Mae cwmnïau amrywiol ar draws sbectrwm eang o ddiwydiannau yn mabwysiadu deallusrwydd artiffisial yn gyflym i wella eu gweithrediadau a dod o hyd i atebion i'w hanghenion busnes. Mae pwysigrwydd a budd y dechnoleg yn amlwg, felly'r cwestiwn beirniadol yw sut i ddod o hyd i'r ffordd iawn i fabwysiadu atebion AI. Fodd bynnag, heb ddata hyfforddi AI dibynadwy wrth law, mae'n haws dweud na gwneud awtomeiddio a optimeiddio profiad defnyddiwr uwch.
Mae algorithmau AI a dysgu peiriant yn ffynnu ar ddata. Maent yn dysgu trwy ddatblygu perthnasoedd, gwneud a gwerthuso penderfyniadau, a phrosesu gwybodaeth o'r data hyfforddi sy'n cael ei fwydo.
Data hyfforddi yw'r adnoddau sydd eu hangen ar ddatblygwyr a pheirianwyr i ddylunio algorithmau dysgu peiriannau ymarferol. Bydd y set ddata hyfforddi a ddefnyddiwch yn cael effaith uniongyrchol ar ganlyniad y prosiect. Fodd bynnag, nid yw setiau data perthnasol sy'n addas i'ch prosiect ar gael bob amser. Rhaid i fusnesau ddibynnu ar werthwyr trydydd parti neu gwmnïau casglu data i'w helpu gyda setiau data perthnasol.
Mae dewis y gwerthwr data cywir ar gyfer eich data hyfforddi AI yr un mor bwysig â dewis y set ddata addas ar gyfer eich prosiect penodol. Dewiswch y gwerthwr anghywir, a gallech fod yn edrych ar ganlyniad prosiect anghywir, amseroedd lansio estynedig, a cholled sylweddol mewn refeniw.
Hyfforddi Penderfyniad Prynu Data - Ffactorau y dylech eu hystyried
Mae data hyfforddi yn ffurfio prif ran y set ddata, gan gyfrif am oddeutu 50-60% o'r data sydd ei angen ar gyfer y model. Isod mae rhai o'r ffactorau y dylech eu hystyried cyn dewis gwerthwr data a llofnodi ar y llinell doredig.
pris:
Mae pris yn sbardun penderfyniad sylweddol, er nad ydych chi am wneud eich penderfyniad yn seiliedig ar bwynt pris yn unig. Mae casglu data AI yn cynnwys llawer o dreuliau, o dalu'r gwerthwr, paratoi data, optimeiddio treuliau, costau gweithredol, a mwy. Felly, mae'n rhaid i chi ystyried yr holl wariant a allai ddigwydd yn ystod cylch bywyd y prosiect.
Ansawdd y Data:
Mae trumps data o ansawdd yn costio cystadleurwydd wrth ddewis a gwerthwr data. Nid oes data sy'n rhy uchel o ran ansawdd yn bodoli. Bydd data uwch a hygyrch yn gwella'ch modelau dysgu peiriant. Dewiswch blatfform sy'n gwneud i drawsnewid a chaffael data integreiddio'n ddi-dor i'ch llif gwaith.
Amrywiaeth Data:
Dylai'r data hyfforddi a ddewiswch fod yn gynrychiolaeth gytbwys o'r holl achosion ac anghenion defnydd. Mewn set ddata fawr, mae'n amhosibl atal rhagfarnau yn llwyr. Fodd bynnag, er mwyn sicrhau'r canlyniadau gorau, mae'n rhaid i chi gyfyngu ar ragfarn data yn eich modelau. Mae amrywiaeth data yn allweddol i gyflawni rhagfynegiadau a pherfformiad cywir o'r model. Er enghraifft, bydd model AI sydd wedi'i hyfforddi gan ddefnyddio 100 o drafodion yn gwelw o'i gymharu â model yn seiliedig ar 10,000 o drafodion.
Cydymffurfiad Cyfreithiol:
Gwerthwyr trydydd parti profiadol sydd fwyaf addas i ddelio â ffwdanau cydymffurfio a diogelwch. Mae'r tasgau hyn yn ddiflino ac yn cymryd llawer o amser. Yn ogystal, mae'r cyfreithlondebau yn gofyn am y sylw mwyaf a phrofiad arbenigwr hyfforddedig. Felly, y cam cyntaf wrth ddewis gwerthwr data yw sicrhau eu bod yn caffael data o ffynonellau awdurdodedig cyfreithiol gyda'r caniatâd priodol.
Achos Defnydd Penodol:
Bydd yr achos defnydd a chanlyniad y prosiect yn pennu'r math o setiau data y bydd eu hangen arnoch. Er enghraifft, os yw'r model rydych chi'n ceisio ei adeiladu yn hynod gymhleth, bydd yn gorfodi setiau data helaeth ac amrywiol.
Data Dad-Adnabod:
Dad-adnabod data yn eich helpu i gadw draw oddi wrth drafferthion cyfreithiol, yn enwedig os ydych chi'n ceisio setiau data sy'n gysylltiedig â gofal iechyd. Dylech sicrhau bod y setiau data rydych chi'n hyfforddi'ch modelau AI arnynt yn cael eu dad-adnabod yn llwyr. Yn ogystal, dylai eich gwerthwr gaffael data wedi'i sgwrio o sawl ffynhonnell fel bod y posibiliadau o'u cysylltu ag unigolyn hyd yn oed os ydych chi'n cyfuno dwy set ddata.
Addasadwy a Graddadwy:
Ar y cam hwn o'r broses ddethol, gwnewch yn siŵr eich bod yn canolbwyntio ar setiau data a all ddiwallu'ch anghenion yn y dyfodol. Dylai'r setiau data ganiatáu ar gyfer uwchraddio'r system a gwella'r broses. Yn ogystal, dylech ragweld anghenion yn y dyfodol o ran maint a galluoedd. Yn olaf, gofynnwch y cwestiynau canlynol i'ch hun cyn gwneud eich penderfyniad terfynol:
- A oes gennych broses casglu data fewnol ar waith?
- A yw'r gwerthwr yn darparu amrywiaeth o fodelau?
- A yw addasu data ar gael?
Lapio fyny
Nid yw dewis gwerthwr i gaffael eich data hyfforddi yn benderfyniad hawdd; bydd eich dewis yn arwain at ganlyniadau tymor hir. Mae'r paramedrau rydyn ni wedi'u trafod yn darparu canllaw rhagorol ar sut y dylech chi fynd ati i chwilio am werthwr. Cofiwch gymharu a chyfrifo'r costau caffael data hyfforddi bob amser gyda'r ffurflenni yn y dyfodol.
Mae dod o hyd i werthwr sydd â phrofiad ac arbenigedd mewn casglu a pharatoi data yn dasg ddiflas a llafurus. Nid yw'n ymarferol cymharu pob gwerthwr ar yr holl ffactorau hanfodol o safbwynt busnes. O amrywiaeth data i scalability, nid oes gan weithredwyr yr amser i chwilio am werthwr yn iawn. Ei gwneud yn symlach gyda Shaip. Mae gennym ddata amrywiol o ansawdd uwch sy'n cydymffurfio â safonau'r diwydiant. Cysylltu â ni heddiw i siarad mwy am eich anghenion penodol.
