Geniş bir endüstri yelpazesindeki çeşitli şirketler, operasyonlarını iyileştirmek ve iş ihtiyaçlarına çözümler bulmak için hızla yapay zekayı benimsiyor. Teknolojinin önemi ve faydası ortada, bu nedenle kritik soru, AI çözümlerini benimsemenin doğru yolunun nasıl bulunacağı haline geliyor. Ancak, elinizde güvenilir AI eğitim verileri olmadan, üstün bir kullanıcı deneyimini otomatikleştirmek ve optimize etmek, yapmaktan daha kolaydır.
Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları veriler üzerinde gelişir. İlişkiler geliştirerek, kararlar vererek ve değerlendirerek ve beslenen eğitim verilerinden bilgileri işleyerek öğrenirler.
Eğitim verileri kaynak geliştiricilerin ve mühendislerin pratik makine öğrenimi algoritmaları tasarlaması gereken kişidir. Kullandığınız eğitim veri kümesi, projenin sonucu üzerinde doğrudan bir etkiye sahip olacaktır. Ancak, projenize uyan ilgili veri kümeleri her zaman mevcut değildir. İşletmeler, ilgili veri kümelerinde kendilerine yardımcı olması için üçüncü taraf satıcılara veya veri toplama şirketlerine güvenmek zorundadır.
Yapay zeka eğitim verileriniz için doğru veri satıcısını seçmek, özel projeniz için uygun veri kümesini seçmek kadar önemlidir. Yanlış satıcıyı seçtiğinizde, hatalı bir proje sonucuna, uzatılmış başlatma sürelerine ve önemli bir gelir kaybına bakıyor olabilirsiniz.
Eğitim Verileri Satın Alma Kararı – Dikkate Almanız Gereken Faktörler
Eğitim verileri, model için gereken verilerin yaklaşık %50-60'ını oluşturan veri kümesinin birincil bölümünü oluşturur. Aşağıda, bir veri satıcısı seçmeden ve noktalı çizgiyi imzalamadan önce göz önünde bulundurmanız gereken faktörlerden bazıları verilmiştir.
Fiyat:
Kararınızı yalnızca fiyat noktasına göre vermek istemeseniz de, fiyat önemli bir karar faktörüdür. AI veri toplama, satıcıya ödeme yapmaktan, veri hazırlamaya, masrafları optimize etmeye, operasyonel maliyetlere ve daha fazlasına kadar birçok masrafı içerir. Bu nedenle, projenin yaşam döngüsü boyunca meydana gelebilecek tüm harcamaları hesaba katmanız gerekir.
Veri Kalitesi:
Konu seçim olduğunda, kaliteli veriler maliyet rekabetini gölgede bırakır. veri satıcısı. Kalitesi çok yüksek olan veriler mevcut değildir. Üstün ve erişilebilir veriler, makine öğrenimi modellerinizi iyileştirecektir. Veri dönüşümünü ve alımını iş akışınıza sorunsuz bir şekilde entegre eden bir platform seçin.
Veri Çeşitliliği:
Seçtiğiniz eğitim verileri, tüm kullanım durumlarının ve ihtiyaçlarının dengeli bir temsili olmalıdır. Büyük bir veri setinde, önyargıları tamamen önlemek imkansızdır. Ancak en iyi sonuçları elde etmek için modellerinizdeki veri yanlılığını sınırlamanız gerekir. Veri çeşitliliği, modelden doğru tahminler ve performans elde etmenin anahtarıdır. Örneğin, 100 işlem kullanılarak eğitilmiş bir AI modeli, 10,000 işleme dayalı bir modele kıyasla soluk olacaktır.
Yasal uyum:
Deneyimli üçüncü taraf satıcılar, uyumluluk ve güvenlik sorunlarıyla başa çıkmak için en uygun olanlardır. Bu görevler yorucu ve zaman alıcıdır. Ek olarak, yasallıklar azami dikkat ve eğitimli bir uzmanın deneyimini gerektirir. Bu nedenle, bir veri satıcısı seçmenin ilk adımı, uygun izinlere sahip yasal olarak yetkilendirilmiş kaynaklardan veri temin ettiğinden emin olmaktır.
Özel Kullanım Durumu:
Kullanım durumu ve projenin sonucu, ihtiyaç duyacağınız veri kümelerinin türünü belirleyecektir. Örneğin, oluşturmaya çalıştığınız model inanılmaz derecede karmaşıksa, kapsamlı ve çeşitli veri kümelerini zorunlu kılar.
Kimliği Olmayan Veriler:
Veri kimliğini gizleme özellikle sağlıkla ilgili veri kümeleri arıyorsanız, yasal sorunlardan uzak durmanıza yardımcı olur. AI modellerinizi eğittiğiniz veri kümelerinin tamamen kimliksiz olduğundan emin olmalısınız. Ayrıca, satıcınız birden çok kaynaktan temizlenmiş veriler sağlamalıdır, böylece iki veri kümesini birleştirseniz bile bunları bir bireye bağlama olasılıkları sınırlıdır.
Uyarlanabilir ve Ölçeklenebilir:
Seçim sürecinin bu aşamasında, gelecekteki ihtiyaçlarınızı karşılayabilecek veri kümelerine odaklandığınızdan emin olun. Veri kümeleri, sistemdeki yükseltmelere ve süreçte iyileştirmelere izin vermelidir. Ayrıca, hacim ve yetenekler açısından gelecekteki ihtiyaçları önceden tahmin etmelisiniz. Son olarak, son kararınızı vermeden önce kendinize şu soruları sorun:
- Yerinde bir kurum içi veri toplama süreciniz var mı?
- Satıcı çeşitli modeller sağlıyor mu?
- Veri özelleştirmesi mevcut mu?
Tamamlayan
Eğitim verilerinizi temin edecek bir satıcı seçmek kolay bir karar değildir; seçiminiz uzun vadeli sonuçlara yol açacaktır. Tartıştığımız parametreler, bir satıcı aramaya nasıl yaklaşmanız gerektiği konusunda mükemmel bir kılavuz sağlar. Eğitim verisi edinme maliyetlerini her zaman gelecekteki getirilerle karşılaştırmayı ve hesaplamayı unutmayın.
Veri toplama ve hazırlama konusunda deneyim ve uzmanlığa sahip bir satıcı bulmak sıkıcı ve zaman alıcı bir iştir. Her satıcıyı tüm kritik faktörler açısından iş perspektifinden karşılaştırmak pratik değildir. Veri çeşitliliğinden ölçeklenebilirliğe kadar, operatörlerin düzgün bir satıcı aramak için zamanları yoktur. Shaip ile daha kolay hale getirin. Endüstri standartlarıyla uyumlu çeşitli, üstün kaliteli verilerimiz var. Bugün bizimle bağlantı kurun özel ihtiyaçlarınız hakkında daha fazla konuşmak için.
