Bir yapay zeka modeli geliştirmek pahalı değil mi? Birçok şirket için, basit bir yapay zeka modeli geliştirme fikri, onları, onu geliştirmek için milyonlarca dolara ihtiyaç duyacaklarını varsaymaya itebilir. Çoğu zaman, onların da doğru olduğu ortaya çıkıyor. Ancak, maruz kaldığınız her maliyet size önemli getiriler sağlamalıdır. Akıllıca bir şeye yatırım yaptığınızı bilmenin tek yolu budur.
Ancak, ihmalleri, yanlış hesaplamaları veya kötü karar vermeleri nedeniyle birkaç gider yöneticisi veya işletme sahibi ortaya çıkar. Yöneticilerin yaptığı bu tür büyük hatalardan biri, veri kümelerine açıklama eklemek için dahili veri kaynaklarını ve ekip üyelerini tercih edip etmemeye veya tüm süreci dışarıdan temin etmeye karar vermektir.
Bu fikir, veri açıklama projelerinin dış kaynak kullanımıyla ilgili masraflardan tasarruf etme niyetinden kaynaklansa da, genellikle uzun vadede daha fazla harcama yapmalarına neden olan çeşitli faktörleri ve temas noktalarını gözden kaçırıyorlar. Pek çok paydaş, dahili veri açıklama modüllerini tercih etmenin, masraflardan tasarruf etmelerine ve uygun bir bütçeyle AI geliştirme projelerini tamamlamalarına yardımcı olacağı konusunda yanlış bir kanıya sahiptir. Ancak, masrafların artmaya başladığı yer burasıdır.
Bu tür kararlar yöneticileri, yeterli veri kümelerinin veya veri oluşturma temas noktalarının olmaması, ilgili verilerin olmaması, yapılandırılmamış ve temizlenmemiş verilerin bolluğu, ekip üyelerini verilere açıklama eklemek, açıklama yazılımı kiralamak veya satın almak için eğitmek için yapılan genel giderler gibi çeşitli nedenlerle kayıplara maruz kalmaya zorlar. , ve dahası.
Uzun vadede, tüm projeyi dışarıdan temin etmek için harcadıklarından iki kat veya daha fazla harcama yaparlar. Bu nedenle, veri açıklama satıcılarına mı gitmelisiniz yoksa şirket içi bir ekip mi oluşturmalısınız konusunda hâlâ ikilemde olan biriyseniz, işte bazı ufuk açıcı bilgiler.
Veri Açıklama Projelerinizi Dış Kaynaklardan Almak İçin İhtiyacınız Olan 4 Neden
Uzman Veri açıklayıcıları
Açık olanla başlayalım. Veri açıklayıcıları işi yapmak için gereken doğru alan uzmanlığına sahip eğitimli profesyonellerdir. Veri ek açıklaması, dahili yetenek havuzunuzun görevlerinden biri olsa da, bu, veri açıklayıcıları için özelleşmiş tek iştir. Bu, açıklayıcılar belirli veri türleri için hangi açıklama yönteminin en iyi sonucu verdiğini, toplu verilere açıklama eklemenin en iyi yollarını, yapılandırılmamış verileri temizlemeyi, çeşitli veri kümesi türleri için yeni kaynaklar hazırlamayı ve daha fazlasını bildiğinden büyük bir fark yaratır.Bu kadar çok hassas faktör söz konusu olduğunda, veri açıklayıcıları veya veri satıcılarınız, aldığınız nihai verilerin kusursuz olmasını ve eğitim amacıyla doğrudan AI modelinize beslenmesini sağlar.
ölçeklenebilirlik
Bir yapay zeka modeli geliştirirken her zaman bir belirsizlik durumundasınızdır. Ne zaman daha fazla veri hacmine ihtiyaç duyacağınızı veya egzersiz verisi hazırlığını bir süreliğine ne zaman duraklatmanız gerektiğini asla bilemezsiniz. Ölçeklenebilirlik, AI geliştirme sürecinizin sorunsuz bir şekilde gerçekleşmesini sağlamanın anahtarıdır ve bu sorunsuzluk yalnızca kurum içi profesyonellerinizle elde edilemez.
Dinamik taleplere ayak uydurabilen ve gerekli hacimlerde veri kümesini tutarlı bir şekilde sunabilenler yalnızca profesyonel veri yorumlayıcılarıdır. Bu noktada, veri kümelerinin teslim edilmesinin anahtar olmadığını, ancak makine tarafından beslenebilir veri kümelerinin teslim edilmesinin önemli olduğunu da unutmamalısınız.
Açık olanla başlayalım. Dahili Önyargıyı Ortadan Kaldırın
Eğer düşünürseniz, bir organizasyon bir tünel vizyonuna kapılır. Protokoller, süreçler, iş akışları, metodolojiler, ideolojiler, iş kültürü ve daha fazlasıyla bağlı olan her bir çalışan veya ekip üyesi aşağı yukarı örtüşen bir inanca sahip olabilir. Ve bu tür oybirliğiyle alınan güçler, verilere açıklama eklemek için çalıştığında, kesinlikle bir ön yargının ortaya çıkma olasılığı vardır.
Ve hiçbir önyargı, herhangi bir yerde herhangi bir AI geliştiricisine iyi haberler getirmedi. Önyargılılığın ortaya çıkması, makine öğrenimi modellerinizin belirli inançlara meyilli olduğu ve olması gerektiği gibi nesnel olarak analiz edilmiş sonuçlar vermediği anlamına gelir. Önyargı, işiniz için size kötü bir itibar getirebilir. Bu nedenle, bunun gibi hassas konuları sürekli olarak izlemek ve sistemlerden önyargıları belirlemeye ve ortadan kaldırmaya devam etmek için bir çift taze göze ihtiyacınız var.
Eğitim veri kümeleri, önyargının sızabileceği en eski kaynaklardan biri olduğundan, veri açıklayıcılarının önyargıyı azaltma ve nesnel ve çeşitli veriler sunma konusunda çalışmasına izin vermek idealdir.
Üstün kaliteli veri kümeleri
Bildiğiniz gibi yapay zekanın değerlendirme yeteneği yok eğitim veri kümeleri ve bize bunların kalitesiz olduğunu söyleyin. Sadece beslendikleri şeyden öğrenirler. Bu nedenle kalitesiz verileri beslediğinizde alakasız veya kötü sonuçlar ortaya çıkar.
Veri kümeleri oluşturmak için dahili kaynaklarınız olduğunda, alakasız, yanlış veya eksik veri kümelerini derleme olasılığınız çok yüksektir. Dahili veri temas noktalarınız gelişen yönler ve eğitim verisi hazırlığını bu tür varlıklara dayandırmak yalnızca AI modelinizi zayıflatabilir.Ayrıca, açıklamalı veriler söz konusu olduğunda, ekip üyeleriniz tam olarak ne yapmaları gerektiğini açıklamayabilir. Yanlış renk kodları, genişletilmiş sınırlayıcı kutular ve daha fazlası, makinelerin tamamen kasıtsız yeni şeyler varsaymasına ve öğrenmesine neden olabilir.
Bu, veri açıklayıcılarının mükemmel olduğu yerdir. Bu zorlu ve zaman alıcı görevi yapmakta harikalar. Yanlış ek açıklamaları tespit edebilir ve KOBİ'leri önemli verilere açıklama eklemeye nasıl dahil edeceklerini bilirler. Bu nedenle, veri satıcılarından her zaman en kaliteli veri kümelerini alırsınız.
Veri kümeleri oluşturmak için dahili kaynaklarınız olduğunda, alakasız, yanlış veya eksik veri kümelerini derleme olasılığınız çok yüksektir. Dahili veri temas noktalarınız gelişen yönler ve eğitim verisi hazırlığını bu tür varlıklara dayandırmak yalnızca AI modelinizi zayıflatabilir.Yukarı tamamlayan
Bu faktörlerin dışında, satıcılara ve uzmanlara veri açıklamalarını dışarıdan temin ettiğinizde elde edeceğiniz en büyük avantaj zamandır. AI geliştirme karmaşıktır ve üzerinde çalışmanız gereken çeşitli görevler ve gereksinimleriniz olacaktır. Veri açıklaması, ekip üyeleriniz için ek bir sorumluluktur. Dış kaynak kullandığınızda, işiniz ve projeniz için gerçekten önemli olan görevlere daha fazla zaman ayırmalarına izin verebilirsiniz.
Kısacası, veri açıklama projenizi dış kaynaktan temin etmek, dahili üretkenliğinizi artırmanıza, daha hızlı pazarlama sürenize sahip olmanıza, sonuçlarınızı test etmek ve algoritmaları optimize etmek için size daha fazla zaman sunmanıza ve daha pek çok şeye yardımcı olabilir. Daha fazla zaman kazanmak istiyorsanız, tüm veri açıklama ihtiyaçlarınız için bize ulaşmanız yeterlidir.
Topluluk ekibimiz, AI projeniz için en kaliteli veri kümelerini sunmaya çalışan KOBİ'leri, deneyimli proje yöneticilerini, veri bilimcilerini ve daha fazlasını içerir. Şimdi bizimle konuş.
