En İyi 15 Veri Toplama Hizmetleri

İster insan tarafından toplanan dataset'lere, ister büyük ölçekli web verilerine, ister pazar içgörülerine ihtiyacınız olsun, projeniz için doğru veri kaynağını bulmak amacıyla aşağıdaki seçenekleri inceleyin.

• İnsan tarafından toplanan veri: yapay zeka veri toplama hizmetleri
• Web verisi: web veri toplayıcıları
• Pazar içgörüleri ve anketler: Pazar araştırması veri toplama hizmetleri

En İyi 15 yapay zeka veri toplama hizmetleri

Web veri toplama ve sentetik veri üretiminin verimliliğine rağmen, insan tarafından üretilen veriler yapay zeka geliştirme için temel olmaya devam ediyor. Burada, yapay zeka eğitimi için insan tarafından üretilen dataset'ler sağlayan en iyi 12 veri toplama hizmetini ve veri ortaklarını karşılaştırıyoruz.

Bir şirketi, web sitesinde veri toplamayı temel hizmeti olarak sunuyorsa veri toplama odaklı olarak değerlendiriyoruz.

• Dahil etme kriterleri: 50+ çalışan ve yapay zeka veri üretimi veya toplama hizmeti.
• Sıralama: Web sitelerine bağlantısı olan satıcılar AIMultiple sponsorlarıdır ve en üstte listelenir. Kalan hizmetler toplam inceleme sayılarına göre sıralanır.
• Sütunların açıklaması: yapay zeka veri toplama hizmeti seçim kriterlerine bakın
• Konuşma ve metin verisi sunan Surge AI dışında tüm şirketler çok çeşitli veri türlerini (Görüntü, Video, Ses, Metin vb.) kapsar.
• Tablo 1'de bir şirketin, web sitesinde davranış kuralları sayfası varsa davranış kurallarına uyduğu varsayılır.

Yapay zeka veri toplama hizmetlerinin ayrıntılı analizi

LXT

LXT, yapay zeka model'lerinin eğitimi ve pazar araştırması için veri toplama hizmetlerinde uzmanlaşmış bir kitle kaynak kullanım platformudur. Görev mikro görevlere bölünür ve daha hızlı tamamlama için küresel bir ağa dağıtılır. Böylece şirketler daha kısa sürede büyük miktarda insan tarafından üretilmiş veri elde edebilir. Yapay zeka veri toplama veya üretimi, veri etiketleme, veri kategorizasyonu ve web araştırması gibi görevlerde uzmanlaşır.

İşte LXT'nin veri çözümlerinin listesi:

• Yapay zeka eğitim verilerinin toplanması veya üretilmesi (İnsanlar tarafından yapılır)
• Görüntü ve video dataset'leri (Birden çok format ve spesifikasyon)
• Ses ve konuşma dataset'leri (Birden çok dil ve lehçe)
• Metin dataset'leri
• Veri etiketleme hizmeti
• Araştırma/anket veri toplama
• Yapay zeka geliştirme için insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme (RLHF) hizmetleri

Appen

Appen, yapay zeka ile ilgili çeşitli yönetilen hizmetler sunar ve pazarda popüler bir oyuncudur. Ancak şirket, müşteri memnuniyeti ve mali durum açısından önemli bir düşüşle karşı karşıyadır. Şirketin durumu, müşteri kaybetmesine yol açan hizmetlerini etkilemiştir.

Appen, yapay zeka ile ilgili bir dizi yönetilen hizmet sunar ve pazarda popüler bir isimdir. Ancak şirket, müşteri memnuniyeti ve finansal istikrarda önemli bir düşüş yaşamıştır. Bu gerileme, müşteri kaybıyla sonuçlanan hizmetlerini olumsuz etkilemiştir.

• Veri toplama ve üretimi (görüntü, video, metin, ses, konuşma)
• Veri etiketleme
• Veri doğrulama

Prolific

Prolific, gerçek kişilerden oluşan topluluğu aracılığıyla yapay zeka eğitim verilerini üretme ve etiketleme platformu sunar. İnsan etiketlemesiyle çok modlu veri toplamayı (metin, görüntü, ses, video) destekler. Şirketin görevleri, doğrulanmış katılımcılardan oluşan incelenmiş bir havuz tarafından gerçekleştirilir.

İşte sunduklarının bir listesi:

• Yapay zeka veri toplama ve üretimi
• Yapay zeka eğitimi ve değerlendirmesi
• Akademik araştırma verileri
• Çevrimiçi anket katılımcıları

Amazon Mechanical Turk (MTurk)

Amazon Mechanical Turk veya MTurk, işletmelerin görevleri ve işleri bu görevleri sanal olarak gerçekleştirebilen bir işçi ağına dış kaynak olarak verebileceği bir kitle kaynak kullanım platformu veya pazar yeri sunar. İşte sunduklarının bir listesi:

• Yapay zeka veri toplama ve üretimi
• Veri etiketleme ve işaretleme
• Pazar araştırması ve anketler
• Akademik araştırma
• Diğer veri hizmetleri

Amazon Mechanical Turk alternatiflerini burada öğrenin.

Telus International

Telus International, müşteri deneyimi (CX) ve dijital BT çözümleri sunduğunu belirtir. Telus ayrıca kitle kaynak kullanım modeliyle veri hizmetleri sunar. Veri çözümleri şunları içerir:

• Veri toplama ve etiketleme
• Veri üretimi (görüntü, ses, video, metin, konuşma)
• Veri doğrulama ve ilgililik

TaskUs

TaskUS'un temel hizmetleri müşteri deneyimi etrafında dönse de şirket aşağıdaki yapay zeka hizmetlerini de sunar:

• Veri toplama ve üretimi (görüntü, video, ses ve metin)
• Veri etiketleme
• Araştırma için veri toplama

DATAmundi.ai

DATAmundi.ai, kitle kaynak kullanım platformu aracılığıyla faaliyet gösterir. Sundukları şunları içerir:

• Yapay zeka model'leri için veri toplama
• Veri etiketleme
• Veri çevirisi

Surge AI

Surge AI, OpenAI ve Anthropic gibi önde gelen yapay zeka laboratuvarlarıyla çalışarak dil model'leri için insan destekli veri etiketleme sağlar. Platform, yüksek kaliteli etiketlemede (RLHF verileri dahil) uzmanlaşmıştır.

• Yapay zeka veri etiketleme ve işaretleme
• Yapay zeka veri toplama
• Ve diğer insan tarafından üretilen veri hizmetleri

Toloka AI

Toloka AI ayrıca yapay zeka model'leri için veri toplamak ve üretmek amacıyla kitle kaynak kullanım modelini kullanan bir veri toplama şirketidir. Şirket, makine öğrenimi model'lerini geliştirmek için veri etiketleme, veri temizleme ve veri kategorizasyonu gibi çeşitli hizmetler sunduğunu belirtir.

Innodata Inc.

New Jersey merkezli Innodata Inc. de kitle kaynak kullanımı yoluyla çeşitli yapay zeka çözümleri sunan bir veri toplama ve üretim şirketidir. Çözümleri veri toplama ve etiketlemeyi içerir.

DataForce by Transperfect

DataForce by TransPerfect, yapay zeka ve makine öğrenimi projeleri için veri toplama ve etiketleme sunar. Konuşma ve doğal dil işleme verileri, görüntü ve video etiketleme gibi hizmetler sağlar ve daha fazlasını sunar. Veri hizmetleri şunları içerir:

• Veri toplama ve üretimi
• Veri etiketleme
• Veri transkripsiyonu
• Veri moderasyonu

Scale AI

Scale AI platformu, gelişmiş yapay zeka model'leri için yüksek kaliteli eğitim dataset'lerini hızla oluşturmak üzere insan döngüsü etiketlemeyi otomatik süreçlerle birleştiren bir Üretken Yapay Zeka Veri Motoru içerir. Üretken yapay zekayı eğitmek için zengin etiketlenmiş verilere odaklanır.

Platformun hizmetleri birçok sektöre yayılır: örneğin, otomotiv otonomi projelerinde (GM ve Toyota gibi şirketlerle) ve hükümet ve kurumsal sektörler için yapay zeka sistemlerinde kullanılır.

Cogito Tech

Cogito Tech, LLM geliştirme için insan döngüsü etiketleme hizmetleri sunar; model eğitimi ve fine-tuning'i desteklemek için çok modlu dataset'lerle (metin, görüntü ve ses) çalışır.

Şirket, denetimli fine-tuning (SFT) ve pekiştirmeli öğrenme (RLHF) iş akışlarında uzmanlaşmıştır; üretken yapay zeka model'lerinin performansını artırmak için uzmanlarca derlenmiş dataset'ler sağlar.

iMerit

iMerit'in Ango Hub'u, kurumsal düzeyde insan döngüsü veri etiketleme platformudur. Şirket, otonom araçlar, sağlık hizmetleri ve finans/sigorta gibi karmaşık, düzenlemeye tabi sektörlere odaklanır. Yüksek karmaşıklıktaki yapay zeka projelerini desteklemek için verileri ölçekli olarak etiketlemek üzere eğitimli uzmanlardan oluşan geniş bir küresel iş gücü çalıştırır.

Yapay zeka veri toplama hizmeti seçim kriterleri

Her şirketin/projenin veri ihtiyaçları farklıdır; bu nedenle gereksinimlerinizi karşılayan doğru veri toplama hizmetini seçmek zor olabilir. Pazardaki en iyi hizmet sağlayıcıyı analiz etmek için aşağıdaki kriterleri kullandık. Kriterler 2 kategoriye ayrılır: pazar varlığı ve deneyim ve özellikler.

En iyi veri toplama hizmetlerinin pazar varlığı

1. Kullanıcı puanları

B2B inceleme platformlarından (G2, TrustRadius ve Capterra gibi) alınan kullanıcı puanları, alıcıların veri toplama hizmet sağlayıcısının genel performansını anlamasına yardımcı olabilir. 50+ incelemeden elde edilen daha yüksek bir kullanıcı puanı, şirketin performansına ilişkin kapsamlı bir anlayış sağlayabilir.

2. İnceleme sayısı

B2B inceleme platformlarında daha fazla sayıda inceleme olması, şirketin geniş bir kullanıcı/müşteri tabanına sahip olduğunu gösterir ve müşterilerin bakış açısı ile memnuniyet düzeylerini daha iyi anlamanızı sağlar.

3. Kuruluş yılı

Şirketin yaşı, potansiyel müşterilerin hizmet sağlayıcının belirli bir alandaki deneyimini anlamasına yardımcı olur. Deneyimlerimize göre, daha eski bir şirket genellikle daha rafine bir hizmet sunar. Ancak bu her zaman geçerli değildir; bazı şirketler daha kısa sürede daha fazla uzmanlık kazanabilir. Bu nedenle, bu kriterin tek başına kullanılmasını önermiyoruz.

En iyi veri toplama hizmetlerinin platform yetenekleri

4. Hizmet olarak veri etiketleme

Veriler, etiketleme olmadan makine öğrenimi model'leri için işe yaramaz. Bu nedenle, şirketin tamamlayıcı veya yan hizmet olarak veri etiketleme de sunması, aldığınız verilerin kullanıma hazır olmasını sağlayarak verimli olabilir.

5. Mobil uygulama ve API entegrasyonu

Satıcının veri toplama platformunun hangi yetenekleri sunduğunu kontrol etmek de çok önemlidir. Mobil uygulama veya API entegrasyonu yeteneği sunuyorlar mı?

6. ISO 27001 sertifikası

Artan siber güvenlik tehditleriyle birlikte, etkili veri koruma uygulamalarına sahip olmak çok önemlidir. ISO 27001 sertifikasına baktık.

7. Davranış kuralları

İş ortağınızın etik olmayan uygulamaları itibarınızı etkiler. Bu nedenle, hizmet sağlayıcının adil ticarete ve çalışanlara yönelik adil uygulamalara ilişkin açık bir davranış kuralları benimsediğinden emin olun.

8. Veri türleri

Şirketlerin tüm veri türlerini kapsayıp kapsamadığını değerlendiriyoruz. Örneğin, otomatik bir sürüş sistemi için gereken veriler yayaların, yolların, caddelerin, araçların vb. görüntüleri olacaktır.

9. Dataset çeşitliliği

Çeşitlilik düzeyini değerlendirmek için şirketin ağındaki kalabalığın büyüklüğünü veya katılımcı sayısını kontrol ettik. Örneğin, bir sistemin çeşitli dillerde doğru çıktı üretebilmesi için şirketin küresel bir kalabalık aracılığıyla çok dilli veriler toplaması gerekir. Kalabalık ne kadar büyükse, ağ o kadar çok dil ve lehçeyi kapsar. Bunun için ayrı bir karşılaştırma oluşturduk:

Şekil 1. Veri toplama hizmeti sağlayıcılarının kalabalık büyüklüğü karşılaştırması

Kalabalık, şirketin metin veri toplayıcıları veya üreticileri ağındaki çalışan sayısını temsil eder.

Şekil 1 için notlar:

• Şekil 1'de Innodata Inc. ve TaskUS, kalabalık büyüklükleri 100 K'den az olduğu için dahil edilmemiştir.
• Şekil 1 için bazı satıcılar da kalabalık büyüklüğü verileri web sitelerinde bulunamadığı için hariç tutulmuştur.

Neden bir yapay zeka veri toplama hizmeti sağlayıcısıyla çalışmalısınız?

Bu bölüm, bir yapay zeka veri toplama ortağıyla çalışmanın bazı faydalarını vurgular. Veri toplama hizmetlerinin çevrimiçi popülerliği:

1. Kalite güvencesi

Veri toplama hizmeti sağlayıcıları, toplanan verilerin doğruluğunu ve ilgililiğini sağlamak için genellikle sıkı kalite kontrol önlemlerine ve standartlarına sahiptir. Veri bütünlüğünü korumak için sıkı protokoller izleyen özel veri bilimci ve analist ekipleri çalıştırırlar. Bu yüksek düzeydeki kalite güvencesi, optimum sonuçlar için büyük ölçüde veri kalitesine bağlı olan yapay zeka ve ML model'lerinizin performansını önemli ölçüde artırabilir.

Yapay zeka aracının kalitesini korumak için onu sürekli geliştirmek ve iyileştirmek önemlidir; böylece değerli içgörüler sağlamaya devam eder. Bir veri toplama ortağıyla çalışmak, gerektiğinde model'lerinizi yeniden eğitmek için iyileştirilmiş dataset'ler sağlayabilir.

2. Ölçeklenebilirlik ve hız

Büyük miktarda veriyi toplamak ve işlemek, özellikle gerekli kaynaklara veya uzmanlığa sahip olmayan işletmeler için zaman alıcı ve ölçeklenmesi zor olabilir. Veri toplama şirketleri, veri ihtiyaçlarınızı karşılamak için operasyonlarını hızla ölçeklendirebilir ve sürekli iyi derlenmiş veri akışı sağlar. Büyük ölçekli veri operasyonlarını yürütmek için gerekli insan gücüne, teknolojiye ve süreçlere sahiptirler; bu da projelerin daha hızlı tamamlanmasını sağlar.

3. Uzmanlık ve uzmanlaşma

Veri toplama hizmeti sağlayıcıları veriyle ilgili operasyonlarda uzmanlaşmıştır ve bu nedenle çeşitli veri toplama metodolojileri, veri işleme teknikleri ve uyumluluk gereksinimleri konusunda derin bir anlayışa sahiptir. Çok çeşitli veri türlerini (yapılandırılmış, yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış) işleyebilecek yeteneğe ve donanıma sahiptirler ve çeşitli veri kaynaklarıyla verimli bir şekilde çalışabilirler. Bu uzmanlık, özellikle özel gereksinimlere sahip karmaşık yapay zeka ve ML projelerinde faydalı olabilir.

4. Daha yüksek çeşitlilik düzeyi

Bazı yapay zeka sistemleri doğru çıktı sağlamak için çeşitli dataset'lere ihtiyaç duyar. Bazı veri toplama hizmeti sağlayıcıları veri toplamak için kitle kaynak kullanım platformu kullanır. Bu yaklaşımın benzersiz bir avantajı, büyük hacimde çeşitli verinin hızlı bir şekilde toplanmasına olanak tanımasıdır.

Kitle kaynaklı veriler, şirketlerin geniş bir çevrimiçi yetenek havuzuna erişmesine yardımcı olabilir; bu da sağlam ve genelleştirilmiş yapay zeka ve ML model'lerinin eğitimi için iyi bir uyum sağlar. Ayrıca, kitle kaynak kullanımının esnekliği, nadir olayları veya belirli bölgesel özellikleri yansıtan veriler gibi diğer yöntemlerle kolayca erişilemeyen verilerin toplanmasına olanak tanır.

Kitle kaynak kullanımı veri toplama yöntemlerinden biridir. Farklı veri toplama teknikleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu makaleye göz atın.

5. Maliyet etkinliği

Bir veri toplama hizmetiyle çalışmak, veri işleme süreçleriyle ilişkili yüksek altyapı maliyetlerinden kaçınmaya yardımcı olduğu ve şirket içi veri uzmanlarını işe alma ve eğitme masraflarını ortadan kaldırdığı için maliyet etkin olabilir.

Ayrıca bu hizmetler, şirketin dalgalanan veri ihtiyaçlarına uyum sağlayan ölçeklenebilir çözümler sunarak yalnızca kullanılan hizmetler için ödeme yapılmasını sağlar. Uzmanlıkları verimliliği artırarak zaman ve maliyet tasarrufu sağlar.

Son olarak, veri toplama ve işlemede maliyetli hata riskini azaltır ve daha iyi yapay zeka/ML model performansına yol açan doğruluk sağlar. Bu nedenle, başlangıç maliyetine rağmen uzun vadeli tasarruflar bu hizmetleri birçok işletme için maliyet etkin bir seçenek haline getirebilir.

6. Ek hizmetler

Veri toplama hizmeti sağlayıcıları, veri toplamanın yanı sıra bir şirketin ihtiyaç duyabileceği ek hizmetler de sunar. Örneğin:

• Veri etiketleme yapma
• Çevrimiçi anketler veya pazar araştırması yürütme
• Veri transkripsiyonu vb.

Pazar araştırması veri toplama hizmetleri

Pazar araştırması için verinin değeri arttıkça, daha fazla şirket veri toplama ortaklarıyla çalışmaktadır. Bu bölüm, pazar araştırması için en iyi veri toplama hizmetlerini listeler. İşte karşılaştırma:

En iyi 6 pazar araştırması veri toplama şirketi

45+ çalışanı ve pazar araştırması hizmeti olan şirketleri seçtik.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

SSS'ler

Dış kaynaklar

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{En İyi 15 Veri Toplama Hizmetleri}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/data-collection-services}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 3 Mart 2026}
}

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analisttir. AIMultiple, her ay Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere (similarWeb'e göre) yüz binlerce işletmeyi bilgilendirmektedir.

Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.

Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.

CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.

Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder