在机器学习开发过程中，准备训练数据可能是一个令人兴奋的阶段，也可能是一个具有挑战性的阶段。 如果您通过内部团队成员自己编译训练数据会很有挑战性，如果您将整个过程外包则非常令人兴奋。
如您所知，训练数据准备是分层、繁琐且耗时的。 从选择正确的来源和途径到提取数据，再到确保它们被清理和精确标记，任务永无止境。 当您通过内部人才库完成这项工作时，您不仅会花费大量管理费用和隐性费用，还会占用他们的大量生产时间。
这就是为什么外包数据标记被认为是该领域的理想替代方案，因为它确保机器学习开发人员和架构师能够及时访问高质量数据。 但是您如何选择合适的数据标签供应商呢？ 市场充斥着一流的数据标签公司，您如何知道与哪家公司合作？
好吧，本指南将帮助您找到合适的数据标签供应商。
如何选择合适的数据标签供应商
确定并定义您的目标
选择合适的供应商并不像听起来那么复杂。 使过程无缝主要掌握在您的手中。 这就是为什么第一步是确定您在 AI 项目中的目标。 许多企业主对他们的需求只有一个模糊的概念，并最终从他们的供应商那里设定了一般的期望。
这会导致相关各方之间产生混淆，最终导致供应商获得的关于他们应该提供的数据集类型的信息或见解非常少。 具有讽刺意味的是，这也会减慢整个过程。 因此，第一步是与您的团队坐在一起并确定您的 AI 目标。 写下您的 SoP 并清楚地提及您的所有要求，包括时间表、数据量、首选定价策略等。
供应商作为您团队的延伸
当您决定与数据标签供应商合作时，他们会立即成为您内部团队的延伸。 这意味着，您与他们的沟通变得严格和简化。
这就是为什么您应该寻找能够轻松满足您的业务需求和标准的数据标签供应商。 他们应该熟悉并熟悉您的模型开发和测试方法、时区、例程、操作协议等，并在整个过程中作为团队成员进行协作。
量身定制的交付模块
没有一个定义的训练数据要求。 它是流动的和动态的。 有时，您需要在短时间内处理大量数据，而有时，您需要在一段持续时间内处理最少量的数据。 您的数据标签供应商应该能够满足这两种请求并按时交付数据。 他们还应该能够在您需要时按数量增加和减少。
数据安全和协议
这对于选择数据标签供应商至关重要。 您的供应商应以与您相同的方式对待数据安全性、机密性和合规性协议。 它们应满足所有数据监管要求，例如 GDPR、HIPAA 等。 如果您处理医疗保健数据，请询问他们 数据去标识化 过程也是如此。 此外，他们还应实施密闭的工作环境，并适当遵守数据安全性和敏感性。
去试一试
要完全了解入围数据供应商的运作和协作方式，请与他们进行一次短期试用。 注册付费示例项目并分享您的需求。 评估他们的职业道德、响应时间、及时性、最终数据集的质量、操作方法、灵活性以及更多因素，看看与他们合作是否对您的 AI 开发过程有益。
虽然这不是评估他们的技术专长，而是分析他们的工作态度和协作方法。 最后，这些属性和特征最终比领域知识和专业知识更重要。 注意危险信号并消除不合格的候选人。 这将简化您的决策过程。
定价策略
现在，在假设您已准备好有效的 AI 训练数据预算的情况下讨论这一点。 如果您不这样做，我们建议您查看这篇关于 AI 预算的文章，以获取足智多谋的见解。
了解预算后，请寻找具有透明定价模型的数据标签供应商。 这确保您可以在扩展需求时轻松计算在 AI 训练数据上的支出。 在与他们合作之前，询问他们是否按小时、按任务或按项目收费。 此外，深入了解合同要求和合作条款，以清楚了解您要从事的工作。 此外，如果您在很短的时间内需要数据集或其他此类条款，那么知道他们是否收取额外费用也很好。
总结
拥有合适的数据标签供应商可以为您的 AI 项目创造奇迹。 从优化生产力到最大限度地缩短上市时间，当您拥有合适的数据标签供应商时，您实际上可以完成更多工作。
我们确信，您现在对如何选择下一个数据供应商有了更好的了解。 如果您仍想简化流程，只希望不费吹灰之力就能找到可靠的数据标签供应商，何不干脆进入 与我们联系?
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