今日、人工知能（AI）と機械学習（ML）のないビジネスは、競争上重大な不利益を被っています。 バックエンドプロセスとワークフローのサポートと最適化から、レコメンデーションエンジンによるユーザーエクスペリエンスの向上、自動化まで、AIの採用は不可避であり、2021年の存続に不可欠です。
ただし、AIがシームレスで正確な結果を提供するようになるのは困難です。 適切な実装は一夜にして達成されるのではなく、何ヶ月も続く可能性のある長期的なプロセスです。 AIトレーニング期間が長いほど、結果はより正確になります。 そうは言っても、AIトレーニング期間が長くなると、関連するコンテキストデータセットの量が増える必要があります。
ビジネスの観点からは、内部システムが非常に効率的でない限り、関連するデータセットの永続的なソースを持つことはほぼ不可能です。 ほとんどの企業は、次のような外部ソースに依存する必要があります サードパーティベンダー またはAIトレーニングデータ収集会社。 トレーニング目的で必要な量のAIトレーニングデータを確実に取得するためのインフラストラクチャと設備がありますが、ビジネスに適したオプションを選択することはそれほど簡単ではありません。
業界にはデータ収集を提供しているサブパー企業がたくさんあり、誰と協力するかを慎重に選択する必要があります。 間違ったベンダーや無能なベンダーと提携すると、製品の発売データが無期限にプッシュされたり、キャピタルロスが発生したりする可能性があります。
このガイドは、適切なAIデータ収集会社を選択するのに役立つように作成されています。 読んだ後、あなたはあなたのビジネスに最適なデータ収集会社を特定する自信があります。
データ収集会社を探す前に考慮すべき内部要因
データ収集会社とのコラボレーションは、タスクの50％にすぎません。 残りの50％は、あなたの視点から見た基礎を中心に展開しています。 完璧なコラボレーションには、質問や要素に答えたり、さらに説明したりする必要があります。 それらのいくつかを見てみましょう。
AIのユースケースは何ですか？
AI実装用に適切なユースケースを定義する必要があります。 そうでない場合は、確固たる目的なしにAIを展開しています。 実装する前に、AIがリードの生成、販売の促進、ワークフローの最適化、顧客中心の結果、またはビジネスに固有のその他の肯定的な結果をもたらすのに役立つかどうかを理解する必要があります。 ユースケースを明確に定義することで、適切なデータベンダーを探すことができます。
どのくらいのデータが必要ですか？ どんなタイプ？
必要なデータの量に一般的な上限を設ける必要があります。 ボリュームが多いほどモデルの精度が高くなると考えていますが、プロジェクトに必要な量と、最も有益なデータの種類を定義する必要があります。 明確な計画がないと、コストと労力が過度に無駄になります。以下は、収集の準備中にビジネスオーナーが何を特定するために尋ねる一般的な質問です。
- あなたのビジネスはコンピュータビジョンに基づいていますか？
- データセットとして必要な特定の画像は何ですか？
- 予測分析をワークフローに取り入れ、過去のテキストベースのデータセットを必要としますか？
データセットはどの程度多様である必要がありますか？
また、年齢層、性別、民族性、言語と方言、教育資格、収入、婚姻状況、および地理的な場所から収集されたデータなど、データの多様性を定義する必要もあります。
あなたのデータは敏感ですか？
機密データとは、個人情報または機密情報を指します。 治験を実施するために使用される電子健康記録の患者の詳細は、理想的な例です。 倫理的には、HIPAAの標準とプロトコルが普及しているため、これらの洞察と情報は匿名化する必要があります。
データ要件に機密データが含まれる場合は、データの匿名化をどのように行うか、またはベンダーにデータの匿名化を依頼するかどうかを決定する必要があります。
データ収集ソース
データ収集は、無料でダウンロード可能なデータセットから政府のWebサイトやアーカイブまで、さまざまなソースから提供されます。 ただし、データセットはプロジェクトに関連している必要があります。そうでない場合、データセットには価値がありません。 関連性があることは別として、データセットは、AIの結果が野心と一致することを保証するために、コンテキストがあり、クリーンで、最近の起源のものである必要があります。
予算を立てる方法は？
AIデータ収集には、ベンダーへの支払い、運用料金、データ精度の最適化サイクル費用、間接費用、その他の直接およびその他の費用が含まれます。 隠されたコスト。 プロセスに関連するすべての費用を慎重に検討し、それに応じて予算を策定する必要があります。 データ収集の予算も、プロジェクトの範囲とビジョンに合わせる必要があります。
必要なデータの量に一般的な上限を設ける必要があります。 ボリュームが多いほどモデルの精度が高くなると考えていますが、プロジェクトに必要な量と、最も有益なデータの種類を定義する必要があります。 明確な計画がないと、コストと労力が過度に無駄になります。AIおよびMLプロジェクトに最適なデータ収集会社を選択する方法は？
ファンダメンタルズが確立されたので、理想的なデータ収集会社を特定するのは比較的簡単になりました。 品質プロバイダーと不十分なベンダーをさらに区別するために、注意を払う必要のある側面の簡単なチェックリストを以下に示します。
サンプルデータセット
求める サンプルデータセット ベンダーと協力する前に。 AIモジュールの結果とパフォーマンスは、ベンダーがどれだけ積極的で、関与し、コミットしているかによって異なります。これらすべての品質に関する洞察を得るための最良の方法は、サンプルデータセットを取得することです。 これにより、データ要件が満たされているかどうかがわかり、コラボレーションに投資する価値があるかどうかがわかります。
企業コンプライアンス
ベンダーと協力する主な理由のXNUMXつは、タスクを規制当局に準拠させることです。 それは経験のある専門家を必要とする退屈な仕事です。 決定する前に、将来のサービスプロバイダーがコンプライアンスと標準に準拠しているかどうかを確認し、さまざまなソースから調達したデータが適切な権限で使用できるようにライセンスされていることを確認します。
法的な結果により、会社が破産する可能性があります。 データ収集プロバイダーを選択するときは、コンプライアンスを念頭に置いてください。
品質保証
ベンダーからデータセットを取得するときは、データセットが正しくフォーマットされ、トレーニング目的でAIモジュールに直接アップロードできるようになっている必要があります。 データセットの品質をチェックするために、監査を実施したり、専任の担当者を使用したりする必要はありません。 これは、すでに退屈なタスクに別のレイヤーを追加するだけです。 ベンダーが常にアップロード可能なデータセットを必要な形式とスタイルで提供するようにします。
クライアントの紹介
ベンダーの既存のクライアントと話すことで、彼らの運用基準と品質について直接意見を述べることができます。 クライアントは通常、紹介や推奨事項に正直です。 あなたのベンダーがあなたに彼らのクライアントと話をさせる準備ができているなら、彼らは彼らが提供するサービスに明らかに自信を持っています。 彼らの過去のプロジェクトを徹底的にレビューし、クライアントと話し、彼らが適切であると感じた場合は契約を結びます。
データバイアスへの対処
透明性はコラボレーションの鍵であり、ベンダーは提供するデータセットに偏りがあるかどうかの詳細を共有する必要があります。 もしそうなら、どの程度ですか？ 一般に、紹介の正確な時間や出典を特定または特定できないため、画像からバイアスを完全に排除することは困難です。 したがって、データがどのように偏っているのかについての洞察を提供する場合は、それに応じて結果を提供するようにシステムを変更できます。
ボリュームのスケーラビリティ
あなたのビジネスは将来成長し、あなたのプロジェクトの範囲は指数関数的に拡大するでしょう。 このような場合、ベンダーがビジネスで要求される大量のデータセットを大規模に提供できることを確信する必要があります。
彼らは社内に十分な才能を持っていますか？ 彼らはすべてのデータソースを使い果たしていますか？ 固有のニーズとユースケースに基づいてデータをカスタマイズできますか？ このような側面により、大量のデータが必要になったときにベンダーが移行できるようになります。
あなたの未来はAIと機械学習の活用にかかっています
適切なデータ収集会社を見つけるのは難しいことを理解しています。 コミットする前に、サンプルセットを個別に要求し、ベンダーを比較し、迅速なプロジェクトでサービスをテストすることは意味がありません。 適切な会社を見つけた場合でも、データ収集の準備に最大XNUMXか月を費やす必要があります。
そのため、これらすべてのインスタンスを排除し、コラボレーションのそのフェーズに直接進み、プロジェクトの高品質のデータセットを取得することをお勧めします。 非の打ちどころのないデータ品質については、今すぐShaipにお問い合わせください。 私たちは、チェックリストに記載されているすべての要素を超えて、パートナーシップがお客様のビジネスに利益をもたらすことを保証します。
今日私たちと話してください あなたのプロジェクトについて、そしてこれをできるだけ早く始めましょう。
