دليل المبتدئين لجمع بيانات الذكاء الاصطناعي

اختيار شركة جمع بيانات الذكاء الاصطناعي لمشروع AI / ML الخاص بك

المُقدّمة

بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي يدور الذكاء الاصطناعي حول استخدام الآلات للارتقاء بحياة الناس وأسلوب حياتهم من خلال جعل حياتهم الدنيوية ممتعة ومهام زائدة عن الحاجة. لا يُفترض أبدًا أن يكون الذكاء الاصطناعي قوة مهيمنة ولكنه قوة تكميلية تعمل جنبًا إلى جنب مع البشر لحل غير المعقول وتمهيد الطريق للتطور الجماعي.

اعتبارًا من الآن ، نسير على الطريق الصحيح مع اختراقات مهمة تحدث عبر الصناعات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. إذا كنت تأخذ الرعاية الصحية على سبيل المثال ، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي المصحوبة بنماذج التعلم الآلي تساعد الخبراء على فهم السرطان بشكل أفضل والتوصل إلى علاجات له. يتم علاج الاضطرابات العصبية والمخاوف مثل اضطراب ما بعد الصدمة بمساعدة الذكاء الاصطناعي. يتم تطوير اللقاحات بمعدلات سريعة بفضل التجارب السريرية والمحاكاة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

جمع البيانات Bg_Tablet
اقرأ مجموعة بيانات الذكاء الاصطناعي ، أو قم بتنزيل نسخة PDF.

جدول المحتويات

  1. المُقدّمة
  2. ما المقصود بجمع بيانات الذكاء الاصطناعي؟
  3. أنواع بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي في التعلم الآلي
    1. بيانات نصية
    2. بيانات الصوت
    3. بيانات الصورة
    4. بيانات الفيديو
  4. كيف يتم جمع البيانات من أجل التعلم الآلي؟
    1. مصادر مجانية
    2. الموارد الداخلية
    3. الموارد المدفوعة
  5. كيف تؤثر البيانات السيئة على طموحاتك في مجال الذكاء الاصطناعي؟
    1. البيانات السيئة - ما هي؟
    2. مزودو بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي للإنقاذ
  6. عوامل يجب مراعاتها عند الخروج بميزانية فعالة لمشروع جمع البيانات الخاص بك
    1. حجم البيانات التي تحتاجها
    2. استراتيجية تسعير البيانات
    3. استراتيجيات المصادر الخاصة بك
  7. هل توفر النفقات مع الحصول على البيانات الداخلية؟
    1. هل الحصول على البيانات الداخلية مكلف؟
  8. فوائد مزود خدمة جمع بيانات الذكاء الاصطناعي الشامل
  9. كيفية اختيار شركة جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المناسبة
    1. نموذج اختبار عباد الشمس
    2. تحقق مما إذا كانت متوافقة
    3. اسأل عن عمليات ضمان الجودة الخاصة بهم
    4. معالجة انحياز البيانات
    5. هل هي قابلة للتطوير؟
  10. في الختام

لا يقتصر الأمر على الرعاية الصحية فحسب ، بل يتم إحداث ثورة في كل صناعة أو قطاع يلامسه الذكاء الاصطناعي. يمكن للمركبات المستقلة والمتاجر الذكية والأجهزة القابلة للارتداء مثل FitBit وحتى كاميرات الهواتف الذكية لدينا التقاط صور أفضل لوجوهنا باستخدام الذكاء الاصطناعي.

بفضل الابتكارات التي تحدث في مجال الذكاء الاصطناعي ، تدخل الشركات في الطيف مع حالات الاستخدام والحلول المختلفة. نتيجة لذلك ، من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي العالمي إلى قيمة سوقية تبلغ حوالي 267 مليار دولار بحلول نهاية عام 2027. علاوة على ذلك ، فإن حوالي 37٪ من الشركات الموجودة هناك بالفعل تنفذ حلول الذكاء الاصطناعي في عملياتها ومنتجاتها.

والأكثر إثارة للاهتمام ، أن ما يقرب من 77٪ من المنتجات والخدمات التي نستخدمها اليوم مدعومة بالذكاء الاصطناعي. مع ارتفاع مفهوم التكنولوجيا بشكل كبير عبر القطاعات ، كيف يمكن للشركات أن تفعل المستحيل باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

جمع البيانات بالذكاء الاصطناعي

جمع البيانات بالذكاء الاصطناعي كيف تتنبأ أجهزة بسيطة مثل الساعة بدقة بالنوبات القلبية لدى البشر؟ كيف يمكن للسيارات والسيارات التي تتطلب سائقًا دائمًا أن تنخفض فجأة في القيادة على الطرق؟

كيف تجعلنا روبوتات المحادثة نصدق أننا نتحدث إلى إنسان آخر على الجانب الآخر؟

إذا لاحظت الإجابة على كل سؤال ، فإنها تتلخص في عنصر واحد فقط - البيانات. تقع البيانات في مركز جميع العمليات والعمليات الخاصة بالذكاء الاصطناعي. إنها البيانات التي تساعد الآلات على فهم المفاهيم ومعالجة المدخلات وتقديم نتائج دقيقة.

جميع حلول الذكاء الاصطناعي الرئيسية الموجودة هناك كلها منتجات لعملية حاسمة نسميها جمع البيانات أو الحصول على البيانات أو بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي.

يدور هذا الدليل الشامل حول مساعدتك في فهم ما هو وسبب أهميته.

ما المقصود بجمع بيانات الذكاء الاصطناعي؟

الآلات ليس لديها عقل خاص بها. إن غياب هذا المفهوم المجرد يجعلها خالية من الآراء والحقائق والقدرات مثل التفكير والإدراك والمزيد. إنها مجرد صناديق أو أجهزة ثابتة تشغل مساحة. لتحويلها إلى وسائط قوية ، تحتاج إلى خوارزميات والأهم من ذلك البيانات.

جمع البيانات بالذكاء الاصطناعي تحتاج الخوارزميات التي تم تطويرها إلى شيء للعمل عليه ومعالجته وهذا الشيء عبارة عن بيانات ذات صلة وسياقية وحديثة. تسمى عملية جمع هذه البيانات للأجهزة لخدمة الأغراض المقصودة ، جمع بيانات الذكاء الاصطناعي.

كل منتج أو حل يدعم الذكاء الاصطناعي نستخدمه اليوم والنتائج التي يقدمونها تنبع من سنوات من التدريب والتطوير والتحسين. من الأجهزة التي تقدم طرق الملاحة إلى تلك الأنظمة المعقدة التي تتنبأ بأيام تعطل المعدات مقدمًا ، مر كل كيان بسنوات من تدريب الذكاء الاصطناعي ليكون قادرًا على تقديم النتائج بدقة.

جمع بيانات الذكاء الاصطناعي هي الخطوة الأولية في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي التي تحدد منذ البداية مدى فعالية وكفاءة نظام الذكاء الاصطناعي. إنها عملية الحصول على مجموعات البيانات ذات الصلة من عدد لا يحصى من المصادر التي ستساعد نماذج الذكاء الاصطناعي على معالجة التفاصيل بشكل أفضل وإخراج نتائج ذات مغزى.

أنواع بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي في التعلم الآلي

الآن ، يعد جمع بيانات الذكاء الاصطناعي مصطلحًا شاملاً. البيانات في هذا الفضاء يمكن أن تعني أي شيء. يمكن أن يكون نصًا أو مقطع فيديو أو صورًا أو صوتًا أو مزيجًا من كل ذلك. باختصار ، أي شيء مفيد للآلة لأداء مهمتها في التعلم وتحسين النتائج هو البيانات. لمنحك المزيد من الأفكار حول أنواع البيانات المختلفة ، إليك قائمة سريعة:

يمكن أن تكون مجموعات البيانات من مصدر منظم أو غير منظم. بالنسبة لمجموعات البيانات المنظمة غير المبتدئة ، هي تلك التي لها معنى وتنسيق واضحان. يسهل فهمها بواسطة الآلات. غير المنظمة ، من ناحية أخرى ، هي تفاصيل في مجموعات البيانات الموجودة في كل مكان. فهي لا تتبع هيكلًا أو تنسيقًا محددًا وتتطلب تدخلًا بشريًا لاستخراج رؤى قيمة من مجموعات البيانات هذه.

بيانات نصية

من أكثر أشكال البيانات وفرة وبارزًا. يمكن تنظيم البيانات النصية في شكل رؤى من قواعد البيانات ووحدات الملاحة بنظام تحديد المواقع العالمي وجداول البيانات والأجهزة الطبية والنماذج والمزيد. يمكن أن يكون النص غير المنظم عبارة عن استطلاعات ووثائق مكتوبة بخط اليد وصور للنص وردود البريد الإلكتروني وتعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي والمزيد.

جمع البيانات النصية

بيانات الصوت

تساعد مجموعات البيانات الصوتية الشركات على تطوير روبوتات وأنظمة أفضل ، وتصميم مساعدين افتراضيين أفضل والمزيد. كما أنها تساعد الآلات على فهم اللكنات والنطق للطرق المختلفة التي يمكن بها طرح سؤال أو استعلام واحد.

جمع البيانات الصوتية

بيانات الصورة

الصور هي نوع آخر من مجموعات البيانات البارزة التي تستخدم لأغراض متنوعة. من السيارات والتطبيقات ذاتية القيادة مثل Google Lens إلى التعرف على الوجه ، تساعد أنظمة الصور على التوصل إلى حلول سلسة.

جمع بيانات الصورة

بيانات الفيديو

تعد مقاطع الفيديو مجموعات بيانات أكثر تفصيلاً تتيح للآلات فهم شيء ما بعمق. يتم الحصول على مجموعات بيانات الفيديو من رؤية الكمبيوتر والتصوير الرقمي والمزيد.

جمع بيانات الفيديو

كيف يتم جمع البيانات من أجل التعلم الآلي؟

بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي هذا هو المكان الذي تبدأ فيه الأمور بالتعقيد بعض الشيء. منذ البداية ، يبدو أن لديك حلًا لمشكلة واقعية في الاعتبار ، فأنت تعلم أن الذكاء الاصطناعي سيكون الطريقة المثالية للقيام بذلك وأنك طورت نماذجك. لكنك الآن في المرحلة الحاسمة حيث تحتاج إلى بدء عمليات تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. أنت بحاجة إلى بيانات تدريب وفيرة على الذكاء الاصطناعي معك لجعل نماذجك تتعلم المفاهيم وتقدم النتائج. تحتاج أيضًا إلى بيانات التحقق لاختبار نتائجك وتحسين الخوارزميات الخاصة بك.

لذا ، كيف تحصل على مصدر بياناتك؟ ما هي البيانات التي تحتاجها وكم منها؟ ما هي المصادر المتعددة لجلب البيانات ذات الصلة؟

تقوم الشركات بتقييم مكانة والغرض من نماذج ML الخاصة بهم ورسم الطرق المحتملة لمصدر مجموعات البيانات ذات الصلة. يؤدي تحديد نوع البيانات المطلوب إلى حل جزء كبير من مخاوفك بشأن مصادر البيانات. لمنحك فكرة أفضل ، هناك قنوات أو طرق أو مصادر أو وسائط مختلفة لجمع البيانات:

بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي

مصادر مجانية

كما يوحي الاسم ، فهذه موارد تقدم مجموعات بيانات لأغراض التدريب على الذكاء الاصطناعي مجانًا. يمكن أن تكون المصادر المجانية أي شيء يتراوح من المنتديات العامة ومحركات البحث وقواعد البيانات والأدلة إلى البوابات الحكومية التي تحتفظ بأرشيف المعلومات على مر السنين.

إذا كنت لا ترغب في بذل الكثير من الجهد في الحصول على مجموعات بيانات مجانية ، فهناك مواقع ويب وبوابات مخصصة مثل Kaggle ومورد AWS وقاعدة بيانات UCI والمزيد مما سيسمح لك باستكشاف مجموعة متنوعة
الفئات وتنزيل مجموعات البيانات المطلوبة مجانًا.

الموارد الداخلية

على الرغم من أن الموارد المجانية تبدو خيارات مناسبة ، إلا أن هناك العديد من القيود المرتبطة بها. أولاً ، لا يمكنك التأكد دائمًا من أنك ستجد مجموعات البيانات التي تتوافق تمامًا مع متطلباتك. حتى إذا كانت متطابقة ، قد تكون مجموعات البيانات غير ذات صلة من حيث الجداول الزمنية.

إذا كان قطاع السوق الخاص بك جديدًا نسبيًا أو غير مستكشف ، فلن يكون هناك العديد من الفئات أو ذات الصلة
مجموعات البيانات لتنزيلها أيضًا. لتجنب أوجه القصور الأولية مع الموارد المجانية ، هناك
يوجد مورد بيانات آخر يعمل كقناة لإنشاء مجموعات بيانات أكثر صلة وسياقية.

إنها مصادرك الداخلية مثل قواعد بيانات CRM والنماذج وعملاء التسويق عبر البريد الإلكتروني ونقاط الاتصال المحددة للمنتج أو الخدمة وبيانات المستخدم والبيانات من الأجهزة القابلة للارتداء وبيانات موقع الويب والخرائط الحرارية ورؤى الوسائط الاجتماعية والمزيد. يتم تحديد هذه الموارد الداخلية وإعدادها وصيانتها بواسطتك. لذلك ، يمكنك التأكد من مصداقيتها وأهميتها وحداثتها.

الموارد المدفوعة

بغض النظر عن مدى فائدتها ، تتمتع الموارد الداخلية بنصيبها العادل من المضاعفات والقيود أيضًا. على سبيل المثال ، سينصب معظم تركيز مجموعة المواهب لديك على تحسين نقاط اتصال البيانات. علاوة على ذلك ، يجب أن يكون التنسيق بين فرقك ومواردك لا تشوبه شائبة أيضًا.

لتجنب المزيد من مثل هذه السقطات ، فقد دفعت مصادر. إنها خدمات تقدم لك مجموعات البيانات الأكثر فائدة وسياقية لمشاريعك وتضمن لك الحصول عليها باستمرار كلما احتجت إليها.

أول انطباع لدى معظمنا عن المصادر المدفوعة أو موردي البيانات هو أنها باهظة الثمن. لكن،
عندما تقوم بالحسابات فهي رخيصة على المدى الطويل. بفضل شبكاتهم الواسعة ومنهجيات مصادر البيانات ، ستتمكن من تلقي مجموعات بيانات معقدة لمشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بغض النظر عن مدى استحالة تصديقها.

لإعطائك مخططًا تفصيليًا للاختلافات بين المصادر الثلاثة ، إليك جدول مفصل:

تحرير المواردالموارد الداخليةالموارد المدفوعة
مجموعات البيانات متاحة مجانًا.يمكن أيضًا أن تكون الموارد الداخلية مجانية اعتمادًا على نفقات التشغيل الخاصة بك.أنت تدفع لمورد بيانات لمصدر مجموعات البيانات ذات الصلة نيابة عنك.
تتوفر موارد مجانية متعددة عبر الإنترنت لتنزيل مجموعات البيانات المفضلة.تحصل على بيانات محددة حسب احتياجاتك لتدريب الذكاء الاصطناعي.تحصل على البيانات المعرفة بشكل مخصص باستمرار طالما تطلبها.
تحتاج إلى العمل يدويًا على تجميع مجموعات البيانات وتنظيمها وتنسيقها وإضافة تعليقات توضيحية إليها.يمكنك حتى تعديل نقاط اتصال البيانات الخاصة بك لإنشاء مجموعات بيانات بالمعلومات المطلوبة.مجموعات البيانات من البائعين جاهزة للتعلم الآلي. بمعنى ، أنها مشروحة وتأتي مع ضمان الجودة.
كن حذرًا بشأن قيود الترخيص والامتثال لمجموعات البيانات التي تقوم بتنزيلها.تصبح الموارد الداخلية محفوفة بالمخاطر إذا كان لديك وقت محدود لتسويق منتجك.يمكنك تحديد المواعيد النهائية الخاصة بك وتقديم مجموعات البيانات وفقًا لذلك.

 

كيف تؤثر البيانات السيئة على طموحاتك في مجال الذكاء الاصطناعي؟

لقد قمنا بإدراج مصادر البيانات الثلاثة الأكثر شيوعًا لسبب أنه سيكون لديك فكرة عن كيفية التعامل مع جمع البيانات وتحديد المصادر. ومع ذلك ، في هذه المرحلة ، يصبح من الضروري أيضًا أن تفهم أن قرارك يمكن أن يقرر دائمًا مصير حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

على غرار كيف يمكن لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي عالية الجودة أن تساعد نموذجك في تقديم نتائج دقيقة وفي الوقت المناسب ، يمكن أن تؤدي بيانات التدريب السيئة أيضًا إلى كسر نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك ، ونتائج الانحراف ، وإدخال التحيز ، وتقديم عواقب أخرى غير مرغوب فيها.

لكن لماذا يحدث هذا؟ أليس من المفترض أن تقوم أي بيانات بتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك وتحسينه؟ بصراحة لا. دعونا نفهم هذا أكثر.

البيانات السيئة - ما هي؟

بيانات سيئة البيانات السيئة هي أي بيانات غير ذات صلة أو غير صحيحة أو غير كاملة أو متحيزة. بفضل استراتيجيات جمع البيانات سيئة التحديد ، فإن معظم علماء البيانات و خبراء التعليقات التوضيحية يضطرون للعمل على البيانات السيئة.

الفرق بين البيانات غير المهيكلة والبيانات السيئة هو أن الرؤى في البيانات غير المهيكلة موجودة في كل مكان. لكن في جوهرها ، يمكن أن تكون مفيدة بغض النظر. من خلال قضاء وقت إضافي ، سيظل علماء البيانات قادرين على استخراج المعلومات ذات الصلة من مجموعات البيانات غير المهيكلة. ومع ذلك ، هذا ليس هو الحال مع البيانات السيئة. لا تحتوي مجموعات البيانات هذه على / رؤى أو معلومات محدودة ذات قيمة أو ذات صلة بمشروع الذكاء الاصطناعي أو أغراضه التدريبية.

لذلك ، عندما تقوم بمصدر مجموعات البيانات الخاصة بك من موارد مجانية أو لديك نقاط اتصال بيانات داخلية غير محكمة ، فمن المرجح أن تقوم بتنزيل أو إنشاء بيانات سيئة. عندما يعمل علماؤك على البيانات السيئة ، فأنت لا تهدر ساعات العمل فحسب ، بل تدفع أيضًا لإطلاق منتجك.

إذا كنت لا تزال غير واضح بشأن ما يمكن أن تفعله البيانات السيئة لطموحاتك ، فإليك قائمة سريعة:

  • أنت تقضي ساعات لا تحصى في البحث عن البيانات السيئة وتضيع الساعات والجهد والمال على الموارد.
  • قد تجلب لك البيانات السيئة مشاكل قانونية ، إذا لم يتم ملاحظتها ويمكن أن تقلل من كفاءة الذكاء الاصطناعي الخاص بك
    .
  • عندما تدرب منتجك على بيانات سيئة بشكل مباشر ، فإنه يؤثر على تجربة المستخدم
  • قد تؤدي البيانات السيئة إلى تحيز النتائج والاستنتاجات ، مما قد يؤدي إلى المزيد من ردود الفعل العكسية.

لذا ، إذا كنت تتساءل عما إذا كان هناك حل لهذا ، فهو موجود بالفعل.

مزودو بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي للإنقاذ

مقدمي بيانات التدريب بالذكاء الاصطناعي للإنقاذ أحد الحلول الأساسية هو البحث عن بائع بيانات (مصادر مدفوعة). يضمن موفرو بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي أن ما تتلقاه دقيق وملائم وأن لديك مجموعات بيانات يتم تسليمها لك في شكل منظم. لست مضطرًا للمشاركة في متاعب الانتقال من بوابة إلى بوابة بحثًا عن مجموعات البيانات.

كل ما عليك فعله هو أخذ البيانات وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لتحقيق الكمال. مع ذلك ، نحن على يقين من أن سؤالك التالي يتعلق بالنفقات التي ينطوي عليها التعاون مع بائعي البيانات. نحن نتفهم أن بعضكم يعمل بالفعل على ميزانية ذهنية وهذا هو بالضبط ما نتجه إليه بعد ذلك.

عوامل يجب مراعاتها عند الخروج بميزانية فعالة لمشروع جمع البيانات الخاص بك
 

يعد تدريب الذكاء الاصطناعي أسلوبًا منهجيًا ولهذا السبب تصبح الميزانية جزءًا لا يتجزأ منه. يجب مراعاة عوامل مثل العائد على الاستثمار ودقة النتائج ومنهجيات التدريب والمزيد قبل استثمار مبلغ ضخم من المال في تطوير الذكاء الاصطناعي. يتخبط الكثير من مديري المشاريع أو أصحاب الأعمال في هذه المرحلة. يتخذون قرارات متسرعة تؤدي إلى تغييرات لا رجعة فيها في عملية تطوير منتجاتهم ، مما يجبرهم في النهاية على إنفاق المزيد.

ومع ذلك ، سيعطيك هذا القسم الأفكار الصحيحة. عندما تجلس للعمل على ميزانية تدريب الذكاء الاصطناعي ، هناك ثلاثة أشياء أو عوامل لا مفر منها.

الميزانية لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة بك

دعونا نلقي نظرة على كل منها بالتفصيل.

حجم البيانات التي تحتاجها

لقد قلنا طوال الوقت أن كفاءة ودقة نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك يعتمد على مدى تدريبه. هذا يعني أنه كلما زاد حجم مجموعات البيانات ، زاد التعلم. لكن هذا غامض للغاية. لوضع رقم لهذه الفكرة ، نشرت Dimensional Research تقريرًا كشف أن الشركات بحاجة إلى ما لا يقل عن 100,000 عينة من مجموعات البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

من خلال 100,000 مجموعة بيانات ، فإننا نعني 100,000 مجموعة بيانات عالية الجودة وذات صلة. يجب أن تحتوي مجموعات البيانات هذه على جميع السمات الأساسية والتعليقات التوضيحية والأفكار المطلوبة لخوارزمياتك ونماذج التعلم الآلي لمعالجة المعلومات وتنفيذ المهام المقصودة.

مع هذه قاعدة عامة ، دعنا نفهم بشكل أكبر أن حجم البيانات التي تحتاجها يعتمد أيضًا على عامل معقد آخر وهو حالة استخدام عملك. ما تنوي فعله بمنتجك أو حلك يقرر أيضًا مقدار البيانات التي تحتاجها. على سبيل المثال ، قد يكون لشركة بناء محرك توصية متطلبات حجم بيانات مختلفة عن الشركة التي تبني روبوت محادثة.

استراتيجية تسعير البيانات

عندما تنتهي من وضع اللمسات الأخيرة على مقدار البيانات التي تحتاجها بالفعل ، فأنت بحاجة إلى العمل التالي على استراتيجية تسعير البيانات. هذا ، بعبارات بسيطة ، يعني كيف ستدفع مقابل مجموعات البيانات التي تشتريها أو تنشئها.

بشكل عام ، هذه هي استراتيجيات التسعير التقليدية المتبعة في السوق:

نوع البياناتاستراتيجية التسعير
صورة صورةالسعر لكل ملف صورة واحد
فيديو فيديو بسعر الثانية أو الدقيقة أو الساعة أو الإطار الفردي
الصوتيات الصوت / الكلامبسعر بالثانية أو الدقيقة أو الساعة
نص نصالسعر لكل كلمة أو جملة

لكن انتظر. هذه مرة أخرى قاعدة عامة. تعتمد التكلفة الفعلية لشراء مجموعات البيانات أيضًا على عوامل مثل:

  • شريحة السوق الفريدة أو الخصائص الديمغرافية أو الجغرافيا حيث يجب الحصول على مجموعات البيانات
  • تعقيد حالة الاستخدام الخاصة بك
  • كم البيانات التي تحتاجها؟
  • وقتك للتسويق
  • أي متطلبات مخصصة وأكثر من ذلك

إذا لاحظت ، ستعرف أن تكلفة الحصول على كميات كبيرة من الصور لمشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك قد تكون أقل ولكن إذا كان لديك الكثير من المواصفات ، فقد ترتفع الأسعار.

استراتيجيات المصادر الخاصة بك

هذا صعب. كما رأيت ، هناك طرق مختلفة لإنشاء أو مصدر البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. يفترض الفطرة السليمة أن الموارد المجانية هي الأفضل حيث يمكنك تنزيل الكميات المطلوبة من مجموعات البيانات مجانًا دون أي تعقيدات.

في الوقت الحالي ، يبدو أيضًا أن المصادر المدفوعة باهظة الثمن. ولكن هذا هو المكان الذي يتم فيه إضافة طبقة من التعقيد. عندما تقوم بالحصول على مجموعات بيانات من موارد مجانية ، فإنك تقضي قدرًا إضافيًا من الوقت والجهد في تنظيف مجموعات البيانات الخاصة بك ، وتجميعها في تنسيق خاص بعملك ، ثم التعليق عليها بشكل فردي. إنك تتكبد تكاليف تشغيلية في هذه العملية.

مع المصادر المدفوعة ، يكون الدفع لمرة واحدة ويمكنك أيضًا الحصول على مجموعات بيانات جاهزة للماكينة في الوقت الذي تحتاجه. الفعالية من حيث التكلفة ذاتية للغاية هنا. إذا كنت تشعر أنك تستطيع قضاء بعض الوقت في إضافة تعليقات توضيحية لمجموعات البيانات المجانية ، فيمكنك وضع الميزانية وفقًا لذلك. وإذا كنت تعتقد أن منافسيك شرسة ولديهم وقت محدود للتسويق ، يمكنك إنشاء تأثير مضاعف في السوق ، يجب أن تفضل المصادر المدفوعة.

تدور الميزانية حول تفصيل التفاصيل وتحديد كل جزء بوضوح. يجب أن تكون هذه العوامل الثلاثة بمثابة خارطة طريق لعملية إعداد ميزانية التدريب على الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

هل توفر النفقات مع الحصول على البيانات الداخلية؟

الحصول على البيانات أثناء إعداد الميزانية ، اكتشفنا كيف تجبرك الموارد المجانية على إنفاق المزيد على المدى الطويل. في هذه المرحلة ، كنت ستتساءل تلقائيًا عن فعالية تكلفة عملية الحصول على البيانات الداخلية.

نحن نعلم أنك ما زلت مترددًا بشأن المصادر المدفوعة ولهذا السبب سوف يزيل هذا القسم شكوكك بشأنها ويلقي الضوء على التكاليف الخفية التي ينطوي عليها إنشاء البيانات الداخلية.

هل الحصول على البيانات الداخلية مكلف؟

نعم إنه كذلك!

الآن ، إليك إجابة مفصلة. المصاريف هي أي شيء تنفقه. أثناء مناقشة الموارد المجانية ، كشفنا أنك تنفق المال والوقت والجهد في العملية. وهذا ينطبق أيضًا على اكتساب البيانات داخليًا.

الحصول على البيانات باهظة الثمن نظرًا لحقيقة أن لديك نقاط اتصال أو مسارات تحويل بيانات محددة بشكل مخصص ، فهذا لا يعني أنك ستحصل عليها مجموعات البيانات الجاهزة آليًا فى النهاية. ستظل البيانات التي تنشئها في الغالب أولية وغير منظمة. قد يكون لديك جميع البيانات التي تحتاجها في مكان واحد ولكن ما تحتويه البيانات سيكون في كل مكان.

في النهاية ، سينتهي بك الأمر إلى الإنفاق على رواتب موظفيك وعلماء البيانات والمعلقين ومحترفي ضمان الجودة والمزيد. ستنفق أيضًا على اشتراكات أدوات التعليقات التوضيحية و
صيانة أنظمة إدارة المحتوى وإدارة علاقات العملاء ونفقات البنية التحتية الأخرى.

إلى جانب ذلك ، لا بد أن يكون لمجموعات البيانات مخاوف تتعلق بالتحيز والدقة ، والتي تحتاج إلى فرزها يدويًا. وإذا كانت لديك مشكلة استنزاف في فريق بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي لديك ، فسيتعين عليك الإنفاق على تجنيد أعضاء جدد ، وتوجيههم إلى عملياتك ، وتدريبهم على استخدام أدواتك والمزيد.

سينتهي بك الأمر إلى إنفاق أكثر مما ستجنيه في النهاية على المدى الطويل. هناك أيضًا مصاريف توضيحية. في أي وقت محدد ، تكون التكلفة الإجمالية المتكبدة للعمل مع البيانات الداخلية هي:

التكلفة المتكبدة = عدد التعليقات التوضيحية * التكلفة لكل مضيف توضيحي + تكلفة النظام الأساسي

إذا تمت جدولة تقويم تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك لأشهر ، فتخيل النفقات التي ستتكبدها باستمرار. إذن ، هل هذا هو الحل المثالي لمخاوف الحصول على البيانات أم أن هناك أي بديل؟

فوائد مزود خدمة جمع بيانات الذكاء الاصطناعي الشامل

يوجد حل موثوق لهذه المشكلة وهناك طرق أفضل وأقل تكلفة للحصول على بيانات التدريب لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. نسميهم مزودي خدمة بيانات التدريب أو بائعي البيانات.

إنها شركات مثل Shaip تتخصص في تقديم مجموعات بيانات عالية الجودة بناءً على احتياجاتك ومتطلباتك الفريدة. إنها تزيل كل المشكلات التي تواجهها في جمع البيانات مثل تحديد مصادر مجموعات البيانات ذات الصلة والتنظيف وتجميعها والتعليق عليها والمزيد ، وتتيح لك التركيز فقط على تحسين نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. من خلال التعاون مع بائعي البيانات ، فإنك تركز على الأشياء المهمة وعلى الأشياء التي تتحكم فيها.

إلى جانب ذلك ، سوف تقضي أيضًا على جميع المتاعب المرتبطة بمصادر مجموعات البيانات من الموارد المجانية والداخلية. لمنحك فهمًا أفضل لميزة موفري البيانات الشامل ، إليك قائمة سريعة:

  1. يتفهم مقدمو خدمات البيانات التدريبية تمامًا قطاع السوق الخاص بك ، وحالات الاستخدام ، والتركيبة السكانية وغيرها من المواصفات المحددة لجلب البيانات الأكثر صلة بنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
  2. لديهم القدرة على الحصول على مجموعات البيانات المتنوعة التي تعتبر مناسبة لمشروعك مثل الصور ومقاطع الفيديو والنصوص والملفات الصوتية أو كل هذه.
  3. يقوم بائعو البيانات بتنظيف البيانات ، وهيكلها ، ووضع علامات عليها بالسمات والأفكار التي تتطلبها الآلات والخوارزميات للتعلم والمعالجة. هذا جهد يدوي يتطلب اهتمامًا دقيقًا بالتفاصيل والوقت.
  4. لديك خبراء متخصصون يهتمون بتعليق أجزاء مهمة من المعلومات. على سبيل المثال ، إذا كانت حالة استخدام المنتج الخاصة بك في مجال الرعاية الصحية ، فلا يمكنك الحصول على تعليقات توضيحية من أخصائي غير مختص بالرعاية الصحية وتتوقع نتائج دقيقة. مع بائعي البيانات ، هذا ليس هو الحال. إنهم يعملون مع الشركات الصغيرة والمتوسطة ويضمنون أن بيانات التصوير الرقمي الخاصة بك قد تم شرحها بشكل صحيح من قبل قدامى الصناعة.
  5. كما أنهم يهتمون بإلغاء تعريف البيانات ويلتزمون بقانون HIPAA أو غيرها من البروتوكولات والامتثال الخاص بالصناعة بحيث تبتعد عن أي وجميع أشكال التعقيدات القانونية.
  6. يعمل موردو البيانات بلا كلل في القضاء على التحيز من مجموعات البيانات الخاصة بهم ، مما يضمن حصولك على نتائج واستنتاجات موضوعية.
  7. ستتلقى أيضًا أحدث مجموعات البيانات في مجال تخصصك حتى يتم تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لتحقيق الكفاءة المثلى.
  8. هم أيضا من السهل العمل معهم. على سبيل المثال ، يمكن إبلاغهم بالتغييرات المفاجئة في متطلبات البيانات وسيصدرون بسلاسة البيانات المناسبة بناءً على الاحتياجات المحدثة.

مع هذه العوامل ، نعتقد اعتقادًا راسخًا أنك تفهم الآن مدى فعالية التكلفة وسهولة التعاون مع موفري بيانات التدريب. من خلال هذا الفهم ، دعنا نتعرف على كيفية اختيار بائع البيانات الأكثر مثالية لمشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

تحديد مصادر مجموعات البيانات ذات الصلة

افهم السوق الخاص بك ، واستخدم الحالات ، والتركيبة السكانية لمصدر مجموعات البيانات الحديثة سواء كانت صورًا أو مقاطع فيديو أو نصًا أو صوتًا.

تنظيف البيانات ذات الصلة

قم ببناء البيانات ووضع علامات عليها باستخدام السمات والرؤى التي تفهمها الآلات والخوارزميات.

تحيز البيانات

تخلص من التحيز من مجموعات البيانات ، مما يضمن حصولك على نتائج واستنتاجات موضوعية.

شرح البيانات

يهتم خبراء الموضوع من مجالات محددة بوضع تعليقات توضيحية على أجزاء مهمة من المعلومات.

إلغاء تعريف البيانات

التزم بقانون HIPAA أو القانون العام لحماية البيانات أو غيرها من البروتوكولات والامتثال الخاص بالصناعة لإزالة التعقيدات القانونية.

كيفية اختيار شركة جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المناسبة

لا يعد اختيار شركة لجمع بيانات الذكاء الاصطناعي أمرًا معقدًا أو يستغرق وقتًا طويلاً مثل جمع البيانات من الموارد المجانية. لا يوجد سوى عدد قليل من العوامل البسيطة التي تحتاج إلى أخذها في الاعتبار ثم المصافحة من أجل التعاون.

عندما تبدأ في البحث عن بائع بيانات ، نفترض أنك اتبعت وأخذت بعين الاعتبار كل ما ناقشناه حتى الآن. ومع ذلك ، إليك ملخص سريع:

  • لديك حالة استخدام محددة جيدًا في الاعتبار
  • تم تحديد متطلبات قطاع السوق والبيانات الخاصة بك بوضوح
  • ميزانيتك على وشك
  • ولديك فكرة عن حجم البيانات التي تحتاجها

مع إلغاء تحديد هذه العناصر ، دعنا نفهم كيف يمكنك البحث عن مزود خدمة بيانات تدريب مثالي.

بائع جمع البيانات بالذكاء الاصطناعي

نموذج اختبار عباد الشمس

قبل التوقيع على صفقة طويلة الأجل ، من الأفضل دائمًا فهم بائع البيانات بالتفصيل. لذلك ، ابدأ تعاونك مع متطلبات نموذج مجموعة البيانات التي ستدفع مقابلها.

قد يكون هذا حجمًا صغيرًا من مجموعة البيانات لتقييم ما إذا كانوا قد فهموا متطلباتك ، ولديهم استراتيجيات الشراء المناسبة ، وإجراءات التعاون والشفافية والمزيد. بالنظر إلى حقيقة أنك ستكون على اتصال بالعديد من البائعين في هذه المرحلة ، سيساعدك هذا على توفير الوقت في تحديد مقدم الخدمة ووضع اللمسات الأخيرة على من هو الأنسب لاحتياجاتك في النهاية.

تحقق مما إذا كانت متوافقة

بشكل افتراضي ، يلتزم معظم مزودي خدمة بيانات التدريب بجميع المتطلبات والبروتوكولات التنظيمية. ومع ذلك ، لمجرد أن تكون في الجانب الآمن ، استفسر عن امتثالها وسياساتها ثم تضييق نطاق اختيارك.

اسأل عن عمليات ضمان الجودة الخاصة بهم

عملية جمع البيانات في حد ذاتها نظامية وطبقات. هناك منهجية خطية يتم تنفيذها. للحصول على فكرة عن كيفية عملها ، اسأل عن عمليات ضمان الجودة الخاصة بهم واستفسر عما إذا كانت مجموعات البيانات التي مصدرها وتضيف تعليقات توضيحية قد اجتازت اختبارات الجودة والتدقيق. هذا سوف يعطيك
فكرة عما إذا كانت التسليمات النهائية التي ستتلقاها جاهزة للآلة.

معالجة انحياز البيانات

لن يسأل سوى العميل المطلع عن التحيز في مجموعات بيانات التدريب. عندما تتحدث إلى بائعي البيانات المتدربين ، تحدث عن تحيز البيانات وكيف يتمكنون من التخلص من التحيز في مجموعات البيانات التي ينشئونها أو يشترونها. في حين أنه من المنطقي أنه من الصعب القضاء على التحيز تمامًا ، فلا يزال بإمكانك معرفة أفضل الممارسات التي يتبعونها لإبعاد التحيز.

هل هي قابلة للتطوير؟

التسليمات لمرة واحدة جيدة. التسليمات طويلة الأجل أفضل. ومع ذلك ، فإن أفضل أشكال التعاون هي تلك التي تدعم رؤى عملك وتوسع نطاق إنجازاتهم في نفس الوقت مع زيادة نشاطك
المتطلبات.

لذا ، ناقش ما إذا كان بإمكان البائعين الذين تتحدث إليهم التوسع من حيث حجم البيانات إذا دعت الحاجة. وإذا استطاعوا ، فكيف ستتغير استراتيجية التسعير وفقًا لذلك.

في الختام

هل تريد معرفة اختصار للعثور على أفضل مزود بيانات للتدريب على الذكاء الاصطناعي؟ ابق على تواصل معنا. تخطي كل هذه العمليات الشاقة واعمل معنا للحصول على مجموعات البيانات الأكثر دقة وعالية الجودة لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

نتحقق من جميع المربعات التي ناقشناها حتى الآن. نظرًا لكوننا روادًا في هذا المجال ، فإننا نعرف ما يلزم لبناء نموذج ذكاء اصطناعي وقياسه وكيف تكون البيانات في قلب كل شيء.

نعتقد أيضًا أن دليل المشتري كان شاملاً وواسع الحيلة بطرق مختلفة. تدريب الذكاء الاصطناعي معقد كما هو ولكن مع هذه الاقتراحات والتوصيات ، يمكنك جعلها أقل مللاً. في النهاية ، منتجك هو العنصر الوحيد الذي سيستفيد في النهاية من كل هذا.

ألا توافق؟

دعنا نتحدث

  • بالتسجيل ، أنا أتفق مع Shaip سياسة الخصوصية و شروط الخدمة وأقدم موافقتي على تلقي اتصالات تسويقية B2B من Shaip.