Berbagai perusahaan di berbagai spektrum industri dengan cepat mengadopsi kecerdasan buatan untuk meningkatkan operasi mereka dan menemukan solusi untuk kebutuhan bisnis mereka. Pentingnya dan manfaat teknologi sudah jelas, sehingga pertanyaan kritisnya adalah bagaimana menemukan cara yang tepat untuk mengadopsi solusi AI. Namun, tanpa data pelatihan AI yang andal, mengotomatiskan dan mengoptimalkan pengalaman pengguna yang superior lebih mudah diucapkan daripada dilakukan.
Algoritme AI dan pembelajaran mesin berkembang pesat pada data. Mereka belajar dengan mengembangkan hubungan, membuat dan mengevaluasi keputusan, dan memproses informasi dari data pelatihan yang diberikan.
Data pelatihan adalah sumber daya yang dibutuhkan pengembang dan insinyur untuk merancang algoritme pembelajaran mesin yang praktis. Dataset pelatihan yang Anda gunakan akan berdampak langsung pada hasil proyek. Namun, kumpulan data relevan yang sesuai dengan proyek Anda tidak selalu tersedia. Bisnis harus bergantung pada vendor pihak ketiga atau perusahaan pengumpulan data untuk membantu mereka dengan kumpulan data yang relevan.
Memilih vendor data yang tepat untuk data pelatihan AI Anda sama pentingnya dengan memilih kumpulan data yang sesuai untuk proyek spesifik Anda. Pilih vendor yang salah, dan Anda bisa melihat hasil proyek yang tidak akurat, waktu peluncuran yang diperpanjang, dan kerugian pendapatan yang signifikan.
Keputusan Pembelian Data Pelatihan – Faktor yang Harus Anda Pertimbangkan
Data pelatihan membentuk bagian utama dari kumpulan data, terhitung sekitar 50-60% dari data yang dibutuhkan untuk model. Berikut adalah beberapa faktor yang harus Anda pertimbangkan sebelum memilih vendor data dan menandatangani di garis putus-putus.
Harga:
Harga adalah pendorong keputusan yang substansial, meskipun Anda tidak ingin membuat keputusan hanya berdasarkan titik harga. Pengumpulan data AI melibatkan banyak biaya, mulai dari membayar vendor, persiapan data, mengoptimalkan biaya, biaya operasional, dan banyak lagi. Oleh karena itu, Anda harus memperhitungkan semua pengeluaran yang dapat terjadi selama siklus hidup proyek.
Kualitas Data:
Data berkualitas mengalahkan daya saing biaya dalam hal memilih a penjual data. Data yang kualitasnya terlalu tinggi tidak ada. Data yang unggul dan dapat diakses akan menyempurnakan model pembelajaran mesin Anda. Pilih platform yang membuat transformasi dan akuisisi data terintegrasi dengan mulus ke dalam alur kerja Anda.
Keragaman Data:
Data pelatihan yang Anda pilih harus merupakan representasi yang seimbang dari semua kasus penggunaan dan kebutuhan. Dalam kumpulan data yang besar, tidak mungkin untuk mencegah bias sepenuhnya. Namun, untuk mencapai hasil terbaik, Anda harus membatasi bias data dalam model Anda. Keragaman data memegang kunci untuk mencapai prediksi dan kinerja yang akurat dari model. Misalnya, model AI yang dilatih menggunakan 100 transaksi akan pucat dibandingkan dengan model yang didasarkan pada 10,000 transaksi.
Kepatuhan Hukum:
Vendor pihak ketiga yang berpengalaman paling cocok untuk menangani masalah kepatuhan dan keamanan. Tugas-tugas ini melelahkan dan memakan waktu. Selain itu, legalitas membutuhkan perhatian penuh dan pengalaman ahli yang terlatih. Oleh karena itu, langkah pertama dalam memilih vendor data adalah memastikan bahwa mereka mendapatkan data dari sumber yang sah secara hukum dengan izin yang sesuai.
Kasus Penggunaan Khusus:
Kasus penggunaan dan hasil proyek akan menentukan jenis kumpulan data yang Anda perlukan. Misalnya, jika model yang Anda coba buat sangat kompleks, itu akan membutuhkan kumpulan data yang luas dan beragam.
Data De-Identifikasi:
De-identifikasi data membantu Anda menghindari masalah hukum, terutama jika Anda mencari kumpulan data terkait perawatan kesehatan. Anda harus memastikan bahwa kumpulan data tempat Anda melatih model AI Anda sepenuhnya tidak teridentifikasi. Selain itu, vendor Anda harus mendapatkan data yang digosok dari berbagai sumber sehingga meskipun Anda menggabungkan dua kumpulan data, kemungkinan menautkannya ke satu individu terbatas.
Adaptable dan Scalable:
Pada tahap proses seleksi ini, pastikan untuk fokus pada kumpulan data yang dapat memenuhi kebutuhan Anda di masa mendatang. Dataset harus memungkinkan untuk upgrade dalam sistem dan perbaikan proses. Selain itu, Anda harus mengantisipasi kebutuhan masa depan dalam hal volume dan kemampuan. Akhirnya, tanyakan pada diri Anda pertanyaan-pertanyaan berikut sebelum membuat keputusan akhir Anda:
- Apakah Anda memiliki proses pengumpulan data internal?
- Apakah vendor menyediakan berbagai model?
- Apakah kustomisasi data tersedia?
Membungkus
Memilih vendor untuk pengadaan data pelatihan Anda bukanlah keputusan yang mudah; pilihan Anda akan menghasilkan konsekuensi jangka panjang. Parameter yang telah kita diskusikan memberikan panduan yang sangat baik tentang bagaimana Anda harus mendekati pencarian vendor. Ingatlah untuk selalu membandingkan dan menghitung biaya perolehan data pelatihan dengan pengembalian di masa mendatang.
Menemukan vendor dengan pengalaman dan keahlian dalam pengumpulan dan persiapan data adalah tugas yang membosankan dan memakan waktu. Tidaklah praktis untuk membandingkan setiap vendor pada semua faktor penting dari perspektif bisnis. Dari keragaman data hingga skalabilitas, operator tidak punya waktu untuk mencari vendor dengan benar. Sederhanakan dengan Shaip. Kami memiliki beragam data berkualitas unggul yang sesuai dengan standar industri. Terhubung dengan kami hari ini untuk berbicara lebih banyak tentang kebutuhan spesifik Anda.
