Heute hat ein Unternehmen ohne Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) einen erheblichen Wettbewerbsnachteil. Von der Unterstützung und Optimierung von Backend-Prozessen und -Workflows bis hin zur Verbesserung der Benutzererfahrung durch Empfehlungsmaschinen und Automatisierung ist die Einführung von KI unvermeidlich und überlebenswichtig im Jahr 2021.
Es ist jedoch eine Herausforderung, einen Punkt zu erreichen, an dem KI nahtlose und genaue Ergebnisse liefert. Die richtige Umsetzung gelingt nicht über Nacht, sondern ist ein langfristiger Prozess, der sich über Monate hinziehen kann. Je länger die KI-Trainingszeit, desto genauer die Ergebnisse. Vor diesem Hintergrund erfordert eine längere KI-Trainingsdauer mehr Mengen an relevanten und kontextbezogenen Datensätzen.
Aus geschäftlicher Sicht ist es nahezu unmöglich, dass Sie über eine dauerhafte Quelle relevanter Datensätze verfügen, wenn Ihre internen Systeme nicht hocheffizient sind. Die meisten Unternehmen müssen sich auf externe Quellen wie z Drittanbieter oder ein Unternehmen zur Erfassung von KI-Trainingsdaten. Sie verfügen über die Infrastruktur und die Einrichtungen, um sicherzustellen, dass Sie die Menge an KI-Trainingsdaten erhalten, die Sie für Trainingszwecke benötigen, aber die Wahl der richtigen Option für Ihr Unternehmen ist nicht so einfach.
Es gibt in der Branche viele unterdurchschnittliche Unternehmen, die Datenerfassung anbieten, und Sie müssen vorsichtig sein, mit wem Sie zusammenarbeiten. Eine Partnerschaft mit dem falschen oder inkompetenten Anbieter könnte Ihre Produkteinführungsdaten auf unbestimmte Zeit verschieben oder zu einem Kapitalverlust führen.
Wir haben diesen Leitfaden erstellt, um Ihnen bei der Auswahl des richtigen KI-Datenerfassungsunternehmens zu helfen. Nach dem Lesen haben Sie die Gewissheit, das perfekte Datenerfassungsunternehmen für Ihr Unternehmen zu finden.
Interne Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten, bevor Sie nach einem Datenerfassungsunternehmen suchen
Die Zusammenarbeit mit einem Datenerfassungsunternehmen macht nur 50 % der Aufgabe aus. Die restlichen 50% drehen sich aus Ihrer Sicht um die Grundlagenarbeit. Die perfekte Zusammenarbeit erfordert, dass Fragen oder Faktoren beantwortet oder näher erläutert werden. Schauen wir uns einige davon an.
Was ist Ihr KI-Anwendungsfall?
Sie müssen einen geeigneten Anwendungsfall für Ihre KI-Implementierung definiert haben. Wenn nicht, stellen Sie KI ohne einen festen Zweck bereit. Vor der Implementierung müssen Sie herausfinden, ob KI Ihnen hilft, Leads zu generieren, Verkäufe anzukurbeln, Arbeitsabläufe zu optimieren, kundenorientierte Ergebnisse zu erzielen oder andere für Ihr Unternehmen spezifische positive Ergebnisse zu erzielen. Die klare Definition eines Anwendungsfalls stellt sicher, dass Sie nach dem richtigen Datenanbieter suchen.
Wie viele Daten benötigen Sie? Welche Art?
Sie müssen eine allgemeine Obergrenze für das benötigte Datenvolumen festlegen. Wir glauben zwar, dass höhere Volumina zu genaueren Modellen führen, Sie müssen jedoch noch definieren, wie viel für Ihr Projekt erforderlich ist und welche Art von Daten am vorteilhaftesten ist. Ohne einen klaren Plan werden Sie übermäßige Kosten- und Arbeitsverschwendung erleben.Im Folgenden finden Sie einige häufig gestellte Fragen, die Geschäftsinhaber bei der Vorbereitung der Abholung stellen, um herauszufinden, was:
- Basiert Ihr Unternehmen auf Computer Vision?
- Welche spezifischen Bilder als Datensätze benötigen Sie?
- Sie möchten Predictive Analytics in Ihren Workflow integrieren und benötigen historische textbasierte Datensätze?
Wie vielfältig sollte Ihr Datensatz sein?
Sie müssen auch definieren, wie vielfältig Ihre Daten sein sollen, dh Daten, die nach Altersgruppe, Geschlecht, ethnischer Zugehörigkeit, Sprache und Dialekt, Bildungsabschluss, Einkommen, Familienstand und geografischem Standort erhoben werden sollen.
Sind Ihre Daten sensibel?
Sensible Daten sind persönliche oder vertrauliche Informationen. Ideale Beispiele sind Angaben zu einem Patienten in einer elektronischen Patientenakte, die zur Durchführung von Arzneimittelstudien verwendet wird. Aus ethischer Sicht sollten diese Erkenntnisse und Informationen aufgrund der vorherrschenden HIPAA-Standards und -Protokolle anonymisiert werden.
Wenn Ihre Datenanforderungen sensible Daten beinhalten, sollten Sie entscheiden, wie Sie Daten anonymisieren möchten oder ob Sie möchten, dass Ihr Anbieter dies für Sie übernimmt.
Datenerhebungsquellen
Die Datenerhebung erfolgt aus verschiedenen Quellen, von kostenlosen und herunterladbaren Datensätzen bis hin zu Regierungs-Websites und -Archiven. Die Datasets müssen jedoch für Ihr Projekt relevant sein, da sie sonst keinen Wert besitzen. Abgesehen davon, dass der Datensatz relevant ist, sollte er auch kontextbezogen, sauber und vergleichsweise neueren Ursprungs sein, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse Ihrer KI Ihren Ambitionen entsprechen.
Wie budgetieren?
Die KI-Datenerfassung umfasst Ausgaben wie die Zahlung des Anbieters, Betriebsgebühren, Zykluskosten zur Optimierung der Datengenauigkeit, indirekte Kosten und andere direkte und versteckten Kosten. Sie müssen jeden einzelnen im Prozess anfallenden Aufwand sorgfältig abwägen und ein entsprechendes Budget formulieren. Das Budget für die Datenerhebung sollte auch auf den Umfang und die Vision Ihres Projekts abgestimmt sein.
Sie müssen eine allgemeine Obergrenze für das benötigte Datenvolumen festlegen. Wir glauben zwar, dass höhere Volumina zu genaueren Modellen führen, Sie müssen jedoch noch definieren, wie viel für Ihr Projekt erforderlich ist und welche Art von Daten am vorteilhaftesten ist. Ohne einen klaren Plan werden Sie übermäßige Kosten- und Arbeitsverschwendung erleben.Wie wählt man das beste Datenerfassungsunternehmen für KI- und ML-Projekte aus?
Nachdem Sie die Grundlagen geschaffen haben, ist es jetzt vergleichsweise einfacher, ideale Datenerfassungsunternehmen zu identifizieren. Um einen Qualitätsanbieter weiter von einem unzureichenden Anbieter zu unterscheiden, finden Sie hier eine kurze Checkliste der Aspekte, auf die Sie achten sollten.
Beispieldatensätze
Nachfragen Beispieldatensätze bevor Sie mit einem Anbieter zusammenarbeiten. Die Ergebnisse und die Leistung Ihrer KI-Module hängen davon ab, wie aktiv, engagiert und engagiert Ihr Anbieter ist. Der beste Weg, um einen Einblick in all diese Eigenschaften zu erhalten, besteht darin, Beispieldatensätze zu erhalten. So erhalten Sie eine Vorstellung davon, ob Ihre Datenanforderungen erfüllt sind und ob sich die Zusammenarbeit lohnt.
Erfüllung gesetzlicher Auflagen
Einer der Hauptgründe für die Zusammenarbeit mit Anbietern besteht darin, dass die Aufgaben den Aufsichtsbehörden entsprechen. Es ist eine mühsame Arbeit, die einen erfahrenen Experten erfordert. Bevor Sie sich entscheiden, prüfen Sie, ob der potenzielle Dienstanbieter Compliance und Standards einhält, um sicherzustellen, dass die aus verschiedenen Quellen beschafften Daten für die Verwendung mit entsprechenden Berechtigungen lizenziert sind.
Rechtliche Konsequenzen können zur Insolvenz Ihres Unternehmens führen. Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Datenerfassungsanbieters unbedingt die Compliance.
Qualitätssicherung
Wenn Sie Datensätze von Ihrem Anbieter erhalten, sollten diese korrekt formatiert und für Schulungszwecke direkt in Ihr KI-Modul hochgeladen werden. Sie sollten keine Audits durchführen oder spezielles Personal einsetzen müssen, um die Qualität des Datensatzes zu überprüfen. Dies fügt einer bereits mühsamen Aufgabe nur eine weitere Ebene hinzu. Stellen Sie sicher, dass Ihr Anbieter immer hochladefähige Datensätze im gewünschten Format und Stil liefert.
Kundenempfehlungen
Wenn Sie mit den bestehenden Kunden Ihres Anbieters sprechen, erhalten Sie eine Meinung aus erster Hand über deren Betriebsstandards und Qualität. Kunden sind in der Regel ehrlich mit Empfehlungen und Empfehlungen. Wenn Ihr Anbieter bereit ist, Sie mit seinen Kunden sprechen zu lassen, hat er eindeutig Vertrauen in den Service, den er bietet. Überprüfen Sie ihre vergangenen Projekte gründlich, sprechen Sie mit ihren Kunden und besiegeln Sie den Deal, wenn Sie der Meinung sind, dass sie gut passen.
Umgang mit Datenbias
Transparenz ist der Schlüssel für jede Zusammenarbeit, und Ihr Anbieter muss Details darüber mitteilen, ob die von ihm bereitgestellten Datensätze voreingenommen sind. Wenn ja, in welchem Umfang? Im Allgemeinen ist es schwierig, Verzerrungen vollständig aus dem Bild zu eliminieren, da Sie den genauen Zeitpunkt oder die Quelle der Einführung nicht identifizieren oder zuordnen können. Wenn sie also Erkenntnisse darüber liefern, wie die Daten verzerrt sind, können Sie Ihr System ändern, um entsprechende Ergebnisse zu liefern.
Skalierbarkeit des Volumens
Ihr Geschäft wird in Zukunft wachsen und der Umfang Ihres Projekts wird exponentiell wachsen. In solchen Fällen sollten Sie sicher sein, dass Ihr Anbieter die von Ihrem Unternehmen benötigten Datenmengen in großem Maßstab liefern kann.
Haben sie genug Talente im Haus? Erschöpfen sie alle ihre Datenquellen? Können sie Ihre Daten an individuelle Bedürfnisse und Anwendungsfälle anpassen? Aspekte wie diese stellen sicher, dass der Anbieter umsteigen kann, wenn höhere Datenmengen erforderlich sind.
Ihre Zukunft hängt vom Einsatz von KI und maschinellem Lernen ab
Wir wissen, dass es eine Herausforderung ist, das richtige Datenerfassungsunternehmen zu finden. Es macht keinen Sinn, vor der Zusage einzeln nach Mustersets zu fragen, Anbieter zu vergleichen und Dienstleistungen mit schnellen Projekten zu testen. Auch wenn Sie das richtige Unternehmen gefunden haben, müssen Sie sich bis zu zwei Monate Zeit für die Datenerhebung nehmen.
Aus diesem Grund empfehlen wir, all diese Instanzen zu eliminieren und direkt in diese Phase der Zusammenarbeit einzusteigen und qualitativ hochwertige Datensätze für Ihre Projekte zu erhalten. Kontaktieren Sie Shaip noch heute für eine einwandfreie Datenqualität. Wir übertreffen alle Elemente, die wir auf der Checkliste erwähnt haben, um sicherzustellen, dass unsere Partnerschaft für Ihr Unternehmen profitabel ist.
Sprechen Sie mit uns heute über Ihr Projekt, und lassen Sie uns dies so früh wie möglich ins Rollen bringen.
