各行各业的各家公司都在迅速采用人工智能来改善运营并找到满足其业务需求的解决方案。 该技术的重要性和优势显而易见，因此关键问题就变成了如何找到采用 AI 解决方案的正确方法。 然而，如果手头没有可靠的 AI 训练数据，自动化和优化卓越的用户体验说起来容易做起来难。
人工智能和机器学习算法在数据上蓬勃发展。 他们通过发展关系、制定和评估决策以及处理来自馈送训练数据的信息来学习。
训练数据 是开发人员和工程师设计实用机器学习算法所需的资源。 您使用的训练数据集将对项目的结果产生直接影响。 但是，适合您项目的相关数据集并不总是可用。 企业必须依靠第三方供应商或数据收集公司来帮助他们处理相关数据集。
为您的 AI 训练数据选择合适的数据供应商与为您的特定项目选择合适的数据集一样重要。 选择错误的供应商，您可能会看到不准确的项目结果、延长的发布时间以及收入的重大损失。
训练数据购买决策——您应该考虑的因素
训练数据构成了数据集的主要部分，约占模型所需数据的 50-60%。 以下是您在选择数据供应商并在虚线上签名之前应考虑的一些因素。
价格：
价格是一个重要的决策驱动因素，尽管您不想仅根据价格点做出决定。 AI 数据采集涉及很多费用，从支付供应商费用、数据准备、优化费用、运营成本等等。 因此，您必须考虑项目生命周期中可能发生的所有支出。
数据质量：
在选择产品时，质量数据胜过成本竞争力 数据供应商. 质量太高的数据不存在。 卓越且可访问的数据将改进您的机器学习模型。 选择一个平台，使数据转换和采集无缝集成到您的工作流程中。
数据多样性：
您选择的训练数据应该是所有用例和需求的平衡表示。 在大型数据集中，不可能完全防止偏差。 但是，为了获得最佳结果，您必须限制模型中的数据偏差。 数据多样性是从模型中实现准确预测和性能的关键。 例如，与基于 100 笔交易的模型相比，使用 10,000 笔交易训练的 AI 模型将显得苍白无力。
合法合规：
经验丰富的第三方供应商最适合处理合规性和安全性问题。 这些任务既乏味又耗时。 此外，合法性需要受过训练的专家的最大关注和经验。 因此，选择数据供应商的第一步是确保他们从具有适当权限的合法授权来源采购数据。
具体用例：
用例和项目的结果将决定您需要的数据集类型。 例如，如果您尝试构建的模型非常复杂，它将需要大量多样的数据集。
去标识化数据：
数据去标识化 帮助您远离法律问题，特别是如果您正在寻找与医疗保健相关的数据集。 您应该确保用于训练 AI 模型的数据集是完全去标识化的。 此外，您的供应商应该从多个来源采购清理过的数据，这样即使您合并两个数据集，将它们链接到个人的可能性也是有限的。
适应性和可扩展性：
在选择过程的这个阶段，确保专注于可以满足您未来需求的数据集。 数据集应允许系统升级和流程改进。 此外，您应该预测未来在数量和功能方面的需求。 最后，在做出最终决定之前，先问自己以下问题：
- 您是否有内部数据收集流程？
- 供应商是否提供多种型号？
- 数据定制是否可用？
结束了
选择供应商来采购您的训练数据并不是一个容易的决定； 您的选择将导致长期后果。 我们讨论的参数为您应该如何寻找供应商提供了极好的指南。 请记住始终将训练数据获取成本与未来回报进行比较和计算。
寻找在数据收集和准备方面具有经验和专业知识的供应商是一项繁琐且耗时的任务。 从业务角度比较每个供应商的所有关键因素是不切实际的。 从数据多样性到可扩展性，运营商没有时间正确搜索供应商。 使用 Shaip 让它更简单。 我们拥有符合行业标准的多样化、优质数据。 今天与我们联系 多谈谈您的具体需求。
