Ein Leitfaden für Anfänger zur KI-Datenerfassung

Auswahl des KI-Datenerfassungsunternehmens für Ihr KI- / ML-Projekt

Einführung

KI-Trainingsdaten Bei der künstlichen Intelligenz geht es darum, Maschinen zu verwenden, um das Leben und den Lebensstil von Menschen zu verbessern, indem sie ihr alltägliches Leben interessant und überflüssige Aufgaben vereinfachen. KI soll nie eine dominierende Kraft sein, sondern eine komplementäre Kraft, die mit dem Menschen zusammenarbeitet, um das Unplausible zu lösen und den Weg für eine kollektive Evolution zu ebnen.

Ab sofort beschreiten wir den richtigen Weg mit bedeutenden Durchbrüchen in allen Branchen mit Hilfe von KI. Im Gesundheitswesen beispielsweise helfen KI-Systeme, die von Modellen des maschinellen Lernens begleitet werden, Experten dabei, Krebs besser zu verstehen und Behandlungsmethoden zu entwickeln. Neurologische Störungen und Sorgen wie PTSD werden mit Hilfe von KI behandelt. Dank KI-gestützter klinischer Studien und Simulationen werden Impfstoffe in rasantem Tempo entwickelt.

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Inhaltsverzeichnis

  1. Einführung
  2. Was ist KI-Datenerfassung?
  3. Arten von KI-Trainingsdaten im maschinellen Lernen
    1. Textdaten
    2. Audiodaten
    3. Bilddaten
    4. Videodaten
  4. Wie sammelt man Daten für maschinelles Lernen?
    1. Kostenlose Quellen
    2. Interne Ressourcen
    3. Kostenpflichtige Ressourcen
  5. Wie wirken sich schlechte Daten auf Ihre KI-Ambitionen aus?
    1. Schlechte Daten – was ist das?
    2. KI-Trainingsdatenanbieter zur Rettung
  6. Zu berücksichtigende Faktoren bei der Aufstellung eines effektiven Budgets für Ihr Datenerfassungsprojekt
    1. Das benötigte Datenvolumen
    2. Datenpreisstrategie
    3. Ihre Sourcing-Strategien
  7. Sparen Sie Kosten mit der internen Datenerfassung?
    1. Ist die interne Datenerfassung teuer?
  8. Vorteile eines End-to-End-Dienstleisters für die KI-Datenerfassung
  9. So wählen Sie das richtige KI-Datenerfassungsunternehmen aus
    1. Der Beispieldatensatz-Lackmus-Test
    2. Überprüfen Sie, ob sie konform sind
    3. Fragen Sie nach ihren QS-Prozessen
    4. Umgang mit Datenverzerrungen
    5. Sind sie skalierbar?
  10. Fazit

Nicht nur das Gesundheitswesen, jede einzelne Branche oder jedes Segment, das KI berührt, wird revolutioniert. Autonome Fahrzeuge, Smart Convenience Stores, Wearables wie FitBit und sogar unsere Smartphone-Kameras können mit KI bessere Bilder unserer Gesichter aufnehmen.

Dank der Innovationen im KI-Bereich drängen Unternehmen mit verschiedenen Anwendungsfällen und Lösungen in das Spektrum. Aus diesem Grund wird erwartet, dass der globale KI-Markt bis Ende 267 einen Marktwert von rund 2027 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Außerdem implementieren etwa 37% der Unternehmen bereits KI-Lösungen in ihre Prozesse und Produkte.

Interessanter ist, dass fast 77 % der Produkte und Dienstleistungen, die wir heute verwenden, von KI angetrieben werden. Wie schaffen es Unternehmen, mit KI das Unmögliche zu schaffen, während das Technologiekonzept in allen Branchen stark zunimmt?

KI-Datensammlung

KI-Datensammlung Wie können so einfache Geräte wie eine Uhr Herzinfarkte beim Menschen genau vorhersagen? Wie ist es möglich, dass Autos und Autos, die immer einen Fahrer brauchten, plötzlich weniger Fahrer auf den Straßen haben?

Wie lassen uns Chatbots glauben, dass wir mit einem anderen Menschen auf der anderen Seite sprechen?

Wenn Sie die Antwort auf jede Frage beobachten, läuft es auf nur ein Element hinaus – DATEN. Daten stehen im Zentrum aller KI-spezifischen Operationen und Prozesse. Es sind Daten, die Maschinen helfen, Konzepte zu verstehen, Eingaben zu verarbeiten und genaue Ergebnisse zu liefern.

Alle wichtigen KI-Lösungen, die es gibt, sind alle Produkte eines entscheidenden Prozesses, den wir Datenerfassung oder Datenerfassung oder KI-Trainingsdaten nennen.

Dieser umfassende Leitfaden soll Ihnen helfen zu verstehen, was es ist und warum es wichtig ist.

Was ist KI-Datenerfassung?

Maschinen haben keinen eigenen Kopf. Das Fehlen dieses abstrakten Konzepts macht sie frei von Meinungen, Fakten und Fähigkeiten wie Argumentation, Kognition und mehr. Sie sind nur unbewegliche Kisten oder Geräte, die Platz beanspruchen. Um daraus leistungsstarke Medien zu machen, braucht man Algorithmen und vor allem Daten.

KI-Datensammlung Die entwickelten Algorithmen brauchen etwas, an dem sie arbeiten und verarbeiten können, und das sind Daten, die relevant, kontextbezogen und aktuell sind. Das Sammeln solcher Daten für Maschinen zur Erfüllung ihrer beabsichtigten Zwecke wird als KI-Datensammlung bezeichnet.

Jedes einzelne KI-fähige Produkt oder jede Lösung, die wir heute verwenden, und die Ergebnisse, die sie bieten, stammen aus jahrelanger Schulung, Entwicklung und Optimierung. Von Geräten, die Navigationsrouten anbieten, bis hin zu komplexen Systemen, die Geräteausfälle Tage im Voraus vorhersagen, hat jede einzelne Einheit jahrelange KI-Schulungen durchlaufen, um genaue Ergebnisse liefern zu können.

KI-Datenerfassung ist der vorläufige Schritt im Prozess der KI-Entwicklung, der von Anfang an bestimmt, wie effektiv und effizient ein KI-System wäre. Es ist der Prozess der Beschaffung relevanter Datensätze aus einer Vielzahl von Quellen, der KI-Modellen hilft, Details besser zu verarbeiten und aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

Arten von KI-Trainingsdaten im maschinellen Lernen

Heute ist KI-Datenerfassung ein Überbegriff. Daten in diesem Bereich können alles bedeuten. Es kann sich um Text, Videomaterial, Bilder, Audio oder eine Mischung aus alledem handeln. Kurz gesagt, alles, was für eine Maschine nützlich ist, um ihre Aufgabe des Lernens und Optimierens von Ergebnissen zu erfüllen, sind Daten. Um Ihnen mehr Einblicke in die verschiedenen Datentypen zu geben, finden Sie hier eine kurze Liste:

Datensätze können aus einer strukturierten oder unstrukturierten Quelle stammen. Für Uneingeweihte sind strukturierte Datensätze solche, die eine explizite Bedeutung und ein explizites Format haben. Sie sind für Maschinen leicht verständlich. Unstrukturiert hingegen sind Details in Datensätzen, die überall liegen. Sie folgen keiner bestimmten Struktur oder einem bestimmten Format und erfordern menschliches Eingreifen, um wertvolle Erkenntnisse aus solchen Datensätzen zu gewinnen.

Textdaten

Eine der am häufigsten vorkommenden und prominentesten Formen von Daten. Textdaten könnten in Form von Erkenntnissen aus Datenbanken, GPS-Navigationsgeräten, Tabellenkalkulationen, medizinischen Geräten, Formularen und mehr strukturiert werden. Unstrukturierter Text kann Umfragen, handschriftliche Dokumente, Textbilder, E-Mail-Antworten, Kommentare in sozialen Medien und mehr sein.

Erfassung von Textdaten

Audiodaten

Audiodatensätze helfen Unternehmen, bessere Chatbots und Systeme zu entwickeln, bessere virtuelle Assistenten zu entwickeln und vieles mehr. Sie helfen Maschinen auch, Akzente und Aussprachen zu verstehen, um die verschiedenen Arten einer einzelnen Frage oder Abfrage zu verstehen.

Audiodatensammlung

Bilddaten

Bilder sind ein weiterer prominenter Datensatztyp, der für verschiedene Zwecke verwendet wird. Von selbstfahrenden Autos und Anwendungen wie Google Lens bis hin zur Gesichtserkennung – Bilder helfen Systemen dabei, nahtlose Lösungen zu finden.

Bilddatenerfassung

Videodaten

Videos sind detailliertere Datensätze, die es Maschinen ermöglichen, etwas in der Tiefe zu verstehen. Videodatensätze stammen aus Computer Vision, digitaler Bildgebung und mehr.

Videodatenerfassung

Wie sammelt man Daten für maschinelles Lernen?

KI-Trainingsdaten Hier wird die Sache etwas knifflig. Es scheint, als hätten Sie von Anfang an eine Lösung für ein reales Problem im Kopf, wissen, dass KI der ideale Weg ist, und Sie haben Ihre Modelle entwickelt. Aber jetzt befinden Sie sich in der entscheidenden Phase, in der Sie mit Ihren KI-Trainingsprozessen beginnen müssen. Sie benötigen zahlreiche KI-Trainingsdaten, damit Ihre Modelle Konzepte lernen und Ergebnisse liefern. Außerdem benötigen Sie Validierungsdaten, um Ihre Ergebnisse zu testen und Ihre Algorithmen zu optimieren.

Also, wie beziehen Sie Ihre Daten? Welche Daten benötigen Sie und wie viel davon? Was sind die verschiedenen Quellen, um relevante Daten abzurufen?

Unternehmen bewerten die Nische und den Zweck ihrer ML-Modelle und zeigen mögliche Wege auf, um relevante Datensätze zu beschaffen. Die Definition des benötigten Datentyps löst einen Großteil Ihrer Bedenken bezüglich der Datenbeschaffung. Um Ihnen eine bessere Vorstellung zu geben, gibt es verschiedene Kanäle, Wege, Quellen oder Medien für die Datenerhebung:

KI-Trainingsdaten

Kostenlose Quellen

Wie der Name schon sagt, handelt es sich um Ressourcen, die Datensätze für KI-Trainingszwecke kostenlos anbieten. Kostenlose Quellen können alles sein, von öffentlichen Foren, Suchmaschinen, Datenbanken und Verzeichnissen bis hin zu Regierungsportalen, die im Laufe der Jahre Informationsarchive führen.

Wenn Sie nicht zu viel Aufwand in die Beschaffung kostenloser Datensätze investieren möchten, gibt es dedizierte Websites und Portale wie die von Kaggle, AWS-Ressourcen, UCI-Datenbanken und mehr, die es Ihnen ermöglichen, verschiedene zu erkunden
Kategorien und laden Sie die erforderlichen Datensätze kostenlos herunter.

Interne Ressourcen

Obwohl kostenlose Ressourcen als bequeme Optionen erscheinen, sind sie mit mehreren Einschränkungen verbunden. Erstens können Sie nicht immer sicher sein, Datensätze zu finden, die genau Ihren Anforderungen entsprechen. Selbst wenn sie übereinstimmen, können Datensätze in Bezug auf die Zeitachsen irrelevant sein.

Wenn Ihr Marktsegment relativ neu oder unerforscht ist, gibt es nicht viele Kategorien oder relevante
auch Datensätze für Sie zum Download bereit. Um die vorläufigen Mängel mit freien Ressourcen zu vermeiden, gibt es
existiert eine weitere Datenressource, die Ihnen als Kanal dient, um relevantere und kontextbezogenere Datensätze zu generieren.

Sie sind Ihre internen Quellen wie CRM-Datenbanken, Formulare, E-Mail-Marketing-Leads, produkt- oder servicedefinierte Touchpoints, Benutzerdaten, Daten von tragbaren Geräten, Website-Daten, Heatmaps, Social Media Insights und mehr. Diese internen Ressourcen werden von Ihnen definiert, eingerichtet und gepflegt. Sie können sich also seiner Glaubwürdigkeit, Relevanz und Aktualität sicher sein.

Kostenpflichtige Ressourcen

So nützlich sie auch klingen mögen, auch interne Ressourcen haben ihren gerechten Anteil an Komplikationen und Einschränkungen. Der größte Teil Ihres Talentpools liegt beispielsweise auf der Optimierung von Daten-Touchpoints. Darüber hinaus muss auch die Koordination zwischen Ihren Teams und Ressourcen einwandfrei sein.

Um weitere solche Schluckaufe zu vermeiden, haben Sie bezahlte Quellen. Es handelt sich um Dienste, die Ihnen die nützlichsten und kontextuellsten Datensätze für Ihre Projekte bieten und sicherstellen, dass Sie sie immer dann erhalten, wenn Sie sie benötigen.

Der erste Eindruck, den die meisten von uns von kostenpflichtigen Quellen oder Datenanbietern haben, ist, dass sie teuer sind. Jedoch,
Wenn man die Mathematik macht, sind sie auf lange Sicht nur billig. Dank ihrer weitreichenden Netzwerke und Methoden zur Datenbeschaffung erhalten Sie komplexe Datensätze für Ihre KI-Projekte, egal wie unplausibel sie sind.

Um Ihnen einen detaillierten Überblick über die Unterschiede zwischen den drei Quellen zu geben, ist hier eine ausführliche Tabelle:

Gratis RessourcenInterne RessourcenKostenpflichtige Ressourcen
Datensätze stehen kostenlos zur Verfügung.Abhängig von Ihren Betriebsausgaben können auch interne Ressourcen kostenlos sein.Sie bezahlen einen Datenanbieter, um relevante Datensätze für Sie zu beschaffen.
Mehrere kostenlose Ressourcen online verfügbar, um bevorzugte Datensätze herunterzuladen.Sie erhalten benutzerdefinierte Daten gemäß Ihren Anforderungen für das KI-Training.Sie erhalten kundenspezifische Daten konsistent und so lange, wie Sie es benötigen.
Sie müssen manuell an der Kompilierung, Kuratierung, Formatierung und Annotation von Datensätzen arbeiten.Sie können sogar Ihre Datenberührungspunkte ändern, um Datensätze mit den erforderlichen Informationen zu generieren.Datensätze von Anbietern sind bereit für maschinelles Lernen. Das heißt, sie sind mit Anmerkungen versehen und werden mit einer Qualitätssicherung geliefert.
Seien Sie vorsichtig mit Lizenz- und Compliance-Beschränkungen für Datensätze, die Sie herunterladen.Interne Ressourcen werden riskant, wenn Sie nur eine begrenzte Zeit für die Markteinführung Ihres Produkts haben.Sie können Ihre Fristen definieren und sich Datensätze entsprechend liefern lassen.

 

Wie wirken sich schlechte Daten auf Ihre KI-Ambitionen aus?

Wir haben die drei gängigsten Datenressourcen aufgelistet, damit Sie eine Vorstellung davon haben, wie Sie Datenerfassung und -beschaffung angehen. An dieser Stelle ist es jedoch wichtig zu verstehen, dass Ihre Entscheidung unweigerlich über das Schicksal Ihrer KI-Lösung entscheiden kann.

Ähnlich wie hochwertige KI-Trainingsdaten Ihrem Modell helfen können, genaue und zeitnahe Ergebnisse zu liefern, können schlechte Trainingsdaten auch Ihre KI-Modelle zerstören, Ergebnisse verzerren, Verzerrungen verursachen und andere unerwünschte Folgen haben.

Aber warum passiert das? Sollen keine Daten Ihr KI-Modell trainieren und optimieren? Ehrlich gesagt nein. Lassen Sie uns das weiter verstehen.

Schlechte Daten – was ist das?

Schlechte Daten Schlechte Daten sind alle Daten, die irrelevant, falsch, unvollständig oder voreingenommen sind. Dank schlecht definierter Datenerfassungsstrategien sind die meisten Datenwissenschaftler und Anmerkungsexperten sind gezwungen, an schlechten Daten zu arbeiten.

Der Unterschied zwischen unstrukturierten und schlechten Daten besteht darin, dass Einblicke in unstrukturierte Daten allgegenwärtig sind. Aber im Wesentlichen könnten sie trotzdem nützlich sein. Durch zusätzlichen Zeitaufwand könnten Data Scientists weiterhin relevante Informationen aus unstrukturierten Datensätzen extrahieren. Dies ist jedoch bei schlechten Daten nicht der Fall. Diese Datensätze enthalten keine/begrenzten Erkenntnisse oder Informationen, die für Ihr KI-Projekt oder seine Schulungszwecke wertvoll oder relevant sind.

Wenn Sie also Ihre Datensätze aus kostenlosen Ressourcen beziehen oder lose interne Daten-Touchpoints eingerichtet haben, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass Sie fehlerhafte Daten herunterladen oder generieren. Wenn Ihre Wissenschaftler an schlechten Daten arbeiten, verschwenden Sie nicht nur menschliche Stunden, sondern treiben auch die Einführung Ihres Produkts voran.

Wenn Sie sich immer noch nicht sicher sind, was schlechte Daten Ihren Ambitionen antun können, finden Sie hier eine kurze Liste:

  • Sie verbringen unzählige Stunden damit, die schlechten Daten zu beschaffen und verschwenden Stunden, Mühe und Geld für Ressourcen.
  • Schlechte Daten können unbemerkt rechtliche Probleme verursachen und die Effizienz Ihrer KI beeinträchtigen
    Modelle.
  • Wenn Sie Ihr auf schlechte Daten trainiertes Produkt live schalten, wirkt sich dies auf die Benutzererfahrung aus
  • Schlechte Daten könnten zu verzerrten Ergebnissen und Schlussfolgerungen führen, was weitere Gegenreaktionen nach sich ziehen könnte.

Wenn Sie sich also fragen, ob es dafür eine Lösung gibt, gibt es sie tatsächlich.

KI-Trainingsdatenanbieter zur Rettung

Ai-Trainingsdatenanbieter zur Rettung Eine der grundlegenden Lösungen besteht darin, sich für einen Datenanbieter (bezahlte Quellen) zu entscheiden. Anbieter von KI-Trainingsdaten stellen sicher, dass das, was Sie erhalten, korrekt und relevant ist, und Sie erhalten Datensätze in strukturierter Form. Sie müssen sich nicht um den mühsamen Wechsel von Portal zu Portal kümmern, um nach Datensätzen zu suchen.

Alles, was Sie tun müssen, ist die Daten aufzunehmen und Ihre KI-Modelle auf Perfektion zu trainieren. Vor diesem Hintergrund sind wir sicher, dass Ihre nächste Frage zu den Kosten für die Zusammenarbeit mit Datenanbietern ist. Wir verstehen, dass einige von Ihnen bereits an einem mentalen Budget arbeiten und genau dorthin gehen wir auch als nächstes.

Zu berücksichtigende Faktoren bei der Aufstellung eines effektiven Budgets für Ihr Datenerfassungsprojekt
 

KI-Training ist ein systematischer Ansatz und deshalb wird die Budgetierung ein integraler Bestandteil davon. Faktoren wie RoI, Genauigkeit der Ergebnisse, Trainingsmethoden und mehr sollten berücksichtigt werden, bevor massive Geldbeträge in die KI-Entwicklung investiert werden. Viele Projektmanager oder Geschäftsinhaber fummeln in dieser Phase herum. Sie treffen übereilte Entscheidungen, die irreversible Veränderungen in ihrem Produktentwicklungsprozess mit sich bringen und sie letztendlich dazu zwingen, mehr auszugeben.

In diesem Abschnitt erhalten Sie jedoch die richtigen Einblicke. Wenn Sie sich hinsetzen, um am Budget für KI-Schulungen zu arbeiten, sind drei Dinge oder Faktoren unvermeidlich.

Budget für Ihre KI-Trainingsdaten

Schauen wir uns jeden im Detail an.

Das benötigte Datenvolumen

Wir haben die ganze Zeit gesagt, dass die Effizienz und Genauigkeit Ihres KI-Modells davon abhängt, wie viel es trainiert wird. Das heißt, je größer die Menge der Datensätze, desto mehr Lernen. Aber das ist sehr vage. Um diese Vorstellung zu beziffern, veröffentlichte Dimensional Research einen Bericht, der aufzeigte, dass Unternehmen mindestens 100,000 Beispieldatensätze benötigen, um ihre KI-Modelle zu trainieren.

Mit 100,000 Datensätzen meinen wir 100,000 qualitativ hochwertige und relevante Datensätze. Diese Datensätze sollten alle wesentlichen Attribute, Anmerkungen und Erkenntnisse aufweisen, die Ihre Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen benötigen, um Informationen zu verarbeiten und beabsichtigte Aufgaben auszuführen.

Dies ist eine allgemeine Faustregel. Lassen Sie uns außerdem verstehen, dass das von Ihnen benötigte Datenvolumen auch von einem anderen komplizierten Faktor abhängt, der den Anwendungsfall Ihres Unternehmens darstellt. Was Sie mit Ihrem Produkt oder Ihrer Lösung beabsichtigen, entscheidet auch darüber, wie viele Daten Sie benötigen. Ein Unternehmen, das beispielsweise eine Empfehlungsmaschine erstellt, hat andere Anforderungen an das Datenvolumen als ein Unternehmen, das einen Chatbot erstellt.

Datenpreisstrategie

Wenn Sie den tatsächlichen Datenbedarf festgelegt haben, müssen Sie als Nächstes an einer Datenpreisstrategie arbeiten. Dies bedeutet in einfachen Worten, wie Sie für die von Ihnen beschafften oder generierten Datensätze bezahlen würden.

Im Allgemeinen sind dies die am Markt üblichen Preisstrategien:

DateitypPreisstrategie
Bild BildPreis pro einzelne Bilddatei
Video VideoPreis pro Sekunde, Minute, Stunde oder Einzelbild
Audio Audio / SprachePreis pro Sekunde, Minute oder Stunde
Text TextPreis pro Wort oder Satz

Aber warte. Dies ist wiederum eine Faustregel. Die tatsächlichen Kosten für die Beschaffung von Datensätzen hängen auch von Faktoren ab wie:

  • Das einzigartige Marktsegment, die Demografie oder Geografie, aus der Datensätze stammen müssen
  • Die Komplexität Ihres Anwendungsfalls
  • Wie viele Daten benötigen Sie?
  • Ihre Markteinführungszeit
  • Maßgeschneiderte Anforderungen und mehr

Wenn Sie dies beobachten, werden Sie wissen, dass die Kosten für die Beschaffung großer Mengen von Bildern für Ihr KI-Projekt niedriger sein können, aber wenn Sie zu viele Spezifikationen haben, können die Preise in die Höhe schießen.

Ihre Sourcing-Strategien

Das ist schwierig. Wie Sie gesehen haben, gibt es verschiedene Möglichkeiten, Daten für Ihre KI-Modelle zu generieren oder zu beziehen. Der gesunde Menschenverstand würde vorschreiben, dass kostenlose Ressourcen die besten sind, da Sie die erforderlichen Mengen an Datensätzen ohne Komplikationen kostenlos herunterladen können.

Im Moment scheint es auch, dass bezahlte Quellen zu teuer sind. Aber hier kommt eine Komplikationsebene hinzu. Wenn Sie Datasets aus freien Ressourcen beziehen, müssen Sie Ihre Datasets zusätzlich zeit- und arbeitsaufwendig bereinigen, in Ihr geschäftsspezifisches Format kompilieren und sie dann einzeln mit Anmerkungen versehen. Dabei entstehen Ihnen Betriebskosten.

Bei kostenpflichtigen Quellen ist die Zahlung einmalig und Sie erhalten auch maschinenfertige Datensätze zum gewünschten Zeitpunkt zur Hand. Die Wirtschaftlichkeit ist hier sehr subjektiv. Wenn Sie der Meinung sind, dass Sie es sich leisten können, Zeit für das Kommentieren kostenloser Datensätze aufzuwenden, können Sie Ihr Budget entsprechend einplanen. Und wenn Sie glauben, dass Ihr Wettbewerb hart ist und Sie mit begrenzter Markteinführungszeit einen Welleneffekt auf dem Markt erzeugen können, sollten Sie bezahlte Quellen bevorzugen.

Bei der Budgetierung geht es darum, die Besonderheiten aufzuschlüsseln und jedes Fragment klar zu definieren. Diese drei Faktoren sollten Ihnen in Zukunft als Roadmap für Ihren KI-Schulungsbudgetierungsprozess dienen.

Sparen Sie Kosten mit der internen Datenerfassung?

Datenerfassung Bei der Budgetierung haben wir untersucht, wie kostenlose Ressourcen Sie dazu zwingen, längerfristig mehr auszugeben. An diesem Punkt hätten Sie sich automatisch über die Wirtschaftlichkeit der internen Datenerfassung gewundert.

Wir wissen, dass Sie bei kostenpflichtigen Quellen immer noch zögerlich sind, und deshalb wird dieser Abschnitt Ihre Skepsis beseitigen und die versteckten Kosten bei der internen Datengenerierung beleuchten.

Ist die interne Datenerfassung teuer?

Ja ist es!

Nun, hier ist eine ausführliche Antwort. Ausgaben sind alles, was Sie ausgeben. Während der Diskussion über kostenlose Ressourcen haben wir gezeigt, dass Sie Geld, Zeit und Mühe in den Prozess investieren. Dies gilt auch für die interne Datenerfassung.

Datenerfassung teuer Aufgrund der Tatsache, dass Sie benutzerdefinierte Berührungspunkte oder Datentrichter haben, bedeutet dies nicht, dass Sie dies tun würden maschinenfertige Datensätze schlussendlich. Die von Ihnen generierten Daten sind immer noch größtenteils roh und unstrukturiert. Möglicherweise haben Sie alle Daten, die Sie benötigen, an einem Ort, aber was die Daten enthalten, wird überall sein.

Letztendlich würden Sie Ausgaben für die Bezahlung Ihrer Mitarbeiter, Datenwissenschaftler, Annotatoren, Qualitätssicherungsexperten und mehr ausgeben. Sie werden auch für Abonnements für Anmerkungstools und
Wartung von CMS, CRM und anderen Infrastrukturkosten.

Außerdem gibt es bei Datensätzen zwangsläufig Verzerrungen und Genauigkeitsprobleme, die Sie manuell sortieren müssen. Und wenn Sie in Ihrem KI-Trainingsdatenteam ein Fluktuationsproblem haben, müssen Sie Geld für die Rekrutierung neuer Mitglieder, die Ausrichtung auf Ihre Prozesse, die Schulung im Umgang mit Ihren Tools und mehr ausgeben.

Sie werden am Ende mehr ausgeben, als Sie auf längere Sicht verdienen würden. Hinzu kommen Annotationskosten. Die Gesamtkosten für die Arbeit mit internen Daten betragen zu jedem Zeitpunkt:

Angefallene Kosten = Anzahl der Annotatoren * Kosten pro Annotator + Plattformkosten

Wenn Ihr KI-Trainingskalender auf Monate angesetzt ist, stellen Sie sich die Ausgaben vor, die Ihnen ständig entstehen würden. Ist dies also die ideale Lösung für Bedenken hinsichtlich der Datenerfassung oder gibt es eine Alternative?

Vorteile eines End-to-End-Dienstleisters für die KI-Datenerfassung

Es gibt eine zuverlässige Lösung für dieses Problem und es gibt bessere und kostengünstigere Möglichkeiten, Trainingsdaten für Ihre KI-Modelle zu erfassen. Wir nennen sie Trainingsdatendienstleister oder Datenvendoren.

Es sind Unternehmen wie Shaip, die sich darauf spezialisiert haben, qualitativ hochwertige Datensätze basierend auf Ihren individuellen Bedürfnissen und Anforderungen bereitzustellen. Sie nehmen Ihnen alle Probleme bei der Datenerfassung wie das Beschaffen relevanter Datensätze, das Bereinigen, Kompilieren und Kommentieren und mehr und können sich nur auf die Optimierung Ihrer KI-Modelle und -Algorithmen konzentrieren. Durch die Zusammenarbeit mit Datenanbietern konzentrieren Sie sich auf Dinge, die wichtig sind und auf die Sie die Kontrolle haben.

Außerdem eliminieren Sie alle Probleme, die mit der Beschaffung von Datensätzen aus freien und internen Ressourcen verbunden sind. Um Ihnen den Vorteil eines End-to-End-Datenanbieters besser zu verstehen, hier eine kurze Liste:

  1. Anbieter von Trainingsdatendiensten verstehen Ihr Marktsegment, Ihre Anwendungsfälle, Demografie und andere Besonderheiten vollständig, um Ihnen die relevantesten Daten für Ihr KI-Modell zu liefern.
  2. Sie haben die Möglichkeit, verschiedene Datensätze zu beschaffen, die für Ihr Projekt geeignet erscheinen, wie Bilder, Videos, Text, Audiodateien oder alle diese.
  3. Datenanbieter bereinigen Daten, strukturieren sie und versehen sie mit Attributen und Erkenntnissen, die Maschinen und Algorithmen zum Lernen und Verarbeiten benötigen. Dies ist ein manueller Aufwand, der akribische Aufmerksamkeit für Details und Zeit erfordert.
  4. Sie haben Fachexperten, die sich um die Kommentierung wichtiger Informationen kümmern. Wenn sich Ihr Produktanwendungsfall beispielsweise im Gesundheitswesen befindet, können Sie ihn nicht von einem Nichtmediziner kommentieren lassen und genaue Ergebnisse erwarten. Bei Datenanbietern ist dies nicht der Fall. Sie arbeiten mit KMU zusammen und stellen sicher, dass Ihre digitalen Bilddaten von Branchenveteranen ordnungsgemäß kommentiert werden.
  5. Sie kümmern sich auch um die Anonymisierung von Daten und halten sich an HIPAA oder andere branchenspezifische Konformitäten und Protokolle, damit Sie sich von allen Formen rechtlicher Komplikationen fernhalten.
  6. Datenanbieter arbeiten unermüdlich daran, Verzerrungen aus ihren Datensätzen zu beseitigen und sicherzustellen, dass Sie objektive Ergebnisse und Schlussfolgerungen erhalten.
  7. Sie erhalten auch die neuesten Datensätze in Ihrer Nische, damit Ihre KI-Modelle für optimale Effizienz optimiert werden.
  8. Sie sind auch leicht zu verarbeiten. So können ihnen beispielsweise plötzliche Änderungen der Datenanforderungen mitgeteilt werden, und sie würden basierend auf aktualisierten Anforderungen nahtlos geeignete Daten beschaffen.

Mit diesen Faktoren glauben wir fest daran, dass Sie jetzt verstehen, wie kostengünstig und einfach die Zusammenarbeit mit Anbietern von Trainingsdaten ist. Lassen Sie uns mit diesem Verständnis herausfinden, wie Sie den idealsten Datenanbieter für Ihr KI-Projekt auswählen können.

Beschaffung relevanter Datensätze

Verstehen Sie Ihren Markt, Anwendungsfälle und Demografie, um aktuelle Datensätze zu beziehen, sei es Bilder, Videos, Text oder Audio.

Relevante Daten bereinigen

Strukturieren und kennzeichnen Sie die Daten mit Attributen und Erkenntnissen, die Maschinen und Algorithmen verstehen.

Datenbias

Eliminieren Sie Verzerrungen aus Datensätzen und stellen Sie sicher, dass Sie objektive Ergebnisse und Schlussfolgerungen erhalten.

Datenanmerkung

Fachexperten aus bestimmten Bereichen kümmern sich um die Kommentierung wichtiger Informationen.

Datenanonymisierung

Halten Sie sich an HIPAA, DSGVO oder andere branchenspezifische Konformitäten und Protokolle, um rechtliche Komplexitäten zu beseitigen.

So wählen Sie das richtige KI-Datenerfassungsunternehmen aus

Die Wahl eines KI-Datenerfassungsunternehmens ist nicht so kompliziert oder zeitaufwändig wie das Sammeln von Daten aus kostenlosen Ressourcen. Es gibt nur ein paar einfache Faktoren, die Sie berücksichtigen und dann für eine Zusammenarbeit die Hand schütteln müssen.

Wenn Sie mit der Suche nach einem Datenanbieter beginnen, gehen wir davon aus, dass Sie alles, was wir bisher besprochen haben, befolgt und berücksichtigt haben. Hier jedoch eine kurze Zusammenfassung:

  • Sie haben einen klar definierten Anwendungsfall vor Augen
  • Ihr Marktsegment und Ihre Datenanforderungen sind klar festgelegt
  • Ihre Budgetierung ist auf dem Punkt
  • Und Sie haben eine Vorstellung von der benötigten Datenmenge

Wenn diese Punkte abgehakt sind, lassen Sie uns verstehen, wie Sie nach einem idealen Anbieter von Trainingsdatendiensten suchen können.

Ai-Datenerfassungsanbieter

Der Beispieldatensatz-Lackmus-Test

Bevor Sie einen langfristigen Vertrag unterzeichnen, ist es immer eine gute Idee, einen Datenanbieter im Detail zu verstehen. Beginnen Sie Ihre Zusammenarbeit mit der Anforderung eines Beispieldatensatzes, für den Sie bezahlen.

Dies kann ein kleines Datenvolumen sein, um zu beurteilen, ob sie Ihre Anforderungen verstanden haben, über die richtigen Beschaffungsstrategien, ihre Zusammenarbeitsverfahren, Transparenz und mehr verfügen. In Anbetracht der Tatsache, dass Sie zu diesem Zeitpunkt mit mehreren Anbietern in Kontakt stehen, sparen Sie Zeit bei der Entscheidung für einen Anbieter und entscheiden, wer letztendlich besser für Ihre Bedürfnisse geeignet ist.

Überprüfen Sie, ob sie konform sind

Standardmäßig erfüllen die meisten Anbieter von Trainingsdatendiensten alle behördlichen Anforderungen und Protokolle. Erkundigen Sie sich jedoch sicherheitshalber nach deren Einhaltung und Richtlinien und grenzen Sie dann Ihre Auswahl ein.

Fragen Sie nach ihren QS-Prozessen

Der Prozess der Datenerhebung an sich ist systematisch und vielschichtig. Es gibt eine lineare Methodik, die implementiert wird. Um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie sie arbeiten, fragen Sie nach ihren QS-Prozessen und erkundigen Sie sich, ob die von ihnen beschafften und annotierten Datensätze Qualitätsprüfungen und Audits durchlaufen haben. Dies wird Ihnen ein
eine Vorstellung davon, ob die endgültigen Ergebnisse, die Sie erhalten würden, maschinenfertig sind.

Umgang mit Datenverzerrungen

Nur ein informierter Kunde würde nach Verzerrungen in Trainingsdatensätzen fragen. Wenn Sie mit Anbietern von Schulungsdaten sprechen, sprechen Sie über Datenverzerrungen und wie sie es schaffen, Verzerrungen in den von ihnen generierten oder beschafften Datensätzen zu beseitigen. Obwohl es dem gesunden Menschenverstand entspricht, dass es schwierig ist, Voreingenommenheit vollständig zu beseitigen, können Sie dennoch die besten Praktiken kennen, die sie anwenden, um Voreingenommenheit in Schach zu halten.

Sind sie skalierbar?

Einmalige Lieferungen sind gut. Langfristige Lieferungen sind besser. Die besten Kooperationen sind jedoch diejenigen, die Ihre Geschäftsvisionen unterstützen und gleichzeitig ihre Ergebnisse mit Ihren steigenden Anforderungen skalieren
Anforderungen.

Besprechen Sie also, ob die Anbieter, mit denen Sie sprechen, das Datenvolumen bei Bedarf skalieren können. Und wenn sie können, wie sich die Preisstrategie entsprechend ändern wird.

Fazit

Möchten Sie eine Abkürzung kennen, um den besten Anbieter von KI-Trainingsdaten zu finden? Nehmen Sie Kontakt mit uns auf. Überspringen Sie all diese langwierigen Prozesse und arbeiten Sie mit uns an den qualitativ hochwertigsten und präzisesten Datensätzen für Ihre KI-Modelle.

Wir kreuzen alle Kästchen an, die wir bisher besprochen haben. Als Pionier in diesem Bereich wissen wir, was es braucht, um ein KI-Modell zu erstellen und zu skalieren und wie Daten im Mittelpunkt stehen.

Wir glauben auch, dass der Einkaufsführer in verschiedener Hinsicht umfangreich und einfallsreich war. KI-Training ist so kompliziert wie es ist, aber mit diesen Vorschlägen und Empfehlungen können Sie es weniger langwierig machen. Am Ende ist Ihr Produkt das einzige Element, das letztendlich von all dem profitiert.

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