הכנת נתוני אימון יכולה להיות שלב מרגש או מאתגר בתהליך הפיתוח של למידת מכונה. מאתגר אם אתה אוסף נתוני אימון בעצמך באמצעות חברי צוות פנימיים ומרגש באמת אם אתה מוציא את התהליך כולו למיקור חוץ.
כפי שאתה יודע, הכנת נתוני אימון היא רבדית, מייגעת וגוזלת זמן. מבחירת המקורות והדרכים הנכונות ועד לחילוץ נתונים ועד להבטיח שהם מנוקים ומתויגים במדויק, המשימות אינן נגמרות. כשאתה עושה את זה באמצעות מאגר הכישרונות הפנימי שלך, אתה לא רק מוציא על הרבה תקורה והוצאות נסתרות אלא תופס גם הרבה מזמנם היצרני.
לכן מיקור חוץ של תיוג נתונים נחשב לחלופה אידיאלית בתחום זה מכיוון שהוא מבטיח למפתחים וארכיטקטים של למידת מכונה מקבלים גישה בזמן לנתונים באיכות גבוהה. אבל איך בוחרים את הספק הנכון לתיוג נתונים? כשהשוק מלא בחברות מובילות לתיוג נתונים, איך תדע עם מי מהם לשתף פעולה?
ובכן, מדריך זה יעזור לך למצוא את הספק הנכון של תיוג נתונים.
כיצד לבחור את הספק הנכון לתיוג נתונים
זהה והגדר את המטרות שלך
בחירת הספק הנכון אינה מורכבת כפי שהיא נשמעת. הפיכת התהליך לחלק הוא בעיקר בידיים שלך. זו הסיבה שהשלב הראשון הוא לזהות את המטרה שיש לך עם פרויקט הבינה המלאכותית שלך. להרבה בעלי עסקים יש רק מושג מעורפל מה הם צריכים ובסופו של דבר מציבים ציפיות כלליות מהספקים שלהם.
זה מוביל לבלבול בין שני הצדדים המעורבים, ובסופו של דבר ספקים מקבלים מעט מאוד מידע או תובנות לגבי סוג מערכי הנתונים שהם צריכים לספק. באופן אירוני, זה מאט גם את כל התהליך. אז, הצעד הראשון הוא לשבת עם הצוות שלך ולזהות את יעדי הבינה המלאכותית שלך. רשום את ה-SoP שלך והזכיר בבירור את כל הדרישות שלך כולל לוחות זמנים, נפח הנתונים, אסטרטגיות תמחור מועדפות ועוד.
ספקים כהרחבה של הצוות שלך
כאשר אתה מחליט לשתף פעולה עם ספקי תיוג נתונים, הם הופכים מיד לשלוחה של הצוות הפנימי שלך. כלומר, התקשורת שלך איתם הופכת להיות מחמירה ויעילה.
לכן עליך לחפש ספקי תיוג נתונים שיתאימו בקלות לדרישות העסק ולסטנדרטים שלך. הם צריכים להיות נוחים ומכירים את מתודולוגיות הפיתוח והבדיקה של המודל שלך, אזורי זמן, שגרות, פרוטוקולים תפעוליים ועוד ולשתף פעולה כחברי צוות במשך התהליך.
מודולי משלוח מותאמים
אין דרישת נתוני הכשרה מוגדרת אחת. זה זורם ודינמי. לפעמים, תזדקק לכמות עצומה של נתונים בפרק זמן קצר ובפעמים אחרות, תזדקק לכמויות מינימליות של נתונים על פני תקופה מתמשכת. ספק תיוג הנתונים שלך אמור להיות מסוגל להיענות לבקשות כאלה ולספק נתונים בזמן. הם צריכים גם להיות מסוגלים להגדיל ולהקטין במונחים של נפח בכל פעם שאתה צריך.
אבטחת נתונים ופרוטוקולים
זה חיוני בבחירת ספק תיוג נתונים. על הספק שלך להתייחס לפרוטוקולי אבטחת נתונים, סודיות ותאימות באותו אופן שאתה נוהג. הם צריכים לעמוד בכל דרישות הרגולציה של הנתונים כגון GDPR, HIPAA ועוד. אם אתה עוסק בנתוני בריאות, שאל אותם לגביהם ביטול זיהוי נתונים גם תהליכים. חוץ מזה, עליהם ליישם גם סביבת עבודה אטומה עם הקפדה נאותה על אבטחת מידע ורגישות.
לך למשפט
כדי לקבל מושג מלא על האופן שבו פועלים ומשתפים פעולה ספקי הנתונים ברשימה הקצרה שלך, עבור איתם לניסיון קצר. הירשם לפרויקט מדגם בתשלום ושתף את הדרישות שלך. העריכו את מוסר העבודה שלהם, זמן תגובה, עמידה בזמנים, איכות מערכי הנתונים הסופיים, מתודולוגיות תפעוליות, גמישות וגורמים נוספים כדי לראות אם שיתוף פעולה איתם יועיל לתהליך פיתוח הבינה המלאכותית שלכם.
אמנם זה לא כדי להעריך את המומחיות הטכנית שלהם אלא כדי לנתח את גישתם לעבודה ושיטות שיתוף הפעולה שלהם. בסופו של דבר, התכונות והתכונות הללו חשובות יותר מאשר ידע ומומחיות בתחום. שימו לב לדגלים אדומים ולחסל מועמדים לא מתאימים. זה יפשט את תהליך קבלת ההחלטות שלך.
אסטרטגיית תמחור
כעת, נקודה זו נידונה בהנחה שיש לך תקציב נתוני אימון AI חוקי מוכן. אם לא, אנו ממליצים לבדוק מאמר זה על תקציב בינה מלאכותית לקבלת תובנות עתירות תושייה.
ברגע שאתה מודע לתקציב שלך, חפש ספקי תיוג נתונים שיש להם מודל תמחור שקוף. זה מבטיח שתוכל לחשב בקלות את ההוצאות שלך על נתוני אימון בינה מלאכותית תוך כדי קנה המידה של הדרישות שלך. לפני שתשתף איתם פעולה, שאל אותם שאלות אם הם מחייבים לפי שעה, לכל משימה או לפי פרויקט. כמו כן, קבל תובנות לגבי דרישות החוזה ותנאי שיתוף הפעולה כדי לקבל הבנה ברורה למה אתה נכנס. חוץ מזה, זה גם טוב לדעת אם יש להם חיובים נוספים אם אתה צריך מערכי נתונים בהתראה קצרה מאוד או סעיפים אחרים כאלה.
עטיפת Up
קיום הספק הנכון של תיוג נתונים יכול לחולל פלאים עבור פרויקט הבינה המלאכותית שלך. מאופטימיזציה של הפרודוקטיביות ועד אפילו למזער את זמן היציאה שלך לשוק, אתה למעשה יכול לעשות יותר דברים כאשר יש לך את הספק הנכון לתיוג נתונים.
אנו בטוחים, כעת יש לך מושג טוב יותר כיצד תוכל לבחור את ספק הנתונים הבא שלך. אם אתה עדיין רוצה לפשט את התהליך ורק מקווה שתקבל ספק תיוג נתונים אמין בלי הרבה מאמץ, למה לא פשוט להיכנס לגעת איתנו?
יש לנו מערכת שיתוף פעולה שקופה, צוות של כותבי נתונים ותיקים, מקורות נתונים ללא דופי, מוסר עבודה אטום ופרוטוקולי אבטחת נתונים מעולים. כל מה שאתה צריך לעשות הוא לשתף את הרעיונות שלך למודל AI ולהמשיך לקבל מערכי נתונים באיכות גבוהה בזמן. אנו קוראים לך לפנות אלינו כדי לדון בפרויקט שלך עוד היום. אנחנו התוספות הערך שמגיעות לפתרון ה-AI שלך.
