Um guia para iniciantes na coleta de dados de IA
Escolhendo a empresa de coleta de dados de IA para seu projeto de IA/ML
Introdução
A inteligência artificial (IA) melhora nossas vidas simplificando tarefas e aprimorando experiências. Ela foi criada para complementar os humanos, não para dominá-los, ajudando a resolver problemas complexos e impulsionar o progresso.
A IA está avançando em áreas como assistência médica, auxiliando na pesquisa do câncer, tratando distúrbios neurológicos e acelerando o desenvolvimento de vacinas. Ela está revolucionando indústrias, de veículos autônomos a dispositivos inteligentes e câmeras de smartphones aprimoradas.
Espera-se que o mercado global de IA atinja US$ 267 bilhões até 2027, com 37% das empresas já usando soluções de IA. Cerca de 77% dos produtos e serviços que usamos hoje são alimentados por IA. Como dispositivos simples preveem ataques cardíacos ou carros dirigem sozinhos? Como os chatbots parecem tão humanos?
A chave são os dados. Os dados são centrais para a IA, permitindo que as máquinas entendam, processem e entreguem resultados precisos. Este guia ajudará você a entender a importância dos dados na IA.
O que é a coleta de dados de IA?
Ao atender a esses critérios, isso pode impactar a eficácia dos sistemas de IA e sua capacidade de fornecer previsões.
Exemplo:
Uma empresa de tecnologia está atualmente desenvolvendo um assistente de voz com tecnologia de IA projetado para dispositivos domésticos. Aqui está um breve detalhamento do processo de coleta de dados da empresa:
- Eles contratam uma agência especializada em coleta de dados como a Shaip para recrutar e gerenciar milhares de participantes de diversas origens linguísticas, garantindo uma ampla variedade de sotaques, dialetos e padrões de fala.
- A empresa contrata indivíduos para realizar atividades, como definir alarmes, consultar atualizações meteorológicas, gerenciar dispositivos domésticos inteligentes e responder a vários comandos e consultas.
- Eles gravam vozes em ambientes para replicar situações da vida real, como salas silenciosas, cozinhas movimentadas e ambientes externos.
- A empresa também coleta gravações de ruídos ambientais, como latidos de cachorro e sons de televisão, para ajudar a IA a diferenciar comandos de voz de ruídos de fundo.
- Eles ouvem cada amostra de áudio e anotam informações sobre as características do falante, bem como suas expressões emocionais e o nível de ruído de fundo presente em cada amostra.
- Eles empregam métodos de aumento de dados para gerar diferentes versões de amostras de áudio, modificar o tom e a velocidade ou incorporar ruído de fundo sintético.
- Para proteger a privacidade, as informações pessoais são removidas das transcrições e as amostras de áudio são tornadas anônimas.
- A empresa garante que representa igualmente indivíduos de diferentes faixas etárias, gêneros e sotaques para evitar qualquer viés no desempenho da IA.
- A empresa estabelece um processo para coletar dados continuamente utilizando seu assistente de voz em cenários da vida real. O objetivo é melhorar a compreensão da IA da linguagem natural e de vários tipos de consulta ao longo do tempo. Claro, tudo isso é feito com o consentimento do usuário.
Desafios comuns na coleta de dados
Considere estes fatores antes e durante a coleta de dados:
Processamento e Limpeza de Dados
O processamento e a limpeza de dados incluem a remoção de erros ou inconsistências dos dados (limpeza) e o dimensionamento de recursos numéricos para um intervalo padronizado (normalização) para manter a precisão e a consistência. Esta parte também envolve a conversão dos dados em um formato adequado para o modelo de IA (formatação).
Dados de rotulagem
No aprendizado supervisionado, os dados precisam ter as saídas ou rótulos corretos. Essa tarefa pode ser feita por especialistas humanos manualmente ou por meio de métodos como crowdsourcing ou técnicas semiautomáticas. O objetivo é manter uma rotulagem consistente e de alta qualidade para desempenho ideal dos modelos de IA.
Privacidade e considerações éticas
Ao coletar dados para qualquer propósito, como pesquisa ou campanhas de marketing, é necessário alinhar-se às diretrizes do GDPR ou CCPA. Também é necessário obter o consentimento dos participantes e anonimizar quaisquer informações pessoais antes de prosseguir para evitar acesso não autorizado ou violações de padrões de privacidade. Além disso, implicações éticas devem ser consideradas para evitar danos ou práticas discriminatórias decorrentes da coleta ou utilização de dados em qualquer formato.
Considerando o preconceito
Certifique-se de que os dados coletados reflitam com precisão diferentes grupos e situações para evitar a criação de modelos tendenciosos que podem piorar as desigualdades sociais, reforçando-as ou amplificando-as. Esta etapa pode incluir a busca por pontos de dados que não estejam bem representados ou a manutenção de um conjunto de dados equilibrado.
Tipos de dados de treinamento de IA no aprendizado de máquina
Agora, a coleta de dados de IA é um termo abrangente. Os dados neste espaço podem significar qualquer coisa. Pode ser texto, imagens de vídeo, imagens, áudio ou uma mistura de tudo isso. Em suma, qualquer coisa que seja útil para uma máquina realizar sua tarefa de aprendizado e otimização de resultados são dados. Para fornecer mais informações sobre os diferentes tipos de dados, veja uma lista rápida:
Os conjuntos de dados podem ser de uma fonte estruturada ou não estruturada. Para os não iniciados, os conjuntos de dados estruturados são aqueles que têm significado e formato explícitos. Eles são facilmente compreensíveis por máquinas. Não estruturados, por outro lado, são detalhes em conjuntos de dados que estão por toda parte. Eles não seguem uma estrutura ou formato específico e exigem intervenção humana para extrair informações valiosas desses conjuntos de dados.
Dados de texto
Uma das formas mais abundantes e proeminentes de dados. Os dados de texto podem ser estruturados na forma de insights de bancos de dados, unidades de navegação GPS, planilhas, dispositivos médicos, formulários e muito mais. O texto não estruturado pode ser pesquisas, documentos manuscritos, imagens de texto, respostas de e-mail, comentários de mídia social e muito mais.
Dados de Áudio
Os conjuntos de dados de áudio ajudam as empresas a desenvolver melhores chatbots e sistemas, projetar melhores assistentes virtuais e muito mais. Eles também ajudam as máquinas a entender sotaques e pronúncias para as diferentes maneiras pelas quais uma única pergunta ou consulta pode ser feita.
Dados de imagem
As imagens são outro tipo de conjunto de dados proeminente usado para diversas finalidades. De carros autônomos e aplicativos como o Google Lens ao reconhecimento facial, as imagens ajudam os sistemas a encontrar soluções perfeitas.
Dados de Vídeo
Vídeos são conjuntos de dados mais detalhados que permitem que as máquinas entendam algo em profundidade. Os conjuntos de dados de vídeo são provenientes de visão computacional, imagens digitais e muito mais.
Como coletar dados para um Machine Learning?
Então, como você obtém seus dados? Quais dados você precisa e quanto deles? Quais são as várias fontes para buscar dados relevantes?
As empresas avaliam o nicho e a finalidade de seus modelos de ML e traçam possíveis maneiras de obter conjuntos de dados relevantes. Definir o tipo de dados necessário resolve uma grande parte de sua preocupação com o fornecimento de dados. Para você ter uma ideia melhor, existem diferentes canais, avenidas, fontes ou meios para coleta de dados:
Fontes gratuitas
Como o nome sugere, esses são recursos que oferecem conjuntos de dados para fins de treinamento de IA gratuitamente. Fontes gratuitas podem ser desde fóruns públicos, mecanismos de busca, bancos de dados e diretórios até portais governamentais que mantêm arquivos de informações ao longo dos anos.
Se você não quiser se esforçar muito para obter conjuntos de dados gratuitos, existem sites e portais dedicados como o Kaggle, recurso da AWS, banco de dados UCI e muito mais que permitirão explorar diversos
categorias e baixe os conjuntos de dados necessários gratuitamente.
Recursos Internos
Embora os recursos gratuitos pareçam opções convenientes, existem várias limitações associadas a eles. Em primeiro lugar, nem sempre você pode ter certeza de que encontraria conjuntos de dados que correspondam exatamente aos seus requisitos. Mesmo que correspondam, os conjuntos de dados podem ser irrelevantes em termos de cronogramas.
Se o seu segmento de mercado for relativamente novo ou inexplorado, não haveria muitas categorias ou
conjuntos de dados para você baixar também. Para evitar as deficiências preliminares com recursos gratuitos, há
existe outro recurso de dados que atua como um canal para você gerar conjuntos de dados mais relevantes e contextuais.
Eles são suas fontes internas, como bancos de dados de CRM, formulários, leads de marketing por e-mail, pontos de contato definidos por produtos ou serviços, dados de usuários, dados de dispositivos vestíveis, dados de sites, mapas de calor, insights de mídia social e muito mais. Esses recursos internos são definidos, configurados e mantidos por você. Assim, você pode ter certeza de sua credibilidade, relevância e atualidade.
Recursos pagos
Por mais úteis que pareçam, os recursos internos também têm seu quinhão de complicações e limitações. Por exemplo, a maior parte do foco de seu pool de talentos será na otimização de pontos de contato de dados. Além disso, a coordenação entre suas equipes e recursos também deve ser impecável.
Para evitar mais soluços como esses, você pagou fontes. São serviços que oferecem os conjuntos de dados mais úteis e contextuais para seus projetos e garantem que você os obtenha consistentemente sempre que precisar.
A primeira impressão que a maioria de nós tem sobre fontes pagas ou fornecedores de dados é que eles são caros. No entanto,
quando você faz as contas, eles só são baratos a longo prazo. Graças às suas redes expansivas e metodologias de fornecimento de dados, você poderá receber conjuntos de dados complexos para seus projetos de IA, independentemente de quão implausíveis sejam.
Para lhe dar um esboço detalhado das diferenças entre as três fontes, aqui está uma tabela elaborada:
| Materiais Gratuitos | Recursos Internos | Recursos pagos |
|---|---|---|
| Os conjuntos de dados estão disponíveis gratuitamente. | Os recursos internos também podem ser gratuitos dependendo de suas despesas operacionais. | Você paga a um fornecedor de dados para fornecer conjuntos de dados relevantes para você. |
| Vários recursos gratuitos disponíveis online para baixar conjuntos de dados preferidos. | Você obtém dados personalizados de acordo com suas necessidades de treinamento de IA. | Você obtém dados personalizados de forma consistente pelo tempo que precisar. |
| Você precisa trabalhar manualmente na compilação, curadoria, formatação e anotação de conjuntos de dados. | Você pode até modificar seus pontos de contato de dados para gerar conjuntos de dados com as informações necessárias. | Os conjuntos de dados de fornecedores estão prontos para aprendizado de máquina. Ou seja, eles são anotados e vêm com garantia de qualidade. |
| Fique atento às restrições de licenciamento e conformidade nos conjuntos de dados baixados. | Os recursos internos tornam-se arriscados se você tiver um tempo limitado para comercializar seu produto. | Você pode definir seus prazos e ter conjuntos de dados entregues de acordo. |
Como os dados ruins afetam suas ambições de IA?
Listamos os três recursos de dados mais comuns para que você tenha uma ideia de como abordar a coleta e o fornecimento de dados. No entanto, neste momento, torna-se essencial também entender que sua decisão pode invariavelmente decidir o destino de sua solução de IA.
Da mesma forma que dados de treinamento de IA de alta qualidade podem ajudar seu modelo a fornecer resultados precisos e oportunos, dados de treinamento ruins também podem quebrar seus modelos de IA, distorcer resultados, introduzir vieses e oferecer outras consequências indesejáveis.
Mas por que isso acontece? Nenhum dado deveria treinar e otimizar seu modelo de IA? Honestamente, não. Vamos entender isso melhor.
Dados incorretos – o que são?
A diferença entre dados não estruturados e dados ruins é que os insights em dados não estruturados estão por toda parte. Mas, em essência, eles podem ser úteis de qualquer maneira. Ao gastar mais tempo, os cientistas de dados ainda poderão extrair informações relevantes de conjuntos de dados não estruturados. No entanto, esse não é o caso com dados ruins. Esses conjuntos de dados não contêm insights ou informações limitadas ou valiosas ou relevantes para seu projeto de IA ou seus propósitos de treinamento.
Portanto, quando você obtém seus conjuntos de dados de recursos gratuitos ou estabelece pontos de contato de dados internos vagamente, é muito provável que você baixe ou gere dados incorretos. Quando seus cientistas trabalham com dados incorretos, você não está apenas desperdiçando horas humanas, mas também impulsionando o lançamento de seu produto.
Se você ainda não tiver certeza sobre o que dados ruins podem fazer com suas ambições, aqui está uma lista rápida:
- Você gasta incontáveis horas procurando os dados ruins e desperdiça horas, esforço e dinheiro em recursos.
- Dados incorretos podem trazer problemas legais, se despercebidos, e podem reduzir a eficiência de sua IA
. - Quando você coloca seu produto treinado em dados incorretos ao vivo, isso afeta a experiência do usuário
- Dados ruins podem tornar os resultados e as inferências tendenciosos, o que pode trazer ainda mais reações negativas.
Então, se você está se perguntando se existe uma solução para isso, na verdade existe.
Provedores de dados de treinamento de IA para o resgate
Tudo o que você precisa fazer é coletar os dados e treinar seus modelos de IA para a perfeição. Com isso dito, temos certeza de que sua próxima pergunta será sobre as despesas envolvidas na colaboração com fornecedores de dados. Entendemos que alguns de vocês já estão trabalhando em um orçamento mental e é exatamente para onde iremos a seguir.
Fatores a serem considerados ao elaborar um orçamento eficaz para seu projeto de coleta de dados
O treinamento de IA é uma abordagem sistemática e é por isso que o orçamento se torna parte integrante dele. Fatores como RoI, precisão dos resultados, metodologias de treinamento e muito mais devem ser considerados antes de investir uma enorme quantidade de dinheiro no desenvolvimento de IA. Muitos gerentes de projeto ou empresários se atrapalham nesta fase. Eles tomam decisões precipitadas que trazem mudanças irreversíveis em seu processo de desenvolvimento de produtos, forçando-os a gastar mais.
No entanto, esta seção fornecerá as informações certas. Quando você está sentado para trabalhar no orçamento para treinamento de IA, três coisas ou fatores são inevitáveis.
Vejamos cada um em detalhes.
O volume de dados que você precisa
Temos dito o tempo todo que a eficiência e a precisão do seu modelo de IA dependem de quanto ele é treinado. Isso significa que quanto maior o volume de conjuntos de dados, maior o aprendizado. Mas isso é muito vago. Para colocar um número nessa noção, a Dimensional Research publicou um relatório que revelou que as empresas precisam de um mínimo de 100,000 conjuntos de dados de amostra para treinar seus modelos de IA.
Por 100,000 conjuntos de dados, queremos dizer 100,000 conjuntos de dados relevantes e de qualidade. Esses conjuntos de dados devem ter todos os atributos essenciais, anotações e insights necessários para que seus algoritmos e modelos de aprendizado de máquina processem informações e executem as tarefas pretendidas.
Com esta é uma regra geral, vamos entender melhor que o volume de dados que você precisa também depende de outro fator intrincado que é o caso de uso do seu negócio. O que você pretende fazer com seu produto ou solução também decide quantos dados você precisa. Por exemplo, uma empresa que cria um mecanismo de recomendação teria requisitos de volume de dados diferentes de uma empresa que cria um chatbot.
Estratégia de preços de dados
Quando terminar de finalizar a quantidade de dados que você realmente precisa, você precisa trabalhar em uma estratégia de precificação de dados. Isso, em termos simples, significa como você pagaria pelos conjuntos de dados adquiridos ou gerados.
Em geral, estas são as estratégias de precificação convencionais seguidas no mercado:
| Tipo de dados | Estratégia de preços |
|---|---|
 Imagem | Preço por arquivo de imagem única |
 Vídeo | Preço por segundo, minuto, hora ou quadro individual |
 Áudio / Fala | Preço por segundo, minuto ou hora |
 Texto | Preço por palavra ou frase |
Mas espere. Esta é novamente uma regra de ouro. O custo real da aquisição de conjuntos de dados também depende de fatores como:
- O segmento de mercado exclusivo, demografia ou geografia de onde os conjuntos de dados devem ser originados
- A complexidade do seu caso de uso
- De quantos dados você precisa?
- Seu tempo para o mercado
- Quaisquer requisitos personalizados e muito mais
Se você observar, saberá que o custo para adquirir grandes quantidades de imagens para seu projeto de IA pode ser menor, mas se você tiver muitas especificações, os preços podem disparar.
Suas estratégias de fornecimento
Isso é complicado. Como você viu, existem diferentes maneiras de gerar ou originar dados para seus modelos de IA. O bom senso ditaria que os recursos gratuitos são os melhores, pois você pode baixar os volumes necessários de conjuntos de dados gratuitamente, sem complicações.
No momento, também parece que as fontes pagas são muito caras. Mas é aqui que uma camada de complicação é adicionada. Ao obter conjuntos de dados de recursos gratuitos, você está gastando mais tempo e esforço limpando seus conjuntos de dados, compilando-os em seu formato específico de negócios e anotando-os individualmente. Você está incorrendo em custos operacionais no processo.
Com fontes pagas, o pagamento é único e você também recebe conjuntos de dados prontos para máquina no momento que precisar. O custo-benefício é muito subjetivo aqui. Se você acha que pode gastar tempo anotando conjuntos de dados gratuitos, pode orçar de acordo. E se você acredita que sua concorrência é acirrada e com tempo de lançamento limitado, você pode criar um efeito cascata no mercado, você deve preferir fontes pagas.
O orçamento tem tudo a ver com quebrar as especificidades e definir claramente cada fragmento. Esses três fatores devem servir como um roteiro para seu processo de orçamento de treinamento de IA no futuro.
A aquisição interna de dados é realmente econômica?
Ao fazer o orçamento, descobrimos que a aquisição interna de dados pode ser mais custosa ao longo do tempo. Se você está hesitante sobre fontes pagas, esta seção revelará as despesas ocultas da geração interna de dados.
Dados brutos e não estruturados: Pontos de dados personalizados não garantem conjuntos de dados prontos para uso.
Custos pessoais: Pagamento de funcionários, cientistas de dados e profissionais de garantia de qualidade.
Assinaturas e manutenção de ferramentas: Custos de ferramentas de anotação, CMS, CRM e infraestrutura.
Problemas de viés e precisão: Classificação manual necessária.
Custos de atrito: Recrutar e treinar novos membros da equipe.
No final das contas, você pode gastar mais do que ganha. O custo total inclui taxas de anotador e despesas de plataforma, aumentando os custos de longo prazo.
Custo Incorrido = Número de Anotadores * Custo por Anotador + Custo da Plataforma
Se o seu calendário de treinamento de IA estiver programado para meses, imagine as despesas que você incorreria consistentemente. Então, esta é a solução ideal para problemas de aquisição de dados ou existe alguma alternativa?
Benefícios de um provedor de serviços de coleta de dados de IA de ponta a ponta
Existe uma solução confiável para esse problema e existem maneiras melhores e mais baratas de adquirir dados de treinamento para seus modelos de IA. Nós os chamamos de provedores de serviços de dados de treinamento ou fornecedores de dados.
São empresas como a Shaip que se especializam em fornecer conjuntos de dados de alta qualidade com base em suas necessidades e requisitos exclusivos. Eles eliminam todos os aborrecimentos que você enfrenta na coleta de dados, como obter conjuntos de dados relevantes, limpar, compilar e anotá-los e muito mais, e permite que você se concentre apenas na otimização de seus modelos e algoritmos de IA. Ao colaborar com fornecedores de dados, você se concentra nas coisas que importam e nas que você tem controle.
Além disso, você também eliminará todos os aborrecimentos associados ao fornecimento de conjuntos de dados de recursos gratuitos e internos. Para lhe dar uma melhor compreensão da vantagem de um provedor de dados de ponta a ponta, aqui está uma lista rápida:
- Os provedores de serviços de dados de treinamento entendem completamente seu segmento de mercado, casos de uso, dados demográficos e outros detalhes para buscar os dados mais relevantes para seu modelo de IA.
- Eles têm a capacidade de fornecer diversos conjuntos de dados que considerem adequados para o seu projeto, como imagens, vídeos, texto, arquivos de áudio ou todos eles.
- Os fornecedores de dados limpam os dados, os estruturam e os marcam com atributos e insights que máquinas e algoritmos precisam para aprender e processar. Este é um esforço manual que requer atenção meticulosa aos detalhes e tempo.
- Você tem especialistas no assunto cuidando de anotar informações cruciais. Por exemplo, se o caso de uso do seu produto for na área da saúde, você não poderá anotá-lo com um profissional que não seja da área da saúde e esperar resultados precisos. Com fornecedores de dados, esse não é o caso. Eles trabalham com PMEs e garantem que seus dados de imagem digital sejam devidamente anotados por veteranos do setor.
- Eles também cuidam da desidentificação de dados e aderem à HIPAA ou outras conformidades e protocolos específicos do setor para que você fique longe de todas e quaisquer formas de complicações legais.
- Os fornecedores de dados trabalham incansavelmente para eliminar o viés de seus conjuntos de dados, garantindo que você tenha resultados e inferências objetivos.
- Você também receberá os conjuntos de dados mais recentes em seu nicho para que seus modelos de IA sejam otimizados para uma eficiência ideal.
- Eles também são fáceis de trabalhar. Por exemplo, mudanças repentinas nos requisitos de dados podem ser comunicadas a eles e eles forneceriam dados apropriados com base nas necessidades atualizadas.
Com esses fatores, acreditamos firmemente que agora você entende como é simples e econômico colaborar com provedores de dados de treinamento. Com esse entendimento, vamos descobrir como você pode escolher o fornecedor de dados mais ideal para seu projeto de IA.
Fornecimento de conjuntos de dados relevantes
Entenda seu mercado, casos de uso, dados demográficos para obter conjuntos de dados recentes, sejam imagens, vídeos, texto ou áudio.
Limpar dados relevantes
Estruture e marque os dados com atributos e insights que máquinas e algoritmos entendem.
Viés de dados
Elimine o viés dos conjuntos de dados, garantindo que você tenha resultados e inferências objetivos.
Anotação de Dados
Especialistas no assunto de domínios específicos cuidam de anotar informações cruciais.
Desidentificação de dados
Adira à HIPAA, GDPR ou outras conformidades e protocolos específicos do setor para eliminar complexidades legais.
Como escolher a empresa de coleta de dados de IA certa
Escolher uma empresa de coleta de dados de IA não é tão complicado ou demorado quanto coletar dados de recursos gratuitos. Existem apenas alguns fatores simples que você precisa considerar e depois apertar as mãos para uma colaboração.
Quando você está começando a procurar um fornecedor de dados, presumimos que você seguiu e considerou tudo o que discutimos até agora. No entanto, aqui está uma rápida recapitulação:
- Você tem um caso de uso bem definido em mente
- Seu segmento de mercado e requisitos de dados estão claramente estabelecidos
- Seu orçamento está no ponto
- E você tem uma ideia do volume de dados de que precisa
Com esses itens marcados, vamos entender como você pode procurar um provedor de serviços de dados de treinamento ideal.
O teste decisivo do conjunto de dados de amostra
Antes de assinar um contrato de longo prazo, é sempre uma boa ideia entender detalhadamente um fornecedor de dados. Portanto, comece sua colaboração com um requisito de um conjunto de dados de amostra pelo qual você pagará.
Este pode ser um pequeno volume de conjunto de dados para avaliar se eles entenderam seus requisitos, têm as estratégias de aquisição corretas, seus procedimentos de colaboração, transparência e muito mais. Considerando o fato de que você estaria em contato com vários fornecedores neste momento, isso ajudará você a economizar tempo na decisão de um fornecedor e a decidir quem é mais adequado às suas necessidades.
Verifique se estão em conformidade
Por padrão, a maioria dos provedores de serviços de dados de treinamento cumpre todos os requisitos e protocolos regulatórios. No entanto, apenas para garantir a segurança, pergunte sobre suas conformidades e políticas e, em seguida, restrinja sua seleção.
Pergunte sobre seus processos de controle de qualidade
O processo de coleta de dados por si só é sistemático e em camadas. Existe uma metodologia linear que é implementada. Para ter uma ideia de como eles operam, pergunte sobre seus processos de controle de qualidade e pergunte se os conjuntos de dados que eles fornecem e anotam passam por verificações e auditorias de qualidade. Isso lhe dará uma
ideia se os produtos finais que você receberia estão prontos para a máquina.
Lidando com o viés de dados
Apenas um cliente informado perguntaria sobre viés nos conjuntos de dados de treinamento. Ao falar com fornecedores de dados de treinamento, fale sobre o viés de dados e como eles conseguem eliminar o viés nos conjuntos de dados que geram ou adquirem. Embora seja senso comum que seja difícil eliminar completamente o preconceito, você ainda pode conhecer as melhores práticas que eles seguem para manter o preconceito à distância.
Eles são escaláveis?
Entregas únicas são boas. Entregas de longo prazo são melhores. No entanto, as melhores colaborações são aquelas que dão suporte às suas visões de negócios e simultaneamente dimensionam seus resultados com sua crescente
.
Portanto, discuta se os fornecedores com quem você está falando podem aumentar em termos de volume de dados, se houver necessidade. E se puderem, como a estratégia de preços mudará de acordo.
Conclusão
Deseja conhecer um atalho para encontrar o melhor provedor de dados de treinamento de IA? Entre em contato conosco. Ignore todos esses processos tediosos e trabalhe conosco para obter conjuntos de dados precisos e de alta qualidade para seus modelos de IA.
Marcamos todas as caixas que discutimos até agora. Tendo sido pioneiros neste espaço, sabemos o que é preciso para construir e dimensionar um modelo de IA e como os dados estão no centro de tudo.
Também acreditamos que o Guia do Comprador foi extenso e cheio de recursos de diferentes maneiras. O treinamento de IA é complicado, mas com essas sugestões e recomendações, você pode torná-los menos tediosos. No final, seu produto é o único elemento que acabará se beneficiando de tudo isso.
Você não concorda?