AI 데이터 수집에 대한 초보자 가이드

AI/ML 프로젝트를 위한 AI 데이터 수집 회사 선택

소개

AI 훈련 데이터 인공 지능은 평범한 삶을 흥미롭고 중복되는 작업을 단순하게 만들어 사람들의 삶과 라이프 스타일을 향상시키기 위해 기계를 사용하는 것에 관한 것입니다. AI는 결코 지배적인 힘이 되어서는 안 되며 인간과 협력하여 불가해한 문제를 해결하고 집단적 진화의 길을 닦는 보완적인 힘이 되어서는 안 됩니다.

현재 우리는 AI의 도움으로 산업 전반에 걸쳐 획기적인 발전을 이루며 올바른 길을 걷고 있습니다. 예를 들어 건강 관리를 하는 경우 머신 러닝 모델이 포함된 AI 시스템은 전문가가 암을 더 잘 이해하고 치료법을 제시하는 데 도움이 됩니다. PTSD와 같은 신경 장애 및 우려 사항은 AI의 도움으로 치료되고 있습니다. AI 기반 임상 시험 및 시뮬레이션 덕분에 백신이 빠른 속도로 개발되고 있습니다.

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의료뿐만 아니라 AI가 접하는 모든 단일 산업 또는 부문이 혁명을 일으키고 있습니다. 자율주행차, 스마트 편의점, FitBit과 같은 웨어러블, 스마트폰 카메라까지도 AI를 통해 더 나은 얼굴 이미지를 캡처할 수 있습니다.

AI 공간에서 일어나는 혁신 덕분에 기업은 다양한 사용 사례와 솔루션으로 스펙트럼에 뛰어들고 있습니다. 이로 인해 글로벌 AI 시장은 267년 말까지 약 2027억 달러의 시장 가치에 도달할 것으로 예상됩니다. 게다가, 약 37%의 기업이 이미 프로세스와 제품에 AI 솔루션을 구현하고 있습니다.

더 흥미롭게도 오늘날 우리가 사용하는 제품과 서비스의 약 77%가 AI에 의해 구동됩니다. 기술 개념이 업종 전반에 걸쳐 크게 증가함에 따라 기업은 AI로 불가능한 일을 어떻게 관리합니까?

AI 데이터 수집

AI 데이터 수집 시계와 같은 간단한 장치가 인간의 심장마비를 어떻게 정확하게 예측합니까? 항상 운전자가 필요했던 자동차와 자동차가 갑자기 도로에서 운전자가 줄어들 수 있습니까?

챗봇은 어떻게 우리가 반대편에 있는 다른 사람과 대화하고 있다고 믿게 만들까요?

모든 질문에 대한 답을 관찰하면 단 하나의 요소인 DATA로 요약됩니다. 데이터는 모든 AI 관련 작업 및 프로세스의 중심에 있습니다. 기계가 개념을 이해하고 입력을 처리하며 정확한 결과를 제공하는 데 도움이 되는 것은 데이터입니다.

시중에 나와 있는 모든 주요 AI 솔루션은 모두 우리가 데이터 수집 또는 데이터 수집 또는 AI 교육 데이터라고 부르는 중요한 프로세스의 제품입니다.

이 광범위한 안내서는 이것이 무엇이며 왜 중요한지 이해하는 데 도움이 됩니다.

AI 데이터 수집이란 무엇입니까?

기계는 자신의 마음을 가지고 있지 않습니다. 이 추상적인 개념이 없으면 추론, 인식 등과 같은 의견, 사실 및 능력이 결여됩니다. 그것들은 움직일 수 없는 상자나 공간을 차지하는 장치일 뿐입니다. 그것들을 강력한 매체로 바꾸려면 알고리즘과 더 중요한 데이터가 필요합니다.

AI 데이터 수집 개발된 알고리즘에는 작업하고 처리할 무언가가 필요하며 관련성이 있고 상황에 맞는 최신 데이터라는 점을 알아야 합니다. 기계가 의도한 목적을 수행하기 위해 이러한 데이터를 수집하는 프로세스를 AI 데이터 수집이라고 합니다.

오늘날 우리가 사용하는 모든 단일 AI 지원 제품 또는 솔루션과 이들이 제공하는 결과는 수년간의 교육, 개발 및 최적화에서 비롯됩니다. 탐색 경로를 제공하는 장치에서 장비 고장을 미리 예측하는 복잡한 시스템에 이르기까지 모든 단일 개체는 정확한 결과를 제공할 수 있도록 수년간의 AI 교육을 거쳤습니다.

AI 데이터 수집은 AI 시스템이 얼마나 효과적이고 효율적인지 처음부터 결정하는 AI 개발 과정의 예비 단계입니다. AI 모델이 세부 사항을 더 잘 처리하고 의미 있는 결과를 만들어내는 데 도움이 되는 것은 수많은 소스에서 관련 데이터 세트를 소싱하는 프로세스입니다.

 

AI 훈련 데이터 유형

이제 AI 데이터 수집은 포괄적인 용어입니다. 이 공간의 데이터는 무엇이든 의미할 수 있습니다. 텍스트, 비디오 푸티지, 이미지, 오디오 또는 이 모든 것이 혼합된 것일 수 있습니다. 요컨대, 기계가 학습하고 결과를 최적화하는 작업을 수행하는 데 유용한 것은 데이터입니다. 다양한 유형의 데이터에 대한 더 많은 통찰력을 제공하기 위해 다음과 같은 빠른 목록을 제공합니다.

데이터 세트는 구조화되거나 구조화되지 않은 소스에서 가져올 수 있습니다. 시작되지 않은 구조화된 데이터세트는 의미와 형식이 명시적인 데이터세트입니다. 그들은 기계로 쉽게 이해할 수 있습니다. 반면에 비정형은 도처에 있는 데이터 세트의 세부 정보입니다. 특정 구조나 형식을 따르지 않으며 이러한 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 끌어내기 위해 사람의 개입이 필요합니다.

본문

가장 풍부하고 눈에 띄는 데이터 형식 중 하나입니다. 텍스트 데이터는 데이터베이스, GPS 네비게이션 장치, 스프레드시트, 의료 기기, 양식 등의 통찰력 형태로 구조화될 수 있습니다. 구조화되지 않은 텍스트는 설문 조사, 손으로 쓴 문서, 텍스트 이미지, 이메일 응답, 소셜 미디어 댓글 등이 될 수 있습니다.

텍스트 데이터 수집

오디오

오디오 데이터 세트는 기업이 더 나은 챗봇과 시스템을 개발하고 더 나은 가상 비서 등을 설계하는 데 도움이 됩니다. 또한 기계가 단일 질문이나 쿼리를 물어볼 수 있는 다양한 방식으로 액센트와 발음을 이해하도록 도와줍니다.

오디오 데이터 수집

이미지

이미지는 다양한 목적으로 사용되는 또 다른 눈에 띄는 데이터 세트 유형입니다. 자율 주행 자동차 및 Google 렌즈와 같은 애플리케이션에서 얼굴 인식에 이르기까지 이미지는 시스템이 원활한 솔루션을 제공하는 데 도움이 됩니다.

이미지 데이터 수집

비디오

비디오는 기계가 무언가를 깊이 이해할 수 있도록 하는 보다 상세한 데이터 세트입니다. 비디오 데이터 세트는 컴퓨터 비전, 디지털 이미징 등에서 제공됩니다.

비디오 데이터 수집

ML 모델에 대한 AI 교육 데이터를 얻는 방법은 무엇입니까?

AI 훈련 데이터 여기서부터 일이 조금 복잡해지기 시작합니다. 처음부터 실제 문제에 대한 솔루션을 염두에 두고 있는 것처럼 보일 것이며 AI가 이에 대한 이상적인 방법임을 알고 모델을 개발했습니다. 그러나 이제 AI 교육 프로세스를 시작해야 하는 중요한 단계에 있습니다. 모델이 개념을 학습하고 결과를 제공하도록 하려면 풍부한 AI 교육 데이터가 필요합니다. 결과를 테스트하고 알고리즘을 최적화하려면 검증 데이터도 필요합니다.

그렇다면 데이터를 어떻게 소싱합니까? 어떤 데이터가 필요하고 얼마나 많은 데이터가 필요합니까? 관련 데이터를 가져오기 위한 여러 소스는 무엇입니까?

회사는 ML 모델의 틈새와 목적을 평가하고 관련 데이터 세트를 소싱할 수 있는 잠재적인 방법을 차트로 표시합니다. 필요한 데이터 유형을 정의하면 데이터 소싱에 대한 우려의 대부분이 해결됩니다. 더 나은 아이디어를 제공하기 위해 데이터 수집을 위한 다양한 채널, 경로, 소스 또는 매체가 있습니다.

AI 훈련 데이터

무료 소스

이름에서 알 수 있듯이 AI 교육용 데이터 세트를 무료로 제공하는 리소스입니다. 무료 소스는 공개 포럼, 검색 엔진, 데이터베이스 및 디렉토리에서 수년간 정보 아카이브를 유지 관리하는 정부 포털에 이르기까지 모든 것이 될 수 있습니다.

무료 데이터 세트를 소싱하는 데 너무 많은 노력을 기울이고 싶지 않다면 Kaggle, AWS 리소스, UCI 데이터베이스 등과 같은 전용 웹 사이트 및 포털이 있으므로 다양한 탐색이 가능합니다.
카테고리를 선택하고 필요한 데이터 세트를 무료로 다운로드하십시오.

내부 리소스

무료 리소스가 편리한 옵션으로 보이지만 여기에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 첫째, 요구 사항과 정확히 일치하는 데이터 세트를 찾을 수 있다고 항상 확신할 수는 없습니다. 일치하더라도 데이터 세트는 타임라인 측면에서 관련이 없을 수 있습니다.

시장 세그먼트가 비교적 새롭거나 탐색되지 않은 경우 카테고리 또는 관련성이 많지 않습니다.
데이터세트도 다운로드할 수 있습니다. 무료 리소스의 예비적인 단점을 피하기 위해,
더 관련성이 높고 상황에 맞는 데이터 세트를 생성하기 위한 채널 역할을 하는 또 다른 데이터 리소스가 있습니다.

CRM 데이터베이스, 양식, 이메일 마케팅 리드, 제품 또는 서비스 정의 접점, 사용자 데이터, 웨어러블 장치의 데이터, 웹 사이트 데이터, 히트 맵, 소셜 미디어 통찰력 등과 같은 내부 소스입니다. 이러한 내부 리소스는 사용자가 정의, 설정 및 유지 관리합니다. 따라서 신뢰성, 관련성 및 최신성을 확신할 수 있습니다.

유료 리소스

아무리 유용하게 들리더라도 내부 자원에는 복잡성과 한계가 있습니다. 예를 들어 인재 풀의 대부분은 데이터 접점 최적화에 집중됩니다. 또한 팀과 리소스 간의 조정도 완벽해야 합니다.

이와 같은 딸꾹질을 더 많이 피하기 위해 유료 소스가 있습니다. 프로젝트에 가장 유용하고 상황에 맞는 데이터 세트를 제공하고 필요할 때마다 지속적으로 얻을 수 있도록 하는 서비스입니다.

우리 대부분이 유료 소스나 데이터 공급업체에 대한 첫인상은 비싸다는 것입니다. 하지만,
당신이 수학을 할 때, 그들은 장기적으로 단지 저렴합니다. 광대한 네트워크와 데이터 소싱 방법론 덕분에 AI 프로젝트에 대한 복잡한 데이터 세트가 아무리 타당하지 않더라도 수신할 수 있습니다.

세 가지 소스 간의 차이점에 대한 자세한 개요를 제공하기 위해 다음은 정교한 표입니다.

무료 자료내부 리소스유료 리소스
데이터 세트는 무료로 제공됩니다.내부 리소스는 운영 비용에 따라 무료일 수도 있습니다.관련 데이터 세트를 소싱하기 위해 데이터 공급업체에 비용을 지불합니다.
선호하는 데이터 세트를 다운로드하기 위해 온라인에서 여러 무료 리소스를 사용할 수 있습니다.AI 교육에 대한 요구 사항에 따라 사용자 정의 데이터를 얻습니다.필요한 기간 동안 일관되게 사용자 정의 데이터를 얻을 수 있습니다.
데이터 세트를 컴파일, 큐레이팅, 서식 지정 및 주석 달기 작업을 수동으로 수행해야 합니다.데이터 접점을 수정하여 필요한 정보가 포함된 데이터세트를 생성할 수도 있습니다.공급업체의 데이터 세트는 기계 학습을 지원합니다. 즉, 주석이 달려 있고 품질 보증이 제공됩니다.
다운로드하는 데이터 세트에 대한 라이선스 및 규정 준수 제약 조건에 주의하십시오.제품 출시 시간이 제한되어 있으면 내부 리소스가 위험해집니다.기한을 정의하고 그에 따라 데이터 세트를 전달할 수 있습니다.

 

나쁜 데이터는 AI 야망에 어떤 영향을 미칩니까?

데이터 수집 및 소싱에 접근하는 방법에 대한 아이디어를 얻을 수 있도록 가장 일반적인 세 ​​가지 데이터 리소스를 나열했습니다. 그러나 이 시점에서 귀하의 결정이 항상 AI 솔루션의 운명을 결정할 수 있음을 이해하는 것이 필수적이 됩니다.

고품질 AI 훈련 데이터가 모델이 정확하고 시기적절한 결과를 제공하는 데 도움이 되는 것과 마찬가지로 잘못된 훈련 데이터는 AI 모델을 깨뜨리고 결과를 왜곡하고 편향을 도입하고 기타 바람직하지 않은 결과를 제공할 수도 있습니다.

그러나 왜 이런 일이 발생합니까? AI 모델을 훈련하고 최적화해야 하는 데이터가 있지 않습니까? 솔직히, 아니. 이것을 더 이해합시다.

잘못된 데이터 – 무엇입니까?

잘못된 데이터 잘못된 데이터는 관련이 없거나 부정확하거나 불완전하거나 편향된 모든 데이터입니다. 잘못 정의된 데이터 수집 전략 덕분에 대부분의 데이터 과학자와 주석 전문가는 잘못된 데이터에 대해 작업해야 합니다.

비정형 데이터와 잘못된 데이터의 차이점은 비정형 데이터의 통찰력이 도처에 있다는 것입니다. 그러나 본질적으로 그것들은 상관없이 유용할 수 있습니다. 추가 시간을 투자함으로써 데이터 과학자는 여전히 비정형 데이터 세트에서 관련 정보를 추출할 수 있습니다. 그러나 나쁜 데이터의 경우에는 그렇지 않습니다. 이러한 데이터 세트에는 AI 프로젝트 또는 교육 목적과 관련이 있거나 가치가 있는 통찰력이나 정보가 포함되어 있지 않거나 제한되어 있습니다.

따라서 무료 리소스에서 데이터 세트를 소싱하거나 내부 데이터 접점을 느슨하게 설정한 경우 잘못된 데이터를 다운로드하거나 생성할 가능성이 높습니다. 과학자들이 잘못된 데이터에 대해 작업할 때 인간의 시간을 낭비할 뿐만 아니라 제품 출시도 추진하게 됩니다.

나쁜 데이터가 당신의 야망에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 여전히 확실하지 않다면 다음과 같은 간단한 목록이 있습니다.

  • 잘못된 데이터를 소싱하는 데 셀 수 없이 많은 시간을 소비하고 리소스에 시간, 노력 및 비용을 낭비합니다.
  • 잘못된 데이터는 눈에 띄지 않을 경우 법적 문제를 일으킬 수 있으며 AI의 효율성을 떨어뜨릴 수 있습니다.
    모델.
  • 잘못된 데이터에 대해 교육을 받은 제품을 실시간으로 실행하면 사용자 경험에 영향을 미칩니다.
  • 잘못된 데이터는 결과와 추론을 편향되게 만들어 더 큰 반발을 불러일으킬 수 있습니다.

따라서 이에 대한 해결책이 있는지 궁금하다면 실제로 있습니다.

AI 교육 데이터 제공업체가 구출

구조를 위한 AI 교육 데이터 제공업체 기본 솔루션 중 하나는 데이터 공급업체(유료 소스)를 찾는 것입니다. AI 교육 데이터 제공업체는 귀하가 받는 내용이 정확하고 관련성이 있으며 구조화된 형태로 데이터 세트가 전달되도록 합니다. 데이터 세트를 검색하기 위해 포털에서 포털로 이동하는 번거로움에 관여할 필요가 없습니다.

데이터를 가져와 AI 모델을 완벽하게 훈련시키기만 하면 됩니다. 하지만 다음 질문은 데이터 공급업체와의 협업과 관련된 비용에 관한 것입니다. 우리는 여러분 중 일부가 이미 정신적인 예산을 짜고 있고 그것이 바로 우리가 다음으로 향하고 있는 곳이라는 것을 이해합니다.

AI 교육 데이터에 대한 효과적인 예산을 마련할 때 고려해야 할 요소

AI 교육은 체계적인 접근 방식이므로 예산 편성이 필수적인 부분이 됩니다. AI 개발에 막대한 돈을 투자하기 전에 RoI, 결과의 정확성, 교육 방법론 등과 같은 요소를 고려해야 합니다. 많은 프로젝트 관리자 또는 비즈니스 소유자가 이 단계에서 더듬거립니다. 그들은 제품 개발 프로세스에 돌이킬 수 없는 변화를 가져오는 성급한 결정을 내림으로써 궁극적으로 더 많은 비용을 지출하게 만듭니다.

그러나 이 섹션은 올바른 통찰력을 제공합니다. AI 교육 예산을 짜기 위해 자리에 앉을 때 세 가지 또는 요소가 불가피합니다.

AI 훈련 데이터를 위한 예산

각각에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

필요한 데이터의 양

우리는 AI 모델의 효율성과 정확성이 얼마나 훈련되었는지에 달려 있다고 줄곧 말해 왔습니다. 즉, 데이터 세트의 양이 많을수록 학습이 더 많이 이루어집니다. 그러나 이것은 매우 모호합니다. 이 개념에 숫자를 붙이기 위해 Dimensional Research는 기업이 AI 모델을 훈련하기 위해 최소 100,000개의 샘플 데이터 세트가 필요하다는 보고서를 발표했습니다.

100,000개의 데이터세트는 100,000개의 품질 및 관련 데이터세트를 의미합니다. 이러한 데이터 세트에는 알고리즘 및 기계 학습 모델이 정보를 처리하고 의도한 작업을 실행하는 데 필요한 모든 필수 속성, 주석 및 통찰력이 있어야 합니다.

이것은 일반적인 경험 법칙이므로 필요한 데이터의 양은 비즈니스의 사용 사례인 또 다른 복잡한 요소에 따라 달라집니다. 제품 또는 솔루션으로 수행하려는 작업에 따라 필요한 데이터의 양도 결정됩니다. 예를 들어 추천 엔진을 구축하는 기업은 챗봇을 구축하는 기업과 데이터 볼륨 요구 사항이 다릅니다.

데이터 가격 전략

실제로 필요한 데이터의 양을 결정했으면 다음으로 데이터 가격 책정 전략에 대해 작업해야 합니다. 이것은 간단히 말해서 조달하거나 생성하는 데이터 세트에 대해 비용을 지불하는 방법을 의미합니다.

일반적으로 다음은 시장에서 따르는 기존의 가격 책정 전략입니다.

데이터 형식가격 전략
영상 영상단일 이미지 파일당 가격
비디오 비디오초, 분, 시간 또는 개별 프레임당 가격
오디오 오디오 / 스피치초, 분 또는 시간당 가격 책정
본문 본문단어 또는 문장당 가격

하지만 기다려. 이것은 다시 경험 법칙입니다. 데이터 세트를 조달하는 실제 비용은 다음과 같은 요인에 따라 달라집니다.

  • 데이터 세트를 소싱해야 하는 고유한 시장 부문, 인구 통계 또는 지리
  • 사용 사례의 복잡성
  • 얼마나 많은 데이터가 필요합니까?
  • 시장 출시 시간
  • 맞춤형 요구 사항 등

관찰해보면 AI 프로젝트를 위해 대량의 이미지를 얻는 데 드는 비용이 더 적을 수 있지만 사양이 너무 많으면 가격이 치솟을 수 있다는 것을 알게 될 것입니다.

소싱 전략

이것은 까다롭습니다. 본 것처럼 AI 모델에 대한 데이터를 생성하거나 소싱하는 다양한 방법이 있습니다. 상식에 따르면 필요한 양의 데이터 세트를 복잡하지 않고 무료로 다운로드할 수 있으므로 무료 리소스가 가장 좋습니다.

현재로서는 유료 소스가 너무 비싼 것으로 보입니다. 그러나 여기에 복잡성이 추가됩니다. 무료 리소스에서 데이터 세트를 소싱할 때 데이터 세트를 정리하고 비즈니스별 형식으로 컴파일한 다음 개별적으로 주석을 추가하는 데 추가 시간과 노력을 소비하게 됩니다. 그 과정에서 운영 비용이 발생합니다.

유료 소스를 사용하면 한 번만 지불하면 되며 필요할 때 기계에서 바로 사용할 수 있는 데이터 세트도 얻을 수 있습니다. 비용 효율성은 여기에서 매우 주관적입니다. 무료 데이터 세트에 주석을 추가하는 데 시간을 할애할 수 있다고 생각되면 그에 따라 예산을 책정할 수 있습니다. 그리고 경쟁이 치열하고 출시 시간이 제한적이라고 생각하면 시장에 파급 효과를 일으킬 수 있으므로 유료 소스를 선호해야 합니다.

예산 책정은 세부 사항을 세분화하고 각 부분을 명확하게 정의하는 것입니다. 이 세 가지 요소는 향후 AI 교육 예산 책정 프로세스의 로드맵 역할을 해야 합니다.

사내 데이터 수집으로 비용을 절감하고 있습니까?

데이터 수집 예산을 책정하는 동안 무료 리소스가 장기적으로 더 많은 비용을 지출하도록 만드는 방법을 살펴보았습니다. 그 시점에서 사내 데이터 수집 프로세스의 비용 효율성에 대해 자동으로 궁금해했을 것입니다.

우리는 당신이 여전히 유료 소스에 대해 주저하고 있다는 것을 알고 있습니다. 그렇기 때문에 이 섹션에서 이에 대한 회의론을 없애고 내부 데이터 생성과 관련된 숨겨진 비용을 밝힐 것입니다.

사내 데이터 수집이 비싸다?

그렇습니다!

자, 여기 정교한 답변이 있습니다. 지출은 지출하는 모든 것입니다. 무료 리소스에 대해 논의하는 동안 비용, 시간 및 노력을 들이고 있음을 밝혔습니다. 이는 사내 데이터 수집에도 적용됩니다.

데이터 수집 비용이 많이 듦 사용자 정의 터치 포인트 또는 데이터 유입경로가 있다는 사실 때문에 결국 기계 준비 데이터 세트가 있다는 의미는 아닙니다. 생성하는 데이터는 여전히 대부분 원시적이고 구조화되지 않습니다. 필요한 모든 데이터가 한 곳에 있을 수 있지만 데이터에 포함된 내용은 어디에나 있을 것입니다.

궁극적으로 직원, 데이터 과학자, 주석가, 품질 보증 전문가 등에게 비용을 지불하게 됩니다. 또한 주석 도구 및
CMS, CRM 및 기타 인프라 비용의 유지 관리.

게다가 데이터 세트에는 편향 및 정확성 문제가 있기 때문에 수동으로 정렬해야 합니다. 그리고 AI 교육 데이터 팀에 퇴사 문제가 있는 경우 새 구성원을 모집하고, 프로세스를 안내하고, 도구를 사용하도록 교육하는 데 지출해야 합니다.

결국 장기적으로 얻을 수 있는 것보다 더 많은 지출을 하게 될 것입니다. 주석 비용도 있습니다. 주어진 시점에서 사내 데이터 작업에 소요되는 총 비용은 다음과 같습니다.

발생 비용 = 애노테이터 수 * 애노테이터당 비용 + 플랫폼 비용

AI 교육 일정이 몇 개월로 계획되어 있는 경우 지속적으로 발생하는 비용을 상상해 보십시오. 그렇다면 이것이 데이터 수집 문제에 대한 이상적인 솔루션입니까 아니면 다른 대안이 있습니까?

종단 간 AI 교육 데이터 서비스 제공업체의 이점

이 문제에 대한 신뢰할 수 있는 솔루션이 있으며 AI 모델에 대한 교육 데이터를 수집하는 더 좋고 저렴한 방법이 있습니다. 우리는 그들을 교육 데이터 서비스 제공자 또는 데이터 공급업체라고 부릅니다.

그들은 고유한 요구 사항과 요구 사항에 따라 고품질 데이터 세트를 제공하는 것을 전문으로 하는 Shaip과 같은 기업입니다. 관련 데이터 세트 소싱, 정리, 컴파일 및 주석 추가 등과 같은 데이터 수집에서 직면하는 모든 번거로움을 없애고 AI 모델 및 알고리즘 최적화에만 집중할 수 있습니다. 데이터 공급업체와 협력하여 중요한 사항과 제어할 수 있는 사항에 집중할 수 있습니다.

또한 무료 및 내부 리소스에서 데이터 세트를 소싱하는 것과 관련된 모든 번거로움을 제거할 수 있습니다. 종단 간 데이터 공급자의 이점을 더 잘 이해할 수 있도록 다음과 같은 빠른 목록을 제공합니다.

  1. 교육 데이터 서비스 제공자는 시장 부문, 사용 사례, 인구 통계 및 기타 세부 사항을 완전히 이해하여 AI 모델에 가장 관련성이 높은 데이터를 가져옵니다.
  2. 이미지, 비디오, 텍스트, 오디오 파일 또는 이들 모두와 같이 프로젝트에 적합하다고 판단되는 다양한 데이터 세트를 소싱할 수 있는 능력이 있습니다.
  3. 데이터 공급업체는 데이터를 정리하고 구조화하고 기계와 알고리즘이 배우고 처리하는 데 필요한 속성과 통찰력으로 데이터에 태그를 지정합니다. 이것은 세부 사항과 시간에 세심한주의가 필요한 수동 작업입니다.
  4. 중요한 정보에 주석을 달아주는 주제 전문가가 있습니다. 예를 들어 제품 사용 사례가 의료 분야에 있는 경우 의료 전문가가 아닌 사람에게 주석을 달아 정확한 결과를 기대할 수 없습니다. 데이터 공급업체의 경우 그렇지 않습니다. 그들은 SME와 협력하고 업계 베테랑이 디지털 이미징 데이터에 적절하게 주석을 달 수 있도록 합니다.
  5. 또한 데이터 익명화를 처리하고 HIPAA 또는 기타 산업별 규정 준수 및 프로토콜을 준수하므로 모든 형태의 법적 문제를 피할 수 있습니다.
  6. 데이터 공급업체는 데이터 세트에서 편향을 제거하기 위해 끊임없이 노력하여 객관적인 결과와 추론을 보장합니다.
  7. 또한 틈새 시장에서 가장 최근 데이터 세트를 받을 수 있으므로 AI 모델이 최적의 효율성을 위해 최적화됩니다.
  8. 그들은 또한 작업하기 쉽습니다. 예를 들어, 데이터 요구 사항의 갑작스러운 변경이 그들에게 전달될 수 있으며 업데이트된 요구 사항에 따라 적절한 데이터를 원활하게 소싱합니다.

이러한 요소를 통해 이제 교육 데이터 제공자와의 협업이 얼마나 비용 효율적이고 간단한지 이해하고 있다고 굳게 믿습니다. 이러한 이해를 바탕으로 AI 프로젝트에 가장 이상적인 데이터 공급업체를 선택하는 방법을 알아보겠습니다.

관련 데이터 세트 소싱

시장, 사용 사례, 인구 통계를 이해하여 이미지, 비디오, 텍스트 또는 오디오와 같은 최근 데이터 세트를 소싱합니다.

관련 데이터 정리

기계와 알고리즘이 이해하는 속성과 통찰력으로 데이터를 구조화하고 태그를 지정합니다.

데이터 바이어스

데이터 세트에서 편향을 제거하여 객관적인 결과와 추론을 보장합니다.

데이터 주석

특정 도메인의 주제 전문가가 중요한 정보에 주석을 달도록 합니다.

데이터 익명화

HIPAA, GDPR 또는 기타 산업별 규정 준수 및 프로토콜을 준수하여 법적 복잡성을 제거합니다.

올바른 AI 데이터 수집 회사를 선택하는 방법

AI 데이터 수집 회사를 선택하는 것은 무료 리소스에서 데이터를 수집하는 것만큼 복잡하거나 시간이 많이 걸리지 않습니다. 협업을 위해 고려하고 악수해야 하는 몇 가지 간단한 요소만 있습니다.

데이터 공급업체를 찾기 시작할 때 지금까지 논의한 내용을 모두 따르고 고려했다고 가정합니다. 그러나 다음은 간략한 요약입니다.

  • 잘 정의된 사용 사례를 염두에 두고 있습니다.
  • 시장 부문 및 데이터 요구 사항이 명확하게 설정되어 있습니다.
  • 귀하의 예산이 적절합니다.
  • 그리고 필요한 데이터의 양에 대한 아이디어가 있습니다.

이러한 항목을 선택한 상태에서 이상적인 교육 데이터 서비스 제공자를 찾는 방법을 알아보겠습니다.

AI 데이터 수집 공급업체

샘플 데이터 세트 리트머스 테스트

장기 거래에 서명하기 전에 항상 데이터 공급업체를 자세히 이해하는 것이 좋습니다. 따라서 비용을 지불할 샘플 데이터 세트의 요구 사항으로 협업을 시작하십시오.

이것은 그들이 귀하의 요구 사항을 이해했는지, 적절한 조달 전략, 협업 절차, 투명성 등을 갖추고 있는지 평가하기 위한 소량의 데이터 세트일 수 있습니다. 이 시점에서 여러 공급업체와 연락해야 한다는 사실을 고려하면 공급자를 결정하는 시간을 절약하고 궁극적으로 귀하의 요구에 더 적합한 사람을 결정하는 데 도움이 됩니다.

규정을 준수하는지 확인

기본적으로 대부분의 교육 데이터 서비스 제공업체는 모든 규제 요구 사항 및 프로토콜을 준수합니다. 그러나 안전을 위해 규정 준수 및 정책에 대해 문의한 다음 선택 범위를 좁히십시오.

QA 프로세스에 대해 물어보기

데이터 수집 자체의 프로세스는 체계적이고 계층화되어 있습니다. 구현되는 선형 방법론이 있습니다. 작동 방식에 대한 아이디어를 얻으려면 QA 프로세스에 대해 물어보고 소스 및 주석을 추가한 데이터 세트가 품질 검사 및 감사를 통과하는지 여부를 문의하십시오. 이것은 당신에게 줄 것입니다
귀하가 받게 될 최종 결과물이 기계 준비 상태인지 여부에 대한 아이디어.

데이터 편향 해결

정보에 입각한 고객만이 훈련 데이터 세트의 편향에 대해 질문할 것입니다. 교육 데이터 공급업체와 이야기할 때 데이터 편향과 그들이 생성하거나 조달하는 데이터세트에서 편향을 제거하기 위해 관리하는 방법에 대해 이야기하십시오. 편향을 완전히 제거하는 것은 어렵다는 것이 상식이지만 편향을 방지하기 위해 따르는 모범 사례를 여전히 알 수 있습니다.

확장 가능합니까?

일회성 결과물이 좋습니다. 장기 결과물이 더 좋습니다. 그러나 최고의 협업은 비즈니스 비전을 지원하고 동시에 증가하는
요구 사항.

따라서, 당신이 이야기하고 있는 공급업체가 필요에 따라 데이터 볼륨 측면에서 확장할 수 있는지 논의하십시오. 그리고 가능하다면 가격 책정 전략이 그에 따라 어떻게 변경될 것입니다.

결론

최고의 AI 교육 데이터 제공업체를 찾는 지름길을 알고 싶으신가요? 저희에게 연락하십시오. 이러한 지루한 프로세스를 모두 건너뛰고 AI 모델을 위한 가장 고품질의 정확한 데이터 세트를 위해 당사와 협력하십시오.

지금까지 논의한 모든 상자를 확인합니다. 이 분야의 개척자로서 우리는 AI 모델을 구축하고 확장하는 데 무엇이 필요한지, 그리고 데이터가 모든 것의 중심에 있는 방법을 알고 있습니다.

우리는 또한 구매자 가이드가 다양한 방식으로 광범위하고 유용하다고 생각합니다. AI 교육은 그 자체로 복잡하지만 이러한 제안과 권장 사항으로 지루함을 덜 수 있습니다. 결국, 당신의 제품은 이 모든 것에서 궁극적으로 이익을 얻을 유일한 요소입니다.

동의하지 않습니까?

이야기합시다

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