Un guide du débutant pour la collecte de données d'IA
Choisir la société de collecte de données AI pour votre projet AI / ML
Introduction
L'intelligence artificielle (IA) améliore nos vies en simplifiant les tâches et en enrichissant les expériences. Elle est censée compléter les humains, et non les dominer, en aidant à résoudre des problèmes complexes et à favoriser le progrès.
L'intelligence artificielle fait des progrès dans des domaines tels que la santé, la recherche contre le cancer, le traitement des troubles neurologiques et l'accélération du développement de vaccins. Elle révolutionne des secteurs tels que les véhicules autonomes, les appareils intelligents et les appareils photo améliorés pour smartphones.
Le marché mondial de l’IA devrait atteindre 267 milliards de dollars d’ici 2027, et 37 % des entreprises utilisent déjà des solutions d’IA. Environ 77 % des produits et services que nous utilisons aujourd’hui sont basés sur l’IA. Comment des appareils simples peuvent-ils prédire les crises cardiaques ou conduire des voitures toutes seules ? Comment les chatbots peuvent-ils paraître si humains ?
La clé réside dans les données. Elles sont au cœur de l'IA, car elles permettent aux machines de comprendre, de traiter et de fournir des résultats précis. Ce guide vous aidera à comprendre l'importance des données dans l'IA.
Qu'est-ce que la collecte de données d'IA ?
En répondant à ces critères, cela peut avoir un impact sur l’efficacité des systèmes d’IA et sur leur capacité à fournir des prédictions.
Mise en situation :
Une entreprise technologique développe actuellement un assistant vocal basé sur l'IA conçu pour les appareils domestiques. Voici une brève description du processus de collecte de données de l'entreprise :
- Ils embauchent une agence de collecte de données spécialisée comme Shaip pour recruter et gérer des milliers de participants issus d’horizons linguistiques divers, garantissant une large gamme d’accents, de dialectes et de modèles de discours.
- L'entreprise organise des activités pour les particuliers, comme régler des alarmes, se renseigner sur les prévisions météorologiques, gérer des appareils domestiques intelligents et répondre à diverses commandes et requêtes.
- Ils enregistrent les voix dans des environnements pour reproduire des situations de la vie réelle, telles que des pièces calmes, des cuisines animées et des environnements extérieurs.
- L’entreprise collecte également des enregistrements de bruits ambiants, tels que les aboiements de chiens et les sons de la télévision, pour aider l’IA à différencier les commandes vocales des bruits de fond.
- Ils écoutent chaque échantillon audio et notent des informations sur les caractéristiques du locuteur ainsi que sur ses expressions émotionnelles et le niveau de bruit de fond présent dans chaque échantillon.
- Ils utilisent des méthodes d’augmentation des données pour générer différentes versions des échantillons audio, modifier la hauteur et la vitesse ou incorporer un bruit de fond synthétique.
- Afin de protéger la confidentialité, les informations personnelles sont supprimées des transcriptions et les échantillons audio sont anonymisés.
- L'entreprise s'assure de représenter de manière équitable les individus de différents groupes d'âge, de différents sexes et de différents accents afin d'éviter tout biais dans les performances de l'IA.
- L'entreprise met en place un processus de collecte continue de données en utilisant son assistant vocal dans des scénarios réels. L'objectif est d'améliorer la compréhension du langage naturel et des différents types de requêtes par l'IA au fil du temps. Bien entendu, tout cela se fait avec le consentement de l'utilisateur.
Défis courants dans la collecte de données
Tenez compte de ces facteurs avant et pendant la collecte de données :
Traitement et nettoyage des données
Le traitement et le nettoyage des données incluent la suppression des erreurs ou des incohérences des données (nettoyage) et la mise à l'échelle des caractéristiques numériques dans une plage standardisée (normalisation) pour maintenir la précision et la cohérence. Cette partie implique également la conversion des données dans un format adapté au modèle d'IA (formatage).
Données d'étiquetage
Dans l'apprentissage supervisé, les données doivent être associées aux sorties ou aux étiquettes appropriées. Cette tâche peut être effectuée manuellement par des experts humains ou par des méthodes telles que le crowdsourcing ou des techniques semi-automatiques. L'objectif est de maintenir un étiquetage cohérent et de haute qualité pour des performances optimales des modèles d'IA.
Confidentialité et considérations éthiques
Lors de la collecte de données à des fins de recherche ou de campagnes marketing, il est nécessaire de se conformer aux directives du RGPD ou du CCPA. Il est également nécessaire d'obtenir le consentement des participants et d'anonymiser toute information personnelle avant de procéder afin d'empêcher tout accès non autorisé ou toute violation des normes de confidentialité. En outre, les implications éthiques doivent être prises en compte pour éviter tout préjudice ou pratique discriminatoire découlant de la collecte ou de l'utilisation de données sous quelque forme que ce soit.
Tenir compte des préjugés
Assurez-vous que les données recueillies reflètent avec précision les différents groupes et situations afin d’éviter de créer des modèles biaisés qui pourraient aggraver les inégalités sociales en les renforçant ou en les amplifiant. Cette étape peut consister à rechercher des points de données qui ne sont pas bien représentés ou à maintenir un ensemble de données équilibré.
Types de données de formation à l'IA dans l'apprentissage automatique
Désormais, la collecte de données sur l'IA est un terme générique. Les données dans cet espace peuvent signifier n'importe quoi. Il peut s'agir de texte, de séquences vidéo, d'images, d'audio ou d'un mélange de tout cela. En bref, tout ce qui est utile à une machine pour effectuer sa tâche d'apprentissage et d'optimisation des résultats, ce sont des données. Pour vous donner plus d'informations sur les différents types de données, voici une liste rapide :
Les ensembles de données peuvent provenir d'une source structurée ou non structurée. Pour les non-initiés, les ensembles de données structurés sont ceux qui ont une signification et un format explicites. Ils sont facilement compréhensibles par les machines. En revanche, les détails non structurés des ensembles de données sont omniprésents. Ils ne suivent pas de structure ou de format spécifique et nécessitent une intervention humaine pour extraire des informations précieuses de ces ensembles de données.
Données textuelles
L'une des formes de données les plus abondantes et les plus importantes. Les données textuelles pourraient être structurées sous la forme d'informations provenant de bases de données, d'unités de navigation GPS, de feuilles de calcul, d'appareils médicaux, de formulaires, etc. Le texte non structuré peut être des enquêtes, des documents manuscrits, des images de texte, des réponses par e-mail, des commentaires sur les réseaux sociaux, etc.
Données audio
Les ensembles de données audio aident les entreprises à développer de meilleurs chatbots et systèmes, à concevoir de meilleurs assistants virtuels et plus encore. Ils aident également les machines à comprendre les accents et les prononciations des différentes manières dont une seule question ou requête peut être posée.
Données d'image
Les images sont un autre type de jeu de données important qui sont utilisées à diverses fins. Des voitures autonomes et des applications comme Google Lens à la reconnaissance faciale, les images aident les systèmes à proposer des solutions transparentes.
Données vidéo
Les vidéos sont des ensembles de données plus détaillés qui permettent aux machines de comprendre quelque chose en profondeur. Les ensembles de données vidéo proviennent de la vision par ordinateur, de l'imagerie numérique et plus encore.
Comment collecter des données pour un Machine Learning ?
Alors, comment sourcez-vous vos données ? De quelles données avez-vous besoin et de quelle quantité ? Quelles sont les multiples sources pour récupérer les données pertinentes ?
Les entreprises évaluent le créneau et l'objectif de leurs modèles de ML et identifient des moyens potentiels de générer des ensembles de données pertinents. Définir le type de données nécessaire résout une grande partie de vos préoccupations concernant l'approvisionnement des données. Pour vous donner une meilleure idée, il existe différents canaux, avenues, sources ou supports de collecte de données :
Sources gratuites
Comme son nom l'indique, ce sont des ressources qui offrent gratuitement des ensembles de données à des fins de formation à l'IA. Les sources gratuites peuvent aller des forums publics, des moteurs de recherche, des bases de données et des répertoires aux portails gouvernementaux qui conservent des archives d'informations au fil des ans.
Si vous ne voulez pas faire trop d'efforts pour rechercher des ensembles de données gratuits, il existe des sites Web et des portails dédiés comme celui de Kaggle, la ressource AWS, la base de données UCI et plus encore qui vous permettront d'explorer diverses
catégories et téléchargez gratuitement les ensembles de données requis.
Ressources internes
Bien que les ressources gratuites semblent être des options pratiques, plusieurs limitations leur sont associées. Premièrement, vous ne pouvez pas toujours être sûr de trouver des ensembles de données qui correspondent précisément à vos besoins. Même s'ils correspondent, les ensembles de données peuvent ne pas être pertinents en termes de calendrier.
Si votre segment de marché est relativement nouveau ou inexploré, il n'y aurait pas beaucoup de catégories ou
des ensembles de données à télécharger également. Pour éviter les lacunes préliminaires des ressources gratuites, il
existe une autre ressource de données qui agit comme un canal pour vous permettre de générer des ensembles de données plus pertinents et contextuels.
Ce sont vos sources internes telles que les bases de données CRM, les formulaires, les pistes de marketing par e-mail, les points de contact définis par les produits ou les services, les données des utilisateurs, les données des appareils portables, les données des sites Web, les cartes thermiques, les informations sur les médias sociaux, etc. Ces ressources internes sont définies, mises en place et maintenues par vos soins. Ainsi, vous pouvez être sûr de sa crédibilité, de sa pertinence et de son actualité.
Ressources payantes
Peu importe leur utilité, les ressources internes ont aussi leur juste part de complications et de limitations. Par exemple, la majeure partie de votre vivier de talents sera consacrée à l'optimisation des points de contact des données. De plus, la coordination entre vos équipes et vos ressources doit également être irréprochable.
Pour éviter d'autres problèmes comme ceux-ci, vous disposez de sources payantes. Ce sont des services qui vous offrent les ensembles de données les plus utiles et contextuels pour vos projets et vous garantissent de les obtenir systématiquement chaque fois que vous en avez besoin.
La première impression que la plupart d'entre nous ont sur les sources payantes ou les fournisseurs de données est qu'elles sont chères. Cependant,
quand vous faites le calcul, ils ne sont bon marché qu'à long terme. Grâce à leurs réseaux étendus et à leurs méthodologies de recherche de données, vous pourrez recevoir des ensembles de données complexes pour vos projets d'IA, quelle que soit leur invraisemblance.
Pour vous donner un aperçu détaillé des différences entre les trois sources, voici un tableau élaboré :
| Ressources gratuites | Ressources internes | Ressources payantes |
|---|---|---|
| Les ensembles de données sont disponibles gratuitement. | Les ressources internes peuvent également être gratuites en fonction de vos dépenses opérationnelles. | Vous payez un fournisseur de données pour qu'il vous fournisse des ensembles de données pertinents. |
| Plusieurs ressources gratuites disponibles en ligne pour télécharger les ensembles de données préférés. | Vous obtenez des données personnalisées selon vos besoins de formation à l'IA. | Vous obtenez des données personnalisées de manière cohérente aussi longtemps que vous le souhaitez. |
| Vous devez travailler manuellement sur la compilation, la conservation, le formatage et l'annotation des ensembles de données. | Vous pouvez même modifier vos points de contact de données pour générer des ensembles de données avec les informations requises. | Les ensembles de données des fournisseurs sont prêts pour l'apprentissage automatique. Cela signifie qu'ils sont annotés et accompagnés d'une assurance qualité. |
| Restez prudent quant aux contraintes de licence et de conformité sur les ensembles de données que vous téléchargez. | Les ressources internes deviennent risquées si vous disposez d'un temps limité pour commercialiser votre produit. | Vous pouvez définir vos délais et vous faire livrer des jeux de données en conséquence. |
Comment les mauvaises données affectent-elles vos ambitions en matière d'IA ?
Nous avons répertorié les trois ressources de données les plus courantes pour que vous ayez une idée de la manière d'aborder la collecte et l'approvisionnement des données. Cependant, à ce stade, il devient essentiel de comprendre également que votre décision pourrait invariablement décider du sort de votre solution d'IA.
De la même manière que des données d'entraînement d'IA de haute qualité peuvent aider votre modèle à fournir des résultats précis et opportuns, de mauvaises données d'entraînement peuvent également casser vos modèles d'IA, fausser les résultats, introduire un biais et offrir d'autres conséquences indésirables.
Mais pourquoi cela arrive-t-il ? Les données ne sont-elles pas censées entraîner et optimiser votre modèle d'IA ? Honnêtement non. Comprenons cela plus loin.
Mauvaises données – qu'est-ce que c'est ?
La différence entre les données non structurées et les mauvaises données réside dans le fait que les informations sur les données non structurées sont omniprésentes. Mais en substance, ils pourraient être utiles malgré tout. En passant plus de temps, les data scientists seraient toujours en mesure d'extraire des informations pertinentes à partir d'ensembles de données non structurés. Cependant, ce n'est pas le cas avec de mauvaises données. Ces ensembles de données ne contiennent pas/peu d'informations ou d'informations utiles ou pertinentes pour votre projet d'IA ou ses objectifs de formation.
Ainsi, lorsque vous vous procurez vos ensembles de données à partir de ressources gratuites ou que vous avez des points de contact de données internes vaguement établis, il est fort probable que vous téléchargiez ou génériez de mauvaises données. Lorsque vos scientifiques travaillent sur de mauvaises données, vous perdez non seulement des heures humaines, mais vous poussez également le lancement de votre produit.
Si vous ne savez toujours pas ce que de mauvaises données peuvent avoir sur vos ambitions, voici une liste rapide :
- Vous passez d'innombrables heures à rechercher les mauvaises données et gaspillez des heures, des efforts et de l'argent sur les ressources.
- De mauvaises données pourraient vous causer des problèmes juridiques, si elles ne sont pas remarquées et peuvent réduire l'efficacité de votre IA
. - Lorsque vous prenez votre produit formé sur de mauvaises données en direct, cela affecte l'expérience utilisateur
- De mauvaises données pourraient fausser les résultats et les inférences, ce qui pourrait entraîner des réactions négatives.
Donc, si vous vous demandez s'il existe une solution à cela, il y a en fait.
Les fournisseurs de données de formation IA à la rescousse
Tout ce que vous avez à faire est d'intégrer les données et d'entraîner vos modèles d'IA à la perfection. Cela dit, nous sommes sûrs que votre prochaine question porte sur les dépenses liées à la collaboration avec les fournisseurs de données. Nous comprenons que certains d'entre vous travaillent déjà sur un budget mental et c'est exactement vers quoi nous nous dirigeons ensuite.
Facteurs à prendre en compte lors de l'élaboration d'un budget efficace pour votre projet de collecte de données
La formation à l'IA est une approche systématique et c'est pourquoi la budgétisation en fait partie intégrante. Des facteurs tels que le retour sur investissement, l'exactitude des résultats, les méthodologies de formation, etc. doivent être pris en compte avant d'investir des sommes considérables dans le développement de l'IA. Beaucoup de chefs de projet ou de chefs d'entreprise tâtonnent à ce stade. Ils prennent des décisions hâtives qui entraînent des changements irréversibles dans leur processus de développement de produits, les obligeant finalement à dépenser plus.
Cependant, cette section vous donnera les bonnes idées. Lorsque vous vous asseyez pour travailler sur le budget de la formation en IA, trois choses ou facteurs sont inévitables.
Regardons chacun en détail.
Le volume de données dont vous avez besoin
Nous avons toujours dit que l'efficacité et la précision de votre modèle d'IA dépendaient de la quantité d'entraînement qu'il a subi. Cela signifie que plus le volume d'ensembles de données est important, plus l'apprentissage est important. Mais c'est très vague. Pour chiffrer cette notion, Dimensional Research a publié un rapport qui a révélé que les entreprises ont besoin d'au moins 100,000 XNUMX exemples d'ensembles de données pour former leurs modèles d'IA.
Par 100,000 100,000 ensembles de données, nous entendons XNUMX XNUMX ensembles de données pertinents et de qualité. Ces ensembles de données doivent avoir tous les attributs, annotations et informations essentiels nécessaires à vos algorithmes et modèles d'apprentissage automatique pour traiter les informations et exécuter les tâches prévues.
Comme il s'agit d'une règle générale, comprenons en outre que le volume de données dont vous avez besoin dépend également d'un autre facteur complexe qui est le cas d'utilisation de votre entreprise. Ce que vous avez l'intention de faire avec votre produit ou votre solution détermine également la quantité de données dont vous avez besoin. Par exemple, une entreprise qui crée un moteur de recommandation aurait des exigences de volume de données différentes de celles d'une entreprise qui crée un chatbot.
Stratégie de tarification des données
Lorsque vous avez terminé de finaliser la quantité de données dont vous avez réellement besoin, vous devez ensuite travailler sur une stratégie de tarification des données. En termes simples, cela signifie comment vous paieriez pour les ensembles de données que vous procurez ou générez.
En général, ce sont les stratégies de prix conventionnelles suivies sur le marché :
| Type de données | Stratégie de prix |
|---|---|
 Image(s) | Prix par fichier image unique |
 Video | Prix par seconde, minute, heure ou image individuelle |
 Audio / Parole | Prix à la seconde, à la minute ou à l'heure |
 Texte | Prix par mot ou phrase |
Mais attendez. C'est encore une règle d'or. Le coût réel d'achat des ensembles de données dépend également de facteurs tels que :
- Le segment de marché unique, la démographie ou la géographie d'où les ensembles de données doivent être extraits
- La complexité de votre cas d'utilisation
- De combien de données avez-vous besoin ?
- Votre temps de commercialisation
- Toutes les exigences sur mesure et plus
Si vous observez, vous saurez que le coût d'acquisition de grandes quantités d'images pour votre projet d'IA pourrait être moindre, mais si vous avez trop de spécifications, les prix pourraient augmenter.
Vos stratégies d'approvisionnement
C'est délicat. Comme vous l'avez vu, il existe différentes manières de générer ou de sourcer des données pour vos modèles d'IA. Le bon sens voudrait que les ressources gratuites soient les meilleures, car vous pouvez télécharger gratuitement les volumes requis d'ensembles de données sans aucune complication.
À l'heure actuelle, il semblerait également que les sources payantes soient trop chères. Mais c'est là qu'une couche de complication s'ajoute. Lorsque vous vous procurez des ensembles de données à partir de ressources gratuites, vous passez un temps et des efforts supplémentaires à nettoyer vos ensembles de données, à les compiler dans un format spécifique à votre entreprise, puis à les annoter individuellement. Vous engagez des coûts opérationnels dans le processus.
Avec les sources payantes, le paiement est unique et vous obtenez également des ensembles de données prêts à l'emploi en main au moment où vous en avez besoin. Le rapport coût-efficacité est ici très subjectif. Si vous pensez pouvoir vous permettre de passer du temps à annoter des ensembles de données gratuits, vous pouvez budgétiser en conséquence. Et si vous pensez que votre concurrence est féroce et avec un temps de mise sur le marché limité, vous pouvez créer un effet d'entraînement sur le marché, vous devriez préférer les sources payantes.
La budgétisation consiste à décomposer les détails et à définir clairement chaque fragment. Ces trois facteurs devraient vous servir de feuille de route pour votre processus de budgétisation de la formation en IA à l'avenir.
L’acquisition de données en interne est-elle vraiment rentable ?
Lors de la budgétisation, nous avons constaté que l'acquisition de données en interne peut s'avérer plus coûteuse au fil du temps. Si vous hésitez à recourir à des sources payantes, cette section vous dévoilera les dépenses cachées liées à la génération de données en interne.
Données brutes et non structurées:Les points de données personnalisés ne garantissent pas des ensembles de données prêts à l'emploi.
Frais de personnel:Rémunérer les employés, les scientifiques des données et les professionnels de l'assurance qualité.
Abonnements et maintenance des outils:Coûts des outils d'annotation, CMS, CRM et infrastructure.
Problèmes de biais et de précision:Tri manuel requis.
Coûts d'attrition:Recruter et former de nouveaux membres de l'équipe.
En fin de compte, vous risquez de dépenser plus que vous ne gagnerez. Le coût total comprend les frais d'annotation et les dépenses de plateforme, ce qui augmente les coûts à long terme.
Coût encouru = nombre d'annotateurs * coût par annotateur + coût de la plate-forme
Si votre calendrier de formation à l'IA est prévu sur des mois, imaginez les dépenses que vous encourriez systématiquement. Alors, est-ce la solution idéale aux problèmes d'acquisition de données ou existe-t-il une alternative ?
Avantages d'un fournisseur de services de collecte de données IA de bout en bout
Il existe une solution fiable à ce problème et il existe des moyens meilleurs et moins coûteux d'acquérir des données d'entraînement pour vos modèles d'IA. Nous les appelons fournisseurs de services de données de formation ou fournisseurs de données.
Ce sont des entreprises comme Shaip qui se spécialisent dans la fourniture d'ensembles de données de haute qualité en fonction de vos besoins et exigences uniques. Ils éliminent tous les tracas auxquels vous êtes confronté dans la collecte de données, tels que la recherche d'ensembles de données pertinents, leur nettoyage, leur compilation et leur annotation, etc., et vous permettent de vous concentrer uniquement sur l'optimisation de vos modèles et algorithmes d'IA. En collaborant avec des fournisseurs de données, vous vous concentrez sur les choses qui comptent et sur celles sur lesquelles vous avez le contrôle.
En outre, vous éliminerez également tous les tracas associés à la recherche d'ensembles de données à partir de ressources gratuites et internes. Pour vous donner une meilleure compréhension de l'avantage d'un fournisseur de données de bout en bout, voici une liste rapide :
- Les fournisseurs de services de données de formation comprennent parfaitement votre segment de marché, les cas d'utilisation, les données démographiques et d'autres spécificités pour vous fournir les données les plus pertinentes pour votre modèle d'IA.
- Ils ont la possibilité de rechercher divers ensembles de données qu'ils jugent adaptés à votre projet, tels que des images, des vidéos, du texte, des fichiers audio ou tous.
- Les fournisseurs de données nettoient les données, les structurent et les balisent avec des attributs et des informations dont les machines et les algorithmes ont besoin pour apprendre et traiter. Il s'agit d'un effort manuel qui nécessite une attention méticuleuse aux détails et au temps.
- Vous avez des experts en la matière qui s'occupent d'annoter des informations cruciales. Par exemple, si le cas d'utilisation de votre produit se situe dans le domaine de la santé, vous ne pouvez pas le faire annoter par un non-professionnel de la santé et vous attendre à des résultats précis. Avec les fournisseurs de données, ce n'est pas le cas. Ils travaillent avec des PME et s'assurent que vos données d'imagerie numérique sont correctement annotées par des vétérans de l'industrie.
- Ils prennent également en charge la désidentification des données et adhèrent à la HIPAA ou à d'autres conformités et protocoles spécifiques à l'industrie afin que vous restiez à l'écart de toute forme de complications juridiques.
- Les fournisseurs de données travaillent sans relâche pour éliminer les biais de leurs ensembles de données, vous garantissant ainsi des résultats et des déductions objectifs.
- Vous recevrez également les ensembles de données les plus récents dans votre créneau afin que vos modèles d'IA soient optimisés pour une efficacité optimale.
- Ils sont également faciles à travailler. Par exemple, des changements soudains dans les exigences en matière de données peuvent leur être communiqués et ils obtiendraient en toute transparence des données appropriées en fonction des besoins mis à jour.
Avec ces facteurs, nous sommes convaincus que vous comprenez maintenant à quel point la collaboration avec les fournisseurs de données de formation est simple et rentable. Avec cette compréhension, découvrons comment vous pourriez choisir le fournisseur de données le plus idéal pour votre projet d'IA.
Sourcing des ensembles de données pertinents
Comprenez votre marché, les cas d'utilisation, les données démographiques pour rechercher des ensembles de données récents, qu'il s'agisse d'images, de vidéos, de texte ou d'audio.
Nettoyer les données pertinentes
Structurez et balisez les données avec des attributs et des informations que les machines et les algorithmes comprennent.
Biais de données
Éliminez les biais des ensembles de données, en vous assurant d'avoir des résultats et des inférences objectifs.
Annotation des données
Des experts en la matière de domaines spécifiques se chargent d'annoter des informations cruciales.
Désidentification des données
Adhérez à HIPAA, GDPR ou à d'autres conformités et protocoles spécifiques à l'industrie pour éliminer les complexités juridiques.
Comment choisir la bonne société de collecte de données AI
Choisir une entreprise de collecte de données d'IA n'est pas aussi compliqué ou chronophage que de collecter des données à partir de ressources gratuites. Il n'y a que quelques facteurs simples que vous devez prendre en compte, puis serrer la main pour une collaboration.
Lorsque vous commencez à rechercher un fournisseur de données, nous supposons que vous avez suivi et pris en compte tout ce dont nous avons discuté jusqu'à présent. Cependant, voici un petit récapitulatif :
- Vous avez un cas d'utilisation bien défini en tête
- Votre segment de marché et vos exigences en matière de données sont clairement établis
- Votre budget est au point
- Et vous avez une idée du volume de données dont vous avez besoin
Une fois ces éléments cochés, voyons comment rechercher le fournisseur de services de données d'entraînement idéal.
L'exemple de test décisif de l'ensemble de données
Avant de signer un accord à long terme, il est toujours judicieux de comprendre en détail un fournisseur de données. Alors, commencez votre collaboration avec l'exigence d'un exemple d'ensemble de données que vous paierez.
Il peut s'agir d'un petit volume de données pour évaluer s'ils ont compris vos exigences, ont mis en place les bonnes stratégies d'approvisionnement, leurs procédures de collaboration, leur transparence et plus encore. Compte tenu du fait que vous seriez en contact avec plusieurs fournisseurs à ce stade, cela vous aidera à gagner du temps pour choisir un fournisseur et déterminer qui est finalement le mieux adapté à vos besoins.
Vérifiez s'ils sont conformes
Par défaut, la plupart des fournisseurs de services de données de formation se conforment à toutes les exigences réglementaires et à tous les protocoles. Cependant, juste pour être du bon côté, renseignez-vous sur leurs conformités et politiques, puis affinez votre sélection.
Renseignez-vous sur leurs processus d'assurance qualité
Le processus de collecte de données en lui-même est systématique et stratifié. Il y a une méthodologie linéaire qui est mise en œuvre. Pour avoir une idée de leur fonctionnement, renseignez-vous sur leurs processus d'assurance qualité et demandez-vous si les ensembles de données qu'ils recherchent et annotent passent par des contrôles de qualité et des audits. Cela vous donnera un
idée si les livrables finaux que vous recevrez sont prêts pour la machine.
Lutter contre le biais des données
Seul un client averti poserait des questions sur les biais dans les ensembles de données d'entraînement. Lorsque vous parlez à des fournisseurs de données de formation, parlez du biais des données et de la façon dont ils parviennent à éliminer les biais dans les ensembles de données qu'ils génèrent ou se procurent. Bien qu'il soit de bon sens qu'il soit difficile d'éliminer complètement les préjugés, vous pouvez toujours connaître les meilleures pratiques qu'ils suivent pour garder les préjugés à distance.
Sont-ils évolutifs ?
Les livrables ponctuels sont bons. Les livrables à long terme sont meilleurs. Cependant, les meilleures collaborations sont celles qui soutiennent vos visions commerciales et adaptent simultanément leurs livrables à votre croissance
exigences.
Alors, discutez si les fournisseurs avec lesquels vous parlez peuvent augmenter en termes de volume de données si un besoin s'en fait sentir. Et s'ils le peuvent, comment la stratégie de prix changera en conséquence.
Conclusion
Voulez-vous connaître un raccourci pour trouver le meilleur fournisseur de données de formation en IA ? Prenez contact avec nous. Évitez tous ces processus fastidieux et travaillez avec nous pour obtenir les ensembles de données les plus précis et de la plus haute qualité pour vos modèles d'IA.
Nous cochons toutes les cases dont nous avons parlé jusqu'à présent. Ayant été un pionnier dans cet espace, nous savons ce qu'il faut pour créer et mettre à l'échelle un modèle d'IA et comment les données sont au centre de tout.
Nous pensons également que le Guide de l'acheteur était complet et ingénieux de différentes manières. La formation à l'IA est compliquée telle qu'elle est, mais avec ces suggestions et recommandations, vous pouvez les rendre moins fastidieuses. Au final, votre produit est le seul élément qui bénéficiera in fine de tout cela.
Tu n'es pas d'accord?