Várias empresas em um amplo espectro de setores estão adotando rapidamente a inteligência artificial para melhorar suas operações e encontrar soluções para suas necessidades de negócios. A importância e o benefício da tecnologia são aparentes, então a questão crítica se torna como encontrar o caminho certo para adotar soluções de IA. No entanto, sem dados confiáveis de treinamento de IA à mão, é mais fácil falar do que fazer para automatizar e otimizar uma experiência de usuário superior.
Os algoritmos de IA e aprendizado de máquina prosperam com dados. Eles aprendem desenvolvendo relacionamentos, tomando e avaliando decisões e processando informações dos dados de treinamento alimentados.
Dados de treinamento é o recurso que os desenvolvedores e engenheiros precisam para projetar algoritmos práticos de aprendizado de máquina. O conjunto de dados de treinamento que você usa terá um impacto direto no resultado do projeto. No entanto, conjuntos de dados relevantes que se adequam ao seu projeto nem sempre estão disponíveis. As empresas precisam contar com fornecedores terceirizados ou empresas de coleta de dados para ajudá-las com conjuntos de dados relevantes.
Selecionar o fornecedor de dados certo para seus dados de treinamento de IA é tão importante quanto escolher o conjunto de dados adequado para seu projeto específico. Escolha o fornecedor errado e você poderá ver um resultado de projeto impreciso, tempos de lançamento estendidos e uma perda significativa de receita.
Decisão de compra de dados de treinamento - fatores que você deve considerar
Os dados de treinamento formam a parte principal do conjunto de dados, representando cerca de 50-60% dos dados necessários para o modelo. Abaixo estão alguns dos fatores que você deve considerar antes de escolher um fornecedor de dados e assinar na linha pontilhada.
Preço:
O preço é um fator de decisão substancial, embora você não queira tomar sua decisão com base apenas no preço. A coleta de dados de IA envolve muitas despesas, desde pagamento ao fornecedor, preparação de dados, otimização de despesas, custos operacionais e muito mais. Portanto, você deve considerar todos os gastos que podem ocorrer durante o ciclo de vida do projeto.
Qualidade dos dados:
Dados de qualidade superam a competitividade de custos quando se trata de selecionar um fornecedor de dados. Dados com qualidade muito alta não existem. Dados superiores e acessíveis melhorarão seus modelos de aprendizado de máquina. Escolha uma plataforma que integre perfeitamente a transformação e aquisição de dados ao seu fluxo de trabalho.
Diversidade de dados:
Os dados de treinamento escolhidos devem ser uma representação equilibrada de todos os casos de uso e necessidades. Em um grande conjunto de dados, é impossível evitar completamente vieses. No entanto, para obter os melhores resultados, você precisa limitar o viés de dados em seus modelos. A diversidade de dados é a chave para obter previsões precisas e desempenho do modelo. Por exemplo, um modelo de IA treinado usando 100 transações será insignificante em comparação com um modelo baseado em 10,000 transações.
Conformidade legal:
Fornecedores terceirizados experientes são mais adequados para lidar com problemas de conformidade e segurança. Essas tarefas são cansativas e demoradas. Além disso, as legalidades exigem a máxima atenção e a experiência de um especialista treinado. Portanto, a primeira etapa na escolha de um fornecedor de dados é garantir que ele esteja adquirindo dados de fontes legalmente autorizadas com as permissões apropriadas.
Caso de uso específico:
O caso de uso e o resultado do projeto ditarão o tipo de conjunto de dados que você precisará. Por exemplo, se o modelo que você está tentando construir for incrivelmente complexo, ele exigirá conjuntos de dados extensos e diversos.
Dados desidentificados:
Desidentificação de dados ajuda você a ficar longe de problemas legais, principalmente se estiver procurando conjuntos de dados relacionados à saúde. Você deve certificar-se de que os conjuntos de dados nos quais você está treinando seus modelos de IA sejam totalmente desidentificados. Além disso, seu fornecedor deve obter dados depurados de várias fontes para que, mesmo que você combine dois conjuntos de dados, as possibilidades de vinculá-los a um indivíduo sejam limitadas.
Adaptável e Escalável:
Nesta fase do processo de seleção, concentre-se em conjuntos de dados que possam atender às suas necessidades futuras. Os conjuntos de dados devem permitir atualizações no sistema e melhorias no processo. Além disso, você deve antecipar as necessidades futuras em termos de volume e recursos. Por fim, faça a si mesmo as seguintes perguntas antes de tomar sua decisão final:
- Você tem um processo interno de coleta de dados?
- O fornecedor fornece uma variedade de modelos?
- A personalização de dados está disponível?
Resumindo
Escolher um fornecedor para adquirir seus dados de treinamento não é uma decisão fácil; sua escolha resultará em consequências a longo prazo. Os parâmetros que discutimos fornecem um excelente guia sobre como você deve abordar a busca de um fornecedor. Lembre-se de sempre comparar e calcular os custos de aquisição de dados de treinamento com os retornos futuros.
Encontrar um fornecedor com experiência e conhecimento em coleta e preparação de dados é uma tarefa tediosa e demorada. Não é prático comparar cada fornecedor em todos os fatores críticos de uma perspectiva de negócios. Da diversidade de dados à escalabilidade, as operadoras não têm tempo para procurar um fornecedor adequadamente. Simplifique com Shaip. Temos dados diversos e de qualidade superior que estão em conformidade com os padrões do setor. Conecte-se conosco hoje para falar mais sobre suas necessidades específicas.
