데이터 수집

AI 및 ML 프로젝트를 위한 최고의 데이터 수집 회사를 선택하는 방법

오늘날 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)이 없는 비즈니스는 상당한 경쟁 우위에 있습니다. 백엔드 프로세스 및 워크플로 지원 및 최적화부터 추천 엔진 및 자동화를 통한 사용자 경험 향상에 이르기까지 AI 채택은 2021년 생존을 위해 불가피하고 필수적입니다.

그러나 AI가 매끄럽고 정확한 결과를 제공하는 지점에 도달하는 것은 어려운 일입니다. 적절한 구현은 하루아침에 이루어지지 않으며 몇 달 동안 계속될 수 있는 장기적인 프로세스입니다. AI 훈련 기간이 길수록 결과가 더 정확합니다. 즉, AI 교육 기간이 길수록 관련성 있고 상황에 맞는 데이터 세트가 더 많이 필요합니다.

비즈니스 관점에서 내부 시스템이 매우 효율적이지 않는 한 관련 데이터 세트의 영구적인 소스를 갖는 것은 거의 불가능합니다. 대부분의 기업은 다음과 같은 외부 소스에 의존해야 합니다. 타사 공급업체 또는 AI 교육 데이터 수집 회사. 교육 목적으로 필요한 AI 교육 데이터의 양을 확보할 수 있는 인프라와 시설을 갖추고 있지만 비즈니스에 적합한 옵션을 선택하는 것은 그렇게 간단하지 않습니다.

업계에는 데이터 수집을 제공하는 하위 회사가 많이 있으며 누구와 협력할지 신중하게 선택해야 합니다. 잘못되었거나 무능한 공급업체와 협력하면 제품 출시 데이터가 무기한 푸시되거나 자본 손실이 발생할 수 있습니다.

올바른 AI 데이터 수집 회사를 선택하는 데 도움이 되도록 이 가이드를 만들었습니다. 읽고 나면 귀하의 비즈니스에 완벽한 데이터 수집 회사를 식별할 수 있는 자신감을 갖게 될 것입니다.

데이터 수집 회사를 찾기 전에 고려해야 할 내부 요소

데이터 수집 회사와 협업하는 것은 작업의 50%에 불과합니다. 나머지 50%는 귀하의 관점에서 기초 작업을 중심으로 이루어집니다. 완벽한 협업을 위해서는 질문이나 요인에 대한 답변이나 추가 설명이 필요합니다. 그 중 몇 가지를 살펴보겠습니다.

  • AI 사용 사례는 무엇입니까?

    AI 구현을 위해 정의된 적절한 사용 사례가 있어야 합니다. 그렇지 않다면 확실한 목적 없이 AI를 배포하고 있는 것입니다. 구현하기 전에 AI가 리드 생성, 판매 촉진, 워크플로 최적화, 고객 중심 결과 또는 비즈니스와 관련된 기타 긍정적인 결과를 만드는 데 도움이 될 것인지 파악해야 합니다. 사용 사례를 명확하게 정의하면 올바른 데이터 공급업체를 찾을 수 있습니다.

  • 얼마나 많은 데이터가 필요합니까? 어떤 유형?

    얼마나 많은 데이터가 필요합니까? 필요한 데이터 볼륨에 대한 일반적인 상한선을 설정해야 합니다. 볼륨이 높을수록 더 정확한 모델이 생성될 것이라고 생각하지만 프로젝트에 필요한 양과 가장 유익한 데이터 유형을 정의해야 합니다. 명확한 계획이 없으면 비용과 노동력이 과도하게 낭비됩니다.

    다음은 비즈니스 소유자가 무엇을 식별하기 위해 수집을 준비하는 동안 묻는 몇 가지 일반적인 질문입니다.

    • 귀하의 비즈니스는 컴퓨터 비전을 기반으로 합니까?
    • 데이터 세트로 어떤 특정 이미지가 필요합니까?
    • 예측 분석을 워크플로에 도입하고 과거 텍스트 기반 데이터 세트가 필요합니까?
  • 데이터 세트는 얼마나 다양해야 합니까?

    또한 데이터가 얼마나 다양해야 하는지 정의해야 합니다. 즉, 연령 그룹, 성별, 인종, 언어 및 방언, 교육 자격, 소득, 결혼 상태 및 지리적 위치에서 수집한 데이터입니다.

  • 데이터가 민감합니까?

    민감한 데이터는 개인 또는 기밀 정보를 말합니다. 약물 시험을 수행하는 데 사용되는 전자 건강 기록의 환자 세부 정보가 이상적인 예입니다. 윤리적으로 이러한 통찰력과 정보는 HIPAA 표준 및 프로토콜에 따라 비식별화되어야 합니다.

    데이터 요구 사항에 민감한 데이터가 포함된 경우 데이터를 비식별화하는 방법을 결정하거나 공급업체가 이를 수행하도록 해야 합니다.

  • 데이터 수집 소스

    데이터 수집은 무료 및 다운로드 가능한 데이터 세트에서 정부 웹 사이트 및 아카이브에 이르기까지 다양한 소스에서 제공됩니다. 그러나 데이터 세트는 프로젝트와 관련이 있어야 합니다. 그렇지 않으면 가치가 없습니다. 관련성이 있는 것 외에도 데이터 세트는 상황에 맞게 깨끗하고 비교적 최근에 나온 것이어야 AI의 결과가 귀하의 야망과 일치해야 합니다.

  • 예산을 어떻게 책정합니까?

    AI 데이터 수집에는 벤더 지불, 운영 비용, 데이터 정확도 최적화 주기 비용, 간접 비용 및 기타 직접 및 기타 비용과 같은 비용이 포함됩니다. 숨겨진 비용. 프로세스에 관련된 모든 비용을 신중하게 고려하고 그에 따라 예산을 책정해야 합니다. 데이터 수집 예산도 프로젝트의 범위 및 비전과 일치해야 합니다.

오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.

AI 및 ML 프로젝트를 위한 최고의 데이터 수집 회사를 선택하는 방법은 무엇입니까?

이제 기본 사항이 설정되었으므로 이상적인 데이터 수집 회사를 비교적 쉽게 식별할 수 있습니다. 품질 제공업체와 부적절한 공급업체를 더욱 차별화하기 위해 다음은 주의해야 할 측면에 대한 간단한 체크리스트입니다.

  • 샘플 데이터세트

    요구하다 샘플 데이터 세트 공급업체와 협력하기 전에 AI 모듈의 결과와 성능은 공급업체가 얼마나 적극적이고 참여하며 헌신하는지에 달려 있으며 이러한 모든 품질에 대한 통찰력을 얻는 가장 좋은 방법은 샘플 데이터 세트를 얻는 것입니다. 이렇게 하면 데이터 요구 사항이 충족되는지 여부에 대한 아이디어를 얻을 수 있고 협업에 투자할 가치가 있는지 알 수 있습니다.

  • 규제 준수

    공급업체와 협력하려는 주요 이유 중 하나는 작업을 규제 기관과 준수하도록 유지하는 것입니다. 경험이 풍부한 전문가가 필요한 지루한 작업입니다. 결정하기 전에 장래의 서비스 제공자가 규정 준수 및 표준을 준수하는지 확인하여 다양한 소스에서 조달한 데이터가 적절한 권한으로 사용하도록 허가되었는지 확인하십시오.

    법적 결과로 인해 회사가 파산할 수 있습니다. 데이터 수집 공급자를 선택할 때 규정 준수를 염두에 두십시오.

  • 품질 보증

    공급업체로부터 데이터 세트를 받으면 올바른 형식이 지정되어야 하며 교육 목적으로 AI 모듈에 직접 업로드할 준비가 되어 있어야 합니다. 데이터 세트의 품질을 확인하기 위해 감사를 수행하거나 전담 직원을 사용할 필요가 없습니다. 이것은 이미 지루한 작업에 또 다른 레이어를 추가할 뿐입니다. 공급업체가 항상 필요한 형식과 스타일로 업로드 가능한 데이터 세트를 제공하는지 확인하십시오.

  • 클라이언트 추천

    공급업체의 기존 고객과 이야기하면 운영 표준 및 품질에 대한 직접적인 의견을 얻을 수 있습니다. 클라이언트는 일반적으로 추천과 추천에 정직합니다. 공급업체가 고객과 대화할 준비가 되어 있다면 제공하는 서비스에 대한 확신이 있는 것입니다. 그들의 과거 프로젝트를 철저히 검토하고 고객과 이야기하고 적합하다고 생각되면 거래를 성사시키십시오.

  • 데이터 편향 다루기

    투명성은 모든 협업에서 핵심이며 공급업체는 제공하는 데이터 세트가 편향되어 있는지 여부에 대한 세부 정보를 공유해야 합니다. 있다면 어느 정도입니까? 일반적으로 도입의 정확한 시기나 출처를 알 수 없고, 출처를 밝히지 못하기 때문에 그림에서 편향을 완전히 제거하기는 어렵습니다. 따라서 데이터가 편향된 방식에 대한 통찰력을 제공할 때 그에 따라 결과를 제공하도록 시스템을 수정할 수 있습니다.

  • 볼륨의 확장성

    귀하의 비즈니스는 미래에 성장할 것이며 귀하의 프로젝트 범위는 기하급수적으로 확장될 것입니다. 이러한 경우 공급업체가 비즈니스에서 요구하는 대량의 데이터 세트를 대규모로 제공할 수 있다고 확신해야 합니다.

    사내에 충분한 인재가 있습니까? 모든 데이터 소스를 소진하고 있습니까? 고유한 요구 사항과 사용 사례에 따라 데이터를 사용자 지정할 수 있습니까? 이러한 측면을 통해 공급업체는 더 많은 양의 데이터가 필요할 때 전환할 수 있습니다.

당신의 미래는 AI와 머신 러닝 활용에 달려 있습니다

당신의 미래는 인공 지능과 기계 학습 활용에 달려 있습니다우리는 올바른 데이터 수집 회사를 찾는 것이 어렵다는 것을 이해합니다. 샘플 세트를 개별적으로 요청하고, 공급업체를 비교하고, 커밋하기 전에 빠른 프로젝트로 서비스를 테스트하는 것은 이치에 맞지 않습니다. 적합한 업체를 찾았더라도 데이터 수집을 위해 최대 XNUMX개월을 투자해야 합니다.

그렇기 때문에 이러한 모든 인스턴스를 제거하고 해당 협업 단계로 바로 이동하여 프로젝트를 위한 고품질 데이터 세트를 얻을 것을 제안합니다. 완벽한 데이터 품질을 위해 오늘 Shaip에 연락하십시오. 우리는 파트너십이 귀하의 비즈니스에 수익성이 있는지 확인하기 위해 체크리스트에서 언급한 모든 요소를 ​​능가합니다.

오늘 우리에게 이야기하십시오. 귀하의 프로젝트에 대해 설명하고 가능한 한 빨리 이 작업을 진행하도록 합시다.

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