Una guía para principiantes sobre la recopilación de datos de IA
Elección de la empresa de recopilación de datos de IA para su proyecto de IA / ML
Introducción
La inteligencia artificial (IA) mejora nuestras vidas al simplificar tareas y mejorar las experiencias. Su objetivo es complementar a los humanos, no dominarlos, y ayudar a resolver problemas complejos e impulsar el progreso.
La IA está dando pasos adelante en campos como la atención sanitaria, ayudando en la investigación del cáncer, el tratamiento de trastornos neurológicos y acelerando el desarrollo de vacunas. Está revolucionando sectores, desde los vehículos autónomos hasta los dispositivos inteligentes y las cámaras mejoradas de los teléfonos inteligentes.
Se espera que el mercado mundial de la IA alcance los 267 mil millones de dólares en 2027, y que el 37 % de las empresas ya utilicen soluciones de IA. Alrededor del 77 % de los productos y servicios que utilizamos hoy en día funcionan con IA. ¿Cómo pueden predecir los dispositivos simples los ataques cardíacos o los automóviles conducirse solos? ¿Cómo pueden los chatbots parecer tan humanos?
La clave son los datos. Los datos son fundamentales para la IA, ya que permiten que las máquinas comprendan, procesen y proporcionen resultados precisos. Esta guía le ayudará a comprender la importancia de los datos en la IA.
¿Qué es la recopilación de datos de IA?
Cumplir con estos criterios puede afectar la eficacia de los sistemas de IA y su capacidad para proporcionar predicciones.
Ejemplo:
Una empresa tecnológica está desarrollando actualmente un asistente de voz con tecnología de inteligencia artificial diseñado para dispositivos domésticos. A continuación, se incluye un breve resumen del proceso de recopilación de datos de la empresa:
- Contratan una agencia especializada en recopilación de datos como Shaip para reclutar y gestionar a miles de participantes de diversos orígenes lingüísticos, garantizando una amplia gama de acentos, dialectos y patrones de habla.
- La empresa organiza personas para realizar actividades, como configurar alarmas, preguntar sobre actualizaciones meteorológicas, administrar dispositivos domésticos inteligentes y responder a diversos comandos y consultas.
- Graban voces en entornos que replican situaciones de la vida real, como habitaciones tranquilas, cocinas concurridas y entornos al aire libre.
- La empresa también recopila grabaciones de ruidos ambientales, como ladridos de perros y sonidos de televisión, para ayudar a la IA a diferenciar los comandos de voz de los ruidos de fondo.
- Escuchan cada muestra de audio y anotan información sobre las características del hablante, así como sus expresiones emocionales y el nivel de ruido de fondo presente en cada muestra.
- Emplean métodos de aumento de datos para generar diferentes versiones de las muestras de audio, modificar el tono y la velocidad o incorporar ruido de fondo sintético.
- Para proteger la privacidad, se elimina la información personal de las transcripciones y las muestras de audio se anonimizan.
- La empresa se asegura de representar equitativamente a individuos de diferentes grupos de edad, diferentes géneros y acentos para evitar sesgos en el desempeño de la IA.
- La empresa establece un proceso para recopilar datos de forma continua mediante el uso de su asistente de voz en situaciones de la vida real. El objetivo es mejorar la comprensión de la IA del lenguaje natural y de varios tipos de consultas a lo largo del tiempo. Por supuesto, todo esto se hace con el consentimiento del usuario.
Desafíos comunes en la recopilación de datos
Tenga en cuenta estos factores antes y durante la recopilación de datos:
Procesamiento y limpieza de datos
El procesamiento y la limpieza de datos incluyen la eliminación de errores o inconsistencias de los datos (limpieza) y la escala de las características numéricas a un rango estandarizado (normalización) para mantener la precisión y la consistencia. Esta parte también implica la conversión de los datos a un formato adecuado para el modelo de IA (formateo).
Etiquetado de datos
En el aprendizaje supervisado, los datos deben tener los resultados o las etiquetas correctos. Esta tarea puede ser realizada por expertos humanos de forma manual o mediante métodos como el crowdsourcing o técnicas semiautomáticas. El objetivo es mantener un etiquetado consistente y de alta calidad para un rendimiento óptimo de los modelos de IA.
Privacidad y consideraciones éticas
Al recopilar datos para cualquier propósito, como investigaciones o campañas de marketing, es necesario cumplir con las pautas del RGPD o la CCPA. También es necesario obtener el consentimiento de los participantes y anonimizar cualquier información personal antes de proceder para evitar el acceso no autorizado o las violaciones de las normas de privacidad. Además, se deben considerar las implicaciones éticas para evitar daños o prácticas discriminatorias derivadas de la recopilación o el uso de datos en cualquier forma.
Considerando el sesgo
Asegúrese de que los datos recopilados reflejen con precisión los diferentes grupos y situaciones para evitar la creación de modelos sesgados que podrían empeorar las desigualdades sociales al reforzarlas o amplificarlas. Este paso puede incluir la búsqueda de puntos de datos que no estén bien representados o el mantenimiento de un conjunto de datos equilibrado.
Tipos de datos de entrenamiento de IA en aprendizaje automático
Ahora, la recopilación de datos de IA es un término general. Los datos en este espacio pueden significar cualquier cosa. Puede ser texto, secuencias de video, imágenes, audio o una combinación de todos estos. En definitiva, todo lo que sea útil para que una máquina realice su tarea de aprendizaje y optimización de resultados son los datos. Para brindarle más información sobre los diferentes tipos de datos, aquí hay una lista rápida:
Los conjuntos de datos pueden provenir de una fuente estructurada o no estructurada. Para los no iniciados, los conjuntos de datos estructurados son aquellos que tienen un significado y formato explícitos. Son fácilmente comprensibles para las máquinas. Sin estructura, por otro lado, son detalles en conjuntos de datos que están por todas partes. No siguen una estructura o formato específico y requieren la intervención humana para extraer información valiosa de dichos conjuntos de datos.
Datos de texto
Una de las formas de datos más abundantes y destacadas. Los datos de texto se pueden estructurar en forma de información de bases de datos, unidades de navegación GPS, hojas de cálculo, dispositivos médicos, formularios y más. El texto no estructurado puede ser encuestas, documentos escritos a mano, imágenes de texto, respuestas por correo electrónico, comentarios de redes sociales y más.
Datos de audio
Los conjuntos de datos de audio ayudan a las empresas a desarrollar mejores chatbots y sistemas, diseñar mejores asistentes virtuales y más. También ayudan a las máquinas a comprender los acentos y las pronunciaciones de las diferentes formas en que se puede hacer una sola pregunta o consulta.
Datos de imagen
Las imágenes son otro tipo de conjunto de datos destacado que se utiliza para diversos fines. Desde vehículos autónomos y aplicaciones como Google Lens hasta reconocimiento facial, las imágenes ayudan a los sistemas a encontrar soluciones perfectas.
Datos de video
Los videos son conjuntos de datos más detallados que permiten a las máquinas comprender algo en profundidad. Los conjuntos de datos de video provienen de visión por computadora, imágenes digitales y más.
¿Cómo recopilar datos para un aprendizaje automático?
Entonces, ¿cómo obtiene sus datos? ¿Qué datos necesitas y cuántos de ellos? ¿Cuáles son las múltiples fuentes para obtener datos relevantes?
Las empresas evalúan el nicho y el propósito de sus modelos de AA y trazan formas potenciales de obtener conjuntos de datos relevantes. La definición del tipo de datos necesarios resuelve una gran parte de su preocupación sobre el suministro de datos. Para darle una mejor idea, existen diferentes canales, avenidas, fuentes o medios para la recolección de datos:
Fuentes libres
Como sugiere el nombre, estos son recursos que ofrecen conjuntos de datos para fines de entrenamiento de IA de forma gratuita. Las fuentes gratuitas pueden ser cualquier cosa, desde foros públicos, motores de búsqueda, bases de datos y directorios hasta portales gubernamentales que mantienen archivos de información a lo largo de los años.
Si no desea esforzarse demasiado en obtener conjuntos de datos gratuitos, existen sitios web y portales dedicados como el de Kaggle, recursos de AWS, bases de datos UCI y más que le permitirán explorar diversos
categorías y descargue los conjuntos de datos necesarios de forma gratuita.
Recursos internos
Aunque los recursos gratuitos parecen ser opciones convenientes, existen varias limitaciones asociadas con ellos. En primer lugar, no siempre puede estar seguro de que encontrará conjuntos de datos que coincidan exactamente con sus requisitos. Incluso si coinciden, los conjuntos de datos pueden ser irrelevantes en términos de líneas de tiempo.
Si su segmento de mercado es relativamente nuevo o inexplorado, no habría muchas categorías o categorías relevantes.
conjuntos de datos para que los descargue también. Para evitar las deficiencias preliminares con recursos gratuitos, hay
Existe otro recurso de datos que actúa como un canal para que usted genere conjuntos de datos más relevantes y contextuales.
Son sus fuentes internas, como bases de datos de CRM, formularios, clientes potenciales de marketing por correo electrónico, puntos de contacto definidos por productos o servicios, datos de usuario, datos de dispositivos portátiles, datos de sitios web, mapas de calor, conocimientos de redes sociales y más. Usted define, configura y mantiene estos recursos internos. Por lo tanto, puede estar seguro de su credibilidad, relevancia y actualidad.
Recursos pagados
No importa lo útiles que suenen, los recursos internos también tienen su parte justa de complicaciones y limitaciones. Por ejemplo, la mayor parte del enfoque de su grupo de talentos se destinará a optimizar los puntos de contacto de datos. Además, la coordinación entre sus equipos y recursos también debe ser impecable.
Para evitar más contratiempos como estos, ha pagado fuentes. Son servicios que le ofrecen los conjuntos de datos más útiles y contextuales para sus proyectos y garantizan que los obtenga constantemente cuando los necesite.
La primera impresión que la mayoría de nosotros tenemos sobre las fuentes de pago o los proveedores de datos es que son caras. Sin embargo,
cuando haces los cálculos, solo son baratos a largo plazo. Gracias a sus redes expansivas y metodologías de abastecimiento de datos, podrá recibir conjuntos de datos complejos para sus proyectos de inteligencia artificial, independientemente de cuán inverosímiles sean.
Para darle un esquema detallado de las diferencias entre las tres fuentes, aquí hay una tabla elaborada:
| Recursos Gratuitos | Recursos internos | Recursos pagados |
|---|---|---|
| Los conjuntos de datos están disponibles de forma gratuita. | Los recursos internos también podrían ser gratuitos dependiendo de sus gastos operativos. | Usted paga a un proveedor de datos para que le proporcione conjuntos de datos relevantes. |
| Múltiples recursos gratuitos disponibles en línea para descargar conjuntos de datos preferidos. | Obtiene datos personalizados según sus necesidades de entrenamiento en IA. | Obtiene datos definidos de forma personalizada de forma coherente durante el tiempo que necesite. |
| Debe trabajar manualmente en la compilación, la curación, el formateo y la anotación de conjuntos de datos. | Incluso puede modificar sus puntos de contacto de datos para generar conjuntos de datos con la información requerida. | Los conjuntos de datos de los proveedores están preparados para el aprendizaje automático. Es decir, están anotados y vienen con garantía de calidad. |
| Tenga cuidado con las restricciones de licencia y cumplimiento de los conjuntos de datos que descarga. | Los recursos internos se vuelven riesgosos si tiene un tiempo limitado para comercializar su producto. | Puede definir sus plazos y hacer que los conjuntos de datos se entreguen en consecuencia. |
¿Cómo afectan los datos incorrectos a sus ambiciones de IA?
Enumeramos los tres recursos de datos más comunes por el motivo de que tendrá una idea sobre cómo abordar la recopilación y el abastecimiento de datos. Sin embargo, en este punto, también es esencial comprender que su decisión podría decidir invariablemente el destino de su solución de IA.
De manera similar a cómo los datos de entrenamiento de IA de alta calidad pueden ayudar a su modelo a entregar resultados precisos y oportunos, los datos de entrenamiento deficientes también pueden romper sus modelos de IA, sesgar los resultados, introducir sesgos y ofrecer otras consecuencias indeseables.
Pero, ¿por qué sucede esto? ¿No se supone que hay datos para entrenar y optimizar su modelo de IA? Honestamente no. Entendamos esto más a fondo.
Datos incorrectos: ¿qué son?
La diferencia entre los datos no estructurados y los malos es que los conocimientos sobre los datos no estructurados están por todas partes. Pero, en esencia, podrían ser útiles independientemente. Al dedicar más tiempo, los científicos de datos aún podrían extraer información relevante de conjuntos de datos no estructurados. Sin embargo, ese no es el caso de los datos incorrectos. Estos conjuntos de datos contienen información o conocimientos limitados o nulos que sean valiosos o relevantes para su proyecto de IA o sus propósitos de capacitación.
Por lo tanto, cuando obtiene sus conjuntos de datos de recursos gratuitos o tiene puntos de contacto de datos internos poco establecidos, es muy probable que descargue o genere datos incorrectos. Cuando sus científicos trabajan con datos incorrectos, no solo está desperdiciando horas humanas, sino que también está impulsando el lanzamiento de su producto.
Si aún no tiene claro lo que los datos incorrectos pueden afectar a sus ambiciones, aquí hay una lista rápida:
- Pasas innumerables horas obteniendo datos incorrectos y desperdicias horas, esfuerzo y dinero en recursos.
- Los datos incorrectos pueden traerle problemas legales, si pasan desapercibidos y pueden reducir la eficiencia de su IA
. - Cuando lleva su producto capacitado sobre datos incorrectos en vivo, afecta la experiencia del usuario
- Los datos incorrectos podrían sesgar los resultados y las inferencias, lo que podría generar aún más reacciones negativas.
Entonces, si se pregunta si hay una solución para esto, en realidad la hay.
Proveedores de datos de entrenamiento de IA al rescate
Todo lo que tienes que hacer es asimilar los datos y entrenar tus modelos de IA para que sean perfectos. Dicho esto, estamos seguros de que su próxima pregunta es sobre los gastos relacionados con la colaboración con los proveedores de datos. Entendemos que algunos de ustedes ya están trabajando en un presupuesto mental y eso es exactamente hacia donde nos dirigimos también.
Factores a considerar al elaborar un presupuesto efectivo para su proyecto de recopilación de datos
El entrenamiento de IA es un enfoque sistemático y es por eso que el presupuesto se convierte en una parte integral de él. Se deben considerar factores como el RoI, la precisión de los resultados, las metodologías de capacitación y más antes de invertir una gran cantidad de dinero en el desarrollo de la IA. Muchos gerentes de proyectos o dueños de negocios tienen problemas en esta etapa. Toman decisiones apresuradas que traen cambios irreversibles en su proceso de desarrollo de productos, lo que finalmente los obliga a gastar más.
Sin embargo, esta sección le brindará la información adecuada. Cuando se sienta a trabajar en el presupuesto para el entrenamiento de IA, tres cosas o factores son inevitables.
Veamos cada uno en detalle.
El volumen de datos que necesita
Hemos dicho todo el tiempo que la eficiencia y precisión de su modelo de IA depende de cuánto esté entrenado. Esto significa que cuanto mayor sea el volumen de conjuntos de datos, mayor será el aprendizaje. Pero esto es muy vago. Para poner un número a esta noción, Dimensional Research publicó un informe que reveló que las empresas necesitan un mínimo de 100,000 conjuntos de datos de muestra para entrenar sus modelos de IA.
Por 100,000 conjuntos de datos, nos referimos a 100,000 conjuntos de datos relevantes y de calidad. Estos conjuntos de datos deben tener todos los atributos, anotaciones y conocimientos esenciales necesarios para que sus algoritmos y modelos de aprendizaje automático procesen la información y ejecuten las tareas previstas.
Con esta es una regla general, entendamos mejor que el volumen de datos que necesita también depende de otro factor intrincado que es el caso de uso de su empresa. Lo que pretende hacer con su producto o solución también decide cuántos datos necesita. Por ejemplo, una empresa que crea un motor de recomendaciones tendría requisitos de volumen de datos diferentes a los de una empresa que crea un chatbot.
Estrategia de precios de datos
Cuando haya terminado de determinar la cantidad de datos que realmente necesita, debe trabajar a continuación en una estrategia de precios de datos. Esto, en términos simples, significa cómo pagaría por los conjuntos de datos que obtenga o genere.
En general, estas son las estrategias de precios convencionales que se siguen en el mercado:
| Tipo de datos | Estrategia para colocar precios |
|---|---|
 Imagen | Precio por archivo de imagen individual |
 Video | Precio por segundo, minuto, hora o fotograma individual |
 Audio / Habla | Precio por segundo, minuto u hora |
 Texto | Precio por palabra u oración |
Pero espera. Esta es nuevamente una regla de oro. El costo real de adquirir conjuntos de datos también depende de factores como:
- El segmento de mercado único, la demografía o la geografía de donde se deben obtener los conjuntos de datos.
- La complejidad de su caso de uso
- ¿Cuántos datos necesitas?
- Tu tiempo para comercializar
- Cualquier requisito personalizado y más
Si observa, sabrá que el costo de adquirir grandes cantidades de imágenes para su proyecto de IA podría ser menor, pero si tiene demasiadas especificaciones, los precios podrían dispararse.
Tus estrategias de abastecimiento
Esto es complicado. Como vio, existen diferentes formas de generar o obtener datos para sus modelos de IA. El sentido común dicta que los recursos gratuitos son los mejores, ya que puede descargar los volúmenes necesarios de conjuntos de datos de forma gratuita y sin complicaciones.
En este momento, también parecería que las fuentes pagas son demasiado caras. Pero aquí es donde se agrega una capa de complicación. Cuando obtiene conjuntos de datos de recursos gratuitos, está dedicando una cantidad adicional de tiempo y esfuerzo a limpiar sus conjuntos de datos, compilarlos en el formato específico de su negocio y luego anotarlos individualmente. Está incurriendo en costos operativos en el proceso.
Con las fuentes de pago, el pago es único y también tiene a mano conjuntos de datos listos para la máquina en el momento que lo necesite. La rentabilidad es muy subjetiva aquí. Si cree que puede dedicar tiempo a anotar conjuntos de datos gratuitos, puede presupuestar en consecuencia. Y si cree que su competencia es feroz y con un tiempo de comercialización limitado, puede crear un efecto dominó en el mercado, debe preferir las fuentes pagas.
El presupuesto se trata de desglosar los detalles y definir claramente cada fragmento. Estos tres factores deberían servirle como hoja de ruta para su proceso de presupuestación de capacitación en IA en el futuro.
¿Es realmente rentable la adquisición de datos internamente?
Al elaborar el presupuesto, descubrimos que la adquisición de datos interna puede resultar más costosa con el tiempo. Si tiene dudas sobre las fuentes pagas, esta sección le revelará los gastos ocultos de la generación de datos interna.
Datos sin procesar y no estructurados:Los puntos de datos personalizados no garantizan conjuntos de datos listos para usar.
Gastos de personal:Pagar a empleados, científicos de datos y profesionales de control de calidad.
Suscripciones y mantenimiento de herramientas:Costos de herramientas de anotación, CMS, CRM e infraestructura.
Problemas de sesgo y precisión:Se requiere clasificación manual.
Costos de deserción:Reclutamiento y capacitación de nuevos miembros del equipo.
En última instancia, es posible que gastes más de lo que ganas. El costo total incluye las tarifas de anotador y los gastos de la plataforma, lo que aumenta los costos a largo plazo.
Costo incurrido = Número de anotadores * Costo por anotador + Costo de plataforma
Si su calendario de entrenamiento de IA está programado para meses, imagine los gastos en los que incurriría constantemente. Entonces, ¿es esta la solución ideal para los problemas de adquisición de datos o hay alguna alternativa?
Beneficios de un proveedor de servicios de recopilación de datos de IA de extremo a extremo
Existe una solución confiable para este problema y existen formas mejores y menos costosas de adquirir datos de entrenamiento para sus modelos de IA. Los llamamos proveedores de servicios de datos de capacitación o proveedores de datos.
Son empresas como Shaip que se especializan en ofrecer conjuntos de datos de alta calidad basados en sus necesidades y requisitos únicos. Eliminan todas las molestias a las que se enfrenta en la recopilación de datos, como obtener conjuntos de datos relevantes, limpiarlos, compilarlos y anotarlos, y más, y le permiten concentrarse solo en optimizar sus modelos y algoritmos de IA. Al colaborar con los proveedores de datos, se concentra en las cosas que importan y en aquellas sobre las que tiene control.
Además, también eliminará todas las molestias asociadas con la obtención de conjuntos de datos de recursos internos y gratuitos. Para que comprenda mejor las ventajas de los proveedores de datos de un extremo a otro, aquí hay una lista rápida:
- Los proveedores de servicios de datos de capacitación comprenden completamente su segmento de mercado, casos de uso, datos demográficos y otros detalles para obtener los datos más relevantes para su modelo de IA.
- Tienen la capacidad de obtener diversos conjuntos de datos que consideren adecuados para su proyecto, como imágenes, videos, texto, archivos de audio o todos estos.
- Los proveedores de datos limpian los datos, los estructuran y los etiquetan con atributos y conocimientos que las máquinas y los algoritmos necesitan para aprender y procesar. Este es un esfuerzo manual que requiere una atención meticulosa a los detalles y al tiempo.
- Tiene expertos en la materia que se encargan de anotar información crucial. Por ejemplo, si el caso de uso de su producto se encuentra en el espacio de la atención médica, no puede obtener anotaciones de un profesional que no sea de la salud y esperar resultados precisos. Con los proveedores de datos, ese no es el caso. Trabajan con pymes y se aseguran de que los veteranos de la industria anoten correctamente sus datos de imágenes digitales.
- También se encargan de la desidentificación de los datos y se adhieren a HIPAA u otros cumplimientos y protocolos específicos de la industria para que usted se mantenga alejado de todas y cada una de las complicaciones legales.
- Los proveedores de datos trabajan incansablemente para eliminar el sesgo de sus conjuntos de datos, lo que garantiza que tenga resultados e inferencias objetivos.
- También recibirá los conjuntos de datos más recientes en su nicho para que sus modelos de IA estén optimizados para una eficiencia óptima.
- También es fácil trabajar con ellos. Por ejemplo, los cambios repentinos en los requisitos de datos se les pueden comunicar y obtendrían sin problemas los datos apropiados en función de las necesidades actualizadas.
Con estos factores, creemos firmemente que ahora comprende cuán rentable y simple es colaborar con proveedores de datos de capacitación. Con este conocimiento, averigüemos cómo puede elegir el proveedor de datos más ideal para su proyecto de IA.
Abastecimiento de conjuntos de datos relevantes
Comprenda su mercado, casos de uso, datos demográficos para obtener conjuntos de datos recientes, ya sean imágenes, videos, texto o audio.
Limpiar datos relevantes
Estructurar y etiquetar los datos con atributos y conocimientos que comprendan las máquinas y los algoritmos.
Sesgo de datos
Elimine el sesgo de los conjuntos de datos, asegurándose de tener resultados e inferencias objetivos.
Anotación de datos
Los expertos en la materia de dominios específicos se encargan de anotar piezas cruciales de información.
Desidentificación de datos
Adhiérase a HIPAA, GDPR u otros protocolos y cumplimientos específicos de la industria para eliminar las complejidades legales.
Cómo elegir la empresa de recopilación de datos de IA adecuada
Elegir una empresa de recopilación de datos de IA no es tan complicado ni requiere tanto tiempo como recopilar datos de recursos gratuitos. Solo hay unos pocos factores simples que debe considerar y luego estrechar la mano para una colaboración.
Cuando comienza a buscar un proveedor de datos, asumimos que ha seguido y considerado todo lo que hemos discutido hasta ahora. Sin embargo, aquí hay un resumen rápido:
- Tiene un caso de uso bien definido en mente
- Su segmento de mercado y los requisitos de datos están claramente establecidos
- Tu presupuesto está a punto
- Y tienes una idea del volumen de datos que necesitas
Con estos elementos marcados, entendamos cómo puede buscar un proveedor de servicios de datos de entrenamiento ideal.
La prueba de tornasol del conjunto de datos de muestra
Antes de firmar un contrato a largo plazo, siempre es una buena idea conocer en detalle a un proveedor de datos. Por lo tanto, comience su colaboración con el requisito de un conjunto de datos de muestra por el que pagará.
Este podría ser un pequeño volumen de conjunto de datos para evaluar si han entendido sus requisitos, si tienen implementadas las estrategias de adquisición adecuadas, sus procedimientos de colaboración, transparencia y más. Teniendo en cuenta el hecho de que estaría en contacto con varios proveedores en este momento, esto le ayudará a ahorrar tiempo al decidir un proveedor y determinar quién es, en última instancia, más adecuado para sus necesidades.
Compruebe si cumplen
De forma predeterminada, la mayoría de los proveedores de servicios de datos de formación cumplen con todos los requisitos y protocolos reglamentarios. Sin embargo, para estar seguro, pregunte acerca de sus normativas y políticas y luego reduzca su selección.
Pregunte por sus procesos de control de calidad
El proceso de recopilación de datos en sí mismo es sistemático y en capas. Existe una metodología lineal que se implementa. Para tener una idea de cómo operan, pregunte sobre sus procesos de control de calidad y averigüe si los conjuntos de datos que obtienen y anotan pasan por controles de calidad y auditorías. Esto te dará una
idea de si los entregables finales que recibiría están listos para la máquina.
Abordar el sesgo de datos
Solo un cliente informado preguntaría sobre el sesgo en los conjuntos de datos de entrenamiento. Cuando hable con proveedores de datos de capacitación, hable sobre el sesgo de los datos y cómo se las arreglan para eliminar el sesgo en los conjuntos de datos que generan o adquieren. Si bien es de sentido común que es difícil eliminar el sesgo por completo, aún puede conocer las mejores prácticas que siguen para mantener a raya el sesgo.
¿Son escalables?
Los entregables únicos son buenos. Los entregables a largo plazo son mejores. Sin embargo, las mejores colaboraciones son aquellas que respaldan sus visiones comerciales y, al mismo tiempo, escalan sus entregables con su creciente
• Requisitos.
Por lo tanto, analice si los proveedores con los que está hablando pueden escalar en términos de volumen de datos si surge la necesidad. Y si pueden, cómo cambiará la estrategia de precios en consecuencia.
Conclusión
¿Quieres conocer un atajo para encontrar el mejor proveedor de datos de entrenamiento de IA? Póngase en contacto con nosotros. Omita todos estos tediosos procesos y trabaje con nosotros para obtener los conjuntos de datos más precisos y de mayor calidad para sus modelos de IA.
Marcamos todas las casillas que hemos discutido hasta ahora. Habiendo sido pioneros en este espacio, sabemos lo que se necesita para construir y escalar un modelo de IA y cómo los datos están en el centro de todo.
También creemos que la Guía del comprador fue extensa e ingeniosa de diferentes maneras. El entrenamiento de IA es complicado, pero con estas sugerencias y recomendaciones, puede hacerlas menos tediosas. Al final, su producto es el único elemento que finalmente se beneficiará de todo esto.
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