Verschiedene Unternehmen aus einem breiten Spektrum von Branchen setzen künstliche Intelligenz schnell ein, um ihre Abläufe zu verbessern und Lösungen für ihre Geschäftsanforderungen zu finden. Die Bedeutung und der Nutzen der Technologie liegen auf der Hand, daher stellt sich die entscheidende Frage, wie man den richtigen Weg für die Einführung von KI-Lösungen findet. Ohne zuverlässige KI-Trainingsdaten ist die Automatisierung und Optimierung einer überragenden Benutzererfahrung jedoch leichter gesagt als getan.
KI- und maschinelle Lernalgorithmen leben von Daten. Sie lernen, indem sie Beziehungen aufbauen, Entscheidungen treffen und auswerten und Informationen aus den gefütterten Trainingsdaten verarbeiten.
Trainingsdaten sind die Ressource, die Entwickler und Ingenieure benötigen, um praxisnahe Algorithmen für maschinelles Lernen zu entwerfen. Der verwendete Trainingsdatensatz hat direkten Einfluss auf den Projekterfolg. Allerdings sind geeignete Datensätze nicht immer verfügbar. Unternehmen sind daher auf Drittanbieter oder Datenerfassungsunternehmen angewiesen, um passende Datensätze zu erhalten.
Die Auswahl des richtigen Datenanbieters für Ihre KI-Trainingsdaten ist genauso wichtig wie die Auswahl des geeigneten Datensatzes für Ihr spezifisches Projekt. Wenn Sie den falschen Anbieter wählen, könnten Sie mit einem ungenauen Projektergebnis, verlängerten Startzeiten und einem erheblichen Umsatzverlust rechnen.
Kaufentscheidung für Trainingsdaten – Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten
Trainingsdaten bilden den Hauptteil des Datasets und machen etwa 50-60 % der für das Modell benötigten Daten aus. Im Folgenden sind einige der Faktoren aufgeführt, die Sie berücksichtigen sollten, bevor Sie sich für einen Datenanbieter entscheiden und auf der gepunkteten Linie unterschreiben.
Preis:
Der Preis ist ein wesentlicher Entscheidungsfaktor, obwohl Sie Ihre Entscheidung nicht ausschließlich auf der Grundlage des Preispunkts treffen möchten. Die KI-Datenerfassung ist mit vielen Ausgaben verbunden, von der Bezahlung des Anbieters, der Datenaufbereitung, der Optimierung von Ausgaben, Betriebskosten und mehr. Daher müssen Sie alle Ausgaben einkalkulieren, die während des Lebenszyklus des Projekts anfallen können.
Qualität der Daten:
Bei der Auswahl eines Datenanbieters ist Datenqualität wichtiger als der Preis . Daten von zu hoher Qualität gibt es nicht. Hochwertige und leicht zugängliche Daten verbessern Ihre Machine-Learning-Modelle. Wählen Sie eine Plattform, die Datentransformation und -erfassung nahtlos in Ihren Workflow integriert.
Datenvielfalt:
Die von Ihnen ausgewählten Trainingsdaten sollten eine ausgewogene Darstellung aller Anwendungsfälle und Bedürfnisse sein. In einem großen Datensatz ist es unmöglich, Verzerrungen vollständig zu vermeiden. Um jedoch die besten Ergebnisse zu erzielen, müssen Sie die Datenverzerrung in Ihren Modellen begrenzen. Die Datendiversität ist der Schlüssel, um genaue Vorhersagen und Leistung des Modells zu erzielen. Zum Beispiel wird ein mit 100 Transaktionen trainiertes KI-Modell im Vergleich zu einem Modell, das auf 10,000 Transaktionen basiert, verblassen.
Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen:
Erfahrene Drittanbieter sind am besten geeignet, um mit Compliance- und Sicherheitsproblemen umzugehen. Diese Aufgaben sind mühsam und zeitaufwendig. Darüber hinaus erfordern die gesetzlichen Bestimmungen höchste Aufmerksamkeit und die Erfahrung eines geschulten Sachverständigen. Daher besteht der erste Schritt bei der Auswahl eines Datenanbieters darin, sicherzustellen, dass er Daten aus gesetzlich autorisierten Quellen mit den entsprechenden Berechtigungen bezieht.
Spezifischer Anwendungsfall:
Der Anwendungsfall und das Ergebnis des Projekts bestimmen die Art der benötigten Datensätze. Wenn beispielsweise das Modell, das Sie erstellen möchten, unglaublich komplex ist, werden umfangreiche und vielfältige Datensätze benötigt.
Anonymisierte Daten:
Die Anonymisierung von Daten hilft Ihnen, rechtliche Probleme zu vermeiden, insbesondere bei der Suche nach Datensätzen aus dem Gesundheitswesen. Stellen Sie sicher, dass die Datensätze, mit denen Sie Ihre KI-Modelle trainieren, vollständig anonymisiert sind. Ihr Anbieter sollte zudem bereinigte Daten aus verschiedenen Quellen beschaffen, sodass selbst bei der Kombination zweier Datensätze die Möglichkeit, diese mit einer Person in Verbindung zu bringen, eingeschränkt ist.
Anpassbar und skalierbar:
Stellen Sie in dieser Phase des Auswahlprozesses sicher, dass Sie sich auf Datensätze konzentrieren, die Ihren zukünftigen Anforderungen gerecht werden. Die Datensätze sollten Upgrades im System und Verbesserungen des Prozesses ermöglichen. Darüber hinaus sollten Sie zukünftige Anforderungen in Bezug auf Volumen und Fähigkeiten antizipieren. Stellen Sie sich abschließend die folgenden Fragen, bevor Sie Ihre endgültige Entscheidung treffen:
- Gibt es einen internen Datenerhebungsprozess?
- Bietet der Anbieter verschiedene Modelle an?
- Ist eine Datenanpassung verfügbar?
Wrapping up
Die Auswahl eines Anbieters für die Beschaffung Ihrer Trainingsdaten ist keine leichte Entscheidung. Ihre Wahl wird langfristige Folgen haben. Die von uns besprochenen Parameter bieten eine hervorragende Anleitung, wie Sie bei der Suche nach einem Anbieter vorgehen sollten. Denken Sie daran, die Trainingsdatenerfassungskosten immer mit den zukünftigen Renditen zu vergleichen und zu berechnen.
Die Suche nach einem Anbieter mit Erfahrung und Expertise in der Datenerfassung und -aufbereitung ist mühsam und zeitaufwendig. Es ist nicht praktikabel, jeden Anbieter anhand aller kritischen Faktoren aus betriebswirtschaftlicher Sicht zu vergleichen. Von Datenvielfalt bis Skalierbarkeit – Unternehmen fehlt die Zeit für eine gründliche Anbietersuche. Mit Shaip wird es einfacher. Wir bieten vielfältige, qualitativ hochwertige Daten, die den Branchenstandards entsprechen. Kontaktieren Sie uns noch heute, um Ihre individuellen Anforderungen zu besprechen.
