인공 지능(AI) 및 머신 러닝과 관련된 모든 프로젝트에는 AI 교육 데이터가 필요합니다. AI 시스템이 더 정확하고 목적과 관련이 있게 학습할 수 있는 유일한 방법은 적용 가능한 정보를 입력하는 것입니다. 데이터 세트를 소싱하고 준비하는 것은 기업이 AI 및 머신 러닝 잠재력을 활용하기 위해 고군분투하는 곳입니다.
AI 훈련은 기계가 정확한 결과를 제공할 수 있도록 방대한 양의 컨텍스트 데이터를 일관되게 입력해야 합니다. 그것이 그들이 매 수확마다 더 날카로워지는 법을 배우는 방법입니다. 양질의 데이터를 소싱하는 것은 기업에 중대한 과제를 안겨줍니다. 그들은 일정한 소스가 부족하거나 데이터 수집 회사와 협력하는 데 필요한 자금이 고갈될까 두려워합니다.
일반적인 오해는 데이터 공급업체가 비즈니스 소유자에게 적합하지 않다는 것입니다. AI 교육을 아웃소싱하는 비용과 장기적으로 투자를 통해 비용을 절감할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.
다양한 데이터 소스
데이터 공급업체가 비용 효율적인 방법을 이해하려면 먼저 데이터 수집의 여러 소스와 고유한 장점과 단점을 인식해야 합니다. 각 소스에 대한 이해를 높이면 각각의 장점과 단점에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.
| 출처 | 장점 | 단점 |
| 무료 자료 | 업계 및 시장 부문에 걸쳐 데이터 세트를 무료로 제공합니다. | 올바른 데이터 세트와 카테고리를 찾기 전에 여러 데이터 세트와 카테고리를 탐색하기 위해 수많은 수작업 시간이 필요합니다. |
| 회사에는 Kaggle, AWS, Google Dataset Search Engine 및 기타 여러 옵션이 있습니다. | 데이터 세트는 대부분 원시 상태이며 정리되지 않았습니다. | |
| 데이터는 수동으로 주석을 달아야 하므로 다시 시간이 많이 걸립니다. | ||
| 특정 데이터 세트에 대한 라이선스 문제가 포함될 수 있습니다. | ||
| 내부 출처 | 회사에서 정의한 다양한 접점을 통해 사내에서 생성된 컨텍스트 데이터 세트를 제공합니다. | 사용 가능한 데이터의 양은 트래픽, 견인력 및 기타 터치포인트 기반 측정항목에 따라 다릅니다. |
| 데이터 세트는 요구 사항에 따라 사용자 지정할 수 있습니다. | 부서 간 및 부서 내 협업이 때때로 어려울 수 있습니다. | |
| 제품 출시 시간이 제한된 경우 내부 소스로 인해 상당한 지연이 발생할 수 있습니다. | ||
| 데이터 주석은 여전히 수동 작업입니다. | ||
| 유료 소스 또는 데이터 공급업체 | 고품질 AI 교육 데이터의 다년생 소스. | 귀하의 제품이 얼마나 틈새 시장인지에 따라 비쌀 수 있습니다. |
| 데이터 세트는 프로젝트 요구 사항에 따라 사용자 지정할 수 있습니다. | ||
| 데이터는 시장 출시 시간에 관계없이 항상 정시에 제공됩니다. | ||
| 라이선스 및 규정 준수는 공급업체에서 처리합니다. | ||
| 데이터 세트에 주석을 달고 납품 전에 품질을 확인합니다. |
위의 표를 보면 데이터 벤더가 단점보다 장점을 더 많이 제공한다는 것을 이해할 수 있을 것입니다. 더 나은 아이디어를 제공하기 위해 이러한 측면을 자세히 살펴보겠습니다.
데이터 공급업체가 AI 프로젝트에 항상 도움이 되는 방법
데이터 공급업체는 해당 영역의 전문가입니다. 그들은 AI와 ML이 주류가 되기 전부터 익숙했던 선구자들입니다. 데이터 수집 회사 방대한 네트워크와 다양한 종류의 데이터 세트가 있는 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다. 또한 네트워크와 연락처를 사용하여 처음부터 새로운 데이터 세트를 생성할 수 있는 영향력과 인프라가 있습니다.
데이터 수집 회사는 귀하의 프로젝트를 위해 일관되게 완벽한 데이터 세트를 제공할 것입니다. 이 외에도 협업에 제공하는 몇 가지 역량은 다음과 같습니다.
- 공급업체는 다양한 형식의 데이터를 생성, 선별 및 전달할 수 있습니다. 예를 들어 앱용 음성 검색 모듈을 개발하려는 경우 필요에 따라 음성 데이터를 얻을 수 있습니다. 또한 프로젝트에 유리한 이미지, 텍스트 또는 비디오 기반 데이터를 전달할 수도 있습니다.
- 데이터 전문가는 라이선스 및 규정 준수와 관련된 모든 장애와 골칫거리를 처리합니다. 그들이 제공하는 데이터 세트에는 제한이 전혀 없습니다.
- 데이터 수집 회사는 귀하가 받는 데이터가 편향되지 않았는지 확인하거나 가능한 편향을 알려 관련 결과에 대해 시스템을 수정할 수 있도록 합니다.
- 필요에 따라 배경, 인구 통계, 시장 부문 및 기타 중요한 부문에서 최신 데이터 세트를 얻을 수 있습니다.
데이터 공급업체가 더 저렴한 이유
데이터 공급업체와 전문가는 대량 프로젝트에 대한 맞춤형 계약을 맺었기 때문에 경쟁력 있는 요금을 청구할 수 있습니다. 그들의 방대한 네트워크는 장기적으로 볼 때 비용이 적게 드는 주요 이유 중 하나이기도 합니다. 업계에서 수년 동안 일해 온 그들은 각 데이터 세트 유형에 적용할 수 있는 소스, 촉박한 기한 내에 데이터를 신속하게 가져오는 방법, 정확한 데이터 세트를 위해 누구에게 연락해야 하는지를 알고 있습니다.
협업 기간이 길어지면 요구 사항을 이해하고 자동으로 고품질 데이터 세트를 제공합니다. 데이터 품질 최적화 주기, 오버헤드 비용, 교육, 주석 및 기타 값비싼 지출에 대한 비용이 전혀 발생하지 않게 됩니다.
샤이프의 장점
Shaip에서 우리는 데이터 주석 및 수집 분야의 베테랑입니다. 13년 이상의 경험을 통해 우리는 시장의 어느 누구도 따라올 수 없는 데이터 요구 사항을 이해합니다. 귀하가 수신한 데이터를 업로드할 준비가 되었는지 확인하기 위해 세 차례의 엄격한 품질 검사가 있습니다. 우리는 또한 우리의 투명성에 자부심을 갖고 우리의 약속 이행을 중심으로 모델을 구축했습니다.
빠른 사례 연구
우리는 제공하는 것을 전문으로합니다 양질의 의료 데이터. 가장 성공적인 협력 중 하나는 보험 회사와의 협력이었습니다. 그들은 보험사가 질병에 걸릴 확률을 평가하고 그에 따라 맞춤형 보험료를 제공하기 위해 예측 분석과 같은 AI 기반 모듈을 배포하기를 원했습니다.
결과를 정확하게 예측하기 위해 특정 인구 통계에서 방대한 양의 의료 데이터가 필요했습니다. 자발적으로 제공된 세부 정보를 통해 보험사는 라이프스타일, 유전, 유전 및 기타 요인에 따라 발생할 수 있는 조건에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 보험 회사는 데이터 세트를 위해 우리와 협력했고 우리는 규정된 시간 프레임에 데이터를 전달했습니다.
의료 데이터와 관련된 중요한 문제 중 하나는 확인되지 않은 환자 데이터 및 구현된 HIPAA 프로토콜. 우리의 엄격한 프로세스는 데이터가 모든 형태의 재식별로부터 보호되고 궁극적으로 모든 규정 준수 표준을 충족함을 보장했습니다.
최대 포장
무료 리소스에 의존하는 대신 데이터 공급업체를 활용하면 장기적으로 비용을 절감하고 기하급수적인 성장에 대비할 수 있습니다. AI 모듈이 정확한 결과를 제공하도록 하려면 먼저 관련 데이터를 제공해야 합니다. 이 데이터는 우리와 같은 전문가에게서만 얻을 수 있습니다.
오늘 저희에게 연락하여 귀하의 아이디어와 요구 사항에 대해 논의하십시오.