数据供应商总是会降低您的成本：这就是原因

所有涉及人工智能 (AI) 和机器学习的项目都需要 AI 训练数据。人工智能系统学习变得更加准确和与其目的相关的唯一方法是输入适用的信息。采购和准备数据集正是公司努力利用人工智能和机器学习潜力的地方。

AI 训练需要持续输入大量上下文数据，以便机器提供精确的结果。这就是他们如何学会在每次收益时变得更加敏锐。采购质量数据给公司带来了重大挑战。他们要么没有固定的资源，要么担心他们会用完与数据收集公司合作所需的资金。

一个常见的误解是，企业主负担不起数据供应商的费用。我们将解决外包您的 AI 培训的成本以及从长远来看投资将如何节省资金。

不同的数据来源

要了解数据供应商的成本效益如何，我们必须首先了解数据采集的多种来源及其独特的优缺点。进一步了解每个来源将使您了解每个来源的优缺点。

来源	优势	缺点
免费资源	他们免费提供跨行业和细分市场的数据集。	在找到合适的数据集和类别之前，需要无数小时的手动工作来探索多个数据集和类别。
	公司有多种选择，例如 Kaggle、AWS、谷歌数据集搜索引擎等等。	数据集大多是原始的和未清理的。
		必须手动注释数据，这又是耗时的。
		可能涉及某些数据集的许可问题。
内部来源	它们提供上下文数据集，因为它们是通过公司定义的各种接触点在内部生成的。	可用数据量取决于流量、牵引力和其他基于接触点的指标。
	数据集可根据需求定制。	部门之间和部门内部的协作有时可能令人生畏。
		如果您的产品上市时间有限，内部资源可能会导致严重延迟。
		数据注释仍然是一项手动任务。
付费来源或数据供应商	优质人工智能训练数据的常年来源。	根据您的产品的利基程度，可能会很贵。
	数据集可以根据项目要求进行定制。
	无论您的产品上市时间如何，数据始终按时交付。
	许可和合规性由供应商负责。
	数据集在交付前进行了注释和质量检查。

如果您查看上表，您就会明白数据供应商的优势多于劣势。为了让您有更好的想法，让我们详细探讨这些方面。

让我们今天讨论一下您的 AI 训练数据需求。

数据供应商是其领域的专家。他们是在 AI 和 ML 成为主流之前就已经熟悉的先驱。数据收集公司拥有庞大的网络并可以访问具有各种数据集的数据库。他们还拥有使用他们的网络和联系人从头开始生成新数据集的影响力和基础设施。

数据收集公司将为您的项目始终如一地提供无可挑剔的数据集。除此之外，以下是他们为合作带来的一些能力：

供应商可以生成、管理和交付来自不同格式的数据。例如，如果您打算为您的应用程序开发语音搜索模块，它们可以为您获取与您的需求相关的语音数据。他们还可以提供对您的项目有利的基于图像、文本或视频的数据。
数据专家将处理许可和法规遵从性带来的所有障碍和难题。他们提供的数据集将完全没有限制。
数据收集公司确保您收到的数据是无偏见的，否则他们会让您知道可能存在的偏见，以便您可以修改系统以获得相关结果。
您将根据需要从背景、人口统计、市场细分和其他关键细分市场获得最新的数据集。

数据供应商和专家可以收取有竞争力的费率，因为他们为大宗项目定制了合同。他们庞大的网络也是证明从长远来看它们更便宜的主要原因之一。在这个行业工作多年，他们知道哪种来源适用于每种类型的数据集，如何在紧迫的期限内快速获取数据，以及与谁联系以获得准确的数据集。

随着您的协作持续时间的增加，他们将理解您的要求并自主交付高质量的数据集。您最终将在数据质量优化周期、间接成本、培训、注释和其他昂贵支出方面产生绝对零费用。

在 Shaip，我们是数据标注和采集领域的老手。凭借超过 13 年的经验，我们像市场上其他任何人一样了解数据要求。我们进行了三轮严格的质量检查，以确保您收到的数据可以上传。我们也为我们的透明度感到自豪，并围绕兑现我们的承诺建立了我们的模型。

我们专注于提供优质医疗数据. 我们最成功的合作之一是与一家保险公司合作。他们希望部署 AI 驱动的模块，例如预测分析，以评估其保险公司发生疾病的可能性，并相应地提供定制的保费。

为了准确预测结果，他们需要来自特定人口统计数据的大量医疗保健数据。通过自愿提供的详细信息，保险公司将能够根据他们的生活方式、遗传、遗传和其他因素了解他们可能发展的状况。保险公司与我们合作提供数据集，我们在规定的时间范围内交付。

有关医疗保健数据的重大挑战之一是确保我们去标识患者数据并实施 HIPAA 协议。我们严格的流程确保数据免受任何形式的重新识别，并最终满足所有合规标准。

从长远来看，利用数据供应商而不是求助于免费资源可以节省资金，并使您的公司为指数级增长做好准备。如果您希望您的 AI 模块提供准确的结果，您应该首先向它们提供相关数据，这些数据只能来自我们这样的专家。

立即与我们联系，讨论您的想法和要求。

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