכשירים לבישים, נתוני אתר, מפות חום, תובנות על מדיה חברתית ועוד. משאבים פנימיים אלו מוגדרים, מוגדרים ומתוחזקים על ידך. אז אתה יכול להיות בטוח באמינותו, הרלוונטיות והעדכניות שלו.

משאבים בתשלום

לא משנה כמה הם נשמעים שימושיים, גם למשאבים הפנימיים יש חלק ניכר בסיבוכים ומגבלות. לדוגמה, רוב המיקוד של מאגר הכישרונות שלך יעבור לאופטימיזציה של נקודות מגע נתונים. יתר על כן, התיאום בין הצוותים והמשאבים שלך חייב להיות ללא דופי גם כן.

כדי להימנע מעוד שיהוקים כאלה, יש לך מקורות בתשלום. הם שירותים שמציעים לך את מערכי הנתונים השימושיים וההקשריים ביותר עבור הפרויקטים שלך ומבטיחים שאתה מקבל אותם באופן עקבי בכל פעם שאתה צריך.

הרושם הראשוני של רובנו על מקורות בתשלום או על ספקי נתונים הוא שהם יקרים. למרות זאת,
כאשר אתה עושה את החישוב, הם זולים רק בטווח הארוך. הודות לרשתות הרחבות שלהם ולמתודולוגיות של מיקור הנתונים, תוכל לקבל מערכי נתונים מורכבים עבור פרויקטי הבינה המלאכותית שלך ללא קשר למידת הסבירות שלהם.

כדי לתת לך קווי מתאר מפורט של ההבדלים בין שלושת המקורות, הנה טבלה משוכללת:

חינם משאביםמשאבים פנימייםמשאבים בתשלום
ערכות נתונים זמינות בחינם.משאבים פנימיים יכולים להיות גם בחינם בהתאם להוצאות התפעוליות שלך.אתה משלם לספק נתונים כדי לספק מערכי נתונים רלוונטיים עבורך.
משאבים מרובים בחינם זמינים באינטרנט להורדת מערכי נתונים מועדפים.אתה מקבל נתונים מוגדרים בהתאמה אישית לפי הצרכים שלך לאימון AI.אתה מקבל נתונים מוגדרים בהתאמה אישית באופן עקבי כל עוד אתה צריך.
אתה צריך לעבוד באופן ידני על הידור, איסוף, עיצוב והערות של מערכי נתונים.אתה יכול אפילו לשנות את נקודות המגע של הנתונים שלך כדי ליצור מערכי נתונים עם מידע נדרש.מערכי נתונים של ספקים מוכנים ללימוד מכונה. כלומר, הם מוערים ומגיעים עם הבטחת איכות.
הישאר זהיר לגבי אילוצי רישוי ותאימות על מערכי נתונים שאתה מוריד.משאבים פנימיים הופכים למסוכנים אם יש לך זמן מוגבל לשיווק המוצר שלך.אתה יכול להגדיר את המועדים שלך ולקבל מערכי נתונים בהתאם.

 

כיצד נתונים גרועים משפיעים על שאיפות ה- AI שלך?

פירטנו את שלושת משאבי הנתונים הנפוצים ביותר, מהסיבה שתהיה לכם רעיון כיצד לגשת לאיסוף נתונים ומקורם. עם זאת, בשלב זה, זה הופך להיות חיוני גם להבין שההחלטה שלך יכולה תמיד להכריע את גורלו של פתרון הבינה המלאכותית שלך.

בדומה לאופן שבו נתוני אימון AI באיכות גבוהה יכולים לעזור למודל שלך לספק תוצאות מדויקות ובזמן, נתוני אימון גרועים יכולים גם לשבור את מודלים של AI, להטות את התוצאות, להציג הטיה ולהציע השלכות לא רצויות אחרות.

אבל למה זה קורה? האם כל נתונים לא אמורים לאמן ולמטב את מודל הבינה המלאכותית שלך? בכנות לא. בואו נבין זאת יותר.

נתונים גרועים - מה זה?

נתונים גרועים נתונים גרועים הם כל מידע שאינו רלוונטי, שגוי, חלקי או מוטה. הודות לאסטרטגיות לאיסוף נתונים מוגדרות בצורה גרועה, רוב מדעני הנתונים ו מומחי הערות נאלצים לעבוד על נתונים גרועים.

ההבדל בין נתונים לא מובנים לבין נתונים גרועים הוא שהתובנות בנתונים לא מובנים נמצאות בכל מקום. אבל בעצם, הם יכולים להיות שימושיים ללא קשר. על ידי השקעת זמן נוסף, מדעני נתונים עדיין יוכלו לחלץ מידע רלוונטי ממערכי נתונים לא מובנים. עם זאת, זה לא המקרה עם נתונים גרועים. מערכי נתונים אלה אינם מכילים תובנות או מידע מוגבל או בעל ערך או רלוונטי לפרויקט ה-AI שלך או למטרות ההדרכה שלו.

לכן, כאשר אתה מקור מערכי הנתונים שלך ממשאבים חינמיים או שיש לך נקודות מגע פנימיות של נתונים מבוססות באופן רופף, סבירות גבוהה שתוריד או תיצור נתונים גרועים. כאשר המדענים שלך עובדים על נתונים גרועים, אתה לא רק מבזבז שעות אנושיות אלא גם דוחף את השקת המוצר שלך.

אם עדיין לא ברור לך מה נתונים רעים יכולים לעשות לשאיפות שלך, הנה רשימה מהירה:

  • אתה משקיע אינספור שעות בחיפוש אחר הנתונים הגרועים ומבזבז שעות, מאמץ וכסף על משאבים.
  • נתונים גרועים עלולים להביא לך בעיות משפטיות, אם לא שמים לב אליהם, ויכולים להפחית את היעילות של ה-AI שלך
    מודלים.
  • כאשר אתה לוקח את המוצר שלך מאומן על נתונים גרועים, זה משפיע על חווית המשתמש
  • נתונים גרועים עלולים לגרום לתוצאות ולהסקת מסקנות מוטות, מה שעלול להביא עוד תגובת נגד.

אז, אם אתה תוהה אם יש לזה פתרון, למעשה יש.

ספקי נתוני אימון בינה מלאכותית להצלה

ספקי נתונים של Ai Training להצלה אחד הפתרונות הבסיסיים הוא ללכת על ספק נתונים (מקורות בתשלום). ספקי נתוני אימון בינה מלאכותית מבטיחים שמה שאתה מקבל מדויק ורלוונטי ושיש לך מערכי נתונים שנמסרו לך בצורה מובנית. אתה לא צריך להיות מעורב בטרדות של מעבר מפורטל לפורטל בחיפוש אחר מערכי נתונים.

כל מה שאתה צריך לעשות הוא לקחת את הנתונים ולאמן את דגמי הבינה המלאכותית שלך לשלמות. עם זאת, אנו בטוחים שהשאלה הבאה שלך היא על ההוצאות הכרוכות בשיתוף פעולה עם ספקי נתונים. אנו מבינים שחלקכם כבר עובדים על תקציב מנטלי ולשם פנינו מועדות גם בהמשך.

גורמים שיש לקחת בחשבון כשממצים תקציב יעיל לפרויקט איסוף הנתונים שלך
 

אימון בינה מלאכותית היא גישה שיטתית וזו הסיבה שהתקציב הופך לחלק בלתי נפרד ממנה. יש לקחת בחשבון גורמים כמו ROI, דיוק התוצאות, מתודולוגיות אימון ועוד לפני שמשקיעים סכום כסף גדול בפיתוח AI. הרבה מנהלי פרויקטים או בעלי עסקים מגששים בשלב הזה. הם מקבלים החלטות נמהרות שמביאות לשינויים בלתי הפיכים בתהליך פיתוח המוצר שלהם, ובסופו של דבר מאלצות אותם להוציא יותר.

עם זאת, חלק זה ייתן לך את התובנות הנכונות. כשאתה יושב לעבוד על התקציב לאימון בינה מלאכותית, שלושה דברים או גורמים הם בלתי נמנעים.

תקציב לנתוני אימון ה-Ai שלך

בואו נסתכל על כל אחד בפירוט.

נפח הנתונים שאתה צריך

כל הזמן אמרנו שהיעילות והדיוק של מודל הבינה המלאכותית שלך תלויים במידת ההכשרה שלו. המשמעות היא שככל שנפח מערכי הנתונים גדול יותר, כך הלמידה גדולה יותר. אבל זה מאוד מעורפל. כדי להוסיף מספר לרעיון הזה, Dimensional Research פרסם דו"ח שחשף שעסקים זקוקים למינימום של 100,000 מערכי נתונים לדוגמה כדי להכשיר את דגמי הבינה המלאכותית שלהם.

ב-100,000 מערכי נתונים, אנו מתכוונים ל-100,000 מערכי נתונים איכותיים ורלוונטיים. מערכי נתונים אלה צריכים לכלול את כל התכונות החיוניות, ההערות והתובנות הנדרשות עבור האלגוריתמים ומודלים של למידת מכונה כדי לעבד מידע ולבצע משימות מיועדות.

עם זה הוא כלל אצבע כללי, בואו נבין עוד יותר שנפח הנתונים שאתה צריך תלוי גם בגורם מורכב נוסף שהוא מקרה השימוש של העסק שלך. מה שאתה מתכוון לעשות עם המוצר או הפתרון שלך מחליט גם כמה נתונים אתה צריך. לדוגמה, לעסק הבונה מנוע המלצות יהיו דרישות נפח נתונים שונות מאשר לחברה שבונה צ'טבוט.

אסטרטגיית תמחור נתונים

כשתסיים לסיים את כמות הנתונים שאתה באמת צריך, עליך לעבוד בשלב הבא על אסטרטגיית תמחור נתונים. זה, במילים פשוטות, אומר כיצד היית משלם עבור מערכי הנתונים שאתה רוכש או מייצר.

באופן כללי, אלו הן אסטרטגיות התמחור הקונבנציונליות הננקטות בשוק:

סוג מידעאסטרטגיית תמחור
תמונה תמונהמחיר לקובץ תמונה בודד
וִידֵאוֹ וִידֵאוֹמחיר לשנייה, דקה, שעה או מסגרת בודדת
אודיו אודיו / דיבורבמחיר לשנייה, דקה או שעה
טקסט טקסטמחיר למילה או משפט

אבל חכה. זה שוב כלל אצבע. העלות בפועל של רכישת מערכי נתונים תלויה גם בגורמים כמו:

  • פלח השוק הייחודי, הדמוגרפיה או הגיאוגרפיה שממנו יש להשיג מערכי נתונים
  • המורכבות של מקרה השימוש שלך
  • כמה נתונים אתה צריך?
  • הזמן שלך לשוק
  • כל דרישות מותאמות ועוד

אם תבחין, תדע שהעלות לרכישת כמויות גדולות של תמונות עבור פרויקט הבינה המלאכותית שלך עשויה להיות נמוכה יותר, אבל אם יש לך יותר מדי מפרטים, המחירים עלולים לעלות.

אסטרטגיות המקור שלך

זה מסובך. כפי שראית, יש דרכים שונות ליצור או למקור נתונים עבור מודלים של AI שלך. השכל הישר יכתיב שהמשאבים החינמיים הם הטובים ביותר שכן אתה יכול להוריד כמויות נדרשות של מערכי נתונים בחינם ללא כל סיבוכים.

נכון לעכשיו, נראה גם שמקורות בתשלום יקרים מדי. אבל כאן מתווספת שכבה של סיבוך. כאשר אתה מוצא מערכי נתונים ממשאבים חינמיים, אתה משקיע כמות נוספת של זמן ומאמץ בניקוי מערכי הנתונים שלך, אוסף אותם לפורמט הספציפי לעסק שלך ולאחר מכן מציין אותם בנפרד. אתה לוקח עלויות תפעול בתהליך.

עם מקורות בתשלום, התשלום הוא חד פעמי ואתה גם מקבל ביד מערכי נתונים מוכנים למכונה בזמן שאתה צריך. העלות-תועלת היא מאוד סובייקטיבית כאן. אם אתה מרגיש שאתה יכול להרשות לעצמך להשקיע זמן בהערת מערכי נתונים חינמיים, תוכל לתקצב בהתאם. ואם אתה מאמין שהתחרות שלך עזה ועם זמן מוגבל לשוק, אתה יכול ליצור אפקט אדווה בשוק, אתה צריך להעדיף מקורות בתשלום.

תקציב עוסק בפירוק הפרטים הספציפיים והגדרה ברורה של כל שבר. שלושת הגורמים הללו צריכים לשמש אותך כמפת דרכים לתהליך תקציב ההכשרה שלך בבינה מלאכותית בעתיד.

האם אתה חוסך בהוצאות עם רכישת נתונים פנימית?

רכישת נתונים במהלך התקציב, בדקנו כיצד משאבים בחינם מאלצים אותך להוציא יותר בטווח הארוך. בשלב זה, היית תוהה אוטומטית לגבי העלות-תועלת של תהליך רכישת הנתונים הפנימית.

אנו יודעים שאתה עדיין מהסס לגבי מקורות בתשלום, וזו הסיבה שהסעיף הזה ינקה את הספקנות שלך לגבי זה וישפוך אור על העלויות הנסתרות הכרוכות ביצירת נתונים פנימית.

האם רכישת נתונים פנימית יקרה?

כן זה כן!

עכשיו, הנה תגובה מורחבת. הוצאה היא כל דבר שאתה מוציא. תוך כדי דיון במשאבים בחינם, חשפנו שאתה מוציא כסף, זמן ומאמץ בתהליך. זה חל גם על רכישת נתונים פנימית.

רכישת נתונים יקרה בגלל העובדה שיש לך נקודות מגע מוגדרות בהתאמה אישית או משפכי נתונים, זה לא אומר שהיו לך מערכי נתונים מוכנים למכונה בסוף. הנתונים שתפיק עדיין יהיו ברובם גולמיים ובלתי מובנים. יכול להיות שיש לך את כל הנתונים שאתה צריך במקום אחד אבל מה שהנתונים מכילים יהיה בכל מקום.

בסופו של דבר, בסופו של דבר תוציאו על תשלום לעובדים שלכם, מדעני נתונים, כותבים, אנשי מקצוע לאבטחת איכות ועוד. אתה גם תוציא על מנויים לכלי הערות ו
תחזוקה של CMS, CRM והוצאות תשתית אחרות.

חוץ מזה, למערכי נתונים יש דאגות הטיה ודיוק, שאתה צריך כדי למיין אותם באופן ידני. ואם יש לך בעיית שחיקה בצוות נתוני אימון הבינה המלאכותית שלך, תצטרך להשקיע על גיוס חברים חדשים, הכוונה לתהליכים שלך, הכשרתם להשתמש בכלים שלך ועוד.

בסופו של דבר תוציא יותר ממה שהיית מרוויח בסופו של דבר בטווח הארוך יותר. יש גם הוצאות ביאור. בכל נקודת זמן נתונה, העלות הכוללת שנגרמה לעבודה עם נתונים פנימיים היא:

עלות שהצטברה = מספר המביאים * עלות לכל כותב + עלות פלטפורמה

אם לוח השנה לאימוני הבינה המלאכותית שלך מתוכנן לחודשים, תאר לעצמך את ההוצאות שהיית לוקחת באופן עקבי. אז, האם זה הפתרון האידיאלי לחששות של רכישת נתונים או שיש אלטרנטיבה כלשהי?

היתרונות של ספק שירותי איסוף נתונים של AI מקצה לקצה

יש פתרון אמין לבעיה זו ויש דרכים טובות יותר ופחות יקרות לרכוש נתוני אימון עבור דגמי הבינה המלאכותית שלך. אנו מכנים אותם ספקי שירותי מידע או ספקי נתונים.

הם עסקים כמו Shaip שמתמחים באספקת מערכי נתונים באיכות גבוהה המבוססים על הצרכים והדרישות הייחודיות שלך. הם מסירים את כל הטרדות שעומדות בפניכם באיסוף נתונים כמו חיפוש מערכי נתונים רלוונטיים, ניקוי, קומפילציה והערות שלהם ועוד, ומאפשרים לכם להתמקד רק באופטימיזציה של מודלים ואלגוריתמים של AI שלכם. על ידי שיתוף פעולה עם ספקי נתונים, אתה מתמקד בדברים החשובים ובאלה שיש לך שליטה עליהם.

חוץ מזה, אתה גם תבטל את כל הטרדות הקשורות במיקור מערכי נתונים ממשאבים חינמיים ופנימיים. כדי לתת לך הבנה טובה יותר של היתרון של ספקי נתונים מקצה לקצה, הנה רשימה מהירה:

  1. ספקי שירותי הדרכה מבינים לחלוטין את פלח השוק שלך, שימוש במקרים, נתונים דמוגרפיים ופרטים ספציפיים אחרים כדי להביא לך את הנתונים הרלוונטיים ביותר עבור מודל הבינה המלאכותית שלך.
  2. יש להם את היכולת למצוא מערכי נתונים מגוונים הנראים כמתאימים לפרויקט שלך, כגון תמונות, סרטונים, טקסט, קבצי אודיו או כל אלה.
  3. ספקי נתונים מנקים נתונים, בונים אותם ומתייגים אותם עם תכונות ותובנות שמכונות ואלגוריתמים דורשים ללמוד ולעבד. זהו מאמץ ידני הדורש הקפדה על פרטים וזמן.
  4. יש לך מומחי נושא שמטפלים בביאור פיסות מידע חיוניות. לדוגמה, אם מקרה השימוש במוצר שלך נמצא בתחום הבריאות, אינך יכול לקבל הערות מגורם שאינו מומחה בתחום הבריאות ולצפות לתוצאות מדויקות. עם ספקי נתונים, זה לא המקרה. הם עובדים עם חברות קטנות ובינוניות ומבטיחים שנתוני ההדמיה הדיגיטליים שלך מצוירים כראוי על ידי ותיקי התעשייה.
  5. הם גם דואגים לביטול זיהוי הנתונים ומקפידים על HIPAA או תאימות ופרוטוקולים ספציפיים לתעשייה, כך שתתרחק מכל סוג של סיבוכים משפטיים.
  6. ספקי נתונים עובדים ללא לאות בביטול הטיה ממערכי הנתונים שלהם, ומבטיחים שיש לך תוצאות והסקות אובייקטיביות.
  7. תקבל גם את מערכי הנתונים העדכניים ביותר בנישה שלך כך שדגמי הבינה המלאכותית שלך מותאמים ליעילות מיטבית.
  8. גם קל לעבוד איתם. לדוגמה, שינויים פתאומיים בדרישות הנתונים יכולים להיות מועברים אליהם והם יביאו ללא חלק נתונים מתאימים על סמך צרכים מעודכנים.

עם גורמים אלה, אנו מאמינים בתוקף שכעת אתה מבין עד כמה חסכוני ופשוט שיתוף הפעולה עם ספקי נתונים להדרכה. עם ההבנה הזו, בואו נגלה כיצד תוכל לבחור את ספק הנתונים האידיאלי ביותר עבור פרויקט הבינה המלאכותית שלך.

מיקור מערכי נתונים רלוונטיים

הבן את השוק שלך, מקרי שימוש, דמוגרפיה למקור מערכי נתונים עדכניים בין אם זה תמונות, סרטונים, טקסט או אודיו.

נקה נתונים רלוונטיים

מבנה ותייג את הנתונים עם תכונות ותובנות שמכונות ואלגוריתמים מבינים.

הטיית נתונים

הסר הטיה ממערכי נתונים, והבטח שיש לך תוצאות והסקות אובייקטיביות.

ביאור נתונים

מומחים לנושאים מתחומים ספציפיים דואגים להערות פיסות מידע חיוניות.

דה-זיהוי נתונים

היצמדו ל-HIPAA, GDPR או תאימות ופרוטוקולים אחרים ספציפיים לתעשייה כדי למנוע מורכבויות משפטיות.

כיצד לבחור את החברה הנכונה לאיסוף נתונים בינה מלאכותית

בחירת חברת איסוף נתונים בינה מלאכותית אינה מסובכת או גוזלת זמן כמו איסוף נתונים ממשאבים חינמיים. יש רק כמה גורמים פשוטים שאתה צריך לקחת בחשבון ולאחר מכן ללחוץ ידיים לשיתוף פעולה.

כאשר אתה מתחיל לחפש ספק נתונים, אנו מניחים שעקבת ושקלת את כל מה שדיברנו עליו עד כה. עם זאת, הנה סיכום קצר:

  • יש לך מחשבה על מקרה שימוש מוגדר היטב
  • פלח השוק ודרישות הנתונים שלך מבוססות בבירור
  • התקציב שלך עומד בנקודה
  • ויש לך מושג לגבי נפח הנתונים שאתה צריך

כשהפריטים האלה מסומנים, בואו נבין איך אתה יכול לחפש ספק שירותי נתוני אימון אידיאלי.

ספק איסוף נתונים Ai

מבחן הלקמוס לדוגמה

לפני חתימה על עסקה ארוכת טווח, תמיד כדאי להבין את ספק הנתונים בפירוט. אז, התחל את שיתוף הפעולה שלך עם דרישה של מערך נתונים לדוגמה שתשלם עבורו.

זה יכול להיות נפח קטן של מערך נתונים כדי להעריך אם הם הבינו את הדרישות שלך, יש להם את אסטרטגיות הרכש הנכונות, נהלי שיתוף הפעולה שלהם, שקיפות ועוד. בהתחשב בעובדה שתהיה בקשר עם ספקים מרובים בשלב זה, זה יעזור לך לחסוך זמן בבחירת הספק ולהחליט מי בסופו של דבר מתאים יותר לצרכים שלך.

בדוק אם הם תואמים

כברירת מחדל, רוב ספקי שירותי נתוני ההדרכה עומדים בכל הדרישות והפרוטוקולים הרגולטוריים. עם זאת, ליתר בטחון, שאל על התאימות והמדיניות שלהם ולאחר מכן צמצם את הבחירה שלך.

שאל על תהליכי ה-QA שלהם

תהליך איסוף הנתונים כשלעצמו הוא שיטתי ומרובד. יש מתודולוגיה לינארית המיושמת. כדי לקבל מושג כיצד הם פועלים, שאל על תהליכי ה-QA שלהם ושאל אם מערכי הנתונים שהם מקור ומביאים עוברים דרך בדיקות איכות וביקורות. זה ייתן לך א
רעיון אם התוצרים הסופיים שתקבלו מוכנים למכונה.

התמודדות עם הטיית נתונים

רק לקוח מושכל ישאל על הטיה במערך הנתונים של הדרכה. כאשר אתה מדבר עם ספקי נתונים הכשרה, דבר על הטיית נתונים וכיצד הם מצליחים לבטל הטיה במערך הנתונים שהם יוצרים או רוכשים. למרות שזה השכל הישר שקשה לבטל את ההטיה לחלוטין, אתה עדיין יכול לדעת מהן השיטות המומלצות שהם נוקטים כדי לשמור על הטיה.

האם הם ניתנים להרחבה?

תוצאות חד פעמיות הן טובות. התוצרים לטווח ארוך טובים יותר. עם זאת, שיתופי הפעולה הטובים ביותר הם אלה שתומכים בחזונות העסקיים שלך ובו זמנית מרחיבים את התוצרים שלהם עם הגדלת
דרישות.

לכן, דון אם הספקים שאתה מדבר איתם יכולים להגדיל את נפח הנתונים אם יתעורר צורך. ואם הם יכולים, כיצד אסטרטגיית התמחור תשתנה בהתאם.

סיכום

האם אתה רוצה לדעת קיצור דרך למצוא את ספק הנתונים הטוב ביותר לאימון AI? צור עימנו קשר. דלג על כל התהליכים המייגעים הללו ועבוד איתנו עבור מערכי הנתונים האיכותיים והמדויקים ביותר עבור דגמי הבינה המלאכותית שלך.

אנו מסמנים את כל התיבות שדנו בהן עד כה. לאחר שהיינו חלוצים בתחום הזה, אנחנו יודעים מה נדרש כדי לבנות ולהרחיב מודל AI וכיצד הנתונים נמצאים במרכז הכל.

אנו גם מאמינים שמדריך הקונים היה נרחב ובעל תושייה בדרכים שונות. אימון בינה מלאכותית הוא מסובך כמו שהוא, אבל עם ההצעות וההמלצות האלה, אתה יכול להפוך אותם פחות מייגעים. בסופו של דבר, המוצר שלך הוא המרכיב היחיד שבסופו של דבר ירוויח מכל זה.

אתה לא מסכים?

בוא נדבר

  • בהרשמה אני מסכים עם שייפ מדיניות הפרטיות ו תנאי שימוש באתר ולספק את הסכמתי לקבל תקשורת שיווקית B2B משאיפ.