トレーニングデータの準備は、機械学習開発プロセスのエキサイティングなフェーズまたは挑戦的なフェーズのいずれかになる可能性があります。 社内のチームメンバーを介して自分でトレーニングデータを編集している場合は挑戦的であり、プロセス全体をアウトソーシングしている場合は本当にエキサイティングです。
ご存知のように、トレーニングデータの準備は階層化されており、面倒で時間がかかります。 適切なソースと手段の選択からデータの抽出、それらがクリーンで正確にラベル付けされていることの確認まで、タスクは終わりがありません。 社内の人材プールでそれを成し遂げるとき、あなたは多くの諸経費と隠れた費用に費やしているだけでなく、彼らの生産的な時間の多くも占めています。
そのため、データラベリングのアウトソーシングは、機械学習の開発者やアーキテクトが高品質のデータに時間どおりにアクセスできるようにするため、この分野で理想的な代替手段と見なされています。 しかし、どのようにして適切なデータラベリングベンダーを選択しますか？ 市場は一流のデータラベリング会社でいっぱいですが、どの会社と協力するかをどうやって知るのですか？
このガイドは、適切なデータラベリングベンダーを見つけるのに役立ちます。
適切なデータラベリングベンダーを選択する方法
目標を特定して定義する
適切なベンダーの選択は、思ったほど複雑ではありません。 プロセスをシームレスにすることは、ほとんどあなたの手の中にあります。 そのため、最初のステップはAIプロジェクトの目標を特定することです。 多くの事業主は、自分たちが何を必要としているかについて漠然とした考えしか持っておらず、ベンダーからの一般的な期待を設定することになります。
これにより、関係する両当事者間で混乱が生じ、ベンダーは、提供する必要のあるデータセットのタイプに関する情報や洞察をほとんど得ることができなくなります。 皮肉なことに、これはプロセス全体の速度も低下させます。 したがって、最初のステップは、チームと一緒に座ってAIの目標を特定することです。 SoPを書き留め、タイムライン、データ量、推奨価格戦略などを含むすべての要件を明確に記述します。
チームの延長としてのベンダー
データラベリングベンダーとのコラボレーションを決定すると、すぐに社内チームの延長になります。 つまり、彼らとのコミュニケーションは厳格で合理化されます。
そのため、ビジネス要件と標準に簡単に適合するデータラベリングベンダーを探す必要があります。 彼らは、モデルの開発とテストの方法論、タイムゾーン、ルーチン、運用プロトコルなどに慣れていて、プロセスの期間中、チームメンバーとして協力する必要があります。
カスタマイズされた配信モジュール
定義されたトレーニングデータ要件はありません。 それは流動的でダイナミックです。 短期間に大量のデータが必要になる場合もあれば、長期間にわたって最小限のデータが必要になる場合もあります。 データラベリングベンダーは、このような要求に対応し、時間どおりにデータを配信できる必要があります。 また、必要なときにいつでもボリュームの観点からスケールアップおよびスケールダウンできる必要があります。
データのセキュリティとプロトコル
これは、データラベリングベンダーを選択する上で非常に重要です。 ベンダーは、データのセキュリティ、機密性、およびコンプライアンスのプロトコルをあなたと同じように扱う必要があります。 GDPR、HIPAAなどのすべてのデータ規制要件を満たす必要があります。 医療データを扱う場合は、 データの匿名化 プロセスも。 さらに、データのセキュリティと機密性を適切に遵守した気密な作業環境を実装する必要があります。
トライアルに行く
最終選考に残ったデータベンダーがどのように運営され、協力しているかを完全に理解するには、それらのベンダーとの短い試用版を利用してください。 有料のサンプルプロジェクトにサインアップして、要件を共有します。 彼らの労働倫理、応答時間、適時性、最終データセットの品質、運用方法論、柔軟性、およびその他の要因を評価して、彼らとチームを組むことがAI開発プロセスに有益であるかどうかを確認します。
これは彼らの技術的専門知識を評価することではなく、彼らの仕事の態度とコラボレーション方法を分析することですが。 結局、これらの属性と特性は、ドメインの知識と専門知識よりも重要になります。 危険信号に注意し、不適格な候補者を排除します。 これにより、意思決定プロセスが簡素化されます。
価格戦略
ここで、この点について、有効なAIトレーニングデータバジェットの準備ができていることを前提として説明します。 そうでない場合は、AIの予算に関するこの記事をチェックして、有益な洞察を得ることをお勧めします。
予算を把握したら、透明性のある価格設定モデルを備えたデータラベリングベンダーを探します。 これにより、要件をスケーリングするときにAIトレーニングデータへの支出を簡単に計算できます。 彼らと協力する前に、彼らが時間単位で請求するのか、タスクごとに請求するのか、プロジェクトごとに請求するのかについて質問してください。 また、契約要件とコラボレーションの条件に関する洞察を得て、何に取り組んでいるのかを明確に理解してください。 さらに、非常に短い通知または他のそのような条項でデータセットが必要な場合は、追加料金がかかるかどうかを知ることもお勧めします。
アップラッピング
適切なデータラベリングベンダーがあれば、AIプロジェクトに驚異的な効果をもたらすことができます。 生産性の最適化から市場投入までの時間の最小化まで、適切なデータラベリングベンダーがあれば、実際にはより多くのことを成し遂げることができます。
これで、次のデータベンダーをどのように選択できるかについてより良いアイデアが得られたと確信しています。 それでもプロセスを簡素化したい場合で、それほど労力をかけずに信頼できるデータラベリングベンダーを取得したい場合は、単に参加してみませんか。 私たちと触れてください?
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