Veri koleksiyonu

AI ve ML Projeleri için En İyi Veri Toplama Şirketi Nasıl Seçilir?

Günümüzde Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) olmayan bir işletme, önemli bir rekabet dezavantajına sahiptir. Arka uç süreçlerini ve iş akışlarını desteklemekten ve optimize etmekten öneri motorları ve otomasyon aracılığıyla kullanıcı deneyimini yükseltmeye kadar, yapay zekanın benimsenmesi 2021'de hayatta kalmak için kaçınılmaz ve gereklidir.

Ancak, yapay zekanın kusursuz ve doğru sonuçlar verdiği bir noktaya gelmek zor. Doğru uygulama bir gecede elde edilmez, aylarca sürebilen uzun vadeli bir süreçtir. AI eğitim süresi ne kadar uzun olursa, sonuçlar o kadar kesin olur. Bununla birlikte, daha uzun bir AI eğitim süresi, daha fazla miktarda ilgili ve bağlamsal veri kümesi gerektirir.

İş açısından bakıldığında, dahili sistemleriniz yüksek düzeyde verimli olmadıkça, ilgili veri kümelerinden oluşan kalıcı bir kaynağa sahip olmanız neredeyse imkansızdır. Çoğu işletme, aşağıdakiler gibi dış kaynaklara güvenmelidir: üçüncü taraf satıcılar veya bir AI eğitim veri toplama şirketi. Eğitim amacıyla ihtiyaç duyduğunuz AI eğitim verisi hacmini almanızı sağlayacak altyapıya ve olanaklara sahiptirler ancak işiniz için doğru seçeneği seçmek o kadar kolay değildir.

Sektörde veri toplama hizmeti sunan pek çok vasat şirket var ve kiminle işbirliği yapmayı seçtiğinize dikkat etmelisiniz. Yanlış veya beceriksiz satıcıyla ortaklık yapmak, ürün lansman verilerinizi süresiz olarak zorlayabilir veya sermaye kaybına neden olabilir.

Bu kılavuzu, doğru AI veri toplama şirketini seçmenize yardımcı olmak için oluşturduk. Okuduktan sonra, işletmeniz için mükemmel veri toplama şirketini belirleme güvenine sahip olacaksınız.

Veri Toplama Şirketi Aramadan Önce Dikkate Almanız Gereken İç Faktörler

Bir veri toplama şirketiyle işbirliği yapmak, işin yalnızca %50'sidir. Kalan %50, sizin bakış açınızdan temel çalışmaları etrafında döner. Mükemmel işbirliği, soruların veya faktörlerin yanıtlanmasını veya daha fazla açıklanmasını gerektirir. Bazılarına bakalım.

  • AI Kullanım Durumunuz nedir?

    AI uygulamanız için tanımlanmış uygun bir kullanım senaryonuz olması gerekir. Değilse, yapay zekayı sağlam bir amaç olmadan dağıtıyorsunuz. Uygulamadan önce, yapay zekanın potansiyel müşteriler oluşturmanıza, satışları artırmanıza, iş akışlarını optimize etmenize, müşteri odaklı sonuçlara veya işinize özgü diğer olumlu sonuçlara yardımcı olup olmayacağını anlamanız gerekir. Bir kullanım senaryosunu net bir şekilde tanımlamak, doğru veri satıcısını aramanızı sağlayacaktır.

  • Ne Kadar Veriye İhtiyacınız Var? Ne tür?

    Ne kadar veriye ihtiyacınız var? İhtiyacınız olan veri hacmine genel bir sınır koymanız gerekir. Daha yüksek hacimlerin daha doğru modellerle sonuçlanacağına inansak da, yine de projeniz için ne kadar gerekli olduğunu ve ne tür verilerin en faydalı olacağını tanımlamanız gerekiyor. Net bir plan olmadan, maliyet ve işçilikte aşırı israf yaşarsınız.

    Aşağıda, işletme sahiplerinin neleri belirlemek için koleksiyona hazırlanırken sordukları bazı yaygın sorular yer almaktadır:

    • İşletmeniz bilgisayar vizyonuna mı dayanıyor?
    • Veri kümeleri olarak hangi özel görüntülere ihtiyacınız olacak?
    • İş akışınıza tahmine dayalı analitiği getirmeyi ve geçmiş metin tabanlı veri kümelerine ihtiyaç duymayı mı düşünüyorsunuz?
  • Veri Kümeniz Ne Kadar Çeşitli Olmalı?

    Ayrıca, yaş grubu, cinsiyet, etnik köken, dil ve lehçe, eğitim niteliği, gelir, medeni durum ve coğrafi konumdan toplanan veriler gibi verilerinizin ne kadar çeşitli olması gerektiğini tanımlamanız gerekir.

  • Verileriniz Hassas mı?

    Hassas veriler, kişisel veya gizli bilgileri ifade eder. İlaç denemelerini yürütmek için kullanılan elektronik sağlık kaydındaki bir hastanın ayrıntıları ideal örneklerdir. Etik olarak, geçerli HIPAA standartları ve protokolleri nedeniyle bu içgörüler ve bilgiler kimliksizleştirilmelidir.

    Veri gereksinimleriniz hassas verileri içeriyorsa, verilerin kimliğini gizleme konusunda nasıl bir yol izleyeceğinize veya satıcınızın bunu sizin için yapmasını isteyip istemediğinize karar vermelisiniz.

  • Veri Toplama Kaynakları

    Veri toplama, ücretsiz ve indirilebilir veri kümelerinden devlet web sitelerine ve arşivlerine kadar çeşitli kaynaklardan gelir. Ancak, veri kümeleri projenizle alakalı olmalıdır, aksi takdirde herhangi bir değeri olmayacaktır. Alakalı olmanın yanı sıra, AI'nızın sonuçlarının hedeflerinizle uyumlu olmasını sağlamak için veri kümesi bağlamsal, temiz ve karşılaştırmalı olarak yakın tarihli olmalıdır.

  • Bütçe Nasıl Yapılır?

    AI veri toplama, satıcıya ödeme, operasyonel ücretler, döngü giderlerini optimize eden veri doğruluğu, dolaylı giderler ve diğer doğrudan ve gizli maliyet. Sürece dahil olan her bir masrafı dikkatlice düşünmeniz ve buna göre bir bütçe oluşturmanız gerekir. Veri toplama bütçesi de projenizin kapsamı ve vizyonu ile uyumlu olmalıdır.

AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.

AI ve ML Projeleri için En İyi Veri Toplama Şirketi Nasıl Seçilir?

Artık temelleri oluşturduğunuza göre, ideal veri toplama şirketlerini belirlemek artık nispeten daha kolay. Kaliteli bir sağlayıcıyı yetersiz bir satıcıdan daha fazla ayırt etmek için, dikkat etmeniz gereken hususların hızlı bir kontrol listesi burada.

  • Örnek Veri Kümeleri

    Isteyin örnek veri kümeleri bir satıcıyla işbirliği yapmadan önce. AI modüllerinizin sonuçları ve performansı, satıcınızın ne kadar aktif, ilgili ve kararlı olduğuna bağlıdır ve tüm bu nitelikler hakkında fikir edinmenin en iyi yolu, örnek veri kümeleri almaktır. Bu size veri gereksinimlerinizin karşılanıp karşılanmadığı konusunda bir fikir verecek ve işbirliğinin yatırıma değip değmeyeceğini size söyleyecektir.

  • Yasal Uygunluk

    Satıcılarla işbirliği yapmayı düşünmenizin başlıca nedenlerinden biri, görevleri düzenleyici kurumlarla uyumlu tutmaktır. Tecrübeli bir uzman gerektiren sıkıcı bir iştir. Karar vermeden önce, farklı kaynaklardan sağlanan verilerin uygun izinlerle kullanım için lisanslandığından emin olmak için olası hizmet sağlayıcının uyumlulukları ve standartları takip edip etmediğini kontrol edin.

    Yasal sonuçlar şirketinizin iflasına neden olabilir. Bir veri toplama sağlayıcısı seçerken uyumluluğu göz önünde bulundurduğunuzdan emin olun.

  • Kalite güvencesi

    Satıcınızdan veri kümeleri aldığınızda, bunlar doğru şekilde biçimlendirilmeli ve eğitim amacıyla doğrudan AI modülünüze yüklenmeye hazır olmalıdır. Veri kümesinin kalitesini kontrol etmek için denetimler yapmanız veya özel personel kullanmanız gerekmemelidir. Bu, zaten sıkıcı bir göreve yalnızca başka bir katman eklemektir. Satıcınızın her zaman yüklemeye hazır veri kümelerini ihtiyacınız olan biçimde ve tarzda sağladığından emin olun.

  • Müşteri Tavsiyeleri

    Satıcınızın mevcut müşterileriyle konuşmak, işletme standartları ve kalitesi hakkında size ilk elden fikir verecektir. Müşteriler genellikle tavsiyeler ve tavsiyeler konusunda dürüsttür. Satıcınız müşterileriyle konuşmanıza izin vermeye hazırsa, sundukları hizmete açıkça güveniyorlar. Geçmiş projelerini iyice gözden geçirin, müşterileriyle konuşun ve uygun olduklarını düşünüyorsanız anlaşmayı imzalayın.

  • Veri Önyargısıyla Başa Çıkmak

    Şeffaflık, herhangi bir işbirliğinde anahtardır ve satıcınız, sağladıkları veri kümelerinin önyargılı olup olmadığına ilişkin ayrıntıları paylaşmalıdır. Eğer öyleyse, ne ölçüde? Genel olarak, girişin tam zamanını veya kaynağını tanımlayamayacağınız veya atfedilemeyeceğiniz için yanlılığı resimden tamamen ortadan kaldırmak zordur. Bu nedenle, verilerin nasıl önyargılı olduğuna dair bilgiler sunduklarında, sonuçları buna göre sunmak için sisteminizi değiştirebilirsiniz.

  • Hacmin Ölçeklenebilirliği

    İşletmeniz gelecekte büyüyecek ve projenizin kapsamı katlanarak genişleyecektir. Bu gibi durumlarda, satıcınızın işletmenizin talep ettiği veri kümesi hacimlerini uygun ölçekte sunabileceğinden emin olmalısınız.

    Kurum içinde yeterli yeteneklere sahipler mi? Tüm veri kaynaklarını tüketiyorlar mı? Verilerinizi benzersiz ihtiyaçlara ve kullanım durumlarına göre özelleştirebilirler mi? Bunun gibi yönler, daha yüksek hacimlerde veri gerektiğinde satıcının geçiş yapabilmesini sağlayacaktır.

Geleceğiniz Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Kullanımına Bağlı

Geleceğiniz yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanmaya bağlıDoğru veri toplama şirketini bulmanın zor olduğunu anlıyoruz. Taahhüt etmeden önce numune setlerini tek tek istemek, satıcıları karşılaştırmak ve hizmetleri hızlı projelerle test etmek mantıklı değil. Doğru şirketi bulsanız bile, veri toplamaya hazırlanmak için iki aya kadar zaman ayırmanız gerekir.

Bu nedenle, tüm bu örnekleri ortadan kaldırmanızı ve doğrudan bu işbirliği aşamasına geçmenizi ve projeleriniz için kaliteli veri kümeleri almanızı öneriyoruz. Kusursuz veri kalitesi için bugün Shaip ile iletişime geçin. Ortaklığımızın işiniz için karlı olmasını sağlamak için kontrol listesinde bahsettiğimiz tüm unsurları aşıyoruz.

bugün bizimle konuş projeniz hakkında ve hadi bunu mümkün olduğunca erken başlatalım.

sosyal paylaşım