اليوم ، الأعمال التجارية بدون الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) في وضع تنافسي ضعيف للغاية. من دعم وتحسين العمليات الخلفية وسير العمل إلى رفع تجربة المستخدم من خلال محركات التوصية والأتمتة ، يعد اعتماد الذكاء الاصطناعي أمرًا حتميًا وضروريًا للبقاء في عام 2021.
ومع ذلك ، فإن الوصول إلى نقطة يقدم فيها الذكاء الاصطناعي نتائج سلسة ودقيقة يمثل تحديًا. لم يتحقق التنفيذ السليم بين عشية وضحاها ، إنها عملية طويلة الأمد يمكن أن تستمر لأشهر. كلما طالت فترة تدريب الذكاء الاصطناعي ، زادت دقة النتائج. مع ذلك ، تتطلب مدة تدريب الذكاء الاصطناعي الأطول كميات أكبر من مجموعات البيانات ذات الصلة والسياقية.
من منظور الأعمال ، يكاد يكون من المستحيل أن يكون لديك مصدر دائم لمجموعات البيانات ذات الصلة ما لم تكن أنظمتك الداخلية عالية الكفاءة. يجب أن تعتمد معظم الشركات على مصادر خارجية مثل مورّدو الجهات الخارجية أو شركة لجمع بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي. لديهم البنية التحتية والمرافق لضمان حصولك على حجم بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي التي تحتاجها لأغراض التدريب ولكن اختيار الخيار الصحيح لعملك ليس بهذه البساطة.
هناك الكثير من الشركات الفرعية التي تقدم جمع البيانات في الصناعة ويجب أن تكون حريصًا على من تختار التعاون معه. قد تؤدي الشراكة مع بائع خاطئ أو غير كفء إلى دفع بيانات إطلاق منتجك إلى أجل غير مسمى أو يؤدي إلى خسارة رأس المال.
لقد أنشأنا هذا الدليل لمساعدتك في اختيار شركة جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المناسبة. بعد القراءة ، ستتمتع بالثقة في تحديد شركة جمع البيانات المثالية لعملك.
العوامل الداخلية التي يجب مراعاتها قبل البحث عن شركة لجمع البيانات
يشكل التعاون مع شركة لجمع البيانات 50٪ فقط من المهمة. تدور نسبة الـ 50٪ المتبقية حول العمل الأساسي من وجهة نظرك. يتطلب التعاون المثالي الإجابة على الأسئلة أو العوامل أو شرحها بمزيد من التفصيل. دعونا نلقي نظرة على بعضها.
ما هي حالة استخدام الذكاء الاصطناعي الخاصة بك؟
يجب أن يكون لديك حالة استخدام مناسبة محددة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي الخاص بك. إذا لم يكن الأمر كذلك ، فأنت تنشر الذكاء الاصطناعي بدون هدف قوي. قبل التنفيذ ، تحتاج إلى معرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيساعدك في توليد عملاء متوقعين ، أو دفع المبيعات ، أو تحسين سير العمل ، أو الحصول على نتائج تتمحور حول العميل ، أو نتائج إيجابية أخرى خاصة بعملك. سيضمن تحديد حالة الاستخدام بوضوح أنك تبحث عن بائع البيانات المناسب.
ما مقدار البيانات التي تحتاجها؟ أي نوع؟
تحتاج إلى وضع حد عام على حجم البيانات التي تحتاجها. بينما نعتقد أن الأحجام الكبيرة ستؤدي إلى نماذج أكثر دقة ، لا تزال بحاجة إلى تحديد المقدار الضروري لمشروعك ونوع البيانات التي ستكون أكثر فائدة. بدون خطة واضحة ، ستواجه هدرًا مفرطًا في التكلفة والعمالة.فيما يلي بعض الأسئلة الشائعة التي يطرحها أصحاب الأعمال أثناء التحضير للتحصيل لتحديد ما يلي:
- هل يعتمد عملك على رؤية الكمبيوتر؟
- ما هي الصور المحددة كمجموعات البيانات التي ستحتاجها؟
- هل تنوي إدخال التحليلات التنبؤية في سير عملك وتتطلب مجموعات بيانات تاريخية قائمة على النصوص؟
ما مدى تنوع مجموعة البيانات الخاصة بك؟
تحتاج أيضًا إلى تحديد مدى تنوع بياناتك ، أي البيانات التي تم جمعها من الفئة العمرية والجنس والعرق واللغة واللهجة والمؤهلات التعليمية والدخل والحالة الاجتماعية والموقع الجغرافي.
هل بياناتك حساسة؟
تشير البيانات الحساسة إلى المعلومات الشخصية أو السرية. تعتبر تفاصيل المريض في السجل الصحي الإلكتروني المستخدم لإجراء تجارب الأدوية أمثلة مثالية. أخلاقياً ، يجب إلغاء تحديد هذه الأفكار والمعلومات بسبب معايير وبروتوكولات HIPAA السائدة.
إذا كانت متطلبات البيانات الخاصة بك تتضمن بيانات حساسة ، فيجب أن تقرر كيف تنوي القيام بإلغاء تحديد البيانات أو ما إذا كنت تريد أن يقوم البائع بذلك نيابة عنك.
مصادر جمع البيانات
يأتي جمع البيانات من مصادر مختلفة ، من مجموعات البيانات المجانية والقابلة للتنزيل إلى مواقع الويب والمحفوظات الحكومية. ومع ذلك ، يجب أن تكون مجموعات البيانات ذات صلة بمشروعك ، وإلا فلن يكون لها أي قيمة. بصرف النظر عن كونها ذات صلة ، يجب أن تكون مجموعة البيانات أيضًا سياقية ونظيفة وذات أصول حديثة نسبيًا لضمان توافق نتائج الذكاء الاصطناعي مع طموحاتك.
كيف الميزانية؟
يتضمن جمع بيانات الذكاء الاصطناعي نفقات مثل دفع البائع ، والرسوم التشغيلية ، ودقة البيانات ، وتحسين نفقات الدورة ، والنفقات غير المباشرة ، وغيرها من النفقات المباشرة وغير المباشرة. التكاليف الخفية. أنت بحاجة إلى التفكير بعناية في كل مصروفات تشارك في العملية وصياغة ميزانية وفقًا لذلك. يجب أيضًا مواءمة ميزانية جمع البيانات مع نطاق مشروعك ورؤيته.
تحتاج إلى وضع حد عام على حجم البيانات التي تحتاجها. بينما نعتقد أن الأحجام الكبيرة ستؤدي إلى نماذج أكثر دقة ، لا تزال بحاجة إلى تحديد المقدار الضروري لمشروعك ونوع البيانات التي ستكون أكثر فائدة. بدون خطة واضحة ، ستواجه هدرًا مفرطًا في التكلفة والعمالة.كيف تختار أفضل شركة لجمع البيانات لمشروعات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
الآن بعد أن تم تأسيس الأساسيات ، أصبح الآن من الأسهل نسبيًا تحديد شركات جمع البيانات المثالية. لتمييز مزود الجودة عن البائع غير المناسب ، إليك قائمة مراجعة سريعة بالجوانب التي يجب الانتباه إليها.
عينة لمجموعات البيانات
أسأل عن عينة من مجموعات البيانات قبل التعاون مع البائع. تعتمد نتائج وحدات الذكاء الاصطناعي وأدائها على مدى نشاط البائع ومشاركته والتزامه ، وأفضل طريقة لاكتساب نظرة ثاقبة على كل هذه الصفات هي الحصول على عينات من مجموعات البيانات. سيعطيك هذا فكرة عما إذا كانت متطلبات البيانات الخاصة بك مستوفاة ويخبرك ما إذا كان التعاون يستحق الاستثمار.
التدقيق المطلوب
أحد الأسباب الرئيسية التي تجعلك تنوي التعاون مع البائعين هو الحفاظ على امتثال المهام للهيئات التنظيمية. إنها مهمة شاقة تتطلب خبيرًا من ذوي الخبرة. قبل اتخاذ القرار ، تحقق مما إذا كان مقدم الخدمة المحتمل يتبع الامتثال والمعايير للتأكد من أن البيانات المشتراة من مصادر متنوعة مرخصة للاستخدام مع الأذونات المناسبة.
قد تؤدي العواقب القانونية إلى إفلاس شركتك. تأكد من وضع الامتثال في الاعتبار عند اختيار مزود جمع البيانات.
ضمان مستوى الجودة
عندما تحصل على مجموعات بيانات من البائع الخاص بك ، يجب تنسيقها بشكل صحيح وجاهزة للتحميل مباشرة إلى وحدة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لأغراض التدريب. لا يجب عليك إجراء عمليات تدقيق أو استخدام موظفين مخصصين للتحقق من جودة مجموعة البيانات. هذا فقط يضيف طبقة أخرى إلى مهمة مملة بالفعل. تأكد من أن البائع الخاص بك يقدم دائمًا مجموعات بيانات جاهزة للتحميل بالتنسيق والأسلوب اللذين تطلبهما.
إحالات العميل
سوف يمنحك التحدث إلى العملاء الحاليين للبائع الخاص بك رأيًا مباشرًا حول معايير التشغيل والجودة الخاصة بهم. عادة ما يكون العملاء صادقين مع الإحالات والتوصيات. إذا كان البائع الخاص بك مستعدًا للسماح لك بالتحدث إلى عملائه ، فمن الواضح أنه يثق في الخدمة التي يقدمها. راجع بدقة مشاريعهم السابقة ، وتحدث إلى عملائهم ، وأبرم الصفقة إذا شعرت أنهم مناسبون.
التعامل مع تحيز البيانات
الشفافية هي المفتاح في أي تعاون ويجب على البائع مشاركة التفاصيل حول ما إذا كانت مجموعات البيانات التي يقدمونها متحيزة أم لا. إذا كانوا ، إلى أي مدى؟ بشكل عام ، من الصعب إزالة التحيز تمامًا من الصورة حيث لا يمكنك تحديد أو تحديد الوقت الدقيق أو مصدر المقدمة. لذلك ، عندما يقدمون رؤى حول كيفية انحياز البيانات ، يمكنك تعديل نظامك لتقديم النتائج وفقًا لذلك.
قابلية التوسع في الحجم
سوف ينمو عملك في المستقبل وسيتوسع نطاق مشروعك بشكل كبير. في مثل هذه الحالات ، يجب أن تكون واثقًا من قدرة البائع على تقديم كميات من مجموعات البيانات التي يطلبها عملك على نطاق واسع.
هل لديهم ما يكفي من المواهب في المنزل؟ هل يستنفدون كل مصادر بياناتهم؟ هل يمكنهم تخصيص بياناتك بناءً على الاحتياجات الفريدة وحالات الاستخدام؟ ستضمن مثل هذه الجوانب أن البائع يمكن أن ينتقل عندما تكون كميات أكبر من البيانات ضرورية.
يعتمد مستقبلك على استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
نحن نتفهم أن العثور على شركة جمع البيانات الصحيحة يمثل تحديًا. ليس من المنطقي طلب مجموعات العينات بشكل فردي ، ومقارنة البائعين ، واختبار الخدمات بمشاريع سريعة قبل الالتزام. حتى عندما تجد الشركة المناسبة ، يجب أن تخصص ما يصل إلى شهرين للتحضير لجمع البيانات.
لهذا السبب نقترح التخلص من كل هذه الحالات والانتقال مباشرة إلى تلك المرحلة من التعاون والحصول على مجموعات بيانات عالية الجودة لمشاريعك. تواصل مع Shaip اليوم للحصول على جودة بيانات لا تشوبها شائبة. لقد تجاوزنا جميع العناصر التي ذكرناها في قائمة المراجعة للتأكد من أن شراكتنا مربحة لعملك.
تحدث إلينا اليوم حول مشروعك ، ودعنا نبدأ هذا في أقرب وقت ممكن.
