数据收集

如何为 AI 和 ML 项目选择最佳数据收集公司

今天,没有人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的企业处于显着的竞争劣势。 从支持和优化后端流程和工作流,到通过推荐引擎和自动化提升用户体验,人工智能的采用对于 2021 年的生存来说是不可避免的和必不可少的。

然而,要达到 AI 提供无缝和准确结果的程度是具有挑战性的。 正确的实施不是一蹴而就的,这是一个可以持续数月的长期过程。 AI 训练周期越长,结果越精确。 话虽如此,更长的 AI 训练持续时间需要更多的相关和上下文数据集。

从业务角度来看,除非您的内部系统非常高效,否则您几乎不可能拥有相关数据集的永久来源。 大多数企业必须依赖外部资源,例如 第三方供应商 或人工智能训练数据收集公司。 他们拥有基础设施和设施,可确保您获得训练所需的大量 AI 训练数据,但为您的业务选择正确的选项并不那么简单。

行业中有许多提供数据收集服务的劣质公司,您必须谨慎选择与谁合作。 与错误或无能的供应商合作可能会无限期地推送您的产品发布数据或导致资本损失。

我们创建了本指南以帮助您选择合适的 AI 数据收集公司。 阅读后,您将有信心为您的企业确定完美的数据收集公司。

在寻找数据收集公司之前您应该考虑的内部因素

与数据收集公司合作只是任务的 50%。 从你的角度来看,剩下的 50% 围绕基础工作展开。 完美的合作需要回答或进一步解释问题或因素。 让我们来看看其中的一些。

  • 您的 AI 用例是什么?

    您需要为 AI 实现定义适当的用例。 如果没有,您就在没有明确目的的情况下部署 AI。 在实施之前,您需要弄清楚人工智能是否会帮助您产生潜在客户、推动销售、优化工作流程、获得以客户为中心的结果或其他特定于您的业务的积极成果。 明确定义用例将确保您寻找合适的数据供应商。

  • 您需要多少数据? 哪种类型?

    您需要多少数据? 您需要对所需的数据量设置一个通用上限。 虽然我们相信更大的容量会产生更准确的模型,但您仍然需要定义您的项目需要多少以及哪种类型的数据最有益。 如果没有明确的计划,您将在成本和劳动力方面经历过多的浪费。

    以下是企业主在准备收集时询问的一些常见问题,以确定哪些内容:

    • 您的业​​务是否基于计算机视觉?
    • 您需要哪些特定图像作为数据集?
    • 您是否打算将预测分析引入您的工作流程并需要基于历史文本的数据集?
  • 你的数据集应该有多多样化?

    您还需要定义数据的多样性,即从年龄组、性别、种族、语言和方言、教育资格、收入、婚姻状况和地理位置收集的数据。

  • 您的数据敏感吗?

    敏感数据是指个人或机密信息。 用于进行药物试验的电子健康记录中患者的详细信息就是理想的例子。 从道德上讲,由于流行的 HIPAA 标准和协议,这些见解和信息应该去标识化。

    如果您的数据要求涉及敏感数据,您应该决定您打算如何去识别数据,或者您是否希望您的供应商为您做这件事。

  • 数据收集源

    数据收集来自各种来源,从免费和可下载的数据集到政府网站和档案。 但是,数据集必须与您的项目相关,否则它们将没有任何价值。 除了相关之外,数据集还应该是上下文相关的、干净的并且相对较新,以确保您的 AI 的结果符合您的抱负。

  • 如何预算?

    AI 数据采集涉及支付厂商费用、运营费用、数据准确性优化周期费用、间接费用等直接和 隐性成本. 您需要仔细考虑流程中涉及的每一笔费用,并相应地制定预算。 数据收集预算还应与您的项目范围和愿景保持一致。

让我们今天讨论一下您的 AI 训练数据需求。

如何为 AI 和 ML 项目选择最佳数据收集公司?

现在您已经建立了基本面,现在确定理想的数据收集公司变得相对容易。 为了进一步区分优质供应商与不足的供应商,这里有一份您应该注意的方面的快速清单。

  • 样本数据集

    要求 样本数据集 在与供应商合作之前。 您的 AI 模块的结果和性能取决于您的供应商的活跃程度、参与程度和承诺程度,而深入了解所有这些品质的最佳方法是获取样本数据集。 这将使您了解是否满足您的数据要求,并告诉您合作是否值得投资。

  • 法规符合

    您打算与供应商合作的主要原因之一是使任务符合监管机构的要求。 这是一项乏味的工作,需要有经验的专家。 在做出决定之前,请检查潜在的服务提供商是否遵循合规性和标准,以确保从不同来源获取的数据获得使用许可并获得适当的许可。

    法律后果可能导致您的公司破产。 在选择数据收集提供商时,请务必牢记合规性。

  • 品质保证

    当您从供应商处获得数据集时,它们应该正确格式化并准备好直接上传到您的 AI 模块以进行训练。 您不应该进行审计或使用专职人员来检查数据集的质量。 这只是为已经乏味的任务添加了另一层。 确保您的供应商始终以您需要的格式和样式提供可上传的数据集。

  • 客户推荐

    与您的供应商的现有客户交谈,您将获得关于他们的运营标准和质量的第一手意见。 客户通常对推荐和推荐是诚实的。 如果您的供应商准备好让您与他们的客户交谈,他们显然对他们提供的服务充满信心。 彻底审查他们过去的项目,与他们的客户交谈,如果你觉得他们很合适,就敲定交易。

  • 处理数据偏差

    透明度是任何协作的关键,您的供应商必须分享有关他们提供的数据集是否有偏见的详细信息。 如果是,到什么程度? 通常,很难从图片中完全消除偏见,因为您无法确定或归因于介绍的准确时间或来源。 因此,当他们提供有关数据如何有偏见的见解时,您可以修改您的系统以相应地提供结果。

  • 卷的可扩展性

    您的业​​务将在未来增长,您的项目范围将呈指数级扩展。 在这种情况下,您应该确信您的供应商可以大规模交付您的业务所需的大量数据集。

    他们内部有足够的人才吗? 他们是否耗尽了所有数据源? 他们能否根据独特的需求和用例自定义您的数据? 这些方面将确保供应商可以在需要大量数据时进行过渡。

你的未来取决于利用人工智能和机器学习

你的未来取决于利用人工智能和机器学习我们了解找到合适的数据收集公司具有挑战性。 在提交之前单独要求样本集、比较供应商和测试服务与快速项目是没有意义的。 即使找到了合适的公司,您也必须花费长达两个月的时间来准备数据收集。

这就是为什么我们建议消除所有这些实例并直接进入协作阶段,并为您的项目获取高质量的数据集。 立即与 Shaip 联系,以获得无可挑剔的数据质量。 我们超越了清单中提到的所有要素,以确保我们的合作伙伴关系对您的业务有利可图。

今天和我们谈谈 关于您的项目,让我们尽早开始。

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