AI(인공지능)와 훈련 데이터 분리할 수 없습니다. 그들은 밤과 낮, 머리와 꼬리, 음과 양과 같습니다. 하나는 다른 하나 없이 존재할 수 없습니다. 인과 관계가 있기 때문에 비즈니스 운영자의 임무는 AI 모듈이 정확한 정보를 반환할 수 있도록 고품질 교육 데이터를 최대한 많이 제공하는 것입니다.
데이터가 충분하지 않습니다. 강화 학습은 데이터 세트가 많을수록 향상됩니다. 특히, 시장에 고유한 솔루션을 출시하려는 경우 제품과 그 결과물이 기대에 부응하는지 확인해야 합니다. 수익성 있는 모델을 생성하려면 AI 교육 데이터의 영구적인 소스가 필요합니다.
당신이 우리 블로그를 팔로우했다면, 우리가 논의했다는 것을 알고 있습니다 비어 있는, 사내및 기타 데이터 소스. 이 게시물에서 우리는 초점을 한 측면으로 좁히고 종단 간 교육 데이터 서비스 제공업체가 데이터 수집 과 주석.
기계 학습 모듈이 데이터를 처리하고 자율적으로 학습하도록 하려면 종단 간 공급업체가 이상적인 선택입니다.
이유는 무엇입니까?
자세히 알아보자.
종단 간 교육 데이터 서비스 제공자는 누구입니까?
종단 간 교육 데이터 공급업체는 요구 사항에 따라 최적화된 데이터 세트를 지속적으로 제공하는 원스톱 솔루션 제공업체입니다. 틈새 시장, 인구 통계, 제품 유형 또는 기타 요인에 관계없이 모듈에 대한 적절한 데이터 세트를 수집하는 책임이 있습니다. 그런 다음 종단 간 데이터 공급업체는 데이터에 주석을 달아 기계 준비 상태로 만들어 데이터 세트가 시스템에 대해 최고 품질을 유지하고 정확한 결과를 제공하도록 합니다.
프리미엄 엔드 투 엔드 벤더는 소싱 및 제공과 관련된 모든 프로세스를 완전히 담당합니다. AI 훈련 데이터.
그들은 어떻게 작동하고 그들의 프로세스는 무엇입니까?
데이터 수집 및 전달은 수많은 시간의 복잡한 육체 노동을 요구하는 복잡한 프로세스입니다. 전담 팀이 협력하여 가치를 손상시키지 않으면서 수집, 라벨링, 품질 보증 및 데이터 전달이 한 번에 이루어지도록 합니다. 그들의 유일한 목표는 원하는 결과를 얻을 때까지 기계 학습 모듈을 자율 학습으로 바쁘게 유지하는 것입니다.
우리는 엔드 투 엔드 공급업체의 책임을 다음과 같은 세 가지 범주로 나눴습니다.
데이터 수집
첫 번째 단계는 필요한 데이터 유형을 식별하는 것입니다. 데이터세트는 제품, 의도한 결과, 필요한 데이터세트 유형 및 기타 필수 요소에 따라 다릅니다. 이를 기반으로 교육 데이터 서비스 제공자는 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 및/또는 이들의 조합 형태로 데이터를 검색할 수 있습니다.
데이터 라벨링
이 단계에서 생성되거나 조달된 데이터는 일반적으로 원시 데이터입니다. 즉, 데이터 세트에는 관련 없는 정보, 잘못된 정보, 형식이 잘못된 세부 정보 등이 많이 포함되어 있습니다. 또한 AI 시스템이 내용을 이해할 수 있는 형식도 없습니다. 서비스 공급자는 정리 작업을 수행한 다음 ML 모델에 사용할 데이터에 수동으로 주석을 추가합니다.
데이터 익명화
개인 정보 보호 및 데이터 상호 운용성 문제로 인해 기업이 따라야 하는 몇 가지 표준, 프로토콜 및 규정 준수가 있습니다. HIPAA 및 GDPR 지침과 같은 표준은 데이터 기밀성과 관련하여 엄격한 조건을 요구하며 이를 준수하지 않으면 비즈니스에 해로울 수 있습니다.
교육 데이터 제공자는 데이터 익명화와 같은 프로세스에서 작업하여 데이터 내용을 가능한 한 객관적이고 모호하게 만듭니다. 이것이 머신 러닝을 위해 데이터 세트를 기능적으로 유지하는 것이 유익한 부분입니다. 데이터 제공자를 위한 추가 작업 레이어를 추가하면 프로젝트에 가장 안전한 품질의 데이터를 사용할 수 있습니다.
종단 간 데이터 서비스 공급자 대. 여러 데이터 공급업체
비즈니스를 운영할 때 단일 종단 간 데이터 공급자가 필요한지 또는 여러 공급업체에 할당해야 하는지 결정해야 합니다. 후자가 예산 요구 사항에서 더 그럴듯하고 수익성이 있어 보일 수 있지만 포괄적인 분석만이 가장 유익한 솔루션으로 이어질 수 있습니다.
| 여러 공급업체 | 종단 간 데이터 공급자 |
| 너무 많은 공급업체가 프로젝트에 대해 단일 유형의 데이터 세트를 제공하기 위해 노력할 것입니다. | 단 하나의 전담 팀만 필요한 데이터 세트를 획득, 주석 달기 및 제공하는 작업을 합니다. |
| 최종 데이터 세트 간에 불일치가 있습니다. 즉, 내부 표준에 맞게 데이터를 컴파일하는 작업을 다시 수행한 다음 시스템에 공급해야 합니다. | 데이터 세트는 깔끔하게 컴파일되어 필요에 따라 일괄적으로 제공됩니다. 프로세스를 시작하기 위해 시스템에 직접 공급할 수 있습니다. |
| 여러 사람이 데이터 세트에서 작업하므로 데이터 편향 가능성이 높아집니다. | 바이어스가 제거되거나 처리 중에 이를 피하기 위한 조건이 지정됩니다. |
| 모든 공급업체가 다른 공급업체가 데이터를 수집하는 소스를 알지 못하기 때문에 데이터 반복이 침투합니다. | 데이터가 어떻게 생성되고 획득되었는지에 대한 보고서가 있으므로 데이터 세트는 새롭고 신선합니다. |
| 여러 공급업체에 개별적으로 지침과 요구 사항을 발표하고 고유한 관계와 워크플로를 유지해야 합니다. | 최종 품질은 흠잡을 데 없고 보람 있는 협업 경험이 있습니다. |
아무도 알려주지 않는 End to End Training Data Providers의 진정한 이점
이제 우리는 종단 간 공급자에 대한 기본적인 이해와 그들이 다른 소스와 어떻게 차별화되는지 이해했으므로 그들이 제공하는 이점에 대해 살펴보겠습니다.
- 종단 간 교육 데이터 공급자가 눈에 띄는 방법 중 하나는 데이터를 여러 공급업체에 크라우드소싱하지 않는다는 것입니다. 대신 특정 소스의 데이터를 수동으로 소싱하는 전담 팀과 인력이 있습니다. 이는 데이터 큐레이팅 및 컴파일 작업을 하는 지역 동료가 있기 때문에 지리적 또는 인구 통계학적 어려움이 없음을 의미합니다.
- 데이터 세트를 일괄적으로 일관되게 제공하면 피드백과 변경 사항을 프로세스에 더 쉽게 통합할 수 있습니다. 귀하가 제공하는 모든 피드백은 후속 배송 배치에서 주의를 기울일 것입니다.
- 모든 데이터 세트는 라이선스가 부여되며 법적 의무가 없습니다.
- 도메인 전문가 및 전문가가 데이터 주석 및 레이블 지정을 안내합니다. 예를 들어, 의료 데이터는 정확한 처리 및 결과를 위해 업계의 베테랑이 주석을 달았습니다.
- 일관된 보고서, 업데이트, 데이터 수집 소스에 대한 통찰력 등을 통해 협업이 투명해집니다.
- 엔드 투 엔드 데이터 서비스 제공업체는 전 세계의 방대한 네트워크로 인해 관련 틈새나 복잡성에 관계없이 데이터를 가져올 수 있습니다.
와 협력 샤이프 종단 간 서비스 제공자와 관련된 이점 외에도 프로젝트에 추가 가치를 추가합니다. 수년간 최고의 데이터 주석 제공자로서 우리는 포트폴리오에서 세 가지 귀중한 자산을 구축하고 유지 관리했습니다.
- 사람들 – 우리 팀에는 700명 이상의 기여자와 협력자가 있어 프로젝트에 가장 정확하고 관련성 높은 데이터 세트를 제공합니다. 우리는 또한 최고의 프로젝트 관리자, SME 및 제품 개발자를 보유하고 있습니다.
- 방법 – 효율성을 마스터하는 것은 예술 형식입니다. 업계에서 다년간의 경험을 통해 대량의 고품질 데이터를 고객에게 원활하게 제공할 수 있었습니다. 엄격한 품질 검사, 6 Stigma Gate 프로세스 등을 통해 완벽한 데이터 품질을 보장합니다.
- 플랫폼 – 당사의 사내 데이터 주석 도구는 신속한 TAT 및 고품질을 보장하는 업계 최고입니다.
최대 포장
사업주로서 회사를 확장하려면 어깨에서 불필요한 부담과 책임을 져야 합니다. 당신은 떠나면 상당한 이익을 얻을 것입니다 데이터 수집 Shaip의 전문가까지. AI 교육 데이터를 통해 제품 기능을 최적화하는 동안 제품 최적화 작업을 수행하십시오.
실질적인 결정을 내리고, 손을 내밀다 오늘 우리에게.
