Nhà cung cấp ghi nhãn dữ liệu

Cẩm nang cần thiết để chọn đúng nhà cung cấp ghi nhãn dữ liệu

Chuẩn bị dữ liệu đào tạo có thể là một giai đoạn thú vị hoặc một giai đoạn thử thách trong quá trình phát triển máy học. Thách thức nếu bạn đang tự biên soạn dữ liệu đào tạo thông qua các thành viên trong nhóm và thực sự thú vị nếu bạn thuê ngoài toàn bộ quy trình.

Như bạn đã biết, việc chuẩn bị dữ liệu đào tạo là nhiều lớp, tẻ nhạt và tốn thời gian. Từ việc chọn các nguồn và cách thích hợp để trích xuất dữ liệu để đảm bảo chúng được làm sạch và được gắn nhãn chính xác, các nhiệm vụ không bao giờ kết thúc. Khi bạn hoàn thành công việc đó nhờ đội ngũ nhân tài trong nhà của mình, bạn không chỉ chi tiêu nhiều khoản chi phí chung và chi phí ẩn mà còn chiếm rất nhiều thời gian làm việc của họ.

Đó là lý do tại sao việc gia công nhãn dữ liệu được coi là một giải pháp thay thế lý tưởng trong không gian này vì nó đảm bảo các nhà phát triển máy học và kiến ​​trúc sư có quyền truy cập đúng lúc vào dữ liệu chất lượng cao. Nhưng làm thế nào để bạn chọn đúng nhà cung cấp ghi nhãn dữ liệu? Với thị trường tràn ngập các công ty ghi nhãn dữ liệu hàng đầu, làm thế nào để bạn biết nên cộng tác với công ty nào?

Chà, hướng dẫn này sẽ giúp bạn tìm đúng nhà cung cấp ghi nhãn dữ liệu.

Cách chọn nhà cung cấp ghi nhãn dữ liệu phù hợp

  1. Xác định và xác định mục tiêu của bạn

    Việc lựa chọn nhà cung cấp phù hợp không phức tạp như bạn nghĩ. Làm cho quá trình liền mạch chủ yếu nằm trong tay của bạn. Đó là lý do tại sao bước đầu tiên là xác định mục tiêu bạn có với dự án AI của mình. Rất nhiều chủ doanh nghiệp chỉ có một ý tưởng mơ hồ về những gì họ cần và cuối cùng đặt ra những kỳ vọng chung chung từ các nhà cung cấp của họ.

    Điều này dẫn đến sự nhầm lẫn giữa cả hai bên liên quan, dẫn đến việc các nhà cung cấp nhận được rất ít thông tin hoặc hiểu biết sâu sắc về loại tập dữ liệu mà họ nên cung cấp. Trớ trêu thay, điều này cũng làm chậm toàn bộ quá trình. Vì vậy, bước đầu tiên là ngồi với nhóm của bạn và xác định các mục tiêu AI của bạn. Viết ra SoP của bạn và đề cập rõ ràng tất cả các yêu cầu của bạn bao gồm tiến trình thời gian, khối lượng dữ liệu, chiến lược giá ưu tiên và hơn thế nữa.

  2. Nhà cung cấp như một phần mở rộng của nhóm của bạn

    Khi bạn quyết định cộng tác với các nhà cung cấp nhãn dữ liệu, họ ngay lập tức trở thành một phần mở rộng của nhóm nội bộ của bạn. Có nghĩa là, giao tiếp của bạn với họ trở nên chặt chẽ và hợp lý.

    Đó là lý do tại sao bạn nên tìm kiếm các nhà cung cấp ghi nhãn dữ liệu có thể phù hợp với các yêu cầu và tiêu chuẩn kinh doanh của bạn một cách dễ dàng. Họ phải cảm thấy thoải mái và quen thuộc với các phương pháp phát triển và thử nghiệm mô hình, múi giờ, quy trình, giao thức hoạt động, v.v. của bạn và cộng tác với tư cách là thành viên trong nhóm trong suốt quá trình.

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

  1. Các mô-đun phân phối phù hợp

    Không có một yêu cầu dữ liệu đào tạo nào được xác định. Nó linh hoạt và năng động. Đôi khi, bạn sẽ cần một khối lượng lớn dữ liệu trong một khoảng thời gian ngắn và những lúc khác, bạn sẽ cần một lượng dữ liệu tối thiểu trong một khoảng thời gian dài. Nhà cung cấp ghi nhãn dữ liệu của bạn phải có thể đáp ứng cả những yêu cầu như vậy và cung cấp dữ liệu đúng hạn. Họ cũng có thể mở rộng quy mô và giảm về khối lượng bất cứ khi nào bạn yêu cầu.

  2. Giao thức và bảo mật dữ liệu

    Điều này rất quan trọng trong việc chọn nhà cung cấp nhãn dữ liệu. Nhà cung cấp của bạn nên xử lý các giao thức bảo mật, bí mật và tuân thủ dữ liệu giống như cách bạn làm. Chúng phải đáp ứng tất cả các yêu cầu về quy định dữ liệu như GDPR, HIPAA, v.v. Nếu bạn xử lý dữ liệu chăm sóc sức khỏe, hãy hỏi họ về dữ liệu khử nhận dạng các quy trình cũng vậy. Bên cạnh đó, họ cũng nên thực hiện một môi trường làm việc kín gió với việc tuân thủ đúng mức độ nhạy và bảo mật của dữ liệu.

  3. Dùng thử

    Để hoàn toàn có ý tưởng về cách các nhà cung cấp dữ liệu trong danh sách chọn lọc của bạn hoạt động và cộng tác, hãy dùng thử một thời gian ngắn với họ. Đăng ký một dự án mẫu trả phí và chia sẻ các yêu cầu của bạn. Đánh giá đạo đức làm việc, thời gian phản hồi, tính kịp thời, chất lượng của bộ dữ liệu cuối cùng, phương pháp hoạt động, tính linh hoạt và nhiều yếu tố khác để xem liệu hợp tác với họ có mang lại lợi ích cho quá trình phát triển AI của bạn hay không.

    Mặc dù điều này không phải để đánh giá chuyên môn kỹ thuật của họ mà để phân tích thái độ làm việc và phương pháp cộng tác của họ. Cuối cùng, những thuộc tính và đặc điểm này còn quan trọng hơn cả kiến ​​thức và chuyên môn về miền. Hãy chú ý đến những lá cờ đỏ và loại bỏ những ứng cử viên không đủ điều kiện. Điều này sẽ đơn giản hóa quá trình ra quyết định của bạn.

  4. Chiến lược định giá

    Bây giờ, điểm này được thảo luận dưới giả định rằng bạn đã sẵn sàng ngân sách dữ liệu đào tạo AI hợp lệ. Nếu không, chúng tôi khuyên bạn nên xem bài viết này về lập ngân sách AI để có những thông tin chi tiết.

    Khi bạn đã biết về ngân sách của mình, hãy tìm các nhà cung cấp ghi nhãn dữ liệu có mô hình định giá minh bạch. Điều này đảm bảo bạn có thể dễ dàng tính toán chi tiêu của mình cho dữ liệu đào tạo AI khi bạn mở rộng các yêu cầu của mình. Trước khi bạn cộng tác với họ, hãy đặt câu hỏi cho họ về việc họ tính phí theo giờ, theo nhiệm vụ hay theo dự án. Ngoài ra, hãy hiểu rõ về các yêu cầu hợp đồng và điều khoản hợp tác để hiểu rõ ràng những gì bạn đang tham gia. Bên cạnh đó, bạn cũng nên biết liệu họ có tính phí bổ sung hay không nếu bạn cần bộ dữ liệu trong thông báo rất ngắn hoặc các điều khoản tương tự khác.

Tổng kết

Có nhà cung cấp ghi nhãn dữ liệu phù hợp có thể tạo ra điều kỳ diệu cho dự án AI của bạn. Từ việc tối ưu hóa năng suất đến thậm chí giảm thiểu thời gian tiếp thị, bạn thực sự có thể hoàn thành nhiều việc hơn khi có nhà cung cấp gắn nhãn dữ liệu phù hợp.

Chúng tôi chắc chắn, bây giờ bạn đã có ý tưởng tốt hơn về cách bạn có thể chọn nhà cung cấp dữ liệu tiếp theo của mình. Nếu bạn vẫn muốn đơn giản hóa quy trình và chỉ hy vọng bạn có được một nhà cung cấp ghi nhãn dữ liệu đáng tin cậy mà không cần nỗ lực nhiều, tại sao không chỉ đơn giản là tham gia liên lạc với chúng tôi?

Chúng tôi có hệ thống cộng tác minh bạch, đội ngũ chuyên gia chú giải dữ liệu kỳ cựu, nguồn dữ liệu hoàn hảo, đạo đức làm việc kín đáo và các giao thức bảo mật dữ liệu vượt trội. Tất cả những gì bạn cần làm là chia sẻ ý tưởng mô hình AI của mình và tiếp tục nhận được bộ dữ liệu chất lượng cao được phân phối đúng hạn. Chúng tôi mong bạn liên hệ với chúng tôi để thảo luận về dự án của bạn ngay hôm nay. Chúng tôi là giá trị bổ sung mà giải pháp AI của bạn xứng đáng được hưởng.

Xã hội Chia sẻ

Chia sẻ trên facebook
Chia sẻ trên twitter
Chia sẻ trên linkin
Chia sẻ trên email
Chia sẻ trên whatsapp