Ein Leitfaden für Anfänger zur KI-Datenerfassung
Auswahl des KI-Datenerfassungsunternehmens für Ihr KI- / ML-Projekt
Einleitung
Künstliche Intelligenz (KI) verbessert unser Leben, indem sie Aufgaben vereinfacht und Erfahrungen verbessert. Sie soll den Menschen ergänzen, nicht dominieren und dabei helfen, komplexe Probleme zu lösen und den Fortschritt voranzutreiben.
KI macht Fortschritte in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, unterstützt die Krebsforschung, behandelt neurologische Störungen und beschleunigt die Impfstoffentwicklung. Sie revolutioniert Branchen, von autonomen Fahrzeugen bis hin zu intelligenten Geräten und verbesserten Smartphone-Kameras.
Der globale KI-Markt soll bis 267 2027 Milliarden US-Dollar erreichen, wobei 37 % der Unternehmen bereits KI-Lösungen nutzen. Etwa 77 % der Produkte und Dienstleistungen, die wir heute nutzen, basieren auf KI. Wie können einfache Geräte Herzinfarkte vorhersagen oder Autos autonom fahren? Wie können Chatbots so menschlich wirken?
Der Schlüssel sind Daten. Daten sind für die KI von zentraler Bedeutung, da sie es Maschinen ermöglichen, zu verstehen, zu verarbeiten und genaue Ergebnisse zu liefern. Dieser Leitfaden hilft Ihnen, die Bedeutung von Daten in der KI zu verstehen.
Was ist KI-Datenerfassung?
Die Erfüllung dieser Kriterien kann sich auf die Wirksamkeit von KI-Systemen und ihre Fähigkeit zur Bereitstellung von Vorhersagen auswirken.
Ejemplo:
Ein Technologieunternehmen entwickelt derzeit einen KI-gestützten Sprachassistenten für Haushaltsgeräte. Hier ist eine kurze Übersicht über den Datenerfassungsprozess des Unternehmens:
- Sie beauftragen eine spezialisierte Datenerfassungsagentur wie Shaip mit der Rekrutierung und Verwaltung Tausender Teilnehmer mit unterschiedlichem sprachlichen Hintergrund und stellen so ein breites Spektrum an Akzenten, Dialekten und Sprachmustern sicher.
- Das Unternehmen ordnet die Aktivitäten einzelner Personen an, beispielsweise das Einstellen von Alarmen, das Abrufen von Wetterberichten, das Verwalten von Smart-Home-Geräten und das Antworten auf verschiedene Befehle und Anfragen.
- Sie zeichnen Stimmen in Umgebungen auf, die reale Situationen nachbilden, beispielsweise ruhige Räume, geschäftige Küchen und Außenbereiche.
- Das Unternehmen sammelt auch Aufzeichnungen von Umgebungsgeräuschen wie Hundegebell und Fernsehgeräuschen, um der KI dabei zu helfen, Sprachbefehle von Hintergrundgeräuschen zu unterscheiden.
- Sie hören sich jede Audioprobe an und notieren Informationen über die Eigenschaften des Sprechers sowie seinen Gefühlsausdruck und die Lautstärke der Hintergrundgeräusche, die in jeder Probe vorhanden sind.
- Dabei nutzen sie Methoden zur Datenerweiterung, um unterschiedliche Versionen der Audio-Samples zu erzeugen, Tonhöhe und Geschwindigkeit zu verändern oder synthetische Hintergrundgeräusche einzubinden.
- Zum Schutz der Privatsphäre werden persönliche Informationen aus den Transkripten entfernt und Audiobeispiele anonymisiert.
- Das Unternehmen stellt sicher, dass Personen verschiedener Altersgruppen, Geschlechter und mit unterschiedlichem Akzent gleichermaßen vertreten sind, um jegliche Verzerrung der Leistung der KI zu verhindern.
- Das Unternehmen etabliert einen Prozess zur kontinuierlichen Datenerfassung, indem es seinen Sprachassistenten in realen Szenarien einsetzt. Ziel ist es, das Verständnis der KI für natürliche Sprache und verschiedene Abfragetypen im Laufe der Zeit zu verbessern. Natürlich geschieht dies alles mit Zustimmung des Benutzers.
Häufige Herausforderungen bei der Datenerfassung
Berücksichtigen Sie diese Faktoren vor und während der Datenerfassung:
Datenverarbeitung und -bereinigung
Zur Datenverarbeitung und -bereinigung gehören das Entfernen von Fehlern oder Inkonsistenzen aus den Daten (Bereinigung) und das Skalieren numerischer Merkmale auf einen standardisierten Bereich (Normalisierung), um Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten. Dieser Teil umfasst auch das Konvertieren der Daten in ein für das KI-Modell geeignetes Format (Formatierung).
Beschriftungsdaten
Beim überwachten Lernen müssen die Daten die richtigen Ausgaben oder Beschriftungen aufweisen. Diese Aufgabe kann von menschlichen Experten manuell oder durch Methoden wie Crowdsourcing oder halbautomatische Techniken erledigt werden. Ziel ist es, eine konsistente und qualitativ hochwertige Beschriftung für eine optimale Leistung von KI-Modellen beizubehalten.
Datenschutz und ethische Überlegungen
Beim Sammeln von Daten für Zwecke wie Forschung oder Marketingkampagnen ist es notwendig, die Richtlinien der DSGVO oder des CCPA einzuhalten. Es ist auch notwendig, die Zustimmung der Teilnehmer einzuholen und alle persönlichen Daten zu anonymisieren, bevor fortgefahren wird, um unbefugten Zugriff oder Verstöße gegen Datenschutzstandards zu verhindern. Darüber hinaus sollten ethische Auswirkungen berücksichtigt werden, um Schäden oder diskriminierende Praktiken zu verhindern, die sich aus der Erhebung oder Verwendung von Daten in jeglicher Form ergeben.
Voreingenommenheit berücksichtigen
Stellen Sie sicher, dass die gesammelten Daten unterschiedliche Gruppen und Situationen genau widerspiegeln, um die Erstellung voreingenommener Modelle zu vermeiden, die gesellschaftliche Ungleichheiten verstärken oder verschärfen könnten. Dieser Schritt kann das Auffinden von Datenpunkten umfassen, die nicht gut repräsentiert sind, oder die Aufrechterhaltung eines ausgewogenen Datensatzes.
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.
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.
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.
Videodaten
Videos sind detailliertere Datensätze, die es Maschinen ermöglichen, etwas in der Tiefe zu verstehen. Videodatensätze stammen aus Computer Vision, digitaler Bildgebung und mehr.
Wie sammelt man Daten für maschinelles Lernen?
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:
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 Ressourcen | Interne Ressourcen | Kostenpflichtige 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?
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
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.
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:
Dateityp | Preisstrategie |
---|---|
Preis pro einzelne Bilddatei | |
Preis pro Sekunde, Minute, Stunde oder Einzelbild | |
Preis pro Sekunde, Minute oder Stunde | |
Preis 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.
Ist die interne Datenerfassung wirklich kosteneffizient?
Bei der Budgetierung haben wir festgestellt, dass die interne Datenerfassung mit der Zeit teurer werden kann. Wenn Sie bei bezahlten Quellen zögern, werden in diesem Abschnitt die versteckten Kosten der internen Datengenerierung aufgedeckt.
Rohdaten und unstrukturierte Daten: Benutzerdefinierte Datenpunkte garantieren keine gebrauchsfertigen Datensätze.
Personalkosten: Bezahlung von Mitarbeitern, Datenwissenschaftlern und Fachkräften für Qualitätssicherung.
Tool-Abonnements und Wartung: Kosten für Annotation-Tools, CMS, CRM und Infrastruktur.
Probleme mit Voreingenommenheit und Genauigkeit: Manuelle Sortierung erforderlich.
Fluktuationskosten: Rekrutierung und Schulung neuer Teammitglieder.
Letztendlich geben Sie möglicherweise mehr aus, als Sie verdienen. Die Gesamtkosten umfassen Annotatorgebühren und Plattformkosten, was die langfristigen Kosten erhöht.
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:
- Anbieter von Trainingsdatendiensten verstehen Ihr Marktsegment, Ihre Anwendungsfälle, Demografie und andere Besonderheiten vollständig, um Ihnen die relevantesten Daten für Ihr KI-Modell zu liefern.
- Sie haben die Möglichkeit, verschiedene Datensätze zu beschaffen, die für Ihr Projekt geeignet erscheinen, wie Bilder, Videos, Text, Audiodateien oder alle diese.
- 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.
- 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.
- 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.
- Datenanbieter arbeiten unermüdlich daran, Verzerrungen aus ihren Datensätzen zu beseitigen und sicherzustellen, dass Sie objektive Ergebnisse und Schlussfolgerungen erhalten.
- Sie erhalten auch die neuesten Datensätze in Ihrer Nische, damit Ihre KI-Modelle für optimale Effizienz optimiert werden.
- 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.
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.
Schlussfolgerung
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.
Stimmst du nicht zu