AI Veri Toplama İçin Yeni Başlayanlar Kılavuzu

AI / ML Projeniz için AI Veri Toplama Şirketini Seçme

Giriş

AI Eğitim Verileri Yapay zeka, insanların sıradan hayatlarını ilginç ve gereksiz görevleri basitleştirerek yaşamlarını ve yaşam tarzlarını yükseltmek için makineleri kullanmakla ilgilidir. Yapay zekanın hiçbir zaman baskın bir güç olması, ancak mantıksız olanı çözmek ve kolektif evrimin yolunu açmak için insanlarla birlikte çalışan tamamlayıcı bir güç olması gerekiyordu.

Şu an itibariyle, yapay zekanın yardımıyla endüstriler arasında gerçekleşen önemli atılımlarla doğru yolda ilerliyoruz. Örneğin sağlık hizmeti alıyorsanız, makine öğrenimi modellerinin eşlik ettiği AI sistemleri, uzmanların kanseri daha iyi anlamasına ve bunun için tedaviler bulmasına yardımcı oluyor. Nörolojik bozukluklar ve TSSB gibi endişeler AI yardımıyla tedavi edilmektedir. Yapay zeka destekli klinik denemeler ve simülasyonlar sayesinde aşılar hızlı bir şekilde geliştirilmektedir.

Veri Toplama Bg_Tablet
AI Veri Toplama bölümünü okuyun veya PDF sürümünü indirin.

Içindekiler

  1. Giriş
  2. AI Veri Toplama Nedir?
  3. Makine Öğreniminde Yapay Zeka Eğitim Verilerinin Türleri
    1. Metin Verileri
    2. Ses Verileri
    3. Görüntü Verileri
    4. Video Verileri
  4. Bir Makine Öğrenimi için Nasıl Veri Toplanır?
    1. Ücretsiz Kaynaklar
    2. İç Kaynaklar
    3. Ücretli Kaynaklar
  5. Kötü veriler yapay zeka hedeflerinizi nasıl etkiler?
    1. Kötü Veri - Nedir?
    2. AI Eğitim Veri sağlayıcıları kurtarmaya geliyor
  6. Veri Toplama Projeniz için etkili bir Bütçe oluştururken göz önünde bulundurulması gereken faktörler
    1. İhtiyacınız olan veri hacmi
    2. Veri Fiyatlandırma Stratejisi
    3. Tedarik Stratejileriniz
  7. Şirket içi Veri Toplama ile harcamalardan tasarruf ediyor musunuz?
    1. Kurum İçi Veri Toplama Pahalı mı?
  8. Uçtan uca bir AI Veri Toplama hizmet sağlayıcısının avantajları
  9. Doğru AI Veri Toplama Şirketi nasıl seçilir
    1. Örnek Veri Kümesi Turnusol Testi
    2. Uyumlu olup olmadıklarını kontrol edin
    3. KG Süreçlerini Sorun
    4. Veri Önyargısıyla Mücadele
    5. Ölçeklenebilirler mi?
  10. Sonuç

Sadece sağlık hizmetleri değil, yapay zekanın dokunduğu her bir sektör veya segmentte devrim yaşanıyor. Otonom araçlar, akıllı marketler, FitBit gibi giyilebilir cihazlar ve hatta akıllı telefon kameralarımız, AI ile yüzlerimizin daha iyi görüntülerini yakalayabilir.

Yapay zeka alanında meydana gelen yenilikler sayesinde şirketler, çeşitli kullanım durumları ve çözümleri ile yelpazeye giriyor. Bu nedenle, küresel AI pazarının 267'nin sonunda 2027 milyar dolar civarında bir piyasa değerine ulaşması bekleniyor. Ayrıca, oradaki işletmelerin yaklaşık %37'si süreçlerine ve ürünlerine halihazırda AI çözümlerini uyguluyor.

Daha da ilginci, bugün kullandığımız ürün ve hizmetlerin yaklaşık %77'si AI tarafından desteklenmektedir. Teknoloji konsepti dikeylerde önemli ölçüde yükselirken, işletmeler yapay zeka ile imkansızı nasıl başarıyor?

Yapay Zeka Veri Toplama

Yapay Zeka Veri Toplama Bir saat kadar basit cihazlar, insanlarda kalp krizlerini nasıl doğru bir şekilde tahmin edebilir? Her zaman bir sürücüye ihtiyaç duyan arabaların ve otomobillerin yollarda birdenbire daha az sürücüye gitmesi nasıl mümkün olabilir?

Chatbotlar bizi diğer taraftaki başka bir insanla konuştuğumuza nasıl inandırıyor?

Her sorunun cevabını gözlemlerseniz, sadece bir unsura indirgenir – DATA. Veriler, yapay zekaya özgü tüm operasyonların ve süreçlerin merkezinde yer alır. Makinelerin kavramları anlamasına, girdileri işlemesine ve doğru sonuçlar vermesine yardımcı olan verilerdir.

Dışarıdaki tüm büyük AI çözümleri, veri toplama veya veri toplama veya AI eğitim verileri olarak adlandırdığımız çok önemli bir sürecin ürünleridir.

Bu kapsamlı kılavuz, tamamen ne olduğunu ve neden önemli olduğunu anlamanıza yardımcı olmakla ilgilidir.

AI Veri Toplama Nedir?

Makinelerin kendilerine ait bir aklı yoktur. Bu soyut kavramın yokluğu onları düşüncelerden, gerçeklerden ve akıl yürütme, biliş ve daha fazlası gibi yeteneklerden yoksun kılar. Bunlar sadece taşınmaz kutular veya yer kaplayan cihazlardır. Bunları güçlü ortamlara dönüştürmek için algoritmalara ve daha da önemlisi verilere ihtiyacınız var.

Yapay Zeka Veri Toplama Geliştirilen algoritmalar üzerinde çalışılacak ve işlenecek bir şeye ihtiyaç duyar ve bir şeyin ilgili, bağlamsal ve yeni olan veriler olması gerekir. Makinelerin amaçlarına hizmet etmesi için bu tür verileri toplama sürecine AI veri toplama denir.

Bugün kullandığımız her bir AI özellikli ürün veya çözüm ve sundukları sonuçlar, yıllarca süren eğitim, geliştirme ve optimizasyondan kaynaklanmaktadır. Navigasyon rotaları sunan cihazlardan ekipman arızasını günler öncesinden tahmin eden karmaşık sistemlere kadar her bir varlık, sonuçları doğru bir şekilde sunabilmek için yıllarca AI eğitiminden geçmiştir.

AI veri toplama AI geliştirme sürecinin ilk adımıdır ve başlangıçtan itibaren bir AI sisteminin ne kadar etkili ve verimli olacağını belirler. Yapay zeka modellerinin ayrıntıları daha iyi işlemesine ve anlamlı sonuçlar ortaya çıkarmasına yardımcı olacak, ilgili veri kümelerini sayısız kaynaktan tedarik etme sürecidir.

Makine Öğreniminde Yapay Zeka Eğitim Verilerinin Türleri

Şimdi, AI veri toplama bir şemsiye terimdir. Bu alandaki veriler herhangi bir anlama gelebilir. Metin, video görüntüleri, resimler, ses veya bunların karışımı olabilir. Kısacası, bir makinenin öğrenme ve sonuçları optimize etme görevini yerine getirmesi için faydalı olan her şey veridir. Size farklı veri türleri hakkında daha fazla bilgi vermek için hızlı bir liste:

Veri kümeleri, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış bir kaynaktan olabilir. Başlatılmamış olanlar için yapılandırılmış veri kümeleri, açık anlam ve biçime sahip olanlardır. Makineler tarafından kolayca anlaşılabilirler. Öte yandan yapılandırılmamış veriler, her yerde bulunan veri kümelerindeki ayrıntılardır. Belirli bir yapıyı veya formatı izlemezler ve bu tür veri kümelerinden değerli içgörüler çıkarmak için insan müdahalesi gerektirirler.

Metin Verileri

En bol ve belirgin veri biçimlerinden biri. Metin verileri, veritabanlarından, GPS navigasyon birimlerinden, elektronik çizelgelerden, tıbbi cihazlardan, formlardan ve daha fazlasından alınan bilgiler şeklinde yapılandırılabilir. Yapılandırılmamış metin, anketler, el yazısı belgeler, metin görüntüleri, e-posta yanıtları, sosyal medya yorumları ve daha fazlası olabilir.

Metin Verisi Toplama

Ses Verileri

Ses veri kümeleri, şirketlerin daha iyi sohbet robotları ve sistemler geliştirmesine, daha iyi sanal asistanlar tasarlamasına ve daha pek çok şeye yardımcı olur. Ayrıca, makinelerin tek bir soru veya sorgunun sorulabileceği farklı şekillerde aksanları ve telaffuzları anlamasına yardımcı olur.

Ses Verisi Toplama

Görüntü Verileri

Görüntüler, çeşitli amaçlar için kullanılan bir diğer önemli veri kümesi türüdür. Kendi kendini süren arabalardan ve Google Lens gibi uygulamalardan yüz tanımaya kadar, görüntüler sistemlerin kusursuz çözümler bulmasına yardımcı olur.

Görüntü Verisi Toplama

Video Verileri

Videolar, makinelerin bir şeyi derinlemesine anlamasını sağlayan daha ayrıntılı veri kümeleridir. Video veri kümeleri, bilgisayarla görme, dijital görüntüleme ve daha birçok kaynaktan elde edilir.

Video Veri Toplama

Bir Makine Öğrenimi için Nasıl Veri Toplanır?

AI Eğitim Verileri İşlerin biraz zorlaşmaya başladığı yer burasıdır. En başından beri, aklınızda gerçek dünya sorununa bir çözüm varmış gibi görünüyor, AI'nın bu konuda ideal bir yol olacağını biliyorsunuz ve modellerinizi geliştirdiniz. Ancak şimdi, AI eğitim süreçlerinize başlamanız gereken kritik aşamadasınız. Modellerinizin kavramları öğrenmesini ve sonuç vermesini sağlamak için bol miktarda AI eğitim verisine ihtiyacınız var. Sonuçlarınızı test etmek ve algoritmalarınızı optimize etmek için doğrulama verilerine de ihtiyacınız var.

Peki, verilerinize nasıl kaynak sağlıyorsunuz? Hangi verilere ihtiyacınız var ve bunların ne kadarı? İlgili verileri getirmek için birden fazla kaynak nelerdir?

Şirketler, makine öğrenimi modellerinin nişini ve amacını değerlendirir ve ilgili veri kümelerine kaynak sağlamanın potansiyel yollarını belirler. Gereken veri türünü tanımlamak, veri kaynağına ilişkin endişelerinizin büyük bir bölümünü çözer. Size daha iyi bir fikir vermek için, veri toplama için farklı kanallar, yollar, kaynaklar veya ortamlar vardır:

AI Eğitim Verileri

Ücretsiz Kaynaklar

Adından da anlaşılacağı gibi bunlar, AI eğitim amaçlı veri kümelerini ücretsiz olarak sunan kaynaklardır. Ücretsiz kaynaklar, halka açık forumlardan, arama motorlarından, veritabanlarından ve dizinlerden, yıllar boyunca bilgi arşivlerini koruyan devlet portallarına kadar her şey olabilir.

Ücretsiz veri kümeleri elde etmek için çok fazla çaba harcamak istemiyorsanız, Kaggle, AWS kaynağı, UCI veritabanı ve daha fazlasınınki gibi özel web siteleri ve portallar vardır ve bunlar, çeşitli türleri keşfetmenize olanak tanır.
kategoriler ve gerekli veri kümelerini ücretsiz olarak indirin.

İç Kaynaklar

Ücretsiz kaynaklar uygun seçenekler gibi görünse de, bunlarla ilişkili çeşitli sınırlamalar vardır. İlk olarak, gereksinimlerinize tam olarak uyan veri kümelerini bulacağınızdan her zaman emin olamazsınız. Eşleşseler bile, veri kümeleri zaman çizelgeleri açısından alakasız olabilir.

Pazar segmentiniz nispeten yeniyse veya keşfedilmemişse, pek çok kategori veya ilgili
sizin de indirmeniz için veri kümeleri. Ücretsiz kaynaklarla ön eksiklikleri önlemek için, orada
daha alakalı ve bağlamsal veri kümeleri oluşturmanız için bir kanal görevi gören başka bir veri kaynağı var.

Bunlar, CRM veritabanları, formlar, e-posta pazarlama potansiyel müşterileri, ürün veya hizmet tanımlı temas noktaları, kullanıcı verileri, giyilebilir cihazlardan gelen veriler, web sitesi verileri, ısı haritaları, sosyal medya bilgileri ve daha fazlası gibi dahili kaynaklarınızdır. Bu dahili kaynaklar sizin tarafınızdan tanımlanır, ayarlanır ve korunur. Bu nedenle, güvenilirliğinden, alaka düzeyinden ve güncelliğinden emin olabilirsiniz.

Ücretli Kaynaklar

Kulağa ne kadar yararlı gelse de, dahili kaynaklar da karmaşıklık ve sınırlamalardan adil bir paya sahiptir. Örneğin, yetenek havuzunuzun odak noktasının çoğu, veri temas noktalarını optimize etmeye gidecek. Ayrıca ekipleriniz ve kaynaklarınız arasındaki koordinasyon da kusursuz olmalıdır.

Bunun gibi daha fazla hıçkırıklardan kaçınmak için ücretli kaynaklarınız var. Projeleriniz için size en kullanışlı ve bağlamsal veri kümelerini sunan ve ihtiyacınız olduğunda bunları sürekli olarak almanızı sağlayan hizmetlerdir.

Çoğumuzun ücretli kaynaklar veya veri satıcıları hakkında edindiği ilk izlenim, bunların pahalı olduğudur. Yine de,
matematiği yaptığınızda, sadece uzun vadede ucuzlar. Geniş ağları ve veri kaynağı metodolojileri sayesinde, ne kadar mantıksız olursa olsun, yapay zeka projeleriniz için karmaşık veri kümeleri alabileceksiniz.

Size üç kaynak arasındaki farkların ayrıntılı bir taslağını vermek için ayrıntılı bir tablo aşağıda verilmiştir:

Ücretsiz Kaynaklarİç KaynaklarÜcretli Kaynaklar
Veri kümeleri ücretsiz olarak kullanılabilir.Operasyonel giderlerinize bağlı olarak dahili kaynaklar da ücretsiz olabilir.Sizin için ilgili veri kümelerini tedarik etmesi için bir veri satıcısına ödeme yaparsınız.
Tercih edilen veri kümelerini indirmek için çevrimiçi olarak birden fazla ücretsiz kaynak mevcuttur.Yapay zeka eğitimi ihtiyaçlarınıza göre özel olarak tanımlanmış veriler alırsınız.Özel tanımlı verileri istediğiniz süre boyunca tutarlı bir şekilde alırsınız.
Veri kümelerini derleme, düzenleme, biçimlendirme ve açıklama ekleme üzerinde manuel olarak çalışmanız gerekir.Gerekli bilgilerle veri kümeleri oluşturmak için veri temas noktalarınızı bile değiştirebilirsiniz.Satıcılardan alınan veri kümeleri, makine öğrenimine hazırdır. Yani, açıklamalıdırlar ve kalite güvencesi ile gelirler.
İndirdiğiniz veri kümelerinde lisanslama ve uyumluluk kısıtlamaları konusunda dikkatli olun.Ürününüzü pazarlamak için sınırlı bir zamanınız varsa, iç kaynaklar riskli hale gelir.Son teslim tarihlerinizi tanımlayabilir ve buna göre veri kümelerinin teslim edilmesini sağlayabilirsiniz.

 

Kötü veriler yapay zeka hedeflerinizi nasıl etkiler?

Veri toplama ve kaynak bulma konusunda bir fikriniz olması için en yaygın üç veri kaynağını listeledik. Ancak bu noktada, kararınızın her zaman AI çözümünüzün kaderini belirleyebileceğini anlamak da önemli hale geliyor.

Yüksek kaliteli AI eğitim verilerinin modelinizin doğru ve zamanında sonuçlar vermesine nasıl yardımcı olabileceğine benzer şekilde, kötü eğitim verileri de AI modellerinizi bozabilir, sonuçları çarpıtabilir, önyargı oluşturabilir ve diğer istenmeyen sonuçlar doğurabilir.

Ama bu neden oluyor? Herhangi bir verinin AI modelinizi eğitmesi ve optimize etmesi gerekmiyor mu? Dürüst olmak gerekirse hayır. Bunu daha iyi anlayalım.

Kötü Veri - Nedir?

Kötü Veri Kötü veri, alakasız, yanlış, eksik veya taraflı olan herhangi bir veridir. Kötü tanımlanmış veri toplama stratejileri sayesinde, çoğu veri bilimcisi ve açıklama uzmanları kötü veriler üzerinde çalışmaya zorlanırlar.

Yapılandırılmamış ve kötü veriler arasındaki fark, yapılandırılmamış verilerdeki içgörülerin her yerde olmasıdır. Ama özünde, ne olursa olsun faydalı olabilirler. Veri bilimciler ek zaman harcayarak, yapılandırılmamış veri kümelerinden ilgili bilgileri çıkarmaya devam edebilirler. Ancak, kötü verilerle durum böyle değil. Bu veri kümeleri, yapay zeka projeniz veya eğitim amaçları için değerli veya alakalı hiçbir/sınırlı içgörü veya bilgi içermez.

Bu nedenle, veri kümelerinizi ücretsiz kaynaklardan temin ettiğinizde veya gevşek bir şekilde oluşturulmuş dahili veri temas noktalarına sahip olduğunuzda, büyük olasılıkla hatalı veri indirmeniz veya oluşturmanız olasıdır. Bilim adamlarınız kötü veriler üzerinde çalışırken, yalnızca insan saatlerini boşa harcamakla kalmaz, aynı zamanda ürününüzün piyasaya sürülmesini de zorlarsınız.

Kötü verilerin hedeflerinize neler yapabileceğinden hala emin değilseniz, işte kısa bir liste:

  • Kötü verileri elde etmek için sayısız saat harcarsınız ve kaynaklara saatler, emek ve para harcarsınız.
  • Kötü veriler, fark edilmezse size yasal sorunlar getirebilir ve yapay zekanızın verimliliğini düşürebilir.
    modelleri.
  • Kötü veriler konusunda eğitim almış ürününüzü canlı yayına aldığınızda bu kullanıcı deneyimini etkiler.
  • Kötü veriler sonuçları ve çıkarımları taraflı hale getirebilir ve bu da daha fazla geri tepmelere neden olabilir.

Yani bunun bir çözümü var mı diye merak ediyorsanız, aslında var.

AI Eğitim Veri sağlayıcıları kurtarmaya geliyor

Kurtarma için AI Eğitim Veri Sağlayıcıları Temel çözümlerden biri, bir veri satıcısına (ücretli kaynaklar) gitmektir. AI eğitim veri sağlayıcıları, aldığınız şeyin doğru ve alakalı olmasını sağlar ve size yapılandırılmış bir biçimde teslim edilen veri kümelerine sahip olursunuz. Veri kümelerini aramak için portaldan portala geçmenin zorluklarına dahil olmanız gerekmez.

Tek yapmanız gereken verileri almak ve AI modellerinizi mükemmellik için eğitmek. Bununla birlikte, bir sonraki sorunuzun veri satıcılarıyla işbirliği yapmanın masraflarıyla ilgili olduğundan eminiz. Bazılarınızın zaten zihinsel bir bütçe üzerinde çalıştığını anlıyoruz ve biz de sıradaki yerimiz tam olarak bu.

Veri Toplama Projeniz için etkili bir Bütçe oluştururken göz önünde bulundurulması gereken faktörler
 

Yapay zeka eğitimi sistematik bir yaklaşımdır ve bu nedenle bütçeleme bunun ayrılmaz bir parçası haline gelir. AI geliştirmeye büyük miktarda para yatırmadan önce yatırım getirisi, sonuçların doğruluğu, eğitim metodolojileri ve daha fazlası gibi faktörler göz önünde bulundurulmalıdır. Birçok proje yöneticisi veya işletme sahibi bu aşamada uğraşır. Ürün geliştirme süreçlerinde geri dönüşü olmayan değişiklikler getiren ve sonuçta onları daha fazla harcamaya zorlayan acele kararlar verirler.

Ancak, bu bölüm size doğru bilgileri verecektir. Yapay zeka eğitimi için bütçe üzerinde çalışmak üzere oturduğunuzda, üç şey veya faktör kaçınılmazdır.

AI Eğitim Verileriniz İçin Bütçe

Her birine ayrıntılı olarak bakalım.

İhtiyacınız olan veri hacmi

Yapay zeka modelinizin verimliliğinin ve doğruluğunun ne kadar eğitildiğine bağlı olduğunu baştan beri söylüyoruz. Bu, veri kümelerinin hacmi ne kadar fazlaysa, öğrenmenin de o kadar fazla olduğu anlamına gelir. Ama bu çok belirsiz. Dimensional Research, işletmelerin yapay zeka modellerini eğitmek için en az 100,000 örnek veri kümesine ihtiyaç duyduğunu ortaya koyan bir rapor yayınladı.

100,000 veri seti ile 100,000 kalite ve ilgili veri seti kastedilmektedir. Bu veri kümeleri, algoritmalarınız ve makine öğrenimi modellerinizin bilgileri işlemesi ve amaçlanan görevleri yerine getirmesi için gereken tüm temel niteliklere, açıklamalara ve öngörülere sahip olmalıdır.

Bu genel bir genel kural olduğundan, ihtiyacınız olan veri hacminin, işletmenizin kullanım durumu olan başka bir karmaşık faktöre de bağlı olduğunu daha iyi anlayalım. Ürününüz veya çözümünüzle yapmayı düşündüğünüz şey, ne kadar veriye ihtiyacınız olduğuna da karar verir. Örneğin, bir öneri motoru oluşturan bir işletmenin, bir sohbet robotu oluşturan bir şirketten farklı veri hacmi gereksinimleri olacaktır.

Veri Fiyatlandırma Stratejisi

Gerçekte ne kadar veriye ihtiyacınız olduğunu belirlemeyi bitirdiğinizde, bir veri fiyatlandırma stratejisi üzerinde çalışmanız gerekir. Bu, basit bir ifadeyle, tedarik ettiğiniz veya oluşturduğunuz veri kümeleri için nasıl ödeme yapacağınız anlamına gelir.

Genel olarak piyasada takip edilen geleneksel fiyatlandırma stratejileri şunlardır:

Veri tipiFiyatlandırma stratejisi
Resim ResimTek görüntü dosyası başına fiyatlandırılır
Video VideoSaniye, dakika, saat veya tek kare başına fiyatlandırılır
ses Ses / KonuşmaSaniye, dakika veya saat başına fiyatlandırılır
Metin MetinKelime veya cümle başına fiyatlandırılır

Fakat bekle. Bu yine bir başparmak kuralıdır. Veri kümelerini tedarik etmenin gerçek maliyeti ayrıca aşağıdaki gibi faktörlere de bağlıdır:

  • Veri kümelerinin kaynaklanması gereken benzersiz pazar segmenti, demografi veya coğrafya
  • Kullanım durumunuzun karmaşıklığı
  • Ne kadar veriye ihtiyacınız var?
  • pazarlama zamanınız
  • Herhangi bir özel gereksinim ve daha fazlası

Gözlemlerseniz, AI projeniz için toplu miktarda görüntü elde etmenin maliyetinin daha düşük olabileceğini, ancak çok fazla spesifikasyona sahipseniz fiyatların yükselebileceğini bileceksiniz.

Tedarik Stratejileriniz

Bu zor. Gördüğünüz gibi, AI modelleriniz için veri oluşturmanın veya kaynak sağlamanın farklı yolları vardır. Sağduyu, gerekli veri kümelerini herhangi bir komplikasyon olmadan ücretsiz olarak indirebileceğiniz için ücretsiz kaynakların en iyisi olduğunu belirtir.

Şu anda, ücretli kaynakların çok pahalı olduğu da görülüyor. Ancak bu, bir karmaşıklık katmanının eklendiği yerdir. Ücretsiz kaynaklardan veri kümeleri elde ettiğinizde, veri kümelerinizi temizlemek, bunları işletmenize özgü biçimde derlemek ve ardından ayrı ayrı açıklama eklemek için ek bir zaman ve çaba harcarsınız. Bu süreçte operasyonel maliyetlere maruz kalıyorsunuz.

Ücretli kaynaklarda, ödeme tek seferliktir ve ayrıca istediğiniz zaman elinizin altında makineye hazır veri kümeleri elde edersiniz. Maliyet etkinliği burada çok özneldir. Ücretsiz veri kümelerine açıklama eklemek için zaman harcayabileceğinizi düşünüyorsanız, buna göre bütçe yapabilirsiniz. Ve rekabetinizin şiddetli olduğunu ve piyasaya çıkış süresinin sınırlı olduğunu düşünüyorsanız, piyasada dalgalanma etkisi yaratabileceğinizi düşünüyorsanız, ücretli kaynakları tercih etmelisiniz.

Bütçeleme, ayrıntıları parçalamak ve her bir parçayı açıkça tanımlamakla ilgilidir. Bu üç faktör, gelecekte AI eğitim bütçeleme süreciniz için size bir yol haritası olarak hizmet etmelidir.

Şirket içi Veri Toplama ile harcamalardan tasarruf ediyor musunuz?

Veri Toplama Bütçe oluştururken, ücretsiz kaynakların sizi uzun vadede daha fazla harcama yapmaya nasıl zorladığını araştırdık. Bu noktada, kurum içi veri toplama sürecinin maliyet etkinliğini otomatik olarak merak ederdiniz.

Ücretli kaynaklar konusunda hâlâ tereddütlü olduğunuzu biliyoruz ve bu nedenle bu bölüm bu konudaki şüphelerinizi giderecek ve şirket içi veri üretiminin gizli maliyetlerine ışık tutacaktır.

Kurum İçi Veri Toplama Pahalı mı?

Evet öyle!

Şimdi, işte ayrıntılı bir yanıt. Masraf, harcadığınız her şeydir. Ücretsiz kaynakları tartışırken, süreçte para, zaman ve emek harcadığınızı ortaya çıkardık. Bu, kurum içi veri toplama için de geçerlidir.

Veri Toplama Pahalı Özel olarak tanımlanmış temas noktalarınız veya veri hunileriniz olduğu için, makineye hazır veri kümeleri Sonunda. Oluşturduğunuz veriler çoğunlukla ham ve yapılandırılmamış olacaktır. İhtiyacınız olan tüm verilere tek bir yerde sahip olabilirsiniz, ancak verilerin içerdiği her yerde olacaktır.

Sonuç olarak, çalışanlarınıza, veri bilimcilerinize, yorumculara, kalite güvence uzmanlarına ve daha fazlasına ödeme yapmak için harcama yapacaksınız. Ek açıklama araçları için abonelikler için de harcama yapacaksınız ve
CMS, CRM ve diğer altyapı giderlerinin bakımı.

Ayrıca, veri kümeleri, onları manuel olarak sıralamanız gereken yanlılık ve doğruluk endişelerine sahip olmak zorundadır. Ve AI eğitim veri ekibinizde bir yıpranma sorununuz varsa, yeni üyeler almak, onları süreçlerinize yönlendirmek, araçlarınızı kullanmak için eğitmek ve daha fazlası için harcama yapmanız gerekecektir.

Sonunda uzun vadede yapacağınızdan daha fazlasını harcayacaksınız. Ek açıklama masrafları da var. Herhangi bir zamanda, kurum içi verilerle çalışmak için katlanılan toplam maliyet:

Gerçekleşen Maliyet = Anlatıcı Sayısı * Anlatıcı başına maliyet + Platform maliyeti

AI eğitim takviminiz aylar için planlanmışsa, sürekli olarak yapacağınız harcamaları hayal edin. Peki, bu veri toplama endişeleri için ideal çözüm mü yoksa herhangi bir alternatif var mı?

Uçtan uca bir AI Veri Toplama hizmet sağlayıcısının avantajları

Bu soruna güvenilir bir çözüm var ve AI modelleriniz için eğitim verilerini elde etmenin daha iyi ve daha ucuz yolları var. Onlara eğitim veri hizmeti sağlayıcıları veya veri satıcıları diyoruz.

Bunlar, benzersiz ihtiyaçlarınıza ve gereksinimlerinize dayalı olarak yüksek kaliteli veri kümeleri sağlama konusunda uzmanlaşmış Shaip gibi işletmelerdir. İlgili veri kümelerini tedarik etme, temizleme, derleme ve açıklama ekleme gibi veri toplamada karşılaştığınız tüm güçlükleri ortadan kaldırır ve yalnızca AI modellerinizi ve algoritmalarınızı optimize etmeye odaklanmanıza olanak tanır. Veri tedarikçileri ile işbirliği yaparak, önemli olan ve üzerinde kontrolünüz olan şeylere odaklanırsınız.

Ayrıca, veri kümelerini ücretsiz ve dahili kaynaklardan tedarik etmeyle ilgili tüm güçlükleri de ortadan kaldıracaksınız. Uçtan uca bir veri sağlayıcının avantajını daha iyi anlamanız için işte kısa bir liste:

  1. Eğitim verisi hizmet sağlayıcıları, yapay zeka modeliniz için size en alakalı verileri getirmek için pazar segmentinizi, kullanım örneklerini, demografik özellikleri ve diğer özellikleri tamamen anlar.
  2. Görüntüler, videolar, metinler, ses dosyaları veya bunların tümü gibi projenize uygun görülen çeşitli veri kümelerini kaynaklama yeteneğine sahiptirler.
  3. Veri satıcıları verileri temizler, yapılandırır ve makinelerin ve algoritmaların öğrenmek ve işlemek için ihtiyaç duyduğu nitelikler ve öngörülerle etiketler. Bu, ayrıntılara ve zamana özen gösterilmesini gerektiren manuel bir çabadır.
  4. Önemli bilgi parçalarına açıklama eklemekle ilgilenen konu uzmanlarınız var. Örneğin, ürün kullanım durumunuz sağlık alanındaysa, sağlık uzmanı olmayan bir uzmandan açıklama ekleyemez ve doğru sonuçlar bekleyemezsiniz. Veri satıcıları ile durum böyle değil. KOBİ'lerle birlikte çalışırlar ve dijital görüntüleme verilerinizin endüstri gazileri tarafından uygun şekilde açıklanmasını sağlarlar.
  5. Ayrıca, verilerin kimliğini gizlemeye özen gösterirler ve HIPAA'ya veya diğer sektöre özgü uyumluluk ve protokollere bağlı kalırlar, böylece her türlü yasal komplikasyondan uzak durursunuz.
  6. Veri tedarikçileri, objektif sonuçlara ve çıkarımlara sahip olmanızı sağlayarak, veri kümelerinden yanlılığı ortadan kaldırmak için yorulmadan çalışır.
  7. AI modellerinizin optimum verimlilik için optimize edilmesi için nişinizdeki en yeni veri kümelerini de alacaksınız.
  8. Onlarla çalışmak da kolaydır. Örneğin, veri gereksinimlerindeki ani değişiklikler onlara iletilebilir ve güncel ihtiyaçlara göre uygun verileri sorunsuz bir şekilde kaynaklayabilirler.

Bu faktörler sayesinde, eğitim verisi sağlayıcılarıyla işbirliği yapmanın ne kadar uygun maliyetli ve basit olduğunu artık anladığınıza kesinlikle inanıyoruz. Bu anlayışla, yapay zeka projeniz için en ideal veri satıcısını nasıl seçebileceğinizi öğrenelim.

İlgili Veri Kümelerini Kaynak Alma

Görüntüler, videolar, metin veya ses olsun, son veri kümelerini kaynaklamak için pazarınızı, kullanım durumlarını, demografiyi anlayın.

İlgili Verileri Temizle

Verileri, makinelerin ve algoritmaların anladığı nitelikler ve öngörülerle yapılandırın ve etiketleyin.

Veri Sapması

Objektif sonuçlara ve çıkarımlara sahip olduğunuzdan emin olarak, veri kümelerinden önyargıyı ortadan kaldırın.

Veri Açıklama

Belirli alanlardan konu uzmanları, önemli bilgi parçalarına açıklama eklemeye özen gösterir.

Veri Kimliğini Gizleme

Yasal karmaşıklıkları ortadan kaldırmak için HIPAA, GDPR veya diğer sektöre özel uyumluluk ve protokollere bağlı kalın.

Doğru AI Veri Toplama Şirketi nasıl seçilir

Bir AI veri toplama şirketi seçmek, ücretsiz kaynaklardan veri toplamak kadar karmaşık veya zaman alıcı değildir. Göz önünde bulundurmanız ve ardından işbirliği için el sıkışmanız gereken yalnızca birkaç basit faktör vardır.

Bir veri satıcısı aramaya başladığınızda, şimdiye kadar tartıştığımız her şeyi takip ettiğinizi ve dikkate aldığınızı varsayıyoruz. Ancak, işte hızlı bir özet:

  • Aklınızda iyi tanımlanmış bir kullanım durumu var
  • Pazar segmentiniz ve veri gereksinimleriniz açıkça belirlenmiştir
  • Bütçelemeniz yerinde
  • Ve ihtiyacınız olan veri hacmi hakkında bir fikriniz var

Bu öğeler işaretlendiğinde, ideal bir eğitim veri hizmeti sağlayıcısını nasıl arayabileceğinizi anlayalım.

AI Veri Toplama Satıcısı

Örnek Veri Kümesi Turnusol Testi

Uzun vadeli bir anlaşma imzalamadan önce, bir veri satıcısını ayrıntılı olarak anlamak her zaman iyi bir fikirdir. Bu nedenle, ödeme yapacağınız örnek bir veri kümesi gereksinimi ile işbirliğinize başlayın.

Bu, gereksinimlerinizi anlayıp anlamadıklarını, doğru satın alma stratejilerine, işbirliği prosedürlerine, şeffaflığa ve daha fazlasına sahip olup olmadıklarını değerlendirmek için küçük bir veri kümesi olabilir. Bu noktada birden fazla satıcıyla iletişim halinde olacağınızı göz önünde bulundurarak, bu, bir sağlayıcıya karar verirken zamandan tasarruf etmenize ve ihtiyaçlarınız için nihai olarak kimin daha uygun olduğuna karar vermenize yardımcı olacaktır.

Uyumlu olup olmadıklarını kontrol edin

Varsayılan olarak, çoğu eğitim veri hizmeti sağlayıcısı tüm düzenleyici gereksinimlere ve protokollere uyar. Ancak, sadece güvenli tarafta olmak için, uyumlulukları ve politikaları hakkında bilgi alın ve ardından seçiminizi daraltın.

KG Süreçlerini Sorun

Kendi başına veri toplama süreci sistematik ve katmanlıdır. Uygulanan doğrusal bir metodoloji vardır. Nasıl çalıştıkları hakkında bir fikir edinmek için KG süreçleri hakkında bilgi alın ve kaynak ve açıklama ekledikleri veri kümelerinin kalite kontrollerinden ve denetimlerden geçip geçmediğini sorgulayın. Bu size bir
Alacağınız nihai çıktıların makineye hazır olup olmadığına dair fikir.

Veri Önyargısıyla Mücadele

Yalnızca bilgili bir müşteri, eğitim veri kümelerinde önyargı hakkında soru sorabilir. Eğitim veri satıcılarıyla konuşurken, veri yanlılığından ve oluşturdukları veya tedarik ettikleri veri kümelerindeki yanlılığı nasıl ortadan kaldırmayı başardıklarından bahsedin. Önyargıyı tamamen ortadan kaldırmanın zor olduğu sağduyusu olsa da, önyargıyı uzak tutmak için izledikleri en iyi uygulamaları yine de biliyor olabilirsiniz.

Ölçeklenebilirler mi?

Tek seferlik teslimatlar iyidir. Uzun vadeli çıktılar daha iyidir. Bununla birlikte, en iyi işbirlikleri, iş vizyonlarınızı destekleyen ve çıktılarını, artan ihtiyaçlarınız ile eşzamanlı olarak ölçeklendirenlerdir.
gereksinimleri.

Bu nedenle, bir ihtiyaç ortaya çıkarsa, konuştuğunuz satıcıların veri hacmi açısından ölçeği büyütüp büyütemeyeceğini tartışın. Ve eğer yapabilirlerse, fiyatlandırma stratejisi buna göre nasıl değişecek.

Sonuç

En iyi AI eğitim veri sağlayıcısını bulmak için bir kısayol bilmek ister misiniz? Bizimle temasa geçin. Tüm bu sıkıcı süreçleri atlayın ve yapay zeka modelleriniz için en yüksek kaliteli ve kesin veri kümeleri için bizimle birlikte çalışın.

Şimdiye kadar tartıştığımız tüm kutuları işaretliyoruz. Bu alanda öncü olarak, bir yapay zeka modeli oluşturmak ve ölçeklendirmek için ne gerektiğini ve verilerin nasıl her şeyin merkezinde olduğunu biliyoruz.

Ayrıca, Satın Alma Kılavuzunun farklı şekillerde kapsamlı ve becerikli olduğuna inanıyoruz. AI eğitimi karmaşık olduğu kadar karmaşıktır ancak bu öneri ve önerilerle onları daha az sıkıcı hale getirebilirsiniz. Sonuç olarak, ürününüz tüm bunlardan faydalanacak tek unsurdur.

Katılmıyor musun?

Hadi Konuşalım

  • Kaydolarak Shaip'e katılıyorum Gizlilik Politikası ve Kullanım Koşulları ve Shaip'ten B2B pazarlama iletişimi almak için onayımı verin.