Thu Thập Dữ Liệu

Cách chọn công ty thu thập dữ liệu tốt nhất cho các dự án AI & ML

Ngày nay, một doanh nghiệp không có Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) đang gặp bất lợi cạnh tranh đáng kể. Từ việc hỗ trợ và tối ưu hóa các quy trình và quy trình làm việc phụ trợ đến nâng cao trải nghiệm người dùng thông qua các công cụ đề xuất và tự động hóa, việc áp dụng AI là tất yếu và cần thiết để tồn tại vào năm 2021.

Tuy nhiên, đạt đến điểm mà AI mang lại kết quả liền mạch và chính xác là một thách thức. Việc thực hiện đúng cách không thể đạt được trong một sớm một chiều, đó là một quá trình lâu dài có thể tiếp tục trong nhiều tháng. Thời gian đào tạo AI càng dài, kết quả càng chính xác. Như đã nói, thời gian đào tạo AI dài hơn đòi hỏi nhiều khối lượng bộ dữ liệu phù hợp và theo ngữ cảnh hơn.

Từ góc độ kinh doanh, gần như không thể có một nguồn lâu năm các bộ dữ liệu liên quan trừ khi các hệ thống nội bộ của bạn hoạt động hiệu quả cao. Hầu hết các doanh nghiệp phải dựa vào các nguồn bên ngoài như nhà cung cấp bên thứ ba hoặc một công ty thu thập dữ liệu đào tạo AI. Họ có cơ sở hạ tầng và cơ sở vật chất để đảm bảo bạn nhận được khối lượng dữ liệu đào tạo AI mà bạn cần cho mục đích đào tạo nhưng việc lựa chọn tùy chọn phù hợp cho doanh nghiệp của bạn không phải là đơn giản.

Có rất nhiều công ty phụ cung cấp dịch vụ thu thập dữ liệu trong ngành và bạn phải cẩn thận với người mà bạn chọn để cộng tác. Việc hợp tác với nhà cung cấp sai hoặc không đủ năng lực có thể đẩy dữ liệu ra mắt sản phẩm của bạn vô thời hạn hoặc dẫn đến lỗ vốn.

Chúng tôi đã tạo hướng dẫn này để giúp bạn chọn công ty thu thập dữ liệu AI phù hợp. Sau khi đọc, bạn sẽ có sự tự tin để xác định công ty thu thập dữ liệu hoàn hảo cho doanh nghiệp của bạn.

Các yếu tố nội bộ bạn nên xem xét trước khi tìm kiếm công ty thu thập dữ liệu

Hợp tác với một công ty thu thập dữ liệu chỉ là 50% nhiệm vụ. 50% còn lại xoay quanh nền tảng từ quan điểm của bạn. Sự hợp tác hoàn hảo yêu cầu các câu hỏi hoặc yếu tố cần được trả lời hoặc giải thích thêm. Hãy xem xét một số trong số họ.

  • Trường hợp sử dụng AI của bạn là gì?

    Bạn cần xác định một trường hợp sử dụng thích hợp cho việc triển khai AI của mình. Nếu không, bạn đang triển khai AI mà không có mục đích vững chắc. Trước khi triển khai, bạn cần tìm hiểu xem liệu AI sẽ giúp bạn tạo ra khách hàng tiềm năng, thúc đẩy doanh số bán hàng, tối ưu hóa quy trình làm việc, lấy khách hàng làm trung tâm hoặc các kết quả tích cực khác cụ thể cho doanh nghiệp của bạn. Xác định rõ trường hợp sử dụng sẽ đảm bảo bạn tìm được nhà cung cấp dữ liệu phù hợp.

  • Bạn cần bao nhiêu dữ liệu? Loại?

    Bạn cần bao nhiêu dữ liệu? Bạn cần đặt giới hạn chung cho khối lượng dữ liệu bạn cần. Mặc dù chúng tôi tin rằng khối lượng lớn hơn sẽ tạo ra các mô hình chính xác hơn, nhưng bạn vẫn cần xác định lượng dữ liệu cần thiết cho dự án của mình và loại dữ liệu nào sẽ có lợi nhất. Nếu không có một kế hoạch rõ ràng, bạn sẽ gặp phải tình trạng lãng phí quá mức về chi phí và nhân công.

    Dưới đây là một số câu hỏi phổ biến mà chủ doanh nghiệp hỏi trong khi chuẩn bị thu thập để xác định những gì:

    • Doanh nghiệp của bạn có dựa trên tầm nhìn máy tính không?
    • Bạn sẽ cần những hình ảnh cụ thể nào làm tập dữ liệu?
    • Bạn có ý định đưa phân tích dự đoán vào quy trình làm việc của mình và yêu cầu bộ dữ liệu dựa trên văn bản lịch sử không?
  • Tập dữ liệu của bạn nên đa dạng như thế nào?

    Bạn cũng cần xác định mức độ đa dạng của dữ liệu, tức là dữ liệu được thu thập từ nhóm tuổi, giới tính, chủng tộc, ngôn ngữ và phương ngữ, trình độ học vấn, thu nhập, tình trạng hôn nhân và vị trí địa lý.

  • Dữ liệu của bạn có nhạy cảm không?

    Dữ liệu nhạy cảm đề cập đến thông tin cá nhân hoặc thông tin bí mật. Chi tiết về một bệnh nhân trong hồ sơ sức khỏe điện tử được sử dụng để tiến hành thử nghiệm thuốc là những ví dụ lý tưởng. Về mặt đạo đức, những thông tin chi tiết và thông tin này nên được loại bỏ xác định vì các tiêu chuẩn và giao thức HIPAA hiện hành.

    Nếu yêu cầu dữ liệu của bạn liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, bạn nên quyết định cách bạn định xử lý dữ liệu xác định danh tính hoặc nếu bạn muốn nhà cung cấp làm điều đó cho bạn.

  • Nguồn thu thập dữ liệu

    Việc thu thập dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, từ các bộ dữ liệu miễn phí và có thể tải xuống đến các trang web và kho lưu trữ của chính phủ. Tuy nhiên, các bộ dữ liệu phải có liên quan đến dự án của bạn, nếu không chúng sẽ không có bất kỳ giá trị nào. Ngoài việc có liên quan, tập dữ liệu cũng phải theo ngữ cảnh, rõ ràng và tương đối với các nguồn gốc gần đây để đảm bảo kết quả AI của bạn phù hợp với tham vọng của bạn.

  • Làm thế nào để lập ngân sách?

    Thu thập dữ liệu AI liên quan đến các chi phí như trả tiền cho nhà cung cấp, phí vận hành, tối ưu hóa độ chính xác của dữ liệu, chi phí chu trình, chi phí gián tiếp và các chi phí trực tiếp và Chi phí ẩn. Bạn cần phải xem xét cẩn thận từng khoản chi phí liên quan đến quá trình này và lập ngân sách cho phù hợp. Ngân sách thu thập dữ liệu cũng phải phù hợp với phạm vi và tầm nhìn của dự án.

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

Làm thế nào để Chọn Công ty Thu thập Dữ liệu Tốt nhất cho các Dự án AI & ML?

Bây giờ bạn đã thiết lập các nguyên tắc cơ bản, bây giờ tương đối dễ dàng hơn để xác định các công ty thu thập dữ liệu lý tưởng. Để phân biệt rõ hơn một nhà cung cấp chất lượng với một nhà cung cấp không đủ chất lượng, đây là danh sách kiểm tra nhanh về các khía cạnh bạn nên chú ý.

  • Bộ dữ liệu mẫu

    Hỏi về bộ dữ liệu mẫu trước khi cộng tác với nhà cung cấp. Kết quả và hiệu suất của các mô-đun AI của bạn phụ thuộc vào mức độ hoạt động, tham gia và cam kết của nhà cung cấp của bạn và cách tốt nhất để có được cái nhìn sâu sắc về tất cả những phẩm chất này là lấy bộ dữ liệu mẫu. Điều này sẽ cung cấp cho bạn ý tưởng về việc liệu các yêu cầu dữ liệu của bạn có được đáp ứng hay không và cho bạn biết liệu sự hợp tác có đáng để đầu tư hay không.

  • Tuân thủ quy định

    Một trong những lý do chính mà bạn dự định cộng tác với các nhà cung cấp là để giữ các nhiệm vụ tuân thủ các cơ quan quản lý. Đó là một công việc tẻ nhạt đòi hỏi một chuyên gia có kinh nghiệm. Trước khi quyết định, hãy kiểm tra xem nhà cung cấp dịch vụ tiềm năng có tuân thủ các tuân thủ và tiêu chuẩn hay không để đảm bảo dữ liệu được mua từ các nguồn khác nhau được cấp phép sử dụng với các quyền thích hợp.

    Hậu quả pháp lý có thể dẫn đến phá sản công ty của bạn. Hãy nhớ tuân thủ khi chọn nhà cung cấp dịch vụ thu thập dữ liệu.

  • Đảm bảo chất lượng

    Khi bạn nhận được bộ dữ liệu từ nhà cung cấp của mình, chúng phải được định dạng chính xác và sẵn sàng được tải trực tiếp lên mô-đun AI của bạn cho mục đích đào tạo. Bạn không cần phải tiến hành đánh giá hoặc sử dụng nhân viên chuyên dụng để kiểm tra chất lượng của tập dữ liệu. Điều này chỉ thêm một lớp khác vào một nhiệm vụ vốn đã tẻ nhạt. Đảm bảo nhà cung cấp của bạn luôn cung cấp bộ dữ liệu sẵn sàng tải lên ở định dạng và kiểu bạn yêu cầu.

  • Giới thiệu khách hàng

    Nói chuyện với các khách hàng hiện tại của nhà cung cấp của bạn sẽ cung cấp cho bạn ý kiến ​​trực tiếp về các tiêu chuẩn và chất lượng hoạt động của họ. Khách hàng thường trung thực với các giới thiệu và khuyến nghị. Nếu nhà cung cấp của bạn sẵn sàng để bạn nói chuyện với khách hàng của họ, thì rõ ràng họ đã tin tưởng vào dịch vụ mà họ cung cấp. Xem xét kỹ lưỡng các dự án trước đây của họ, nói chuyện với khách hàng của họ và ký kết thỏa thuận nếu bạn cảm thấy họ phù hợp.

  • Đối phó với sai lệch dữ liệu

    Tính minh bạch là chìa khóa trong bất kỳ sự hợp tác nào và nhà cung cấp của bạn phải chia sẻ thông tin chi tiết về việc liệu bộ dữ liệu họ cung cấp có thiên vị hay không. Nếu có thì ở mức độ nào? Nói chung, rất khó để loại bỏ hoàn toàn sự thiên vị khỏi bức tranh vì bạn không thể xác định hoặc xác định thời gian hoặc nguồn chính xác của phần giới thiệu. Vì vậy, khi họ cung cấp thông tin chi tiết về cách dữ liệu bị sai lệch, bạn có thể sửa đổi hệ thống của mình để mang lại kết quả cho phù hợp.

  • Khả năng mở rộng của khối lượng

    Doanh nghiệp của bạn sẽ phát triển trong tương lai và phạm vi dự án của bạn sẽ mở rộng theo cấp số nhân. Trong những trường hợp như vậy, bạn nên tin tưởng rằng nhà cung cấp của bạn có thể cung cấp khối lượng tập dữ liệu mà doanh nghiệp của bạn yêu cầu trên quy mô lớn.

    Họ có đủ tài năng trong nhà không? Họ có đang cạn kiệt tất cả các nguồn dữ liệu của họ không? Họ có thể tùy chỉnh dữ liệu của bạn dựa trên nhu cầu và trường hợp sử dụng riêng không? Các khía cạnh như thế này sẽ đảm bảo nhà cung cấp có thể chuyển đổi khi khối lượng dữ liệu cao hơn là cần thiết.

Tương lai của bạn phụ thuộc vào việc sử dụng AI và Máy học

Tương lai của bạn phụ thuộc vào việc sử dụng Ai và Máy họcChúng tôi hiểu rằng việc tìm kiếm công ty thu thập dữ liệu phù hợp là một thách thức. Không có ý nghĩa gì khi yêu cầu các bộ mẫu riêng lẻ, so sánh các nhà cung cấp và thử nghiệm dịch vụ với các dự án nhanh trước khi cam kết. Ngay cả khi bạn tìm được công ty phù hợp, bạn cũng phải dành đến hai tháng để chuẩn bị cho việc thu thập dữ liệu.

Đó là lý do tại sao chúng tôi khuyên bạn nên loại bỏ tất cả những trường hợp này và tiến thẳng đến giai đoạn cộng tác đó và nhận bộ dữ liệu chất lượng cho các dự án của bạn. Hãy liên hệ với Shaip ngay hôm nay để có chất lượng dữ liệu hoàn hảo. Chúng tôi vượt quá tất cả các yếu tố chúng tôi đã đề cập trong danh sách kiểm tra để đảm bảo quan hệ đối tác của chúng tôi mang lại lợi nhuận cho doanh nghiệp của bạn.

Nói chuyện với chúng tôi hôm nay về dự án của bạn và hãy bắt đầu điều này sớm nhất có thể.

Xã hội Chia sẻ