Beste Instruments, Herausforderungen, Vorteile im Jahr 2024

Dein Ziel

Das erste Component, das Sie definieren müssen, ist das Ziel Ihrer Konzepte für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.

• Warum implementieren Sie sie in Ihrem Unternehmen?
• Lösen sie ein reales Drawback Ihrer Kunden?
• Führen sie Entrance-Finish- oder Backend-Prozesse durch?
• Werden Sie KI nutzen, um neue Funktionen einzuführen oder Ihre bestehende Web site, App oder ein Modul zu optimieren?
• Was macht Ihr Konkurrent in Ihrem Phase?
• Haben Sie genügend Anwendungsfälle, die ein Eingreifen der KI erfordern?

Die Antworten darauf sammeln Ihre Gedanken – die derzeit möglicherweise völlig zerstreut sind – und verschaffen Ihnen mehr Klarheit.

KI-Datenerfassung/Lizenzierung

KI-Modelle benötigen nur ein Component, um zu funktionieren – Daten. Sie müssen herausfinden, wo Sie riesige Mengen an Floor-Reality-Daten generieren können. Wenn Ihr Unternehmen große Datenmengen generiert, die verarbeitet werden müssen, um wichtige Erkenntnisse über Geschäft, Betrieb, Konkurrenzforschung, Marktvolatilitätsanalyse, Kundenverhaltensstudien und mehr zu gewinnen, benötigen Sie ein Datenannotationstool. Sie sollten jedoch auch das von Ihnen generierte Datenvolumen berücksichtigen. Wie bereits erwähnt, ist ein KI-Modell nur so effektiv wie die Qualität und Quantität der Daten, mit denen es gefüttert wird. Ihre Entscheidungen sollten additionally ausnahmslos von diesem Faktor abhängen.

Wenn Sie nicht über die richtigen Daten zum Trainieren Ihrer ML-Modelle verfügen, können Anbieter sehr hilfreich sein, indem sie Sie bei der Datenlizenzierung des richtigen Datensatzes unterstützen, der zum Trainieren von ML-Modellen erforderlich ist. In einigen Fällen besteht ein Teil des Mehrwerts, den der Anbieter bietet, sowohl aus technischem Können als auch aus dem Zugriff auf Ressourcen, die den Projekterfolg fördern.

Price range

Eine weitere grundlegende Bedingung, die wahrscheinlich jeden einzelnen Faktor beeinflusst, den wir gerade diskutieren. Die Antwort auf die Frage, ob Sie eine Datenannotation erstellen oder kaufen sollten, wird einfach, wenn Sie verstehen, ob Ihr Price range ausreicht.

Compliance-Komplexität

Anbieter können äußerst hilfreich sein, wenn es um Datenschutz und den richtigen Umgang mit sensiblen Daten geht. Ein Anwendungsfall dieser Artwork betrifft ein Krankenhaus oder ein Unternehmen im Gesundheitswesen, das die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens nutzen möchte, ohne die Einhaltung von HIPAA und anderen Datenschutzbestimmungen zu gefährden. Auch außerhalb des medizinischen Bereichs verschärfen Gesetze wie die europäische DSGVO die Kontrolle über Datensätze und erfordern mehr Wachsamkeit seitens der Unternehmensbeteiligten.

Arbeitskräfte

Die Datenannotation erfordert qualifizierte Arbeitskräfte, unabhängig von der Größe, dem Umfang und der Branche Ihres Unternehmens. Selbst wenn Sie jeden Tag nur minimale Daten generieren, benötigen Sie Datenexperten, die Ihre Daten für die Kennzeichnung bearbeiten. Sie müssen sich additionally darüber im Klaren sein, ob Sie über die erforderlichen Arbeitskräfte verfügen. Wenn ja, beherrschen sie die erforderlichen Werkzeuge und Techniken oder müssen sie weitergebildet werden? Wenn sie weitergebildet werden müssen, haben Sie überhaupt das Price range, um sie auszubilden?

Darüber hinaus nehmen die besten Programme zur Datenannotation und -kennzeichnung eine Reihe von Fach- oder Domänenexperten und segmentieren sie nach demografischen Merkmalen wie Alter, Geschlecht und Fachgebiet – oder oft auch nach den lokalisierten Sprachen, mit denen sie arbeiten werden. Auch hier sprechen wir bei Shaip davon, die richtigen Leute an die richtigen Stellen zu bringen und so die richtigen Human-in-the-Loop-Prozesse voranzutreiben, die Ihre programmatischen Bemühungen zum Erfolg führen.

Kleine und große Projektabläufe und Kostengrenzen

In vielen Fällen ist die Unterstützung durch einen Anbieter eher für kleinere Projekte oder kleinere Projektphasen eine Possibility. Wenn die Kosten kontrollierbar sind, kann das Unternehmen vom Outsourcing profitieren, um Projekte zur Datenannotation oder Datenbeschriftung effizienter zu gestalten.

Unternehmen können auch wichtige Schwellenwerte berücksichtigen. Viele Anbieter knüpfen die Kosten beispielsweise an die Menge der verbrauchten Daten oder andere Ressourcen-Benchmarks. Nehmen wir beispielsweise an, ein Unternehmen hat einen Anbieter beauftragt, die mühsame Dateneingabe für die Einrichtung von Take a look at-Units durchzuführen.

Es kann eine versteckte Schwelle in der Vereinbarung geben, wenn der Geschäftspartner beispielsweise einen weiteren Block AWS-Datenspeicher oder eine andere Servicekomponente von Amazon Internet Providers oder einem anderen Drittanbieter erwerben muss. Diese geben sie in Kind höherer Kosten an den Kunden weiter, und der Preis ist für den Kunden unerschwinglich.

In diesen Fällen hilft die Messung der von Anbietern in Anspruch genommenen Dienste, das Projekt erschwinglich zu halten. Wenn der richtige Umfang festgelegt ist, wird sichergestellt, dass die Projektkosten nicht das überschreiten, was für das betreffende Unternehmen angemessen oder machbar ist.

Open Supply und Freeware-Alternativen

Einige Alternativen zur vollständigen Anbieterunterstützung umfassen die Verwendung von Open-Supply-Software program oder sogar Freeware zur Durchführung von Datenannotations- oder -beschriftungsprojekten. Dies ist eine Artwork Mittelweg, bei dem Unternehmen nicht alles von Grund auf neu erstellen, sich aber auch nicht zu stark auf kommerzielle Anbieter verlassen.

Die Do-it-yourself-Mentalität von Open Supply ist selbst eine Artwork Kompromiss – Ingenieure und interne Mitarbeiter können die Vorteile der Open-Supply-Group nutzen, in der dezentralisierte Benutzerbasen ihre eigene Artwork von Basisunterstützung bieten. Es ist nicht das, was Sie von einem Anbieter bekommen – Sie erhalten keine unkomplizierte Unterstützung rund um die Uhr oder Antworten auf Fragen, ohne interne Recherchen durchzuführen – aber der Preis ist niedriger.

Die große Frage ist additionally: Wann sollten Sie ein Datenannotationstool kaufen?

Wie bei vielen Arten von Hightech-Projekten erfordert diese Artwork der Analyse – wann soll gebaut und wann soll gekauft werden – eingehende Überlegungen und Überlegungen dazu, wie diese Projekte beschafft und verwaltet werden. Die Herausforderungen, denen sich die meisten Unternehmen im Zusammenhang mit KI-/ML-Projekten gegenübersehen, wenn sie die Possibility „Bauen“ in Betracht ziehen, bestehen darin, dass es nicht nur um die Bau- und Entwicklungsteile des Projekts geht. Es gibt oft eine enorme Lernkurve, um überhaupt an den Punkt zu gelangen, an dem echte KI-/ML-Entwicklung stattfinden kann. Bei neuen KI-/ML-Groups und -Initiativen übersteigt die Zahl der „unbekannten Unbekannten“ die Zahl der „bekannten Unbekannten“ bei weitem.

Um die Dinge noch einfacher zu machen, berücksichtigen Sie die folgenden Aspekte:

• wenn Sie mit riesigen Datenmengen arbeiten
• wenn Sie mit unterschiedlichen Daten arbeiten
• wenn sich die mit Ihren Modellen oder Lösungen verbundenen Funktionen in Zukunft ändern oder weiterentwickeln könnten
• wenn Sie einen vagen oder allgemeinen Anwendungsfall haben
• wenn Sie eine klare Vorstellung von den Kosten für die Bereitstellung eines Datenannotationstools benötigen
• und wenn Sie nicht über die richtige Belegschaft oder qualifizierte Experten verfügen, um an den Werkzeugen zu arbeiten, und eine minimale Lernkurve suchen

Wenn Ihre Antworten diesen Szenarien entgegenstehen, sollten Sie sich auf die Entwicklung Ihres Instruments konzentrieren.