광범위한 산업 분야의 다양한 회사에서 인공 지능을 빠르게 도입하여 운영을 개선하고 비즈니스 요구 사항에 대한 솔루션을 찾고 있습니다. 기술의 중요성과 이점은 명백하므로 AI 솔루션을 채택하는 올바른 방법을 찾는 것이 중요한 문제입니다. 그러나 신뢰할 수 있는 AI 교육 데이터가 없으면 우수한 사용자 경험을 자동화하고 최적화하는 것이 말처럼 쉽습니다.
AI와 머신 러닝 알고리즘은 데이터를 기반으로 합니다. 그들은 관계를 발전시키고, 결정을 내리고 평가하며, 공급된 훈련 데이터에서 정보를 처리함으로써 배웁니다.
훈련 데이터 개발자와 엔지니어가 실용적인 기계 학습 알고리즘을 설계하는 데 필요한 리소스입니다. 사용하는 교육 데이터 세트는 프로젝트 결과에 직접적인 영향을 미칩니다. 그러나 프로젝트에 적합한 관련 데이터세트를 항상 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 기업은 관련 데이터 세트를 지원하기 위해 타사 공급업체 또는 데이터 수집 회사에 의존해야 합니다.
AI 교육 데이터에 적합한 데이터 공급업체를 선택하는 것은 특정 프로젝트에 적합한 데이터 세트를 선택하는 것만큼 중요합니다. 공급업체를 잘못 선택하면 부정확한 프로젝트 결과, 출시 시간 연장, 상당한 수익 손실을 볼 수 있습니다.
교육 데이터 구매 결정 – 고려해야 할 요소
훈련 데이터는 데이터 세트의 주요 부분을 형성하며 모델에 필요한 데이터의 약 50-60%를 차지합니다. 다음은 데이터 공급업체를 선택하고 점선에 서명하기 전에 고려해야 할 몇 가지 요소입니다.
가격:
가격만 기준으로 결정을 내리고 싶지는 않지만 가격은 상당한 결정 요인입니다. AI 데이터 수집에는 공급업체 지불, 데이터 준비, 비용 최적화, 운영 비용 등 많은 비용이 포함됩니다. 따라서 프로젝트의 수명 주기 동안 발생할 수 있는 모든 지출을 고려해야 합니다.
데이터 품질:
품질 데이터는 선택에 있어 비용 경쟁력보다 우선합니다. 데이터 공급업체. 품질이 너무 높은 데이터는 존재하지 않습니다. 우수하고 액세스 가능한 데이터는 기계 학습 모델을 개선합니다. 데이터 변환 및 수집을 워크플로에 원활하게 통합할 수 있는 플랫폼을 선택하십시오.
데이터 다양성:
선택한 훈련 데이터는 모든 사용 사례와 요구 사항을 균형 있게 표현해야 합니다. 큰 데이터 세트에서 편향을 완전히 방지하는 것은 불가능합니다. 그러나 최상의 결과를 얻으려면 모델에서 데이터 편향을 제한해야 합니다. 데이터 다양성은 모델에서 정확한 예측과 성능을 달성하는 열쇠입니다. 예를 들어, 100개의 트랜잭션을 사용하여 훈련된 AI 모델은 10,000개의 트랜잭션을 기반으로 하는 모델에 비해 희미합니다.
법률 준수:
경험이 풍부한 타사 공급업체가 규정 준수 및 보안 문제를 처리하는 데 가장 적합합니다. 이러한 작업은 지루하고 시간이 많이 걸립니다. 또한, 합법성은 훈련된 전문가의 세심한 주의와 경험을 필요로 합니다. 따라서 데이터 공급업체를 선택하는 첫 번째 단계는 적절한 권한이 있는 법적으로 승인된 출처에서 데이터를 조달하고 있는지 확인하는 것입니다.
특정 사용 사례:
사용 사례와 프로젝트 결과에 따라 필요한 데이터 세트 유형이 결정됩니다. 예를 들어 구축하려는 모델이 엄청나게 복잡하면 광범위하고 다양한 데이터 세트가 필요합니다.
식별되지 않은 데이터:
데이터 익명화 특히 의료 관련 데이터 세트를 찾고 있는 경우 법적 문제를 피하는 데 도움이 됩니다. AI 모델을 훈련하는 데이터 세트가 완전히 익명화되었는지 확인해야 합니다. 또한 공급업체는 여러 소스에서 스크러빙된 데이터를 조달하여 두 데이터 세트를 결합하더라도 개인에 연결할 가능성이 제한되도록 해야 합니다.
적응성 및 확장성:
선택 프로세스의 이 단계에서 향후 요구 사항을 충족할 수 있는 데이터 세트에 집중해야 합니다. 데이터 세트는 시스템 업그레이드 및 프로세스 개선을 허용해야 합니다. 또한 볼륨 및 기능 측면에서 미래의 요구 사항을 예상해야 합니다. 마지막으로 최종 결정을 내리기 전에 다음 질문을 스스로에게 하십시오.
- 사내 데이터 수집 프로세스가 있습니까?
- 공급업체에서 다양한 모델을 제공합니까?
- 데이터 사용자 정의가 가능합니까?
최대 포장
교육 데이터를 조달할 공급업체를 선택하는 것은 쉬운 결정이 아닙니다. 당신의 선택은 장기적인 결과를 초래할 것입니다. 우리가 논의한 매개변수는 공급업체 검색에 접근하는 방법에 대한 훌륭한 가이드를 제공합니다. 교육 데이터 획득 비용을 미래 수익과 항상 비교하고 계산하는 것을 기억하십시오.
데이터 수집 및 준비에 대한 경험과 전문성을 갖춘 공급업체를 찾는 것은 지루하고 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 비즈니스 관점에서 모든 중요한 요소에 대해 각 공급업체를 비교하는 것은 실용적이지 않습니다. 데이터 다양성에서 확장성에 이르기까지 운영자는 공급업체를 제대로 검색할 시간이 없습니다. Shaip과 함께 더 간단하게 만드십시오. 우리는 업계 표준을 준수하는 다양하고 우수한 품질의 데이터를 보유하고 있습니다. 오늘 우리와 연결 귀하의 특정 요구 사항에 대해 더 많이 이야기하십시오.
