Varias empresas de un amplio espectro de industrias están adoptando rápidamente la inteligencia artificial para mejorar sus operaciones y encontrar soluciones a sus necesidades comerciales. La importancia y el beneficio de la tecnología son evidentes, por lo que la pregunta crítica es cómo encontrar la forma correcta de adoptar soluciones de IA. Sin embargo, sin datos confiables de entrenamiento de IA a mano, automatizar y optimizar una experiencia de usuario superior es más fácil de decir que de hacer.
Los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático prosperan con los datos. Aprenden desarrollando relaciones, tomando y evaluando decisiones y procesando información de los datos de entrenamiento alimentados.
Los datos de entrenamiento son el recurso que los desarrolladores e ingenieros necesitan para diseñar algoritmos prácticos de aprendizaje automático. El conjunto de datos de entrenamiento que se utilice tendrá un impacto directo en el resultado del proyecto. Sin embargo, no siempre se dispone de conjuntos de datos relevantes que se ajusten al proyecto. Las empresas deben recurrir a proveedores externos o empresas de recopilación de datos para obtener conjuntos de datos pertinentes.
Seleccionar el proveedor de datos adecuado para sus datos de entrenamiento de IA es tan importante como elegir el conjunto de datos adecuado para su proyecto específico. Elija el proveedor equivocado y podría estar viendo un resultado del proyecto inexacto, tiempos de lanzamiento extendidos y una pérdida significativa de ingresos.
Decisión de compra de datos de capacitación: factores que debe considerar
Los datos de entrenamiento forman la parte principal del conjunto de datos, y representan aproximadamente el 50-60% de los datos necesarios para el modelo. A continuación, se muestran algunos de los factores que debe considerar antes de elegir un proveedor de datos y firmar en la línea de puntos.
Precio:
El precio es un factor determinante de la decisión, aunque no desea tomar una decisión basándose únicamente en el precio. La recopilación de datos de IA implica muchos gastos, desde pagar al proveedor, preparar los datos, optimizar los gastos, los costos operativos y más. Por lo tanto, debe tener en cuenta todos los gastos que podrían ocurrir durante el ciclo de vida del proyecto.
Calidad de los datos:
A la hora de elegir un proveedor de datos , la calidad de los datos es más importante que la competitividad en costes . No existen datos de calidad superior. Los datos accesibles y de alta calidad mejorarán tus modelos de aprendizaje automático. Elige una plataforma que integre a la perfección la transformación y adquisición de datos en tu flujo de trabajo.
Diversidad de datos:
Los datos de entrenamiento que elija deben ser una representación equilibrada de todos los casos de uso y necesidades. En un gran conjunto de datos, es imposible evitar los sesgos por completo. Sin embargo, para lograr los mejores resultados, debe limitar el sesgo de datos en sus modelos. La diversidad de datos es la clave para lograr predicciones precisas y rendimiento del modelo. Por ejemplo, un modelo de IA entrenado con 100 transacciones palidecerá en comparación con un modelo basado en 10,000 transacciones.
Cómplice legal:
Los proveedores externos con experiencia son los más adecuados para lidiar con problemas de seguridad y cumplimiento. Estas tareas son tediosas y requieren mucho tiempo. Además, las legalidades requieren la máxima atención y la experiencia de un experto capacitado. Por lo tanto, el primer paso para elegir un proveedor de datos es asegurarse de que estén obteniendo datos de fuentes legalmente autorizadas con los permisos adecuados.
Caso de uso específico:
El caso de uso y el resultado del proyecto determinarán el tipo de conjuntos de datos que necesitará. Por ejemplo, si el modelo que está intentando construir es increíblemente complejo, requerirá conjuntos de datos extensos y diversos.
Datos no identificados:
La anonimización de datos ayuda a evitar problemas legales, especialmente si se buscan conjuntos de datos relacionados con la atención médica. Es fundamental asegurarse de que los conjuntos de datos con los que se entrenan los modelos de IA estén completamente anonimizados. Además, el proveedor debe obtener datos depurados de múltiples fuentes para que, incluso al combinar dos conjuntos de datos, las posibilidades de vincularlos a una persona sean mínimas.
Adaptable y escalable:
En esta etapa del proceso de selección, asegúrese de centrarse en conjuntos de datos que puedan satisfacer sus necesidades futuras. Los conjuntos de datos deben permitir actualizaciones en el sistema y mejoras en el proceso. Además, debe anticipar las necesidades futuras en términos de volumen y capacidades. Finalmente, hágase las siguientes preguntas antes de tomar su decisión final:
- ¿Cuenta con un proceso interno de recopilación de datos?
- ¿El proveedor proporciona una variedad de modelos?
- ¿Está disponible la personalización de datos?
Terminando
Elegir un proveedor para obtener sus datos de entrenamiento no es una decisión fácil; su elección tendrá consecuencias a largo plazo. Los parámetros que hemos discutido brindan una excelente guía sobre cómo debe abordar la búsqueda de un proveedor. Recuerde siempre comparar y calcular los costos de adquisición de datos de capacitación con los rendimientos futuros.
Encontrar un proveedor con experiencia y conocimientos en la recopilación y preparación de datos es una tarea tediosa y que consume mucho tiempo. No es práctico comparar a cada proveedor en función de todos los factores críticos desde una perspectiva empresarial. Desde la diversidad de datos hasta la escalabilidad, los operadores no tienen tiempo para buscar un proveedor adecuadamente. Simplifique el proceso con Shaip. Contamos con datos diversos y de calidad superior que cumplen con los estándares de la industria. Contáctenos hoy mismo para hablar sobre sus necesidades específicas.
