AIトレーニングデータ

AIトレーニングデータの購入決定は、価格のみに基づく必要がありますか?

幅広い業界のさまざまな企業が、業務を改善し、ビジネスニーズの解決策を見つけるために、人工知能を急速に採用しています。 このテクノロジーの重要性と利点は明らかであるため、重要な問題は、AIソリューションを採用する正しい方法をどのように見つけるかということです。 ただし、信頼できるAIトレーニングデータが手元にない場合、優れたユーザーエクスペリエンスの自動化と最適化は、口で言うほど簡単ではありません。

AIと機械学習のアルゴリズムは、データで繁栄します。 彼らは、関係を築き、意思決定を行い、評価し、供給されたトレーニングデータから情報を処理することによって学習します。

トレーニングデータ 開発者とエンジニアが実用的な機械学習アルゴリズムを設計するために必要なリソースです。 使用するトレーニングデータセットは、プロジェクトの結果に直接影響します。 ただし、プロジェクトに適した関連データセットが常に利用できるとは限りません。 企業は、関連するデータセットを支援するために、サードパーティベンダーまたはデータ収集会社に依存する必要があります。

AIトレーニングデータに適切なデータベンダーを選択することは、特定のプロジェクトに適したデータセットを選択することと同じくらい重要です。 間違ったベンダーを選ぶと、プロジェクトの結果が不正確になり、立ち上げ時間が長くなり、収益が大幅に減少する可能性があります。

今日は、AIトレーニングデータの要件について説明しましょう。

トレーニングデータ購入の決定–考慮すべき要素

トレーニングデータ購入の決定
トレーニングデータはデータセットの主要部分を形成し、モデルに必要なデータの約50〜60%を占めます。 以下は、データベンダーを選択して点線で署名する前に考慮すべきいくつかの要素です。

  • 価格:

    価格だけに基づいて決定を下したくはありませんが、価格は実質的な意思決定の原動力です。 AIデータ収集には、ベンダーへの支払い、データの準備、費用の最適化、運用コストなど、多くの費用がかかります。 したがって、プロジェクトのライフサイクル中に発生する可能性のあるすべての支出を考慮に入れる必要があります。

  • データの品質:

    品質データは、選択に関してコスト競争力よりも優れています。 データベンダー。 高品質のデータは存在しません。 優れたアクセス可能なデータにより、機械学習モデルが向上します。 データの変換と取得をワークフローにシームレスに統合するプラットフォームを選択してください。

  • データの多様性:

    選択するトレーニングデータは、すべてのユースケースとニーズのバランスの取れた表現である必要があります。 大規模なデータセットでは、バイアスを完全に防ぐことは不可能です。 ただし、最良の結果を得るには、モデルのデータバイアスを制限する必要があります。 データの多様性は、モデルから正確な予測とパフォーマンスを達成するための鍵を握っています。 たとえば、100個のトランザクションを使用してトレーニングされたAIモデルは、10,000個のトランザクションに基づくモデルと比較すると見劣りします。

  • 法令順守:

    経験豊富なサードパーティベンダーは、コンプライアンスやセキュリティの問題に対処するのに最適です。 これらのタスクは面倒で時間がかかります。 さらに、合法性には、訓練を受けた専門家の最大限の注意と経験が必要です。 したがって、データベンダーを選択する最初のステップは、適切な権限を持つ法的に許可されたソースからデータを調達していることを確認することです。

  • 特定のユースケース:

    ユースケースとプロジェクトの結果によって、必要なデータセットのタイプが決まります。 たとえば、構築しようとしているモデルが非常に複雑な場合、広範で多様なデータセットが必要になります。

  • 匿名化されたデータ:

    データの匿名化 特に医療関連のデータセットを探している場合は、法的な問題を回避するのに役立ちます。 AIモデルをトレーニングしているデータセットが完全に匿名化されていることを確認する必要があります。 さらに、ベンダーは複数のソースからスクラブされたデータを調達する必要があります。これにより、XNUMXつのデータセットを組み合わせても、それらを個人にリンクする可能性が制限されます。

  • 適応性と拡張性:

    選択プロセスのこの段階では、将来のニーズに対応できるデータセットに焦点を合わせてください。 データセットは、システムのアップグレードとプロセスの改善を可能にする必要があります。 さらに、ボリュームと機能の観点から将来のニーズを予測する必要があります。 最後に、最終決定を下す前に、次の質問を自問してください。

    • 社内のデータ収集プロセスはありますか?
    • ベンダーはさまざまなモデルを提供していますか?
    • データのカスタマイズは可能ですか?

包み込む

トレーニングデータを調達するベンダーを選択するのは簡単な決断ではありません。 あなたの選択は長期的な結果をもたらします。 ここで説明したパラメーターは、ベンダーの検索にどのように取り組むべきかについての優れたガイドを提供します。 トレーニングデータの取得コストを将来の収益と常に比較して計算することを忘れないでください。

データの収集と準備に関する経験と専門知識を持つベンダーを見つけることは、退屈で時間のかかる作業です。 ビジネスの観点から、すべての重要な要素について各ベンダーを比較することは現実的ではありません。 データの多様性からスケーラビリティまで、事業者はベンダーを適切に検索する時間がありません。 Shaipで簡単にできます。 業界標準に準拠した多様で高品質なデータがあります。 今日私たちとつながる あなたの特定のニーズについてもっと話すために。

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