คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นในการรวบรวมข้อมูล AI

การเลือกบริษัทเก็บรวบรวมข้อมูล AI สำหรับโครงการ AI / ML ของคุณ

บทนำ

ข้อมูลการฝึกอบรม Ai ปัญญาประดิษฐ์คือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการใช้เครื่องจักรเพื่อยกระดับชีวิตและไลฟ์สไตล์ของผู้คนด้วยการทำให้ชีวิตทางโลกของพวกเขาน่าสนใจและงานซ้ำซากง่าย AI ไม่ควรจะเป็นพลังที่ครอบงำ แต่เป็นส่วนเสริมที่ทำงานควบคู่กับมนุษย์เพื่อแก้ปัญหาที่ไม่น่าเชื่อและปูทางไปสู่วิวัฒนาการโดยรวม

ณ ตอนนี้ เรากำลังก้าวไปบนเส้นทางที่ถูกต้องด้วยความก้าวหน้าครั้งสำคัญที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ ด้วยความช่วยเหลือจาก AI ตัวอย่างเช่น หากคุณใช้การดูแลสุขภาพ ระบบ AI ที่มาพร้อมกับโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องจะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญเข้าใจมะเร็งได้ดีขึ้นและคิดหาวิธีรักษา ความผิดปกติทางระบบประสาทและความกังวลเช่น PTSD กำลังได้รับการรักษาด้วยความช่วยเหลือของ AI วัคซีนกำลังได้รับการพัฒนาในอัตราที่รวดเร็วด้วยการทดลองและการจำลองทางคลินิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI

การเก็บรวบรวมข้อมูล Bg_Tablet
อ่านการรวบรวมข้อมูล AI หรือ ดาวน์โหลดเวอร์ชัน PDF

สารบัญ

  1. บทนำ
  2. การเก็บรวบรวมข้อมูล AI คืออะไร?
  3. ประเภทของข้อมูลการฝึกอบรม AI ในการเรียนรู้ของเครื่อง
    1. ข้อมูลข้อความ
    2. ข้อมูลเสียง
    3. ข้อมูลรูปภาพ
    4. ข้อมูลวิดีโอ
  4. จะรวบรวมข้อมูลสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างไร
    1. แหล่งที่มาฟรี
    2. ทรัพยากรภายใน
    3. ทรัพยากรที่ต้องชำระ
  5. ข้อมูลที่ไม่ดีส่งผลต่อความทะเยอทะยาน AI ของคุณอย่างไร
    1. ข้อมูลไม่ดี - มันคืออะไร?
    2. ผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI เพื่อช่วยเหลือ
  6. ปัจจัยที่ต้องพิจารณาในการจัดทำงบประมาณที่มีประสิทธิภาพสำหรับโครงการรวบรวมข้อมูลของคุณ
    1. ปริมาณข้อมูลที่คุณต้องการ
    2. กลยุทธ์การกำหนดราคาข้อมูล
    3. กลยุทธ์การจัดหาของคุณ
  7. คุณประหยัดค่าใช้จ่ายด้วยการได้มาซึ่งข้อมูลภายในองค์กรหรือไม่?
    1. การได้มาซึ่งข้อมูลภายในมีราคาแพงหรือไม่?
  8. ประโยชน์ของผู้ให้บริการเก็บรวบรวมข้อมูล AI แบบ end-to-end
  9. วิธีการเลือกบริษัทเก็บรวบรวมข้อมูล AI ที่เหมาะสม
    1. ชุดข้อมูลตัวอย่าง การทดสอบสารสีน้ำเงิน
    2. ตรวจสอบว่าเป็นไปตามข้อกำหนดหรือไม่
    3. ถามเกี่ยวกับกระบวนการ QA ของพวกเขา
    4. การจัดการอคติของข้อมูล
    5. พวกเขาสามารถปรับขนาดได้หรือไม่?
  10. สรุป

ไม่ใช่แค่การดูแลสุขภาพเท่านั้น ทุกอุตสาหกรรมหรือทุกกลุ่มที่ AI สัมผัสกำลังถูกปฏิวัติ รถยนต์ไร้คนขับ ร้านสะดวกซื้ออัจฉริยะ อุปกรณ์สวมใส่ เช่น FitBit และแม้แต่กล้องสมาร์ทโฟนของเราสามารถจับภาพใบหน้าของเราได้ดีขึ้นด้วย AI

ต้องขอบคุณนวัตกรรมที่เกิดขึ้นในพื้นที่ AI บริษัทต่างๆ กำลังเข้าสู่สเปกตรัมด้วยกรณีการใช้งานและโซลูชันที่หลากหลาย ด้วยเหตุนี้ ตลาด AI ทั่วโลกจึงคาดว่าจะมีมูลค่าตลาดประมาณ 267 พันล้านดอลลาร์ภายในสิ้นปี 2027 นอกจากนี้ ธุรกิจประมาณ 37% ได้นำโซลูชัน AI ไปใช้ในกระบวนการและผลิตภัณฑ์แล้ว

ที่น่าสนใจกว่านั้นคือ ผลิตภัณฑ์และบริการเกือบ 77% ที่เราใช้ในปัจจุบันขับเคลื่อนโดย AI ด้วยแนวคิดด้านเทคโนโลยีที่เพิ่มขึ้นอย่างมากในแนวดิ่ง ธุรกิจต่างๆ จะจัดการกับ AI ที่เป็นไปไม่ได้ได้อย่างไร

การเก็บรวบรวมข้อมูล Ai

การเก็บรวบรวมข้อมูล Ai อุปกรณ์ง่ายๆ อย่างนาฬิกาทำนายอาการหัวใจวายในมนุษย์ได้อย่างไร เป็นไปได้อย่างไรที่รถยนต์และรถยนต์ที่จำเป็นต้องมีคนขับโดยกะทันหันมักจะขับบนถนนน้อยลง?

แชทบอททำให้เราเชื่อว่าเรากำลังคุยกับคนอื่นในอีกด้านหนึ่งได้อย่างไร

หากคุณสังเกตคำตอบของทุกคำถาม จะสรุปให้เหลือเพียงองค์ประกอบเดียว – DATA ข้อมูลเป็นศูนย์กลางของการดำเนินการและกระบวนการเฉพาะของ AI ทั้งหมด เป็นข้อมูลที่ช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจแนวคิด อินพุตของกระบวนการ และให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ

โซลูชัน AI ที่สำคัญทั้งหมดที่มีอยู่นั้นเป็นผลิตภัณฑ์ทั้งหมดของกระบวนการสำคัญที่เราเรียกว่าการรวบรวมข้อมูลหรือการได้มาซึ่งข้อมูลหรือข้อมูลการฝึกอบรม AI

คู่มือฉบับสมบูรณ์นี้มีเนื้อหาเกี่ยวกับการช่วยให้คุณเข้าใจว่ามันคืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ

การเก็บรวบรวมข้อมูล AI คืออะไร?

เครื่องจักรไม่มีความคิดเป็นของตัวเอง การไม่มีแนวคิดที่เป็นนามธรรมนี้ทำให้พวกเขาปราศจากความคิดเห็น ข้อเท็จจริง และความสามารถ เช่น การให้เหตุผล ความรู้ความเข้าใจ และอื่นๆ พวกมันเป็นเพียงกล่องหรืออุปกรณ์ที่ไม่สามารถเคลื่อนย้ายได้ซึ่งครอบครองพื้นที่ หากต้องการเปลี่ยนให้เป็นสื่อที่มีประสิทธิภาพ คุณต้องใช้อัลกอริทึมและข้อมูลที่สำคัญกว่านั้น

การเก็บรวบรวมข้อมูล Ai อัลกอริธึมที่พัฒนาขึ้นนั้นต้องการบางสิ่งเพื่อทำงานและประมวลผล และบางสิ่งก็คือข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ตามบริบท และล่าสุด กระบวนการเก็บรวบรวมข้อมูลดังกล่าวเพื่อให้เครื่องจักรเป็นไปตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้ เรียกว่า การรวบรวมข้อมูล AI

ผลิตภัณฑ์หรือโซลูชันที่ใช้เทคโนโลยี AI ทุกชิ้นที่เราใช้ในปัจจุบันและผลลัพธ์ที่เสนอนั้นมาจากการฝึกอบรม การพัฒนา และการเพิ่มประสิทธิภาพเป็นเวลาหลายปี ตั้งแต่อุปกรณ์ที่นำเสนอเส้นทางการนำทางไปจนถึงระบบที่ซับซ้อนที่คาดการณ์วันทำงานผิดพลาดของอุปกรณ์ล่วงหน้า ทุกหน่วยงานได้ผ่านการฝึกอบรม AI มานานหลายปีเพื่อให้สามารถส่งมอบผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ

การเก็บรวบรวมข้อมูล AI เป็นขั้นตอนเบื้องต้นในกระบวนการพัฒนา AI ตั้งแต่ต้นจนจบเป็นตัวกำหนดว่าระบบ AI จะมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลเพียงใด เป็นกระบวนการในการจัดหาชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งต่างๆ มากมาย ที่จะช่วยให้โมเดล AI ประมวลผลรายละเอียดได้ดีขึ้นและแสดงผลที่มีความหมาย

ประเภทของข้อมูลการฝึกอบรม AI ในการเรียนรู้ของเครื่อง

ตอนนี้การรวบรวมข้อมูล AI เป็นคำศัพท์เฉพาะ ข้อมูลในพื้นที่นี้อาจมีความหมายอะไรก็ได้ อาจเป็นข้อความ ภาพวิดีโอ ภาพ เสียง หรือทั้งหมดนี้รวมกัน กล่าวโดยสรุป สิ่งใดก็ตามที่เป็นประโยชน์สำหรับเครื่องในการเรียนรู้และเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ก็คือข้อมูล เพื่อให้คุณมีข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลประเภทต่างๆ ต่อไปนี้คือรายการด่วน:

ชุดข้อมูลอาจมาจากแหล่งที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง สำหรับผู้ที่ไม่ได้ฝึกหัด ชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างคือชุดข้อมูลที่มีความหมายและรูปแบบที่ชัดเจน เครื่องจักรสามารถเข้าใจได้ง่าย ในทางกลับกัน แบบไม่มีโครงสร้างเป็นรายละเอียดในชุดข้อมูลที่มีอยู่ทั่วทุกแห่ง พวกเขาไม่ปฏิบัติตามโครงสร้างหรือรูปแบบเฉพาะ และต้องการการแทรกแซงของมนุษย์เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากชุดข้อมูลดังกล่าว

ข้อมูลข้อความ

หนึ่งในรูปแบบข้อมูลที่มีมากมายและโดดเด่นที่สุด ข้อมูลข้อความสามารถจัดโครงสร้างในรูปแบบของข้อมูลเชิงลึกจากฐานข้อมูล หน่วยนำทาง GPS สเปรดชีต อุปกรณ์ทางการแพทย์ แบบฟอร์ม และอื่นๆ ข้อความที่ไม่มีโครงสร้างอาจเป็นแบบสำรวจ เอกสารที่เขียนด้วยลายมือ รูปภาพของข้อความ อีเมลตอบกลับ ความคิดเห็นในโซเชียลมีเดีย และอื่นๆ

การเก็บรวบรวมข้อมูลข้อความ

ข้อมูลเสียง

ชุดข้อมูลเสียงช่วยให้บริษัทต่างๆ พัฒนาแชทบอทและระบบที่ดีขึ้น ออกแบบผู้ช่วยเสมือนที่ดีขึ้น และอื่นๆ นอกจากนี้ยังช่วยให้เครื่องเข้าใจสำเนียงและการออกเสียงในรูปแบบต่างๆ ที่สามารถถามคำถามหรือคำถามเดียวได้

การเก็บรวบรวมข้อมูลเสียง

ข้อมูลรูปภาพ

รูปภาพเป็นชุดข้อมูลที่โดดเด่นอีกประเภทหนึ่งที่ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย ตั้งแต่รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองและแอปพลิเคชันอย่าง Google Lens ไปจนถึงการจดจำใบหน้า ระบบต่างๆ ของรูปภาพช่วยให้ได้รับโซลูชันที่ราบรื่น

การเก็บรวบรวมข้อมูลภาพ

ข้อมูลวิดีโอ

วิดีโอเป็นชุดข้อมูลที่มีรายละเอียดมากขึ้น ซึ่งช่วยให้เครื่องเข้าใจบางสิ่งในเชิงลึก ชุดข้อมูลวิดีโอมีที่มาจากการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การสร้างภาพดิจิทัล และอื่นๆ

การเก็บรวบรวมข้อมูลวิดีโอ

จะรวบรวมข้อมูลสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างไร

ข้อมูลการฝึกอบรม Ai นี่คือสิ่งที่เริ่มยุ่งยากเล็กน้อย ตั้งแต่เริ่มแรก ดูเหมือนว่าคุณมีวิธีแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงอยู่ในใจ คุณรู้ว่า AI จะเป็นวิธีที่เหมาะที่สุดในการดำเนินการ และคุณได้พัฒนาแบบจำลองของคุณแล้ว แต่ตอนนี้ คุณอยู่ในขั้นตอนสำคัญที่คุณต้องเริ่มกระบวนการฝึกอบรม AI คุณต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI มากมายเพื่อให้โมเดลของคุณเรียนรู้แนวคิดและส่งมอบผลลัพธ์ คุณต้องใช้ข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องเพื่อทดสอบผลลัพธ์และปรับอัลกอริทึมของคุณให้เหมาะสม

ดังนั้นคุณจะแหล่งข้อมูลของคุณอย่างไร? คุณต้องการข้อมูลใดและจำนวนเท่าใด แหล่งข้อมูลต่างๆ ในการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องมีอะไรบ้าง

บริษัทต่างๆ ประเมินเฉพาะกลุ่มและวัตถุประสงค์ของแบบจำลอง ML ของตน และกำหนดแนวทางที่เป็นไปได้ในการจัดหาชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การกำหนดชนิดข้อมูลที่จำเป็นจะช่วยแก้ปัญหาส่วนสำคัญของคุณเกี่ยวกับการจัดหาข้อมูล เพื่อให้คุณมีความคิดที่ดีขึ้น มีช่องทาง ช่องทาง แหล่งที่มาหรือสื่อต่างๆ สำหรับการรวบรวมข้อมูล:

ข้อมูลการฝึกอบรม Ai

แหล่งที่มาฟรี

เช่นเดียวกับชื่อที่แนะนำ แหล่งข้อมูลเหล่านี้เสนอชุดข้อมูลสำหรับวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม AI ฟรี แหล่งข้อมูลฟรีอาจเป็นอะไรก็ได้ตั้งแต่ฟอรัมสาธารณะ เครื่องมือค้นหา ฐานข้อมูล และไดเรกทอรี ไปจนถึงพอร์ทัลของรัฐบาลที่เก็บรักษาข้อมูลที่เก็บถาวรตลอดหลายปีที่ผ่านมา

หากคุณไม่ต้องการใช้ความพยายามมากเกินไปในการจัดหาชุดข้อมูลฟรี มีเว็บไซต์และพอร์ทัลเฉพาะอย่างเช่น Kaggle, ทรัพยากร AWS, ฐานข้อมูล UCI และอื่นๆ ที่จะช่วยให้คุณสำรวจความหลากหลาย
หมวดหมู่และดาวน์โหลดชุดข้อมูลที่จำเป็นฟรี

ทรัพยากรภายใน

แม้ว่าทรัพยากรฟรีจะเป็นตัวเลือกที่สะดวกสบาย แต่ก็มีข้อจำกัดหลายประการที่เกี่ยวข้อง ประการแรก คุณไม่สามารถแน่ใจได้เสมอว่าคุณจะพบชุดข้อมูลที่ตรงกับความต้องการของคุณ แม้ว่าจะตรงกัน แต่ชุดข้อมูลอาจไม่เกี่ยวข้องในแง่ของไทม์ไลน์

หากส่วนตลาดของคุณค่อนข้างใหม่หรือยังไม่ได้สำรวจ ก็จะไม่มีหมวดหมู่หรือมีความเกี่ยวข้องมากนัก
ชุดข้อมูลให้คุณดาวน์โหลดเช่นกัน เพื่อหลีกเลี่ยงข้อบกพร่องเบื้องต้นด้วยทรัพยากรฟรีมี
มีแหล่งข้อมูลอื่นที่ทำหน้าที่เป็นช่องทางให้คุณสร้างชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องและตามบริบทมากขึ้น

สิ่งเหล่านี้คือแหล่งข้อมูลภายในของคุณ เช่น ฐานข้อมูล CRM แบบฟอร์ม โอกาสในการขายทางอีเมล จุดสัมผัสที่กำหนดผลิตภัณฑ์หรือบริการ ข้อมูลผู้ใช้ ข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่ ข้อมูลเว็บไซต์ แผนที่ความร้อน ข้อมูลเชิงลึกของโซเชียลมีเดีย และอื่นๆ ทรัพยากรภายในเหล่านี้ถูกกำหนด ตั้งค่า และดูแลโดยคุณ ดังนั้น คุณจึงมั่นใจได้ถึงความน่าเชื่อถือ ความเกี่ยวข้อง และความใหม่

ทรัพยากรที่ต้องชำระ

ไม่ว่าจะฟังดูมีประโยชน์เพียงใด แหล่งข้อมูลภายในก็มีส่วนร่วมที่มีความซับซ้อนและข้อจำกัดด้วยเช่นกัน ตัวอย่างเช่น จุดเน้นส่วนใหญ่ของกลุ่มผู้มีความสามารถพิเศษของคุณจะไปสู่การปรับจุดสัมผัสข้อมูลให้เหมาะสม นอกจากนี้ การประสานงานระหว่างทีมและทรัพยากรของคุณจะต้องสมบูรณ์แบบเช่นกัน

เพื่อหลีกเลี่ยงอาการสะอึกเช่นนี้ คุณได้ชำระเงินแล้ว เป็นบริการที่มอบชุดข้อมูลที่เป็นประโยชน์และเหมาะสมที่สุดให้กับโครงการของคุณ และรับรองว่าคุณจะได้รับอย่างสม่ำเสมอทุกเมื่อที่ต้องการ

ความประทับใจแรกที่พวกเราส่วนใหญ่มีต่อแหล่งจ่ายหรือผู้ขายข้อมูลคือมีราคาแพง อย่างไรก็ตาม,
เมื่อคุณทำคณิตศาสตร์ พวกมันจะถูกในระยะยาวเท่านั้น ด้วยเครือข่ายที่กว้างขวางและวิธีการจัดหาข้อมูล คุณจะสามารถรับชุดข้อมูลที่ซับซ้อนสำหรับโครงการ AI ของคุณได้ไม่ว่าจะไม่น่าเชื่อเพียงใด

เพื่อให้คุณทราบโครงร่างโดยละเอียดของความแตกต่างระหว่างแหล่งที่มาทั้งสาม ต่อไปนี้คือตารางที่ละเอียดถี่ถ้วน

ทรัพยากรฟรีทรัพยากรภายในทรัพยากรที่ต้องชำระ
ชุดข้อมูลสามารถใช้ได้ฟรีทรัพยากรภายในอาจฟรีขึ้นอยู่กับค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานของคุณคุณจ่ายเงินให้ผู้จำหน่ายข้อมูลเพื่อจัดหาชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องให้กับคุณ
มีแหล่งข้อมูลฟรีมากมายทางออนไลน์เพื่อดาวน์โหลดชุดข้อมูลที่ต้องการคุณจะได้รับข้อมูลที่กำหนดขึ้นเองตามความต้องการสำหรับการฝึกอบรม AIคุณได้รับข้อมูลที่กำหนดเองอย่างสม่ำเสมอตราบเท่าที่คุณต้องการ
คุณต้องทำงานด้วยตนเองในการรวบรวม การดูแล การจัดรูปแบบ และการทำหมายเหตุประกอบชุดข้อมูลคุณยังสามารถแก้ไขจุดสัมผัสข้อมูลของคุณเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่มีข้อมูลที่จำเป็นชุดข้อมูลจากผู้ขายพร้อมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง หมายความว่ามีคำอธิบายประกอบและมาพร้อมกับการประกันคุณภาพ
ระมัดระวังเกี่ยวกับข้อจำกัดด้านใบอนุญาตและการปฏิบัติตามข้อกำหนดในชุดข้อมูลที่คุณดาวน์โหลดทรัพยากรภายในมีความเสี่ยงหากคุณมีเวลาจำกัดในการทำตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณคุณสามารถกำหนดเส้นตายของคุณและให้ชุดข้อมูลจัดส่งตามนั้น

 

ข้อมูลที่ไม่ดีส่งผลต่อความทะเยอทะยาน AI ของคุณอย่างไร

เราแสดงรายการแหล่งข้อมูลทั่วไปสามแห่งด้วยเหตุผลที่คุณจะมีแนวคิดเกี่ยวกับวิธีการรวบรวมและจัดหาข้อมูล อย่างไรก็ตาม ณ จุดนี้ จำเป็นต้องเข้าใจด้วยว่าการตัดสินใจของคุณอาจตัดสินชะตากรรมของโซลูชัน AI ของคุณอย่างสม่ำเสมอ

เช่นเดียวกับที่ข้อมูลการฝึกอบรม AI คุณภาพสูงสามารถช่วยให้แบบจำลองของคุณให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและทันเวลา ข้อมูลการฝึกที่ไม่ถูกต้องสามารถทำลายแบบจำลอง AI ของคุณ ผลลัพธ์ที่บิดเบือน ทำให้เกิดอคติ และเสนอผลลัพธ์ที่ไม่ต้องการอื่นๆ

แต่ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น? ข้อมูลใดที่ควรฝึกและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล AI ของคุณ สุจริตไม่มี มาทำความเข้าใจกันมากกว่านี้

ข้อมูลไม่ดี - มันคืออะไร?

ข้อมูลไม่ดี ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องคือข้อมูลใดๆ ที่ไม่เกี่ยวข้อง ไม่ถูกต้อง ไม่สมบูรณ์ หรือลำเอียง ต้องขอบคุณกลยุทธ์การเก็บรวบรวมข้อมูลที่กำหนดไว้ไม่ดี นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่และ ผู้เชี่ยวชาญด้านคำอธิบายประกอบ ถูกบังคับให้ทำงานกับข้อมูลที่ไม่ดี

ความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างกับข้อมูลที่ไม่ถูกต้องคือข้อมูลเชิงลึกในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีอยู่ทั่วไป แต่โดยพื้นฐานแล้ว พวกมันอาจมีประโยชน์โดยไม่คำนึงถึง ด้วยการใช้เวลาเพิ่มเติม นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะยังสามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ใช่กรณีที่มีข้อมูลไม่ดี ชุดข้อมูลเหล่านี้ประกอบด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ไม่มี/จำกัดหรือข้อมูลที่มีคุณค่าหรือเกี่ยวข้องกับโครงการ AI ของคุณหรือวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม

ดังนั้น เมื่อคุณจัดหาชุดข้อมูลของคุณจากแหล่งข้อมูลฟรีหรือสร้างจุดสัมผัสข้อมูลภายในอย่างหลวม ๆ มีโอกาสสูงที่คุณจะดาวน์โหลดหรือสร้างข้อมูลที่ไม่ดี เมื่อนักวิทยาศาสตร์ของคุณทำงานกับข้อมูลที่ไม่ดี คุณไม่เพียงแต่ทำให้มนุษย์เสียเวลาเท่านั้น แต่ยังต้องผลักดันการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ของคุณด้วย

หากคุณยังไม่ชัดเจนว่าข้อมูลที่ไม่ดีสามารถทำอะไรกับความทะเยอทะยานของคุณได้ ต่อไปนี้คือรายการโดยย่อ:

  • คุณใช้เวลานับไม่ถ้วนในการจัดหาข้อมูลที่ไม่ดีและเสียเวลา แรงกาย และเงินไปกับทรัพยากร
  • ข้อมูลที่ไม่ดีสามารถดึงปัญหาทางกฎหมายให้คุณได้ หากไม่สังเกต และทำให้ประสิทธิภาพของ AI . ของคุณลดลง
    รูปแบบต่างๆ
  • เมื่อคุณนำผลิตภัณฑ์ของคุณเข้ารับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง จะส่งผลต่อประสบการณ์ของผู้ใช้
  • ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอาจทำให้ผลลัพธ์และการอนุมานมีอคติ ซึ่งอาจทำให้เกิดแบ็คแลชเพิ่มเติมได้

ดังนั้น หากคุณสงสัยว่ามีวิธีแก้ไขปัญหานี้หรือไม่

ผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI เพื่อช่วยเหลือ

ผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม Ai เพื่อช่วยเหลือ หนึ่งในโซลูชั่นพื้นฐานคือการไปหาผู้จำหน่ายข้อมูล (แหล่งที่ชำระเงิน) ผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI ช่วยให้มั่นใจว่าสิ่งที่คุณได้รับนั้นถูกต้องและมีความเกี่ยวข้อง และคุณมีชุดข้อมูลที่ส่งถึงคุณในรูปแบบที่มีโครงสร้าง คุณไม่จำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับความยุ่งยากในการย้ายจากพอร์ทัลไปยังพอร์ทัลในการค้นหาชุดข้อมูล

สิ่งที่คุณต้องทำคือรับข้อมูลและฝึกโมเดล AI ของคุณเพื่อความสมบูรณ์แบบ จากที่กล่าวมา เรามั่นใจว่าคำถามต่อไปของคุณคือค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการร่วมมือกับผู้จำหน่ายข้อมูล เราเข้าใจดีว่าพวกคุณบางคนกำลังทำงานอยู่ในงบประมาณจิต และนั่นคือสิ่งที่เรากำลังมุ่งหน้าไปในลำดับต่อไป

ปัจจัยที่ต้องพิจารณาในการจัดทำงบประมาณที่มีประสิทธิภาพสำหรับโครงการรวบรวมข้อมูลของคุณ
 

การฝึกอบรม AI เป็นแนวทางที่เป็นระบบ และนั่นเป็นสาเหตุที่การจัดทำงบประมาณกลายเป็นส่วนสำคัญ ควรพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น RoI ความแม่นยำของผลลัพธ์ วิธีการฝึกอบรม และอื่นๆ ก่อนลงทุนเงินจำนวนมหาศาลในการพัฒนา AI ผู้จัดการโครงการหรือเจ้าของธุรกิจจำนวนมากคลำอยู่ในขั้นตอนนี้ พวกเขาตัดสินใจอย่างเร่งรีบซึ่งนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ ซึ่งท้ายที่สุดแล้วทำให้พวกเขาต้องใช้จ่ายมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม ส่วนนี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องแก่คุณ เมื่อคุณต้องนั่งทำงานเกี่ยวกับงบประมาณสำหรับการฝึกอบรม AI สามสิ่งหรือปัจจัยที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

งบประมาณสำหรับข้อมูลการฝึกอบรม Ai ของคุณ

มาดูรายละเอียดกันทีละอย่าง

ปริมาณข้อมูลที่คุณต้องการ

เราพูดมาตลอดว่าประสิทธิภาพและความแม่นยำของแบบจำลอง AI ของคุณนั้นขึ้นอยู่กับว่าได้รับการฝึกฝนมากเพียงใด ซึ่งหมายความว่ายิ่งชุดข้อมูลมีปริมาณมากเท่าใด การเรียนรู้ก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น แต่นี่เป็นสิ่งที่คลุมเครือมาก ในการใส่ตัวเลขให้กับแนวคิดนี้ Dimensional Research ได้เผยแพร่รายงานที่เปิดเผยว่าธุรกิจต่างๆ จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลตัวอย่างอย่างน้อย 100,000 ชุดเพื่อฝึกโมเดล AI ของตน

ด้วยชุดข้อมูล 100,000 ชุด เราหมายถึงคุณภาพและชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง 100,000 ชุด ชุดข้อมูลเหล่านี้ควรมีแอตทริบิวต์ที่จำเป็น คำอธิบายประกอบ และข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นสำหรับอัลกอริทึมและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประมวลผลข้อมูลและดำเนินการตามที่ตั้งใจไว้

ด้วยหลักการทั่วไปนี้ เรามาทำความเข้าใจเพิ่มเติมว่าปริมาณข้อมูลที่คุณต้องการยังขึ้นอยู่กับปัจจัยที่ซับซ้อนอีกประการหนึ่งซึ่งเป็นกรณีการใช้งานของธุรกิจของคุณ สิ่งที่คุณตั้งใจจะทำกับผลิตภัณฑ์หรือโซลูชันของคุณจะกำหนดจำนวนข้อมูลที่คุณต้องการด้วย ตัวอย่างเช่น การสร้างธุรกิจเครื่องมือแนะนำจะมีความต้องการปริมาณข้อมูลที่แตกต่างจากบริษัทที่สร้างแชทบ็อต

กลยุทธ์การกำหนดราคาข้อมูล

เมื่อคุณเสร็จสิ้นการกำหนดปริมาณข้อมูลที่คุณต้องการจริงๆ คุณต้องดำเนินการต่อไปในกลยุทธ์การกำหนดราคาข้อมูล ในแง่ง่ายๆ หมายถึงคุณจะชำระเงินสำหรับชุดข้อมูลที่คุณจัดหาหรือสร้างขึ้นอย่างไร

โดยทั่วไป กลยุทธ์เหล่านี้เป็นกลยุทธ์การกำหนดราคาแบบปกติที่ปฏิบัติตามในตลาด:

ประเภทข้อมูลกลยุทธ์การกำหนดราคา
ภาพ ภาพราคาต่อไฟล์ภาพเดียว
วีดีโอ วีดีโอราคาต่อวินาที นาที ชั่วโมง หรือแต่ละเฟรม
เสียง เสียง / คำพูดราคาต่อวินาที นาที หรือชั่วโมง
ข้อความ ข้อความราคาต่อคำหรือประโยค

แต่เดี๋ยวก่อน. นี่เป็นกฎง่ายๆ อีกครั้ง ต้นทุนจริงในการจัดหาชุดข้อมูลยังขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น:

  • ส่วนตลาดที่ไม่ซ้ำกัน ข้อมูลประชากร หรือภูมิศาสตร์จากที่ซึ่งชุดข้อมูลต้องมีแหล่งที่มา
  • ความซับซ้อนของกรณีการใช้งานของคุณ
  • คุณต้องการข้อมูลมากแค่ไหน?
  • เวลาของคุณสู่ตลาด
  • ข้อกำหนดเฉพาะและอื่น ๆ

หากคุณสังเกต คุณจะรู้ว่าค่าใช้จ่ายในการรับภาพจำนวนมากสำหรับโครงการ AI ของคุณอาจน้อยกว่านี้ แต่ถ้าคุณมีข้อกำหนดมากเกินไป ราคาก็อาจพุ่งสูงขึ้น

กลยุทธ์การจัดหาของคุณ

นี่เป็นเรื่องยุ่งยาก เช่นเดียวกับที่คุณเห็น มีวิธีต่างๆ ในการสร้างหรือแหล่งข้อมูลสำหรับแบบจำลอง AI ของคุณ สามัญสำนึกจะกำหนดว่าทรัพยากรฟรีนั้นดีที่สุด เพราะคุณสามารถดาวน์โหลดชุดข้อมูลปริมาณที่ต้องการได้ฟรีโดยไม่มีความยุ่งยากใดๆ

ตอนนี้ดูเหมือนว่าแหล่งจ่ายแพงเกินไป แต่นี่คือการเพิ่มชั้นของความซับซ้อน เมื่อคุณกำลังจัดหาชุดข้อมูลจากแหล่งข้อมูลฟรี คุณกำลังใช้เวลาและความพยายามเพิ่มขึ้นในการทำความสะอาดชุดข้อมูลของคุณ รวบรวมชุดข้อมูลเหล่านี้ให้อยู่ในรูปแบบเฉพาะธุรกิจของคุณ แล้วทำหมายเหตุประกอบทีละรายการ คุณมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินการในกระบวนการ

ด้วยแหล่งที่มาแบบชำระเงิน การชำระเงินเป็นแบบครั้งเดียว และคุณยังได้รับชุดข้อมูลที่พร้อมสำหรับเครื่องในเวลาที่คุณต้องการ ความคุ้มค่าเป็นเรื่องส่วนตัวมากที่นี่ หากคุณรู้สึกว่าสามารถใช้เวลากับการทำหมายเหตุประกอบชุดข้อมูลฟรี คุณก็จัดงบประมาณได้ตามนั้น และหากคุณเชื่อว่าการแข่งขันของคุณดุเดือดและมีเวลาจำกัดในการทำตลาด คุณสามารถสร้างระลอกคลื่นในตลาดได้ คุณควรเลือกแหล่งที่มาแบบชำระเงิน

การจัดทำงบประมาณเป็นเรื่องของการทำลายข้อมูลเฉพาะและการกำหนดแต่ละส่วนอย่างชัดเจน ปัจจัยทั้งสามนี้ควรเป็นแผนงานสำหรับกระบวนการจัดงบประมาณการฝึกอบรม AI ของคุณในอนาคต

คุณประหยัดค่าใช้จ่ายด้วยการได้มาซึ่งข้อมูลภายในองค์กรหรือไม่?

ได้มาซึ่งข้อมูล ขณะจัดทำงบประมาณ เราได้สำรวจว่าทรัพยากรฟรีบังคับให้คุณใช้จ่ายมากขึ้นในระยะยาวได้อย่างไร ณ จุดนั้น คุณจะสงสัยโดยอัตโนมัติเกี่ยวกับความคุ้มค่าของกระบวนการเก็บข้อมูลภายในองค์กร

เรารู้ว่าคุณยังคงลังเลใจเกี่ยวกับแหล่งที่มาที่ชำระเงิน และนั่นเป็นสาเหตุที่ส่วนนี้จะช่วยขจัดความสงสัยของคุณเกี่ยวกับเรื่องนี้ และให้ความกระจ่างเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายที่ซ่อนอยู่ซึ่งเกี่ยวข้องกับการสร้างข้อมูลภายในองค์กร

การได้มาซึ่งข้อมูลภายในมีราคาแพงหรือไม่?

ใช่แล้ว!

ต่อไปนี้เป็นคำตอบอย่างละเอียด ค่าใช้จ่ายคือสิ่งที่คุณใช้จ่าย ในขณะที่พูดคุยเกี่ยวกับทรัพยากรฟรี เราเปิดเผยว่าคุณใช้เงิน เวลา และความพยายามในกระบวนการ สิ่งนี้ใช้กับการรับข้อมูลภายในองค์กรเช่นกัน

การได้มาซึ่งข้อมูลมีราคาแพง เนื่องจากคุณมีจุดติดต่อหรือช่องทางข้อมูลที่กำหนดขึ้นเอง ไม่ได้หมายความว่าคุณจะมี ชุดข้อมูลที่เครื่องพร้อม ในที่สุด. ข้อมูลที่คุณสร้างจะยังคงเป็นข้อมูลดิบและไม่มีโครงสร้างเป็นส่วนใหญ่ คุณอาจมีข้อมูลทั้งหมดที่คุณต้องการในที่เดียว แต่ข้อมูลที่มีอยู่จะอยู่ในทุกที่

ในท้ายที่สุด คุณจะต้องใช้จ่ายเงินให้กับพนักงาน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้ทำหมายเหตุประกอบ ผู้เชี่ยวชาญด้านการประกันคุณภาพ และอื่นๆ อีกมากมาย คุณจะใช้จ่ายในการสมัครรับข้อมูลเครื่องมือคำอธิบายประกอบและ
การบำรุงรักษา CMS, CRM และค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานอื่น ๆ

นอกจากนี้ ชุดข้อมูลยังมีข้อกังวลเรื่องอคติและความถูกต้อง ซึ่งคุณจำเป็นต้องจัดเรียงข้อมูลด้วยตนเอง และหากคุณมีปัญหาเรื่องการขัดสีในทีมข้อมูลการฝึกอบรม AI คุณจะต้องใช้ในการสรรหาสมาชิกใหม่ ปรับพวกเขาให้เข้ากับกระบวนการของคุณ ฝึกอบรมพวกเขาให้ใช้เครื่องมือของคุณ และอื่นๆ

คุณจะต้องใช้จ่ายเงินมากกว่าที่คุณจะทำได้ในระยะยาว นอกจากนี้ยังมีค่าใช้จ่ายคำอธิบายประกอบ ณ จุดใดเวลาหนึ่ง ต้นทุนทั้งหมดที่เกิดขึ้นในการทำงานกับข้อมูลภายในคือ:

ต้นทุนที่เกิดขึ้น = จำนวนของคำอธิบายประกอบ * ต้นทุนต่อตัวบันทึกย่อ + ต้นทุนของแพลตฟอร์ม

หากปฏิทินการฝึกอบรม AI ของคุณมีกำหนดเป็นเดือน ให้ลองนึกภาพค่าใช้จ่ายที่จะเกิดขึ้นอย่างสม่ำเสมอ ดังนั้น นี่เป็นทางออกที่ดีสำหรับข้อกังวลในการได้มาซึ่งข้อมูล หรือมีทางเลือกอื่นหรือไม่

ประโยชน์ของผู้ให้บริการเก็บรวบรวมข้อมูล AI แบบ end-to-end

มีวิธีแก้ปัญหาที่น่าเชื่อถือสำหรับปัญหานี้ และมีวิธีที่ดีกว่าและราคาไม่แพงในการรับข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับโมเดล AI ของคุณ เราเรียกพวกเขาว่าผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรมหรือผู้จำหน่ายข้อมูล

พวกเขาเป็นธุรกิจเช่น Shaip ที่เชี่ยวชาญในการนำเสนอชุดข้อมูลคุณภาพสูงตามความต้องการและความต้องการเฉพาะของคุณ สิ่งเหล่านี้ขจัดความยุ่งยากทั้งหมดที่คุณเผชิญในการรวบรวมข้อมูล เช่น การจัดหาชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การล้าง การคอมไพล์ และการทำหมายเหตุประกอบ และอื่นๆ และช่วยให้คุณมุ่งเน้นที่การปรับโมเดล AI และอัลกอริทึมของคุณให้เหมาะสมเท่านั้น การทำงานร่วมกับผู้จำหน่ายข้อมูล ทำให้คุณมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญและสิ่งที่คุณควบคุมได้

นอกจากนี้ คุณจะขจัดความยุ่งยากทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการจัดหาชุดข้อมูลจากทรัพยากรภายในและฟรี เพื่อให้คุณเข้าใจถึงข้อดีของผู้ให้บริการข้อมูลแบบ end-to-end ได้ดีขึ้น ต่อไปนี้คือรายการโดยย่อ:

  1. ผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรมเข้าใจกลุ่มตลาด กรณีใช้งาน ข้อมูลประชากร และข้อมูลเฉพาะอื่นๆ ของคุณอย่างครบถ้วน เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับโมเดล AI ของคุณ
  2. พวกเขามีความสามารถในการจัดหาชุดข้อมูลที่หลากหลายซึ่งเหมาะสำหรับโครงการของคุณ เช่น รูปภาพ วิดีโอ ข้อความ ไฟล์เสียง หรือทั้งหมดเหล่านี้
  3. ผู้จำหน่ายข้อมูลจะล้างข้อมูล จัดโครงสร้าง และติดแท็กด้วยแอตทริบิวต์และข้อมูลเชิงลึกที่เครื่องจักรและอัลกอริธึมจำเป็นต้องเรียนรู้และประมวลผล นี่เป็นความพยายามแบบแมนนวลที่ต้องใส่ใจในรายละเอียดและเวลาอย่างพิถีพิถัน
  4. คุณมีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่ดูแลการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลสำคัญๆ ตัวอย่างเช่น หากกรณีการใช้งานผลิตภัณฑ์ของคุณอยู่ในพื้นที่ด้านการดูแลสุขภาพ คุณจะไม่สามารถขอคำอธิบายประกอบจากผู้เชี่ยวชาญที่ไม่ใช่ด้านการดูแลสุขภาพและคาดหวังผลลัพธ์ที่ถูกต้องได้ กับผู้จำหน่ายข้อมูล นั่นไม่ใช่กรณี พวกเขาทำงานร่วมกับ SMEs และตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลการถ่ายภาพดิจิทัลของคุณได้รับการใส่คำอธิบายประกอบอย่างเหมาะสมโดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม
  5. พวกเขายังดูแลการไม่ระบุตัวตนของข้อมูลและปฏิบัติตาม HIPAA หรือการปฏิบัติตามข้อกำหนดและโปรโตคอลเฉพาะอุตสาหกรรมอื่นๆ เพื่อให้คุณอยู่ห่างจากความยุ่งยากทางกฎหมายทุกรูปแบบและทุกรูปแบบ
  6. ผู้จำหน่ายข้อมูลทำงานอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยในการกำจัดอคติออกจากชุดข้อมูลของตน เพื่อให้แน่ใจว่าคุณมีผลลัพธ์ตามวัตถุประสงค์และการอนุมาน
  7. คุณยังจะได้รับชุดข้อมูลล่าสุดในช่องของคุณ ดังนั้นโมเดล AI ของคุณจึงได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด
  8. พวกเขายังง่ายต่อการทำงานด้วย ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนแปลงความต้องการข้อมูลอย่างกะทันหันสามารถสื่อสารกับพวกเขาได้ และพวกเขาจะจัดหาแหล่งข้อมูลที่เหมาะสมอย่างราบรื่นตามความต้องการที่ได้รับการปรับปรุง

ด้วยปัจจัยเหล่านี้ เราเชื่อมั่นอย่างยิ่งว่าตอนนี้คุณเข้าใจแล้วว่าการร่วมมือกับผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรมนั้นคุ้มค่าและง่ายดายเพียงใด ด้วยความเข้าใจนี้ มาดูกันว่าคุณจะเลือกผู้จำหน่ายข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับโครงการ AI ของคุณได้อย่างไร

การจัดหาชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

ทำความเข้าใจตลาดของคุณ กรณีใช้งาน ข้อมูลประชากร เพื่อจัดหาชุดข้อมูลล่าสุด ไม่ว่าจะเป็นรูปภาพ วิดีโอ ข้อความ หรือเสียง

ล้างข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

จัดโครงสร้างและแท็กข้อมูลด้วยแอตทริบิวต์และข้อมูลเชิงลึกที่เครื่องและอัลกอริทึมเข้าใจ

ข้อมูลอคติ

ขจัดความลำเอียงออกจากชุดข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่าคุณมีผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมและการอนุมาน

คำอธิบายประกอบข้อมูล

ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านจากโดเมนเฉพาะดูแลการใส่คำอธิบายประกอบของข้อมูลที่สำคัญ

การลบข้อมูลระบุตัวตน

ปฏิบัติตาม HIPAA, GDPR หรือการปฏิบัติตามข้อกำหนดและโปรโตคอลเฉพาะอุตสาหกรรมอื่นๆ เพื่อขจัดความซับซ้อนทางกฎหมาย

วิธีการเลือกบริษัทเก็บรวบรวมข้อมูล AI ที่เหมาะสม

การเลือกบริษัทรวบรวมข้อมูล AI นั้นไม่ซับซ้อนหรือใช้เวลานานเท่ากับการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลฟรี มีเพียงไม่กี่ปัจจัยที่คุณต้องพิจารณาแล้วจับมือกันเพื่อทำงานร่วมกัน

เมื่อคุณเริ่มมองหาผู้จำหน่ายข้อมูล เราถือว่าคุณได้ปฏิบัติตามและพิจารณาถึงสิ่งที่เราได้พูดคุยกันจนถึงตอนนี้ อย่างไรก็ตาม นี่เป็นการสรุปโดยย่อ:

  • คุณมีกรณีการใช้งานที่ชัดเจนในใจ
  • ข้อกำหนดด้านตลาดและข้อมูลของคุณได้รับการกำหนดไว้อย่างชัดเจน
  • งบประมาณของคุณอยู่ในประเด็น
  • และคุณมีแนวคิดเกี่ยวกับปริมาณข้อมูลที่คุณต้องการ

เมื่อเลือกรายการเหล่านี้แล้ว เรามาทำความเข้าใจว่าคุณจะค้นหาผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรมในอุดมคติได้อย่างไร

ผู้จำหน่ายการเก็บรวบรวมข้อมูล Ai

ชุดข้อมูลตัวอย่าง การทดสอบสารสีน้ำเงิน

ก่อนที่จะลงนามในข้อตกลงระยะยาว คุณควรทำความเข้าใจผู้ให้บริการข้อมูลอย่างละเอียดก่อนเสมอ ดังนั้น เริ่มต้นการทำงานร่วมกันของคุณด้วยข้อกำหนดของชุดข้อมูลตัวอย่างที่คุณจะต้องจ่าย

ชุดข้อมูลนี้อาจเป็นชุดข้อมูลขนาดเล็กเพื่อประเมินว่าพวกเขาเข้าใจความต้องการของคุณหรือไม่ มีกลยุทธ์การจัดซื้อที่เหมาะสม ขั้นตอนการทำงานร่วมกัน ความโปร่งใส และอื่นๆ เมื่อพิจารณาจากข้อเท็จจริงที่ว่าคุณจะติดต่อกับผู้ขายหลายราย ณ จุดนี้ จะช่วยให้คุณประหยัดเวลาในการตัดสินใจเลือกผู้ให้บริการและสรุปว่าใครเหมาะสมกับความต้องการของคุณมากที่สุด

ตรวจสอบว่าเป็นไปตามข้อกำหนดหรือไม่

โดยค่าเริ่มต้น ผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรมส่วนใหญ่จะปฏิบัติตามข้อกำหนดและโปรโตคอลด้านกฎระเบียบทั้งหมด อย่างไรก็ตาม เพื่อความปลอดภัย ให้สอบถามเกี่ยวกับการปฏิบัติตามและนโยบาย จากนั้นจำกัดการเลือกของคุณให้แคบลง

ถามเกี่ยวกับกระบวนการ QA ของพวกเขา

กระบวนการรวบรวมข้อมูลด้วยตัวเองนั้นเป็นระบบและเป็นชั้นๆ มีวิธีการเชิงเส้นที่ดำเนินการ เพื่อให้ได้แนวคิดเกี่ยวกับวิธีการทำงาน ให้ถามเกี่ยวกับกระบวนการ QA และสอบถามว่าชุดข้อมูลที่พวกเขาจัดหามาและคำอธิบายประกอบนั้นผ่านการตรวจสอบคุณภาพและการตรวจสอบหรือไม่ สิ่งนี้จะทำให้คุณ
แนวคิดว่าสิ่งที่ส่งมอบสุดท้ายที่คุณจะได้รับนั้นพร้อมสำหรับเครื่องหรือไม่

การจัดการอคติของข้อมูล

เฉพาะลูกค้าที่มีข้อมูลเท่านั้นที่จะถามถึงความลำเอียงในชุดข้อมูลการฝึกอบรม เมื่อคุณพูดกับผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม ให้พูดถึงความลำเอียงของข้อมูลและวิธีที่พวกเขาจัดการเพื่อขจัดความลำเอียงในชุดข้อมูลที่พวกเขาสร้างหรือจัดหา แม้ว่าจะเป็นเรื่องปกติที่จะขจัดความลำเอียงให้หมดสิ้นไป แต่คุณก็ยังสามารถทราบแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่ปฏิบัติตามเพื่อไม่ให้มีอคติ

พวกเขาสามารถปรับขนาดได้หรือไม่?

การส่งมอบครั้งเดียวเป็นสิ่งที่ดี ผลงานระยะยาวจะดีกว่า อย่างไรก็ตาม ความร่วมมือที่ดีที่สุดคือการทำงานร่วมกันที่สนับสนุนวิสัยทัศน์ทางธุรกิจของคุณและขยายขนาดผลงานไปพร้อม ๆ กันกับการเพิ่มขึ้นของคุณ
ความต้องการ

ดังนั้น ให้หารือว่าผู้ขายที่คุณคุยด้วยสามารถขยายขนาดในแง่ของปริมาณข้อมูลได้หรือไม่ หากมีความจำเป็น และหากทำได้ กลยุทธ์การกำหนดราคาจะเปลี่ยนไปอย่างไร

สรุป

คุณต้องการทราบทางลัดเพื่อค้นหาผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่ดีที่สุดหรือไม่? ติดต่อกับพวกเรา. ข้ามขั้นตอนที่น่าเบื่อเหล่านี้และร่วมงานกับเราสำหรับชุดข้อมูลคุณภาพสูงและแม่นยำที่สุดสำหรับโมเดล AI ของคุณ

เราทำเครื่องหมายทุกช่องที่เราได้พูดคุยกันจนถึงตอนนี้ เมื่อเป็นผู้บุกเบิกในพื้นที่นี้ เราทราบดีว่าต้องใช้อะไรบ้างในการสร้างและปรับขนาดโมเดล AI และข้อมูลเป็นศูนย์กลางของทุกสิ่งอย่างไร

เรายังเชื่อว่า Buyer's Guide นั้นครอบคลุมและมีความรู้ในด้านต่างๆ การฝึกอบรม AI นั้นซับซ้อน แต่ด้วยคำแนะนำและคำแนะนำเหล่านี้ คุณสามารถทำให้พวกเขาไม่น่าเบื่อน้อยลง ในท้ายที่สุด ผลิตภัณฑ์ของคุณเป็นองค์ประกอบเดียวที่จะได้รับประโยชน์จากทั้งหมดนี้ในที่สุด

คุณไม่เห็นด้วยหรือ

มาคุยกันเถอะ

  • ในการลงทะเบียน ฉันเห็นด้วยกับ Shaip นโยบายความเป็นส่วนตัว และ ใช้บริการมา และให้ความยินยอมของฉันในการรับการสื่อสารการตลาดแบบ B2B จาก Shaip