Diverses entreprises dans un large éventail d'industries adoptent rapidement l'intelligence artificielle pour améliorer leurs opérations et trouver des solutions à leurs besoins commerciaux. L'importance et les avantages de la technologie sont évidents, la question cruciale est donc de savoir comment trouver la bonne façon d'adopter des solutions d'IA. Cependant, sans données de formation d'IA fiables à portée de main, automatiser et optimiser une expérience utilisateur supérieure est plus facile à dire qu'à faire.
Les algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique se nourrissent des données. Ils apprennent en développant des relations, en prenant et en évaluant des décisions et en traitant des informations à partir des données d'entraînement alimentées.
Données d'entraînement est la ressource dont les développeurs et les ingénieurs ont besoin pour concevoir des algorithmes d'apprentissage automatique pratiques. L'ensemble de données de formation que vous utilisez aura un impact direct sur le résultat du projet. Cependant, les ensembles de données pertinents qui conviennent à votre projet ne sont pas toujours disponibles. Les entreprises doivent s'appuyer sur des fournisseurs tiers ou des sociétés de collecte de données pour les aider avec des ensembles de données pertinents.
Sélectionner le bon fournisseur de données pour vos données d'entraînement à l'IA est aussi important que de choisir l'ensemble de données approprié pour votre projet spécifique. Choisissez le mauvais fournisseur et vous pourriez vous retrouver avec un résultat de projet inexact, des délais de lancement prolongés et une perte de revenus importante.
Décision d'achat de données de formation - Facteurs à prendre en compte
Les données d'apprentissage constituent la partie principale de l'ensemble de données, représentant environ 50 à 60 % des données nécessaires au modèle. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des facteurs à prendre en compte avant de choisir un fournisseur de données et de signer sur la ligne pointillée.
Prix:
Le prix est un facteur de décision important, même si vous ne voulez pas prendre votre décision uniquement en fonction du prix. La collecte de données d'IA implique de nombreuses dépenses, du paiement du fournisseur à la préparation des données, à l'optimisation des dépenses, aux coûts opérationnels, etc. Par conséquent, vous devez prendre en compte toutes les dépenses qui pourraient survenir au cours du cycle de vie du projet.
Qualité des données :
Des données de qualité l'emportent sur la compétitivité des coûts lorsqu'il s'agit de sélectionner un fournisseur de données. Les données de trop haute qualité n'existent pas. Des données supérieures et accessibles amélioreront vos modèles d'apprentissage automatique. Choisissez une plate-forme qui permet une intégration transparente de la transformation et de l'acquisition de données dans votre flux de travail.
Diversité des données :
Les données d'entraînement que vous choisissez doivent être une représentation équilibrée de tous les cas d'utilisation et de tous les besoins. Dans un grand ensemble de données, il est impossible d'éviter complètement les biais. Cependant, pour obtenir les meilleurs résultats, vous devez limiter le biais des données dans vos modèles. La diversité des données est la clé pour obtenir des prédictions et des performances précises à partir du modèle. Par exemple, un modèle d'IA formé à l'aide de 100 transactions sera pâle par rapport à un modèle basé sur 10,000 XNUMX transactions.
Conformité légale :
Les fournisseurs tiers expérimentés sont les mieux adaptés pour gérer les problèmes de conformité et de sécurité. Ces tâches sont fastidieuses et chronophages. De plus, les aspects juridiques nécessitent la plus grande attention et l'expérience d'un expert qualifié. Par conséquent, la première étape du choix d'un fournisseur de données consiste à s'assurer qu'il se procure des données auprès de sources légalement autorisées avec les autorisations appropriées.
Cas d'utilisation spécifique :
Le cas d'utilisation et le résultat du projet dicteront le type d'ensembles de données dont vous aurez besoin. Par exemple, si le modèle que vous essayez de construire est incroyablement complexe, il nécessitera des ensembles de données étendus et diversifiés.
Données anonymisées :
Anonymisation des données vous aide à éviter les problèmes juridiques, en particulier si vous recherchez des ensembles de données liés aux soins de santé. Vous devez vous assurer que les ensembles de données sur lesquels vous entraînez vos modèles d'IA sont entièrement anonymisés. De plus, votre fournisseur doit se procurer des données nettoyées à partir de plusieurs sources afin que même si vous combinez deux ensembles de données, les possibilités de les lier à un individu soient limitées.
Adaptable et évolutif :
À ce stade du processus de sélection, assurez-vous de vous concentrer sur les ensembles de données qui peuvent répondre à vos besoins futurs. Les ensembles de données devraient permettre des mises à niveau du système et des améliorations du processus. De plus, vous devez anticiper les besoins futurs en termes de volume et de capacités. Enfin, posez-vous les questions suivantes avant de prendre votre décision finale :
- Avez-vous mis en place un processus de collecte de données en interne ?
- Le fournisseur propose-t-il une variété de modèles ?
- La personnalisation des données est-elle disponible ?
Emballage en place
Choisir un fournisseur pour se procurer vos données de formation n'est pas une décision facile ; votre choix aura des conséquences à long terme. Les paramètres dont nous avons discuté fournissent un excellent guide sur la façon dont vous devriez aborder la recherche d'un fournisseur. N'oubliez pas de toujours comparer et calculer les coûts d'acquisition des données d'entraînement avec les rendements futurs.
Trouver un fournisseur ayant de l'expérience et de l'expertise dans la collecte et la préparation de données est une tâche fastidieuse et chronophage. Il n'est pas pratique de comparer chaque fournisseur sur tous les facteurs critiques d'un point de vue commercial. De la diversité des données à l'évolutivité, les opérateurs n'ont pas le temps de rechercher correctement un fournisseur. Simplifiez-vous les choses avec Shaip. Nous disposons de données diversifiées et de qualité supérieure conformes aux normes de l'industrie. Connectez-vous avec nous aujourd'hui pour parler davantage de vos besoins spécifiques.
