Nhiều công ty khác nhau trong nhiều ngành công nghiệp đang nhanh chóng áp dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện hoạt động và tìm giải pháp cho nhu cầu kinh doanh của họ. Tầm quan trọng và lợi ích của công nghệ là rõ ràng, vì vậy câu hỏi quan trọng là làm thế nào để tìm ra cách phù hợp để áp dụng các giải pháp AI. Tuy nhiên, không có dữ liệu đào tạo AI đáng tin cậy trong tay, việc tự động hóa và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng vượt trội nói dễ hơn làm.
Các thuật toán AI và máy học phát triển mạnh trên dữ liệu. Họ học bằng cách phát triển các mối quan hệ, đưa ra và đánh giá các quyết định cũng như xử lý thông tin từ dữ liệu đào tạo được cung cấp.
Dữ liệu huấn luyện là nguồn tài nguyên mà các nhà phát triển và kỹ sư cần để thiết kế các thuật toán máy học thực tế. Tập dữ liệu huấn luyện mà bạn sử dụng sẽ có tác động trực tiếp đến kết quả của dự án. Tuy nhiên, không phải lúc nào cũng có sẵn các tập dữ liệu phù hợp với dự án của bạn. Các doanh nghiệp phải dựa vào các nhà cung cấp bên thứ ba hoặc các công ty thu thập dữ liệu để giúp họ có được các tập dữ liệu phù hợp.
Việc chọn nhà cung cấp dữ liệu phù hợp cho dữ liệu đào tạo AI của bạn cũng quan trọng như chọn bộ dữ liệu phù hợp cho dự án cụ thể của bạn. Chọn sai nhà cung cấp và bạn có thể xem xét kết quả dự án không chính xác, thời gian khởi chạy kéo dài và mất doanh thu đáng kể.
Quyết định mua dữ liệu đào tạo - Các yếu tố bạn nên xem xét
Dữ liệu huấn luyện tạo thành phần chính của tập dữ liệu, chiếm khoảng 50-60% dữ liệu cần thiết cho mô hình. Dưới đây là một số yếu tố bạn nên xem xét trước khi chọn nhà cung cấp dữ liệu và ký vào dòng chấm.
Giá:
Giá cả là yếu tố quyết định quan trọng, mặc dù bạn không muốn đưa ra quyết định của mình chỉ dựa trên giá cả. Việc thu thập dữ liệu AI liên quan đến nhiều chi phí, từ việc trả tiền cho nhà cung cấp, chuẩn bị dữ liệu, tối ưu hóa chi phí, chi phí hoạt động và hơn thế nữa. Do đó, bạn phải tính đến tất cả các khoản chi có thể xảy ra trong vòng đời của dự án.
Chất lượng dữ liệu:
Chất lượng dữ liệu vượt trội hơn so với tính cạnh tranh về giá khi lựa chọn nhà cung cấp dữ liệu . Dữ liệu có chất lượng quá cao thì không tồn tại. Dữ liệu chất lượng cao và dễ tiếp cận sẽ cải thiện các mô hình học máy của bạn. Hãy chọn một nền tảng tích hợp liền mạch quá trình chuyển đổi và thu thập dữ liệu vào quy trình làm việc của bạn.
Đa dạng dữ liệu:
Dữ liệu đào tạo bạn chọn phải là một đại diện cân bằng của tất cả các trường hợp sử dụng và nhu cầu. Trong một tập dữ liệu lớn, không thể ngăn chặn hoàn toàn các sai lệch. Tuy nhiên, để đạt được kết quả tốt nhất, bạn phải hạn chế sai lệch dữ liệu trong các mô hình của mình. Đa dạng dữ liệu là chìa khóa để đạt được các dự đoán và hiệu suất chính xác từ mô hình. Ví dụ: một mô hình AI được đào tạo sử dụng 100 giao dịch sẽ nhạt hơn so với mô hình dựa trên 10,000 giao dịch.
Tuân thủ pháp luật:
Các nhà cung cấp bên thứ ba có kinh nghiệm là phù hợp nhất để giải quyết các vấn đề phức tạp về tuân thủ và bảo mật. Những công việc này rất mệt mỏi và tốn thời gian. Ngoài ra, các thủ tục pháp lý đòi hỏi sự quan tâm tối đa và kinh nghiệm của một chuyên gia được đào tạo. Do đó, bước đầu tiên trong việc chọn nhà cung cấp dữ liệu là đảm bảo họ đang mua dữ liệu từ các nguồn được ủy quyền hợp pháp với các quyền thích hợp.
Trường hợp sử dụng cụ thể:
Trường hợp sử dụng và kết quả của dự án sẽ quyết định loại tập dữ liệu bạn sẽ yêu cầu. Ví dụ: nếu mô hình bạn đang cố gắng xây dựng cực kỳ phức tạp, nó sẽ yêu cầu các bộ dữ liệu đa dạng và phong phú.
Dữ liệu không xác định:
Việc ẩn danh dữ liệu giúp bạn tránh rắc rối pháp lý, đặc biệt nếu bạn đang tìm kiếm các bộ dữ liệu liên quan đến chăm sóc sức khỏe. Bạn cần đảm bảo rằng các bộ dữ liệu mà bạn sử dụng để huấn luyện mô hình AI của mình đã được ẩn danh hoàn toàn. Ngoài ra, nhà cung cấp của bạn nên thu thập dữ liệu đã được làm sạch từ nhiều nguồn khác nhau để ngay cả khi bạn kết hợp hai bộ dữ liệu, khả năng liên kết chúng với một cá nhân cũng bị hạn chế.
Thích ứng và có thể mở rộng:
Ở giai đoạn này của quá trình lựa chọn, hãy đảm bảo tập trung vào các bộ dữ liệu có thể phục vụ cho các nhu cầu trong tương lai của bạn. Bộ dữ liệu phải cho phép nâng cấp hệ thống và cải tiến quy trình. Ngoài ra, bạn nên dự đoán nhu cầu trong tương lai về khối lượng và khả năng. Cuối cùng, hãy tự hỏi bản thân những câu hỏi sau trước khi đưa ra quyết định cuối cùng:
- Bạn có quy trình thu thập dữ liệu nội bộ không?
- Nhà cung cấp có cung cấp nhiều mẫu mã không?
- Tùy chỉnh dữ liệu có sẵn không?
Kết thúc
Chọn một nhà cung cấp để mua dữ liệu đào tạo của bạn không phải là một quyết định dễ dàng; sự lựa chọn của bạn sẽ dẫn đến hậu quả lâu dài. Các thông số chúng tôi đã thảo luận cung cấp một hướng dẫn tuyệt vời về cách bạn nên tiếp cận tìm kiếm nhà cung cấp. Hãy nhớ luôn so sánh và tính toán chi phí thu thập dữ liệu đào tạo với lợi nhuận trong tương lai.
Việc tìm kiếm nhà cung cấp có kinh nghiệm và chuyên môn trong thu thập và chuẩn bị dữ liệu là một nhiệm vụ tốn nhiều công sức và thời gian. Việc so sánh từng nhà cung cấp trên tất cả các yếu tố quan trọng từ góc độ kinh doanh là không khả thi. Từ tính đa dạng của dữ liệu đến khả năng mở rộng, các nhà điều hành không có thời gian để tìm kiếm nhà cung cấp một cách kỹ lưỡng. Hãy đơn giản hóa mọi việc với Shaip. Chúng tôi có nguồn dữ liệu đa dạng, chất lượng cao, tuân thủ các tiêu chuẩn ngành. Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để thảo luận thêm về nhu cầu cụ thể của bạn.
