人工知能（AI）と機械学習を含むすべてのプロジェクトには、AIトレーニングデータが必要です。 AIシステムがより正確になり、その目的に関連するようになることを学ぶことができる唯一の方法は、該当する情報を入力することです。 データセットの調達と準備は、まさに企業がAIと機械学習の可能性を活用するのに苦労している場所です。
AIトレーニングでは、正確な結果を提供するために、マシンに大量のコンテキストデータを一貫して入力する必要があります。 それが彼らがすべての収穫でより鋭くなることを学ぶ方法です。 品質データの調達は、企業に重大な課題をもたらします。 彼らは絶え間ない情報源を使い果たすか、データ収集会社と協力するために必要な資金を使い果たすことを恐れています。
よくある誤解は、データベンダーはビジネスオーナーにとって手頃な価格ではないというものです。 AIトレーニングのアウトソーシングのコストと、投資によって長期的にどのようにコストを節約できるかについて説明します。
さまざまなデータソース
データベンダーがどのように費用効果が高いかを理解するには、最初にデータ取得の複数のソースとそれらの固有の長所と短所を理解する必要があります。 各ソースについてさらに理解を深めることで、それぞれの長所と短所を理解できます。
| ソース | Advantages | デメリット |
| 無料のリソース | これらは、業界および市場セグメント全体のデータセットを無料で提供します。 | 適切なデータセットを見つける前に、複数のデータセットとカテゴリを探索するには、数え切れないほどの手作業が必要です。 |
| 企業には、Kaggle、AWS、Google Dataset SearchEngineなどの複数のオプションがあります。 | データセットはほとんど生で、クリーンアップされていません。 | |
| データには手動で注釈を付ける必要があり、これも時間がかかります。 | ||
| 特定のデータセットのライセンスの問題が含まれる場合があります。 | ||
| 内部ソース | これらは、会社が定義したさまざまなタッチポイントを通じて社内で生成されるコンテキストデータセットを提供します。 | 利用可能なデータの量は、トラフィック、トラクション、およびその他のタッチポイントベースのメトリックによって異なります。 |
| データセットは、要件に応じてカスタマイズできます。 | 部門間および部門内でのコラボレーションは、時には気が遠くなる可能性があります。 | |
| 製品の市場投入までの時間が限られている場合、内部ソースによって大幅な遅延が発生する可能性があります。 | ||
| データ注釈は依然として手動タスクです。 | ||
| 有料ソースまたはデータベンダー | 質の高いAIトレーニングデータの永続的なソース。 | あなたの製品がどれだけニッチであるかに基づいて高価かもしれません。 |
| データセットは、プロジェクトの要件に応じてカスタマイズできます。 | ||
| データは、市場投入までの時間に関係なく、常に時間どおりに配信されます。 | ||
| ライセンスとコンプライアンスはベンダーによって処理されます。 | ||
| データセットには注釈が付けられ、配信前に品質がチェックされます。 |
上記の表を見ると、データベンダーが短所よりも長所を提供していることがわかります。 より良いアイデアを提供するために、これらの側面を詳細に調べてみましょう。
データベンダーがAIプロジェクトにとって常に有益である方法
データベンダーは、そのドメインのスペシャリストです。 彼らは、主流になる前からAIとMLに精通しているパイオニアです。 データ収集会社 大規模なネットワークがあり、さまざまな種類のデータセットを持つデータベースにアクセスできます。 また、ネットワークと連絡先を使用して新しいデータセットを最初から生成するための影響力とインフラストラクチャもあります。
データ収集会社は、プロジェクトに非の打ちどころのないデータセットを一貫して提供します。 これとは別に、コラボレーションにもたらす能力のいくつかを次に示します。
- ベンダーは、さまざまな形式のデータを生成、キュレート、および配信できます。 たとえば、アプリの音声検索モジュールを開発する場合、ニーズに応じた音声データを取得できます。 また、プロジェクトに有利な画像、テキスト、またはビデオベースのデータを配信することもできます。
- データの専門家は、ライセンスと規制の遵守に伴うすべての障害と頭痛の種に対処します。 それらが提供するデータセットには、完全に制限がありません。
- データ収集会社は、受け取るデータに偏りがないことを確認します。そうしないと、関連する結果を得るためにシステムを変更できるように、考えられるバイアスが通知されます。
- 必要に応じて、背景、人口統計、市場セグメント、およびその他の重要なセグメントから最新のデータセットを取得します。
データベンダーが安価である理由
データベンダーとスペシャリストは、バルクプロジェクトの契約をカスタマイズしているため、競争力のある料金を請求できます。 それらの大規模なネットワークは、長期的にはより安価であることが証明される主な理由のXNUMXつでもあります。 業界に長年携わってきた彼らは、各タイプのデータセットに適用できるソース、厳しい期限の下でデータを迅速に取得する方法、正確なデータセットについて誰に連絡するかを知っています。
コラボレーションの期間が長くなると、コラボレーションは要件を理解し、高品質のデータセットを自律的に提供します。 最終的に、データ品質の最適化サイクル、オーバーヘッドコスト、トレーニング、注釈、およびその他のコストのかかる費用はまったく発生しません。
シャイプアドバンテージ
Shaipでは、データの注釈と取得の分野でベテランです。 13年以上の経験により、市場で他に類を見ないデータ要件を理解しています。 受け取ったデータをアップロードする準備ができていることを確認するために、XNUMX回の厳格な品質チェックがあります。 また、透明性に誇りを持っており、約束を果たすことを中心にモデルを構築しています。
簡単なケーススタディ
私たちは提供を専門としています 質の高い医療データ。 私たちの最も成功したコラボレーションのXNUMXつは、保険会社とのコラボレーションです。 彼らは、予測分析などのAI主導のモジュールを導入して、保険会社が病気を発症する可能性を評価し、それに応じてカスタマイズされた保険料を提供したいと考えていました。
結果を正確に予測するには、特定の人口統計からの大量の医療データが必要でした。 自主的に提供された詳細により、保険会社は、ライフスタイル、遺伝学、遺伝、およびその他の要因に基づいて、彼らが開発する可能性のある状態のアイデアを得ることができます。 保険会社が協力してデータセットを作成し、規定の時間枠で納品しました。
医療データに関する重要な課題のXNUMXつは、 識別されない 患者データと実装されたHIPAAプロトコル。 私たちの厳格なプロセスにより、データがあらゆる形式の再識別から保護され、最終的にすべてのコンプライアンス基準を満たすことが保証されました。
アップラッピング
無料のリソースに頼るのではなく、データベンダーを利用することで、長期的にはコストを節約し、企業の指数関数的成長に備えることができます。 AIモジュールで正確な結果を提供したい場合は、最初に関連データをフィードする必要があります。このデータは、私たちのような専門家からのみ取得できます。
あなたのアイデアや要件について話し合うために、今日私たちと連絡を取ってください。