تتبنى العديد من الشركات عبر مجموعة واسعة من الصناعات الذكاء الاصطناعي بسرعة لتحسين عملياتها وإيجاد حلول لاحتياجات أعمالها. تظهر أهمية التكنولوجيا وفوائدها ، لذا يصبح السؤال المهم هو كيفية إيجاد الطريقة الصحيحة لاعتماد حلول الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، بدون وجود بيانات تدريب موثوقة على الذكاء الاصطناعي في متناول اليد ، فإن أتمتة تجربة المستخدم الفائقة وتحسينها أسهل من القيام بها.
تزدهر خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بالبيانات. يتعلمون من خلال تطوير العلاقات واتخاذ القرارات وتقييمها ومعالجة المعلومات من بيانات التدريب المغذية.
بيانات التدريب هو مطورو الموارد والمهندسون الذين يحتاجون إلى تصميم خوارزميات التعلم الآلي العملية. سيكون لمجموعة بيانات التدريب التي تستخدمها تأثير مباشر على نتيجة المشروع. ومع ذلك ، فإن مجموعات البيانات ذات الصلة التي تناسب مشروعك ليست متاحة دائمًا. يتعين على الشركات الاعتماد على البائعين الخارجيين أو شركات جمع البيانات لمساعدتهم في مجموعات البيانات ذات الصلة.
يعد اختيار بائع البيانات المناسب لبيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي بنفس أهمية اختيار مجموعة البيانات المناسبة لمشروعك المحدد. اختر البائع الخطأ ، وقد تنظر إلى نتيجة غير دقيقة للمشروع ، وأوقات إطلاق ممتدة ، وخسارة كبيرة في الإيرادات.
قرار شراء بيانات التدريب - عوامل يجب مراعاتها
تشكل بيانات التدريب الجزء الأساسي من مجموعة البيانات ، حيث تمثل حوالي 50-60٪ من البيانات المطلوبة للنموذج. فيما يلي بعض العوامل التي يجب مراعاتها قبل اختيار بائع البيانات والتوقيع على الخط المنقط.
السعر:
السعر هو المحرك الأساسي للقرار ، على الرغم من أنك لا ترغب في اتخاذ قرارك بناءً على نقطة السعر فقط. يتضمن جمع بيانات الذكاء الاصطناعي العديد من النفقات ، بدءًا من الدفع للبائع ، وإعداد البيانات ، وتحسين النفقات ، والتكاليف التشغيلية ، والمزيد. لذلك ، عليك أن تأخذ في الاعتبار جميع النفقات التي يمكن أن تحدث خلال دورة حياة المشروع.
جودة البيانات:
تتفوق بيانات الجودة على تنافسية التكلفة عندما يتعلق الأمر باختيار ملف بائع البيانات. البيانات عالية الجودة غير موجودة. ستعمل البيانات المتفوقة والتي يمكن الوصول إليها على تحسين نماذج التعلم الآلي الخاصة بك. اختر نظامًا أساسيًا يجعل تحويل البيانات والحصول عليها يتكاملان بسلاسة في سير عملك.
تنوع البيانات:
يجب أن تكون بيانات التدريب التي تختارها عبارة عن تمثيل متوازن لجميع حالات الاستخدام والاحتياجات. في مجموعة البيانات الكبيرة ، من المستحيل منع التحيزات تمامًا. ومع ذلك ، لتحقيق أفضل النتائج ، عليك الحد من تحيز البيانات في النماذج الخاصة بك. تنوع البيانات هو المفتاح لتحقيق تنبؤات دقيقة وأداء من النموذج. على سبيل المثال ، نموذج الذكاء الاصطناعي الذي تم تدريبه باستخدام 100 معاملة سوف يتضاءل مقارنة بنموذج يعتمد على 10,000 معاملة.
الامتثال القانوني:
بائعي الجهات الخارجية ذوي الخبرة هم الأنسب للتعامل مع مشكلات الامتثال والأمان. هذه المهام متعبة وتستغرق وقتا طويلا. بالإضافة إلى ذلك ، تتطلب الجوانب القانونية أقصى درجات الاهتمام والخبرة من خبير مدرب. لذلك ، فإن الخطوة الأولى في اختيار بائع البيانات هي التأكد من أنه يقوم بشراء البيانات من مصادر مصرح بها قانونًا مع الأذونات المناسبة.
حالة استخدام محددة:
ستحدد حالة الاستخدام ونتائج المشروع نوع مجموعات البيانات التي ستحتاجها. على سبيل المثال ، إذا كان النموذج الذي تحاول بناءه معقدًا بشكل لا يصدق ، فسوف يتطلب مجموعات بيانات واسعة ومتنوعة.
بيانات مجهولة الهوية:
إلغاء تعريف البيانات يساعدك على الابتعاد عن المشاكل القانونية ، خاصة إذا كنت تبحث عن مجموعات بيانات متعلقة بالرعاية الصحية. يجب أن تتأكد من أن مجموعات البيانات التي تدرب عليها نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك غير محددة تمامًا. بالإضافة إلى ذلك ، يجب على البائع الحصول على بيانات تم مسحها من مصادر متعددة حتى إذا قمت بدمج مجموعتي بيانات ، فإن احتمالات ربطهما بفرد ما تكون محدودة.
قابلة للتكيف وقابلة للتطوير:
في هذه المرحلة من عملية الاختيار ، تأكد من التركيز على مجموعات البيانات التي يمكن أن تلبي احتياجاتك المستقبلية. يجب أن تسمح مجموعات البيانات بالترقيات في النظام وإدخال تحسينات على العملية. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تتوقع الاحتياجات المستقبلية من حيث الحجم والقدرات. أخيرًا ، اسأل نفسك الأسئلة التالية قبل اتخاذ قرارك النهائي:
- هل لديك عملية داخلية لجمع البيانات؟
- هل يقدم البائع مجموعة متنوعة من النماذج؟
- هل تخصيص البيانات متاح؟
اختتام
إن اختيار بائع للحصول على بيانات التدريب الخاصة بك ليس قرارًا سهلاً ؛ اختيارك سينتج عنه عواقب طويلة المدى. توفر المعلمات التي ناقشناها دليلاً ممتازًا حول كيفية التعامل مع البحث عن بائع. تذكر دائمًا مقارنة وحساب تكاليف الحصول على بيانات التدريب مع العوائد المستقبلية.
يعد العثور على بائع لديه خبرة وخبرة في جمع البيانات وإعدادها مهمة شاقة وتستغرق وقتًا طويلاً. ليس من العملي مقارنة كل بائع في جميع العوامل الحاسمة من منظور الأعمال. من تنوع البيانات إلى قابلية التوسع ، ليس لدى المشغلين الوقت للبحث عن بائع بشكل صحيح. اجعلها أبسط مع Shaip. لدينا بيانات متنوعة عالية الجودة متوافقة مع معايير الصناعة. تواصل معنا اليوم للتحدث أكثر عن احتياجاتك الخاصة.
