ML 모델 학습을 위한 안정적인 AI 데이터 수집 서비스

AI 훈련 데이터는 기계 학습 데이터 세트 또는 nlp 데이터 세트라고도 합니다. AI/ML 모델 학습에 사용되는 정보입니다. 머신 러닝 모델은 새로운 데이터 세트가 실제 시나리오에서 제시될 때 주어진 데이터의 패턴을 이해하고 학습하고 결과를 정확하게 예측하기 위해 대규모 훈련 데이터 세트(오디오, 비디오, 이미지 또는 텍스트)를 사용합니다.

AI 모델은 의사 결정을 인지하기 위해 훈련되어야 하므로 관련성이 있고 정리되고 레이블이 지정된 데이터를 제공해야 합니다. AI 설정을 본질적으로 보다 직관적으로 만들고 특정 비즈니스 문제를 처리하는 데 더 적합하도록 하기 위해 서로 다른 도메인에서 적절한 데이터 세트를 식별, 수집 및 측정하는 것과 관련하여 데이터 수집이 작동하는 곳입니다.

데이터 수집은 모델을 훈련하려는 기술에 따라 다릅니다. 대략적으로 말하면, 거친 유형에는 NLP용 텍스트 데이터 세트 수집 및 속도 데이터 세트 조달, 컴퓨터 비전용 이미지 데이터 세트 및 비디오 데이터 세트 컬렉션이 포함됩니다.

• 크라우드소싱: Amazon Mechanical Turk와 같은 회사는 수집된 데이터에 필요한 작업을 프로세스에 참여할 의향이 있는 공개 데이터 주석가에게 배포하는 공개 크라우드소싱을 사용합니다.
• 개인 군중: 소스 데이터의 품질을 확인하기 위한 통제된 데이터 수집 팀.
• 데이터 수집 회사: Shaip은 요구 사항에 따라 텍스트, 오디오, 비디오 또는 이미지와 같은 모든 데이터를 소싱하는 데 도움을 줄 수 있는 시장에서 몇 안 되는 공급업체 중 하나입니다.

• 해결해야 할 문제는 무엇입니까?
• ML 알고리즘을 추적하는 데 필요한 중요한 데이터 포인트는 무엇입니까?
• 어떤 데이터가 캡처되고 어디에 저장되며 소싱할 데이터가 실제 문제를 진정으로 해결할 수 있는지 여부는 무엇입니까?

• 기업이 AI 모델을 개발하는 데 충분하거나 많은 양의 내부 데이터가 제공되지 않을 수 있습니다.
• 데이터가 있더라도 특정 고객 집합의 사용 패턴으로 인해 데이터가 편향될 수 있음(다양성 부족)
• 기존 데이터에는 위치, 환경 조건 및 결과를 예측하기 위한 기타 관련 변수와 같은 상황적 컨텍스트가 누락되어 고객 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다.

AI 데이터 수집 회사는 아이디어가 있는 AI 모델에 가장 적합한 데이터 유형을 식별하는 데 도움을 줍니다. 또한 신뢰할 수 있는 회사는 데이터를 사용 가능하게 만들고, 필요에 따라 동일한 프로파일을 만들고, 읽기 쉬운 소스를 통해 소스를 제공하고, 요구 사항과 동일하게 통합하고, 동일하게 정리하고 주석, NLP 표준 및 기타 기술을 통해 준비합니다.

AI 데이터 수집은 잠재적인 소스를 먼저 식별해야 하는 매우 전문화된 영역입니다. 신뢰할 수 있는 회사에 동일한 아웃소싱을 하는 것은 품질, 정확성, 속도, 특수성 및 명백한 보안을 주시하면서 맞춤형 데이터 세트를 훨씬 더 잘 생성할 수 있기 때문에 의미가 있습니다.