Panduan Pemula untuk Pengumpulan Data AI
Memilih Perusahaan Pengumpulan Data AI untuk Proyek AI / ML Anda
Pengantar
Kecerdasan buatan (AI) meningkatkan kehidupan kita dengan menyederhanakan tugas dan meningkatkan pengalaman. AI dimaksudkan untuk melengkapi manusia, bukan mendominasi mereka, membantu memecahkan masalah yang rumit dan mendorong kemajuan.
AI membuat kemajuan pesat di berbagai bidang seperti perawatan kesehatan, membantu penelitian kanker, mengobati gangguan neurologis, dan mempercepat pengembangan vaksin. AI merevolusi berbagai industri, mulai dari kendaraan otonom hingga perangkat pintar dan kamera ponsel pintar yang lebih baik.
Pasar AI global diperkirakan mencapai $267 miliar pada tahun 2027, dengan 37% bisnis telah menggunakan solusi AI. Sekitar 77% produk dan layanan yang kita gunakan saat ini didukung oleh AI. Bagaimana perangkat sederhana memprediksi serangan jantung atau mobil dapat menyetir sendiri? Bagaimana chatbot tampak begitu manusiawi?
Kuncinya adalah data. Data merupakan inti dari AI, yang memungkinkan mesin untuk memahami, memproses, dan memberikan hasil yang akurat. Panduan ini akan membantu Anda memahami pentingnya data dalam AI.
Apa itu Pengumpulan Data AI?
Jika kriteria ini terpenuhi, hal itu dapat memengaruhi efektivitas sistem AI dan kemampuannya dalam memberikan prediksi.
Contoh:
Sebuah perusahaan teknologi saat ini tengah mengembangkan asisten suara bertenaga AI yang dirancang untuk perangkat rumah. Berikut ini adalah uraian singkat tentang proses pengumpulan data perusahaan tersebut:
- Mereka mempekerjakan agen pengumpulan data khusus seperti Shaip untuk merekrut dan mengelola ribuan peserta dari latar belakang bahasa yang beragam, memastikan beragam aksen, dialek, dan pola bicara.
- Perusahaan mengatur individu untuk melakukan aktivitas, seperti menyetel alarm, menanyakan informasi cuaca terkini, mengelola perangkat rumah pintar, dan menanggapi berbagai perintah dan pertanyaan.
- Mereka merekam suara-suara di berbagai lingkungan untuk meniru situasi kehidupan nyata, seperti ruangan yang tenang, dapur yang sibuk, dan suasana luar ruangan.
- Perusahaan juga mengumpulkan rekaman kebisingan sekitar, seperti gonggongan anjing dan suara televisi, untuk membantu AI dalam membedakan perintah suara dari kebisingan latar belakang.
- Mereka mendengarkan setiap sampel audio dan menuliskan informasi tentang karakteristik pembicara serta ekspresi emosional mereka dan tingkat kebisingan latar belakang yang ada, dalam setiap sampel.
- Mereka menggunakan metode augmentasi data untuk menghasilkan versi sampel audio yang berbeda, memodifikasi nada dan kecepatan, atau menggabungkan kebisingan latar belakang sintetis.
- Untuk melindungi privasi, informasi pribadi dihapus dari transkrip, dan sampel audio dianonimkan.
- Perusahaan memastikan bahwa mereka mewakili individu dari berbagai kelompok usia, jenis kelamin, dan aksen secara setara untuk mencegah bias dalam kinerja AI.
- Perusahaan tersebut menetapkan proses untuk terus mengumpulkan data dengan memanfaatkan asisten suara mereka dalam skenario kehidupan nyata. Tujuannya adalah untuk meningkatkan pemahaman AI terhadap bahasa alami dan berbagai jenis pertanyaan dari waktu ke waktu. Tentu saja, semua ini dilakukan dengan persetujuan pengguna.
Tantangan Umum dalam Pengumpulan Data
Pertimbangkan faktor-faktor ini sebelum dan selama pengumpulan data:
Pengolahan dan Pembersihan Data
Pemrosesan dan pembersihan data meliputi penghapusan kesalahan atau ketidakkonsistenan dari data (pembersihan) dan penskalaan fitur numerik ke rentang standar (normalisasi) untuk menjaga keakuratan dan konsistensi. Bagian ini juga melibatkan konversi data ke dalam format yang sesuai untuk model AI (pemformatan).
Pelabelan Data
Dalam pembelajaran terbimbing, data harus memiliki keluaran atau label yang benar. Tugas ini dapat dilakukan oleh pakar manusia secara manual atau melalui metode seperti crowdsourcing atau teknik semi-otomatis. Tujuannya adalah untuk mempertahankan pelabelan yang konsisten dan berkualitas tinggi demi kinerja model AI yang optimal.
Pertimbangan Privasi dan Etis
Saat mengumpulkan data untuk tujuan apa pun seperti riset atau kampanye pemasaran, penting untuk mematuhi pedoman GDPR atau CCPA. Penting juga untuk mendapatkan persetujuan dari peserta dan menganonimkan informasi pribadi apa pun sebelum melanjutkan untuk mencegah akses tidak sah atau pelanggaran standar privasi. Selain itu, implikasi etika harus dipertimbangkan untuk mencegah kerugian atau praktik diskriminatif yang berasal dari pengumpulan atau penggunaan data dalam bentuk apa pun.
Mempertimbangkan Bias
Pastikan bahwa data yang dikumpulkan secara akurat mencerminkan berbagai kelompok dan situasi untuk menghindari terciptanya model yang bias yang dapat memperburuk ketimpangan sosial dengan memperkuat atau memperbesarnya. Langkah ini dapat mencakup pencarian titik data yang tidak terwakili dengan baik atau mempertahankan kumpulan data yang seimbang.
Jenis Data Pelatihan AI dalam Pembelajaran Mesin
Sekarang, pengumpulan data AI adalah istilah umum. Data di ruang ini bisa berarti apa saja. Itu bisa berupa teks, cuplikan video, gambar, audio, atau campuran dari semuanya. Singkatnya, apa pun yang berguna bagi mesin untuk melakukan tugasnya mempelajari dan mengoptimalkan hasil adalah data. Untuk memberi Anda lebih banyak wawasan tentang berbagai jenis data, berikut adalah daftar singkatnya:
Kumpulan data bisa dari sumber terstruktur atau tidak terstruktur. Untuk yang belum tahu, kumpulan data terstruktur adalah yang memiliki makna dan format eksplisit. Mereka mudah dimengerti oleh mesin. Tidak terstruktur, di sisi lain, adalah detail dalam kumpulan data yang ada di mana-mana. Mereka tidak mengikuti struktur atau format tertentu dan memerlukan intervensi manusia untuk menarik wawasan berharga dari kumpulan data tersebut.
Data Teks
Salah satu bentuk data yang paling melimpah dan menonjol. Data teks dapat disusun dalam bentuk wawasan dari database, unit navigasi GPS, spreadsheet, perangkat medis, formulir, dan lainnya. Teks tidak terstruktur dapat berupa survei, dokumen tulisan tangan, gambar teks, tanggapan email, komentar media sosial, dan lainnya.
Data Audio
Kumpulan data audio membantu perusahaan mengembangkan chatbot dan sistem yang lebih baik, merancang asisten virtual yang lebih baik, dan banyak lagi. Mereka juga membantu mesin memahami aksen dan pelafalan dengan cara yang berbeda untuk mengajukan satu pertanyaan atau kueri.
Data Gambar
Gambar adalah jenis dataset menonjol lainnya yang digunakan untuk berbagai tujuan. Dari mobil self-driving dan aplikasi seperti Google Lens hingga pengenalan wajah, sistem gambar membantu menghasilkan solusi yang mulus.
Data Video
Video adalah kumpulan data yang lebih detail yang memungkinkan mesin memahami sesuatu secara mendalam. Kumpulan data video bersumber dari visi komputer, pencitraan digital, dan lainnya.
Bagaimana cara Mengumpulkan data untuk Pembelajaran Mesin?
Jadi, bagaimana Anda sumber data Anda? Data apa yang Anda butuhkan dan berapa banyak? Apa sajakah berbagai sumber untuk mengambil data yang relevan?
Perusahaan menilai ceruk dan tujuan model ML mereka dan memetakan cara potensial untuk mendapatkan kumpulan data yang relevan. Mendefinisikan tipe data yang dibutuhkan memecahkan sebagian besar perhatian Anda pada sumber data. Untuk memberi Anda ide yang lebih baik, ada berbagai saluran, jalan, sumber, atau media untuk pengumpulan data:
Sumber Gratis
Seperti namanya, ini adalah sumber daya yang menawarkan kumpulan data untuk tujuan pelatihan AI secara gratis. Sumber gratis dapat berupa apa saja mulai dari forum publik, mesin pencari, database dan direktori hingga portal pemerintah yang menyimpan arsip informasi selama bertahun-tahun.
Jika Anda tidak ingin terlalu berusaha untuk mendapatkan kumpulan data gratis, ada situs web dan portal khusus seperti Kaggle, sumber daya AWS, basis data UCI, dan lainnya yang memungkinkan Anda menjelajahi beragam
kategori dan unduh kumpulan data yang diperlukan secara gratis.
Sumber Daya Internal
Meskipun sumber daya gratis tampaknya merupakan pilihan yang nyaman, ada beberapa batasan yang terkait dengannya. Pertama, Anda tidak dapat selalu yakin bahwa Anda akan menemukan kumpulan data yang secara tepat sesuai dengan kebutuhan Anda. Bahkan jika mereka cocok, kumpulan data mungkin tidak relevan dalam hal garis waktu.
Jika segmen pasar Anda relatif baru atau belum dijelajahi, tidak akan ada banyak kategori atau relevan
kumpulan data untuk Anda unduh juga. Untuk menghindari kekurangan awal dengan sumber daya gratis, ada
ada sumber data lain yang bertindak sebagai saluran bagi Anda untuk menghasilkan kumpulan data yang lebih relevan dan kontekstual.
Mereka adalah sumber internal Anda seperti database CRM, formulir, prospek pemasaran email, titik kontak yang ditentukan produk atau layanan, data pengguna, data dari perangkat yang dapat dikenakan, data situs web, peta panas, wawasan media sosial, dan banyak lagi. Sumber daya internal ini ditentukan, disiapkan, dan dikelola oleh Anda. Jadi, Anda bisa yakin akan kredibilitas, relevansi, dan keterkiniannya.
Sumber Daya Berbayar
Tidak peduli seberapa berguna kedengarannya, sumber daya internal juga memiliki komplikasi dan keterbatasan yang adil. Misalnya, sebagian besar fokus kumpulan bakat Anda akan digunakan untuk mengoptimalkan titik kontak data. Selain itu, koordinasi di antara tim dan sumber daya Anda juga harus sempurna.
Untuk menghindari lebih banyak cegukan seperti ini, Anda telah membayar sumber. Mereka adalah layanan yang menawarkan kumpulan data yang paling berguna dan kontekstual untuk proyek Anda & memastikan Anda mendapatkannya secara konsisten kapan pun Anda membutuhkannya.
Kesan pertama sebagian besar dari kita pada sumber berbayar atau vendor data adalah harganya mahal. Namun,
ketika Anda melakukan matematika, mereka hanya murah dalam jangka panjang. Berkat jaringan mereka yang luas dan metodologi sumber data, Anda akan dapat menerima kumpulan data kompleks untuk proyek AI Anda terlepas dari seberapa tidak masuk akalnya mereka.
Untuk memberi Anda gambaran rinci tentang perbedaan di antara ketiga sumber tersebut, berikut adalah tabel yang rumit:
| Sumber Gratis | Sumber Daya Internal | Sumber Daya Berbayar |
|---|---|---|
| Kumpulan data tersedia secara gratis. | Sumber daya internal juga bisa gratis tergantung pada biaya operasional Anda. | Anda membayar vendor data untuk mendapatkan kumpulan data yang relevan untuk Anda. |
| Beberapa sumber daya gratis tersedia secara online untuk mengunduh kumpulan data pilihan. | Anda mendapatkan data yang ditentukan khusus sesuai kebutuhan Anda untuk pelatihan AI. | Anda mendapatkan data yang ditentukan khusus secara konsisten selama yang Anda butuhkan. |
| Anda perlu bekerja secara manual dalam mengkompilasi, mengkurasi, memformat, dan membuat anotasi kumpulan data. | Anda bahkan dapat memodifikasi titik sentuh data Anda untuk menghasilkan kumpulan data dengan informasi yang diperlukan. | Kumpulan data dari vendor siap untuk pembelajaran mesin. Artinya, mereka dijelaskan dan datang dengan jaminan kualitas. |
| Tetap berhati-hati tentang batasan lisensi dan kepatuhan pada kumpulan data yang Anda unduh. | Sumber daya internal menjadi berisiko jika Anda memiliki waktu terbatas untuk memasarkan produk Anda. | Anda dapat menentukan tenggat waktu Anda dan mengirimkan set data yang sesuai. |
Bagaimana data buruk memengaruhi ambisi AI Anda?
Kami mencantumkan tiga sumber data paling umum dengan alasan bahwa Anda akan memiliki ide tentang cara mendekati pengumpulan dan sumber data. Namun, pada titik ini, penting juga untuk memahami bahwa keputusan Anda selalu dapat menentukan nasib solusi AI Anda.
Mirip dengan bagaimana data pelatihan AI berkualitas tinggi dapat membantu model Anda memberikan hasil yang akurat dan tepat waktu, data pelatihan yang buruk juga dapat merusak model AI Anda, mengubah hasil, menimbulkan bias, dan menawarkan konsekuensi lain yang tidak diinginkan.
Tapi mengapa ini terjadi? Bukankah ada data yang seharusnya melatih dan mengoptimalkan model AI Anda? Jujur, tidak. Mari kita memahami ini lebih lanjut.
Data Buruk – Apa Itu?
Perbedaan antara data tidak terstruktur dan data buruk adalah bahwa wawasan dalam data tidak terstruktur ada di mana-mana. Tetapi pada intinya, mereka bisa berguna terlepas dari itu. Dengan menghabiskan waktu tambahan, ilmuwan data masih dapat mengekstrak informasi yang relevan dari kumpulan data yang tidak terstruktur. Namun, tidak demikian halnya dengan data yang buruk. Kumpulan data ini tidak berisi/wawasan terbatas atau informasi yang berharga atau relevan dengan proyek AI Anda atau tujuan pelatihannya.
Jadi, ketika Anda mengambil sumber dataset Anda dari sumber daya gratis atau telah menetapkan titik kontak data internal yang longgar, kemungkinan besar Anda akan mengunduh atau menghasilkan data yang buruk. Ketika ilmuwan Anda mengerjakan data yang buruk, Anda tidak hanya membuang-buang waktu, tetapi juga mendorong peluncuran produk Anda.
Jika Anda masih tidak jelas tentang apa yang dapat dilakukan data buruk terhadap ambisi Anda, berikut adalah daftar singkatnya:
- Anda menghabiskan waktu berjam-jam untuk mencari data yang buruk dan membuang-buang waktu, tenaga, dan uang untuk sumber daya.
- Data yang buruk dapat membawa Anda ke masalah hukum, jika tidak diketahui dan dapat menurunkan efisiensi AI Anda
model. - Saat Anda melatih produk Anda tentang data buruk secara langsung, itu memengaruhi pengalaman pengguna
- Data yang buruk dapat membuat hasil dan kesimpulan menjadi bias, yang selanjutnya dapat menimbulkan reaksi balik.
Jadi, jika Anda bertanya-tanya apakah ada solusi untuk ini, sebenarnya ada.
Penyedia Data Pelatihan AI untuk menyelamatkan
Yang harus Anda lakukan adalah mengambil data dan melatih model AI Anda untuk kesempurnaan. Dengan demikian, kami yakin pertanyaan Anda selanjutnya adalah tentang biaya yang terkait dengan kolaborasi dengan vendor data. Kami memahami bahwa beberapa dari Anda sudah bekerja dengan anggaran mental dan ke sanalah kami menuju selanjutnya.
Faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan ketika membuat Anggaran yang efektif untuk Proyek Pengumpulan Data Anda
Pelatihan AI adalah pendekatan sistematis dan itulah sebabnya penganggaran menjadi bagian integral darinya. Faktor-faktor seperti RoI, akurasi hasil, metodologi pelatihan, dan lainnya harus dipertimbangkan sebelum menginvestasikan sejumlah besar uang ke dalam pengembangan AI. Banyak manajer proyek atau pemilik bisnis gagal pada tahap ini. Mereka membuat keputusan tergesa-gesa yang membawa perubahan yang tidak dapat diubah dalam proses pengembangan produk mereka, yang pada akhirnya memaksa mereka untuk membelanjakan lebih banyak.
Namun, bagian ini akan memberi Anda wawasan yang tepat. Saat Anda duduk untuk mengerjakan anggaran untuk pelatihan AI, tiga hal atau faktor tidak dapat dihindari.
Mari kita lihat masing-masing secara detail.
Volume data yang Anda butuhkan
Kami telah mengatakan selama ini bahwa efisiensi dan akurasi model AI Anda bergantung pada seberapa banyak ia dilatih. Artinya semakin banyak volume dataset, semakin banyak pembelajarannya. Tapi ini sangat tidak jelas. Untuk memberikan angka pada gagasan ini, Dimensional Research menerbitkan sebuah laporan yang mengungkapkan bahwa bisnis membutuhkan minimal 100,000 kumpulan data sampel untuk melatih model AI mereka.
Dengan 100,000 kumpulan data, yang kami maksud adalah 100,000 kumpulan data yang berkualitas dan relevan. Kumpulan data ini harus memiliki semua atribut penting, anotasi, dan wawasan yang diperlukan untuk algoritme dan model pembelajaran mesin Anda untuk memproses informasi dan menjalankan tugas yang diinginkan.
Dengan ini adalah aturan umum, mari kita pahami lebih jauh bahwa volume data yang Anda butuhkan juga bergantung pada faktor rumit lainnya yang merupakan kasus penggunaan bisnis Anda. Apa yang ingin Anda lakukan dengan produk atau solusi Anda juga menentukan berapa banyak data yang Anda butuhkan. Misalnya, bisnis yang membangun mesin rekomendasi akan memiliki persyaratan volume data yang berbeda dari perusahaan yang membuat chatbot.
Strategi Harga Data
Setelah selesai menyelesaikan berapa banyak data yang sebenarnya Anda butuhkan, selanjutnya Anda perlu mengerjakan strategi penetapan harga data. Ini, secara sederhana, berarti bagaimana Anda akan membayar untuk kumpulan data yang Anda peroleh atau hasilkan.
Secara umum, ini adalah strategi penetapan harga konvensional yang diikuti di pasar:
| Data Type | Strategi Penentuan Harga |
|---|---|
 Gambar | Harga per file gambar tunggal |
 Video | Harga per detik, menit, satu jam, atau bingkai individu |
 Audio / Ucapan | Harga per detik, menit, atau jam |
 Teks | Harga per kata atau kalimat |
Tapi tunggu. Ini lagi-lagi aturan praktis. Biaya aktual pengadaan kumpulan data juga bergantung pada faktor-faktor seperti:
- Segmen pasar, demografi, atau geografi yang unik dari mana kumpulan data harus bersumber
- Kerumitan kasus penggunaan Anda
- Berapa banyak data yang Anda butuhkan?
- Waktu Anda ke pasar
- Persyaratan yang disesuaikan dan lainnya
Jika Anda amati, Anda akan tahu bahwa biaya untuk memperoleh gambar dalam jumlah besar untuk proyek AI Anda bisa lebih murah, tetapi jika Anda memiliki terlalu banyak spesifikasi, harganya bisa naik.
Strategi Sumber Anda
Ini rumit. Seperti yang Anda lihat, ada berbagai cara untuk menghasilkan atau sumber data untuk model AI Anda. Akal sehat akan menentukan bahwa sumber daya gratis adalah yang terbaik karena Anda dapat mengunduh volume kumpulan data yang diperlukan secara gratis tanpa komplikasi.
Saat ini, tampaknya sumber berbayar juga terlalu mahal. Tapi di sinilah lapisan komplikasi akan ditambahkan. Saat Anda mengambil sumber dataset dari sumber daya gratis, Anda menghabiskan lebih banyak waktu dan upaya untuk membersihkan dataset Anda, mengompilasinya ke dalam format khusus bisnis Anda dan kemudian membuat anotasi satu per satu. Anda mengeluarkan biaya operasional dalam prosesnya.
Dengan sumber berbayar, pembayaran dilakukan satu kali dan Anda juga mendapatkan set data siap pakai mesin pada waktu yang Anda butuhkan. Efektivitas biaya sangat subjektif di sini. Jika Anda merasa mampu menghabiskan waktu untuk membuat anotasi set data gratis, Anda dapat menganggarkannya dengan tepat. Dan jika Anda yakin persaingan Anda ketat dan dengan waktu terbatas ke pasar, Anda dapat menciptakan efek riak di pasar, Anda harus memilih sumber berbayar.
Penganggaran adalah tentang memecah secara spesifik dan dengan jelas mendefinisikan setiap fragmen. Ketiga faktor ini akan menjadi peta jalan untuk proses penganggaran pelatihan AI Anda di masa mendatang.
Apakah Akuisisi Data Internal Benar-Benar Hemat Biaya?
Saat menyusun anggaran, kami menemukan bahwa akuisisi data internal dapat menjadi lebih mahal seiring berjalannya waktu. Jika Anda ragu dengan sumber berbayar, bagian ini akan mengungkap biaya tersembunyi dari pembuatan data internal.
Data Mentah dan Tidak Terstruktur: Titik data khusus tidak menjamin kumpulan data yang siap pakai.
Biaya Personil: Membayar karyawan, ilmuwan data, dan profesional jaminan kualitas.
Langganan dan Pemeliharaan Alat: Biaya untuk alat anotasi, CMS, CRM, dan infrastruktur.
Masalah Bias dan Akurasi:Memerlukan penyortiran manual.
Biaya Pengurangan: Merekrut dan melatih anggota tim baru.
Pada akhirnya, Anda mungkin menghabiskan lebih banyak daripada yang Anda peroleh. Total biaya mencakup biaya anotator dan biaya platform, yang meningkatkan biaya jangka panjang.
Biaya yang Dikenakan = Jumlah Annotator * Biaya per annotator + Biaya Platform
Jika kalender pelatihan AI Anda dijadwalkan selama berbulan-bulan, bayangkan biaya yang akan Anda keluarkan secara konsisten. Jadi, apakah ini solusi ideal untuk masalah akuisisi data atau adakah alternatif lain?
Manfaat penyedia layanan Pengumpulan Data AI ujung ke ujung
Ada solusi yang andal untuk masalah ini dan ada cara yang lebih baik dan lebih murah untuk memperoleh data pelatihan untuk model AI Anda. Kami menyebutnya penyedia layanan data pelatihan atau vendor data.
Mereka adalah bisnis seperti Shaip yang berspesialisasi dalam memberikan kumpulan data berkualitas tinggi berdasarkan kebutuhan dan persyaratan unik Anda. Mereka menghilangkan semua kerepotan yang Anda hadapi dalam pengumpulan data seperti sumber set data yang relevan, pembersihan, kompilasi dan anotasi mereka dan banyak lagi, dan memungkinkan Anda fokus hanya pada pengoptimalan model dan algoritme AI Anda. Dengan berkolaborasi dengan vendor data, Anda berfokus pada hal-hal yang penting dan pada hal-hal yang dapat Anda kendalikan.
Selain itu, Anda juga akan menghilangkan semua kerepotan yang terkait dengan sumber kumpulan data dari sumber daya gratis dan internal. Untuk memberi Anda pemahaman yang lebih baik tentang keuntungan dari penyedia data end-to-end, berikut adalah daftar singkatnya:
- Penyedia layanan data pelatihan sepenuhnya memahami segmen pasar Anda, kasus penggunaan, demografi, dan spesifik lainnya untuk mengambilkan Anda data yang paling relevan untuk model AI Anda.
- Mereka memiliki kemampuan untuk mendapatkan beragam kumpulan data yang dianggap cocok untuk proyek Anda seperti gambar, video, teks, file audio, atau semuanya.
- Vendor data membersihkan data, menyusunnya, dan menandainya dengan atribut dan wawasan yang perlu dipelajari dan diproses oleh mesin dan algoritme. Ini adalah upaya manual yang membutuhkan perhatian cermat terhadap detail dan waktu.
- Anda memiliki ahli materi pelajaran yang menangani anotasi informasi penting. Misalnya, jika kasus penggunaan produk Anda berada di ruang perawatan kesehatan, Anda tidak bisa mendapatkan penjelasan dari profesional non-kesehatan dan mengharapkan hasil yang akurat. Dengan vendor data, bukan itu masalahnya. Mereka bekerja dengan UKM & memastikan data pencitraan digital Anda dijelaskan dengan benar oleh veteran industri.
- Mereka juga menangani de-identifikasi data dan mematuhi HIPAA atau kepatuhan dan protokol khusus industri lainnya sehingga Anda terhindar dari segala bentuk komplikasi hukum.
- Vendor data bekerja tanpa lelah dalam menghilangkan bias dari kumpulan data mereka, memastikan Anda memiliki hasil dan kesimpulan yang objektif.
- Anda juga akan menerima kumpulan data terbaru di niche Anda sehingga model AI Anda dioptimalkan untuk efisiensi optimal.
- Mereka juga mudah diajak bekerja sama. Misalnya, perubahan mendadak dalam persyaratan data dapat dikomunikasikan kepada mereka dan mereka akan dengan mulus mencari sumber data yang sesuai berdasarkan kebutuhan yang diperbarui.
Dengan faktor-faktor ini, kami sangat yakin bahwa Anda sekarang memahami betapa hemat biaya dan mudahnya berkolaborasi dengan penyedia data pelatihan. Dengan pemahaman ini, mari cari tahu bagaimana Anda dapat memilih vendor data yang paling ideal untuk proyek AI Anda.
Sumber Dataset yang Relevan
Pahami pasar Anda, kasus penggunaan, demografi untuk mendapatkan kumpulan data terbaru baik itu gambar, video, teks, atau audio.
Bersihkan Data yang Relevan
Susun dan beri tag pada data dengan atribut dan wawasan yang dipahami mesin dan algoritme.
bias data
Hilangkan bias dari kumpulan data, pastikan Anda memiliki hasil dan kesimpulan yang objektif.
Anotasi Data
Pakar materi pelajaran dari domain tertentu menangani anotasi informasi penting.
De-identifikasi Data
Patuhi HIPAA, GDPR, atau kepatuhan dan protokol khusus industri lainnya untuk menghilangkan kerumitan hukum.
Bagaimana memilih Perusahaan Pengumpulan Data AI yang tepat
Memilih perusahaan pengumpulan data AI tidak serumit atau memakan waktu seperti mengumpulkan data dari sumber daya gratis. Hanya ada beberapa faktor sederhana yang perlu Anda pertimbangkan dan kemudian berjabat tangan untuk sebuah kolaborasi.
Saat Anda mulai mencari vendor data, kami berasumsi bahwa Anda telah mengikuti dan mempertimbangkan apa pun yang telah kami diskusikan sejauh ini. Namun, inilah rekap singkatnya:
- Anda memiliki kasus penggunaan yang terdefinisi dengan baik dalam pikiran
- Segmen pasar dan persyaratan data Anda ditetapkan dengan jelas
- Penganggaran Anda tepat sasaran
- Dan Anda memiliki gambaran tentang volume data yang Anda butuhkan
Dengan item ini dicentang, mari kita pahami bagaimana Anda dapat mencari penyedia layanan data pelatihan yang ideal.
Tes Lakmus Dataset Sampel
Sebelum menandatangani kesepakatan jangka panjang, sebaiknya pahami vendor data secara mendetail. Jadi, mulailah kolaborasi Anda dengan persyaratan kumpulan data sampel yang akan Anda bayar.
Ini bisa berupa sejumlah kecil kumpulan data untuk menilai apakah mereka memahami kebutuhan Anda, memiliki strategi pengadaan yang tepat, prosedur kolaborasi, transparansi, dan lainnya. Mempertimbangkan fakta bahwa Anda akan berhubungan dengan banyak vendor pada saat ini, ini akan membantu Anda menghemat waktu dalam memutuskan penyedia dan menyelesaikan siapa yang pada akhirnya lebih cocok untuk kebutuhan Anda.
Periksa Apakah Mereka Sesuai
Secara default, sebagian besar penyedia layanan data pelatihan mematuhi semua persyaratan dan protokol peraturan. Namun, untuk berjaga-jaga, tanyakan tentang kepatuhan dan kebijakan mereka, lalu persempit pilihan Anda.
Tanyakan Tentang Proses QA Mereka
Proses pengumpulan data dengan sendirinya dilakukan secara sistematis dan berlapis. Ada metodologi linier yang diterapkan. Untuk mendapatkan gambaran tentang cara mereka beroperasi, tanyakan tentang proses QA mereka dan tanyakan apakah kumpulan data yang mereka sumber dan beri keterangan telah melewati pemeriksaan kualitas dan audit. Ini akan memberi Anda
gagasan tentang apakah hasil akhir yang akan Anda terima siap untuk mesin.
Mengatasi Bias Data
Hanya pelanggan yang terinformasi yang akan bertanya tentang bias dalam kumpulan data pelatihan. Saat Anda berbicara dengan vendor data pelatihan, bicarakan tentang bias data dan bagaimana mereka mengelola untuk menghilangkan bias dalam kumpulan data yang mereka hasilkan atau dapatkan. Meskipun masuk akal bahwa sulit untuk menghilangkan bias sepenuhnya, Anda masih bisa mengetahui praktik terbaik yang mereka ikuti untuk mencegah bias.
Apakah Mereka Terukur?
Pengiriman satu kali itu bagus. Hasil jangka panjang lebih baik. Namun, kolaborasi terbaik adalah kolaborasi yang mendukung visi bisnis Anda dan secara bersamaan menskalakan hasil mereka dengan peningkatan Anda
persyaratan.
Jadi, diskusikan apakah vendor yang Anda ajak bicara dapat meningkatkan volume data jika diperlukan. Dan jika mereka bisa, bagaimana strategi penetapan harga akan berubah.
Kesimpulan
Apakah Anda ingin tahu jalan pintas untuk menemukan penyedia data pelatihan AI terbaik? Hubungi kami. Lewati semua proses yang membosankan ini dan bekerjalah bersama kami untuk mendapatkan set data paling berkualitas dan presisi untuk model AI Anda.
Kami mencentang semua kotak yang telah kami diskusikan sejauh ini. Sebagai pionir di bidang ini, kami tahu apa yang diperlukan untuk membangun dan menskalakan model AI dan bagaimana data menjadi pusat segalanya.
Kami juga percaya bahwa Panduan Pembeli sangat luas dan banyak akal dalam berbagai cara. Pelatihan AI memang rumit, tetapi dengan saran dan rekomendasi ini, Anda dapat membuatnya tidak terlalu membosankan. Pada akhirnya, produk Anda adalah satu-satunya elemen yang pada akhirnya akan mendapat manfaat dari semua ini.
Apakah kamu tidak setuju?