כיום עסק ללא בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) נמצא בחסרון תחרותי משמעותי. מתמיכה ואופטימיזציה של תהליכי backend ותהליכי עבודה ועד העלאת חוויית המשתמש באמצעות מנועי המלצה ואוטומציה, אימוץ AI הוא בלתי נמנע וחיוני להישרדות בשנת 2021.
עם זאת, להגיע למצב שבו AI מספק תוצאות חלקות ומדויקות הוא מאתגר. יישום נכון אינו מושג בן לילה, זהו תהליך ארוך טווח שיכול להמשך חודשים. ככל שתקופת האימונים של AI ארוכה יותר, התוצאות מדויקות יותר. עם זאת, משך אימון AI ארוך יותר דורש נפחים רבים יותר של מערכי נתונים רלוונטיים והקשרים.
מבחינה עסקית, כמעט בלתי אפשרי שיהיה לך מקור רב שנתי של מערכי נתונים רלוונטיים, אלא אם כן המערכות הפנימיות שלך יעילות ביותר. רוב העסקים חייבים להסתמך על מקורות חיצוניים כמו ספקי צד ג ' או חברת איסוף נתונים להכשרת AI. יש להם את התשתית והמתקנים כדי להבטיח שתקבל את כמות נתוני ההדרכה המלאכותית שאתה צריך לצורכי הכשרה, אך בחירת האפשרות הנכונה לעסק שלך אינה כה פשוטה.
ישנן המון חברות משנה שמציעות איסוף נתונים בתעשייה ועליך להיזהר עם מי אתה בוחר לשתף פעולה. שותפות עם ספק שגוי או לא כשיר עלולה לדחוף את נתוני השקת המוצר שלך ללא הגבלת זמן או לגרום לאובדן הון.
יצרנו מדריך זה שיעזור לכם לבחור את החברה הנכונה לאיסוף נתונים של AI. לאחר הקריאה יהיה לך ביטחון לזהות את חברת איסוף הנתונים המושלמת עבור העסק שלך.
גורמים פנימיים שעליכם לקחת בחשבון לפני שאתם מחפשים חברת איסוף נתונים
שיתוף פעולה עם חברת איסוף נתונים הוא רק 50% מהמשימה. 50% הנותרים סובבים סביב יסודות מנקודת מבטך. שיתוף הפעולה המושלם דורש מענה על שאלות או גורמים או הסבר נוסף. בואו נסתכל על כמה מהם.
מה מקרה השימוש שלך ב- AI?
עליך להגדיר מקרה שימוש נכון ליישום AI שלך. אם לא, אתה פורס AI ללא מטרה מוצקה. לפני היישום, עליך להבין אם AI יעזור לך ליצור לידים, לדחוף מכירות, לייעל את תהליכי העבודה, לקבל תוצאות ממוקדות לקוחות או תוצאות חיוביות אחרות הספציפיות לעסק שלך. הגדרה ברורה של מקרה שימוש תבטיח שתחפש את ספק הנתונים הנכון.
כמה נתונים אתה צריך? איזה סוג?
אתה צריך לשים מכסה כללית על נפח הנתונים שאתה צריך. אמנם אנו מאמינים כי נפחים גבוהים יותר יביאו למודלים מדויקים יותר, אך עדיין עליך להגדיר כמה נחוץ לפרויקט שלך ואיזה סוג נתונים יועיל ביותר. ללא תוכנית ברורה, תוכלו לחוות בזבוז מוגזם בעלויות ובעבודה.להלן כמה שאלות נפוצות ששואלים בעלי עסקים בעת הכנתם לאיסוף כדי לזהות מה:
- האם העסק שלך מבוסס על ראיית מחשב?
- לאילו תמונות ספציפיות כמערכות נתונים תזדקק?
- האם אתה מתכוון להכניס ניתוח חיזוי לתהליך העבודה שלך ולדרוש מערכי נתונים היסטוריים מבוססי טקסט?
עד כמה מערך הנתונים שלך צריך להיות מגוון?
אתה גם צריך להגדיר עד כמה הנתונים שלך צריכים להיות מגוונים, כלומר, נתונים שנאספו מקבוצת גיל, מגדר, מוצא אתני, שפה ודיאלקט, הסמכה להשכלה, הכנסה, מצב משפחתי ומיקום גיאוגרפי.
האם הנתונים שלך רגישים?
נתונים רגישים מתייחסים למידע אישי או חסוי. פרטי חולה ברשומת בריאות אלקטרונית המשמשת לביצוע ניסויים בתרופות הם דוגמאות אידיאליות. מבחינה אתית, יש לזהות את התובנות והמידע הללו בגלל התקנים והפרוטוקולים של HIPAA הרווחים.
אם דרישות הנתונים שלך כוללות נתונים רגישים, עליך להחליט כיצד בכוונתך להמשיך בנתונים לזיהוי או אם ברצונך שהספק שלך יעשה זאת עבורך.
מקורות לאיסוף נתונים
איסוף הנתונים מגיע ממקורות שונים, ממערכות נתונים בחינם להורדה ועד לאתרים וארכיונים ממשלתיים. עם זאת, מערכי הנתונים חייבים להיות רלוונטיים לפרויקט שלך, אחרת הם לא יהיו בעלי ערך. מלבד היותו רלוונטי, מערך הנתונים צריך להיות גם קונטקסטואלי, נקי וממקור יחסית למועדים האחרונים כדי להבטיח שתוצאות ה- AI שלך תואמות את השאיפות שלך.
כיצד לתקצב?
איסוף נתוני AI כרוך בהוצאות כגון תשלום לספק, דמי תפעול, דיוק נתונים אופטימיזציה של הוצאות מחזור, הוצאות עקיפות ועוד ישיר ו עלויות נסתרות. עליך לשקול היטב כל הוצאה הכרוכה בתהליך ולגבש תקציב בהתאם. תקציב איסוף הנתונים צריך להתאים גם להיקף ולחזון הפרויקט שלך.
אתה צריך לשים מכסה כללית על נפח הנתונים שאתה צריך. אמנם אנו מאמינים כי נפחים גבוהים יותר יביאו למודלים מדויקים יותר, אך עדיין עליך להגדיר כמה נחוץ לפרויקט שלך ואיזה סוג נתונים יועיל ביותר. ללא תוכנית ברורה, תוכלו לחוות בזבוז מוגזם בעלויות ובעבודה.כיצד לבחור את חברת איסוף הנתונים הטובה ביותר לפרויקטים של AI ו- ML?
כעת, כאשר ביססו את היסודות, קל יחסית לזהות חברות איסוף נתונים אידיאליות. כדי להבדיל עוד יותר בין ספק איכותי לספק שאינו מספק, הנה רשימת בדיקה מהירה של ההיבטים שכדאי לשים לב אליהם.
דוגמאות למערכי נתונים
לבקש מערכי נתונים לדוגמא לפני שיתוף פעולה עם ספק. התוצאות והביצועים של מודולי ה- AI שלך תלויים עד כמה הספק שלך פעיל, מעורב ומחויב והדרך הטובה ביותר להשיג תובנה בכל התכונות הללו היא על ידי קבלת מערכי נתונים לדוגמה. זה ייתן לך מושג אם דרישות הנתונים שלך מתקיימות ויגיד לך אם שיתוף הפעולה שווה את ההשקעה.
התאמה לתקנות
אחת הסיבות העיקריות שאתה מתכוון לשתף פעולה עם ספקים היא לשמור על משימות תואמות לגורמי רגולציה. זוהי עבודה מייגעת הדורשת מומחה בעל ניסיון. לפני ההחלטה, בדוק אם ספק השירות הפוטנציאלי עוקב אחר תאימות ותקנים כדי לוודא שהנתונים הנרכשים ממקורות מגוונים מורשים לשימוש עם הרשאות מתאימות.
השלכות משפטיות עלולות לגרום לפשיטת רגל של החברה שלך. הקפד לזכור את הציות בעת בחירת ספק איסוף נתונים.
בקרת איכות
כאשר אתה מקבל מערכי נתונים מהספק שלך, הם צריכים להיות מעוצבים כראוי ומוכנים להעלאה ישירה למודול ה- AI שלך למטרות אימון. לא תצטרך לערוך ביקורות או להשתמש בכוח ייעודי כדי לבדוק את איכות מערך הנתונים. זה רק הוספת שכבה נוספת למשימה כבר מייגעת. ודא שהספק שלך תמיד מספק ערכות נתונים מוכנות להעלאה בפורמט ובסגנון שאתה זקוק לו.
הפניות לקוח
שיחה עם הלקוחות הקיימים של הספק שלך תתן לך חוות דעת ממקור ראשון על תקני התפעול שלהם ואיכותם. הלקוחות בדרך כלל כנים עם הפניות וההמלצות. אם הספק שלך מוכן לתת לך לדבר עם הלקוחות שלהם, ברור שיש להם אמון בשירות שהם מספקים. בדוק היטב את פרויקטי העבר שלהם, דבר עם לקוחותיהם וחתום על העסקה אם אתה מרגיש שהם מתאימים.
התמודדות עם הטיה בנתונים
שקיפות היא המפתח בכל שיתוף פעולה, והספק שלך צריך לשתף פרטים אם מערכי הנתונים שהם מספקים מוטים. אם הם כן, עד כמה? באופן כללי, קשה לבטל את ההטיה לחלוטין מהתמונה מכיוון שאינך יכול לזהות או לייחס את השעה המדויקת או את מקור ההקדמה. לכן, כאשר הם מציעים תובנות לגבי אופן הטיה של הנתונים, תוכל לשנות את המערכת שלך כדי לספק תוצאות בהתאם.
מדרגיות של נפח
העסק שלך יגדל בעתיד והיקף הפרויקט שלך יתרחב באופן אקספוננציאלי. במקרים כאלה, עליכם להיות בטוחים שהספק שלכם יכול לספק את כמויות מערכי הנתונים שהעסק שלכם דורש בקנה מידה גדול.
האם יש להם מספיק כישרון בבית? האם הם ממצים את כל מקורות הנתונים שלהם? האם הם יכולים להתאים אישית את הנתונים שלך על פי צרכים ייחודיים ומקרי שימוש? היבטים כאלה יבטיחו שהספק יכול לעבור כאשר יש צורך בנפחי נתונים גבוהים יותר.
העתיד שלך תלוי בניצול AI ולמידת מכונה
אנו מבינים שמציאת החברה הנכונה לאיסוף נתונים היא מאתגרת. לא הגיוני לבקש ערכות דוגמה בנפרד, להשוות בין ספקים ושירותי בדיקה לפרויקטים מהירים לפני ביצוע התחייבות. גם כשאתה מוצא את החברה המתאימה, עליך להקדיש עד חודשיים להתכונן לאיסוף נתונים.
לכן אנו מציעים לבטל את כל המופעים הללו ולגשת לשלב זה של שיתוף פעולה ולקבל מערכי נתונים איכותיים לפרויקטים שלך. צור קשר עם Shaip עוד היום לאיכות נתונים ללא דופי. אנו חורגים מכל המרכיבים שהזכרנו ברשימה כדי להבטיח שהשותפות שלנו תהיה רווחית לעסק שלך.
דבר איתנו היום על הפרויקט שלך, ובואו נגלגל מוקדם ככל האפשר.
