İster insan eliyle toplanmış veri kümelerine, ister büyük ölçekli web verilerine veya pazar içgörülerine ihtiyacınız olsun, projeniz için doğru veri kaynağını bulmak üzere aşağıdaki seçenekleri inceleyin.
- İnsan eliyle toplanan veriler: Yapay zeka veri toplama hizmetleri
- Web verileri: web veri toplayıcıları
- Pazar araştırmaları ve anketleri: Pazar araştırması veri toplama hizmetleri
En iyi 15 yapay zeka veri toplama hizmeti
Web veri toplama vesentetik veri üretiminin verimliliğine rağmen, insan tarafından üretilen veriler yapay zeka geliştirme için vazgeçilmez olmaya devam etmektedir. Burada, yapay zeka eğitimi için insan tarafından üretilen veri kümeleri sağlayan en iyi 12 veri toplama hizmetini ve veri ortağını karşılaştırıyoruz.
Hizmet | Veri Açıklaması Bir Hizmet Olarak | Mobil Başvuru | API Müsaitlik | ISO 27001 Sertifikasyon | Kanun Yönetmek |
|---|---|---|---|---|---|
LXT | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
Appen | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
Üretken | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ | ✅ |
Amazon Mekanik Türk | ✅ | ❌ | ✅ | – | ❌ |
Telus Uluslararası | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ |
TaskUs | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
DATAmundi.ai | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
Surge AI | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ | ❌ |
Toloka Yapay Zeka | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
Innodata Inc | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ | ❌ |
Bir şirket, web sitesinde veri toplamayı temel hizmet olarak sunuyorsa, o şirketi veri toplamaya odaklı bir şirket olarak değerlendiriyoruz.
- Dahil edilme kriterleri: 50'den fazla çalışanı olması ve yapay zeka tabanlı veri üretimi veya toplama hizmeti sunması.
- Sıralama: Web sitelerine bağlantı veren satıcılar AIMultiple'ın sponsorlarıdır ve listenin en üstünde yer alırlar. Geri kalan hizmetler ise toplam yorum sayılarına göre sıralanır.
- Sütunların açıklaması : Yapay zeka veri toplama hizmeti seçim kriterlerine bakınız.
- Sadece konuşma ve metin verileri sunan Surge AI hariç, tüm şirketler çok çeşitli veri türlerini (Görüntü, Video, Ses, Metin vb.) kapsıyor.
- Tablo 1'de, bir şirketin web sitesinde bir davranış kuralları sayfası bulunması durumunda, o şirketin davranış kurallarına uyduğu varsayılmaktadır.
Yapay zeka veri toplama hizmetlerinin detaylı analizi
LXT
LXT, yapay zeka model eğitimi ve pazar araştırması için veri toplama hizmetlerinde uzmanlaşmış bir kitlesel kaynak platformudur. Görev, daha hızlı tamamlanması için mikro görevlere bölünür ve küresel bir ağa dağıtılır. Böylece şirketler, daha kısa sürede büyük miktarda insan tarafından üretilen veri elde edebilirler. Yapay zeka veri toplama veya oluşturma, veri etiketleme, veri kategorizasyonu ve web araştırması gibi görevlerde uzmanlaşmıştır.
İşte LXT'nin veri çözümlerinin listesi:
- Yapay zekâ eğitim verilerinin toplanması veya oluşturulması (İnsanlar tarafından yapılır)
- Görüntü ve video veri kümeleri (Çoklu formatlar ve özellikler)
- Ses ve konuşma veri kümeleri (Çoklu diller ve lehçeler)
- Metin veri kümeleri
- Veri açıklama hizmeti
- Araştırma/anket verisi toplama
- Yapay zekâ geliştirme için insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme ( RLHF ) hizmetleri
Appen
Appen, yapay zekâ ile ilgili çeşitli yönetilen hizmetler sunan ve piyasada popüler bir oyuncudur. Ancak şirket, müşteri memnuniyeti ve mali durum açısından önemli bir düşüş yaşıyor. Şirketin bu durumu, hizmetlerini etkileyerek müşteri kaybına yol açmıştır.
Appen, yapay zekâ ile ilgili çeşitli yönetilen hizmetler sunan ve piyasada popüler bir isimdir. Ancak şirket, müşteri memnuniyetinde ve finansal istikrarında önemli bir düşüşle karşı karşıya kaldı. Bu gerileme, hizmetlerini etkileyerek müşteri kaybına yol açtı.
- Veri toplama ve oluşturma (görüntü, video, metin, ses, konuşma)
- Veri açıklaması
- Veri doğrulama
Üretken
Prolific, gerçek kişilerden oluşan topluluğu aracılığıyla yapay zeka eğitim verileri oluşturma ve etiketleme için bir platform sunmaktadır. İnsan etiketlemesiyle çok modlu veri toplamayı (metin, görüntü, ses, video) destekler. Şirketin görevleri, doğrulanmış katılımcılardan oluşan güvenilir bir havuz tarafından gerçekleştirilir.
İşte sundukları hizmetlerin listesi:
- Yapay zeka veri toplama ve oluşturma
- Yapay zeka eğitimi ve değerlendirmesi
- Akademik araştırma verileri
- Çevrimiçi anket katılımcıları
Amazon Mechanical Turk (MTurk)
Amazon Mechanical Turk veya kısaca MTurk, işletmelerin görevlerini ve işlerini, bu görevleri sanal olarak gerçekleştirebilecek bir işçi ağına dış kaynak olarak yaptırabileceği bir kitle kaynak platformu veya pazar yeri sunmaktadır. İşte sunduklarının bir listesi:
- Yapay zeka veri toplama ve oluşturma
- Veri açıklaması ve etiketleme
- Pazar araştırması ve anketleri
- Akademik araştırma
- Diğer veri hizmetleri
Amazon Mechanical Turk alternatifleri hakkında buradan bilgi edinebilirsiniz.
Telus Uluslararası
Telus International, müşteri deneyimi (CX) ve dijital BT çözümleri sunduğunu iddia ediyor. Telus ayrıca kitlesel kaynak kullanımı modeliyle veri hizmetleri de sunuyor. Veri çözümleri şunları içeriyor:
- Veri toplama ve etiketleme
- Veri üretimi (görüntü, ses, video, metin, konuşma)
- Veri doğrulama ve alaka düzeyi
TaskUs
TaskUS'ın temel hizmetleri müşteri deneyimine odaklanırken, aynı zamanda aşağıdaki yapay zeka hizmetlerini de sunmaktadır:
- Veri toplama ve oluşturma (görüntü, video, ses ve metin)
- Veri açıklaması
- Araştırma için veri toplama
DATAmundi.ai
DATAmundi.ai, kitlesel kaynak kullanımı platformu aracılığıyla faaliyet göstermektedir. Sunduğu hizmetler şunlardır:
- Yapay zeka modelleri için veri toplama
- Veri açıklaması
- Veri çevirisi
Surge AI
Surge AI, OpenAI ve Anthropic gibi önde gelen yapay zeka laboratuvarlarıyla çalışarak dil modelleri için insan gücüyle veri etiketleme hizmeti sunmaktadır. Platform, yüksek kaliteli etiketleme (RLHF verileri dahil) konusunda uzmanlaşmıştır.
- Yapay zeka veri etiketleme ve açıklama
- Yapay zeka veri toplama
- Ve diğer insan tarafından oluşturulan veri hizmetleri
Toloka Yapay Zeka
Toloka AI, yapay zeka modelleri için veri toplamak ve üretmek amacıyla kitle kaynak kullanımı modelini kullanan bir veri toplama şirketidir. Şirket, makine öğrenimi modellerini geliştirmek için veri etiketleme, veri temizleme ve veri kategorizasyonu gibi çeşitli hizmetler sunduğunu iddia etmektedir.
Innodata A.Ş.
New Jersey merkezli Innodata Inc., aynı zamanda kitle kaynak kullanımı yoluyla çeşitli yapay zeka çözümleri sunan bir veri toplama ve oluşturma şirketidir. Çözümleri arasında veri toplama ve etiketleme yer almaktadır.
Transperfect tarafından DataForce
TransPerfect'in DataForce hizmeti, yapay zeka ve makine öğrenimi projeleri için veri toplama ve etiketleme sunar. Konuşma ve doğal dil işleme verileri, görüntü ve video etiketleme ve daha fazlasını içeren hizmetler sunar. Veri hizmetleri şunları içerir:
- Veri toplama ve oluşturma
- Veri açıklaması
- Veri transkripsiyonu
- Veri denetimi
Ölçeklenebilir Yapay Zeka
Scale AI'nin platformu, gelişmiş yapay zeka modelleri için yüksek kaliteli eğitim veri kümelerini hızla oluşturmak üzere insan müdahalesi gerektiren etiketlemeyi otomatik süreçlerle birleştiren bir Üretken Yapay Zeka Veri Motoru içerir. Üretken yapay zeka eğitimi için zengin bir şekilde etiketlenmiş verilere odaklanır.
Platformun hizmetleri birçok sektörü kapsıyor: örneğin, otomotiv otonomi projelerinde (GM ve Toyota gibi şirketlerle) ve devlet ve kurumsal sektörler için yapay zeka sistemlerinde kullanılıyor.
Cogito Tech
Cogito Tech, LLM geliştirme için insan müdahalesi gerektiren açıklama hizmetleri sunarak, model eğitimi ve ince ayarını desteklemek amacıyla çok modlu veri kümeleriyle (metin, görüntü ve ses) çalışmaktadır.
Şirket, denetimli ince ayar (SFT) ve takviyeli öğrenme (RLHF) iş akışlarında uzmanlaşmış olup, üretken yapay zeka modellerinin performansını iyileştirmek için uzmanlar tarafından derlenmiş veri kümeleri sunmaktadır.
iMerit
iMerit'in Ango Hub'ı, kurumsal düzeyde insan müdahalesi gerektiren bir veri etiketleme platformudur. Şirket, otonom araçlar, sağlık hizmetleri ve finans/sigorta gibi karmaşık ve düzenlemeye tabi sektörlere odaklanmaktadır. Yüksek karmaşıklıkta yapay zeka projelerini desteklemek amacıyla, büyük ölçekte veri etiketlemesi yapmak için eğitimli uzmanlardan oluşan geniş bir küresel iş gücüne sahiptir.
Yapay zeka veri toplama hizmeti seçim kriterleri
Her şirketin/projenin veri ihtiyaçları farklıdır; bu nedenle, gereksinimlerinizi karşılayan doğru veri toplama hizmetini seçmek zor olabilir. Piyasadaki en iyi hizmet sağlayıcıyı analiz etmek için aşağıdaki kriterleri kullandık. Kriterler 2 kategoriye ayrılmıştır: pazar varlığı ve deneyim ile özellikler .
En iyi veri toplama hizmetlerinin pazardaki varlığı
1. Kullanıcı değerlendirmeleri
G2, TrustRadius ve Capterra gibi B2B değerlendirme platformlarından alınan kullanıcı puanları, alıcıların veri toplama hizmeti sağlayıcısının genel performansını anlamalarına yardımcı olabilir. 50'den fazla değerlendirmeden elde edilen daha yüksek bir kullanıcı puanı, şirketin performansı hakkında kapsamlı bir anlayış sağlayabilir.
2. Yorum sayısı
B2B değerlendirme platformlarında daha fazla sayıda yorum olması, şirketin geniş bir kullanıcı/müşteri tabanına sahip olduğunu gösterir ve müşterilerin bakış açısını ve memnuniyet düzeyini daha iyi anlayabilirsiniz.
3. Kuruluş yılı
Şirketin yaşı, potansiyel müşterilerin hizmet sağlayıcının belirli bir alandaki deneyimini anlamalarına yardımcı olur. Deneyimlerimize göre, daha eski bir şirket genellikle daha rafine bir hizmet sunar. Ancak bu her zaman böyle değildir, çünkü bazı şirketler daha kısa sürede daha fazla uzmanlık kazanabilir. Bu nedenle, bu kriteri tek başına kullanmanızı önermiyoruz.
En iyi veri toplama hizmetlerinin platform yetenekleri
4. Hizmet olarak veri etiketleme
Veriler, etiketleme (annotation) olmadan makine öğrenimi modelleri için işe yaramaz. Bu nedenle, şirketin tamamlayıcı veya yan hizmet olarak veri etiketleme hizmeti de sunması verimli olabilir; böylece aldığınız veriler kullanıma hazır olur.
5. Mobil uygulama ve API entegrasyonu
Ayrıca, tedarikçinin veri toplama platformunun hangi özelliklere sahip olduğunu kontrol etmek de çok önemlidir. Mobil uygulama veya API entegrasyonu özelliği sunuyorlar mı?
6. ISO 27001 sertifikası
Siber güvenlik tehditlerinin artmasıyla birlikte, etkili veri koruma uygulamalarına sahip olmak şarttır. Biz de ISO 27001 sertifikasını aradık .
7. Davranış Kuralları
İş ortağınızın etik dışı uygulamaları itibarınızı etkileyecektir. Bu nedenle, hizmet sağlayıcının adil ticarete ve açık bir davranış kurallarına uymasına dikkat edin. İşçilere yönelik adil uygulamalar.
8. Veri türleri
Şirketlerin tüm veri türlerini kapsayıp kapsamadığını değerlendiriyoruz. Örneğin, otomatik sürüş sistemi için gerekli veriler yayaların, yolların, sokakların, araçların vb. görüntüleri olacaktır.
9. Veri kümesi çeşitliliği
Çeşitlilik düzeyini değerlendirmek için, şirketin ağındaki katılımcı sayısını veya kitlenin büyüklüğünü kontrol ettik. Örneğin, bir sistemin çeşitli dillerde doğru çıktı sağlaması için, şirket küresel bir kitle aracılığıyla çok dilli veriler toplamalıdır. Kitle ne kadar büyükse, ağ o kadar çok dil ve lehçeyi kapsar. Bunun için ayrı bir karşılaştırma oluşturduk:
Şekil 1. Veri toplama hizmeti sağlayıcılarının kalabalık büyüklüğünün karşılaştırılması
"Kalabalık", şirketin metin verisi toplayıcı veya oluşturucu ağındaki çalışan sayısını temsil eder.
Şekil 1 için notlar:
- Şekil 1'de, Innodata Inc. ve TaskUS, kullanıcı sayıları 100.000'den az olduğu için dahil edilmemiştir.
- Şekil 1 için, bazı satıcıların kalabalık büyüklüğü verileri web sitelerinde bulunmadığı için bunlar kapsam dışında bırakılmıştır.
Yapay zekâ destekli veri toplama hizmeti sağlayıcısıyla çalışmanın nedenleri nelerdir?
Bu bölümde, yapay zeka veri toplama ortağıyla çalışmanın bazı avantajları vurgulanmaktadır. Çevrimiçi veri toplama hizmetlerinin popülerliği:
1. Kalite güvencesi
Veri toplama hizmeti sağlayıcıları, toplanan verilerin doğruluğunu ve uygunluğunu sağlamak için genellikle titiz kalite kontrol önlemleri ve standartları uygularlar. Veri bütünlüğünü korumak için sıkı protokollere uyan özel veri bilimcileri ve analistlerden oluşan ekipler istihdam ederler. Bu yüksek düzeydeki kalite güvencesi, en iyi sonuçlar için veri kalitesine büyük ölçüde bağlı olan yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinizin performansını önemli ölçüde artırabilir.
Yapay zeka aracının kalitesini korumak için, sürekli olarak geliştirilmesi ve iyileştirilmesi önemlidir, böylece değerli bilgiler sağlamaya devam eder. Bir veri toplama ortağıyla çalışmak, gerektiğinde modellerinizi yeniden eğitmek için daha gelişmiş veri kümeleri elde etmenizi sağlayabilir.
Veri kalitesi güvencesi hakkında daha fazla bilgi edinmek için bunu da okuyabilirsiniz.
2. Ölçeklenebilirlik ve hız
Büyük miktarda veri toplamak ve işlemek, özellikle gerekli kaynaklara veya uzmanlığa sahip olmayan işletmeler için zaman alıcı ve ölçeklendirilmesi zor olabilir. Veri toplama şirketleri, veri ihtiyaçlarınızı karşılamak için operasyonlarını hızla ölçeklendirebilir ve iyi düzenlenmiş verilerin sürekli akışını sağlayabilir. Büyük ölçekli veri işlemlerini yönetmek için gerekli insan gücüne, teknolojiye ve süreçlere sahipler, bu da projelerin daha hızlı tamamlanmasını sağlar.
3. Uzmanlık ve ihtisas
Veri toplama hizmeti sağlayıcıları, veriyle ilgili operasyonlarda uzmanlaşmış olup, çeşitli veri toplama metodolojileri, veri işleme teknikleri ve uyumluluk gereksinimleri konusunda derin bir anlayışa sahiptirler. Çok çeşitli veri türlerini (yapılandırılmış, yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış) işleyebilecek ve çeşitli veri kaynaklarıyla verimli bir şekilde çalışabilecek yetenek ve donanıma sahiptirler. Bu uzmanlık, özellikle özel gereksinimlere sahip karmaşık yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinde son derece faydalı olabilir.
4. Daha yüksek çeşitlilik düzeyi
Bazı yapay zeka sistemleri, doğru sonuç verebilmek için çeşitli veri kümelerine ihtiyaç duyar. Bazı veri toplama hizmeti sağlayıcıları, veri toplamak için kitle kaynak platformu kullanır. Bu yaklaşımın benzersiz bir avantajı, büyük miktarda çeşitli verinin hızlı bir şekilde toplanmasına olanak sağlamasıdır.
Kitle kaynaklı veriler, şirketlerin geniş bir çevrimiçi yetenek havuzuna erişmesine yardımcı olarak, sağlam ve genelleştirilmiş yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi için uygun bir yöntem haline gelir. Dahası, kitle kaynaklı verilerin esnekliği, nadir olayları veya belirli bölgesel özellikleri yansıtan veriler gibi diğer yöntemlerle kolayca erişilemeyen verilerin toplanmasına olanak tanır.
Kitlesel kaynak kullanımı, veri toplama yöntemlerinden sadece biridir. Veri toplamanın farklı teknikleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu makaleye göz atın .
5. Maliyet etkinliği
Veri toplama hizmetiyle çalışmak, veri işleme süreçleriyle ilişkili yüksek altyapı maliyetlerinden kaçınmaya yardımcı olduğu ve şirket içi veri uzmanlarını işe alma ve eğitme ile ilgili giderleri ortadan kaldırdığı için maliyet açısından verimli olabilir.
Ayrıca, bu hizmetler, bir şirketin değişen veri ihtiyaçlarına uyum sağlayan ölçeklenebilir çözümler sunarak, yalnızca kullanılan hizmetler için ödeme yapılmasını sağlar. Uzmanlıkları verimliliği artırarak zaman ve maliyet tasarrufu sağlayabilir.
Son olarak, veri toplama ve işleme süreçlerindeki maliyetli hataların riskini azaltarak, daha iyi yapay zeka/makine öğrenimi modeli performansına yol açan doğruluğu sağlarlar. Bu nedenle, başlangıç maliyetine rağmen, uzun vadeli tasarruflar bu hizmetleri birçok işletme için uygun maliyetli bir seçenek haline getirebilir.
6. Ek teklifler
Veri toplama hizmeti sağlayıcıları, veri toplamanın yanı sıra bir şirketin ihtiyaç duyabileceği ek hizmetler de sunmaktadır. Bu hizmetler şunlardır:
- Veri etiketleme işlemi gerçekleştiriliyor.
- Çevrimiçi anketler veya pazar araştırması yürütmek
- Veri transkripsiyonu, vb.
Pazar araştırması veri toplama hizmetleri
Pazar araştırmaları için verinin değeri arttıkça, daha fazla şirket veri toplama ortaklarıyla çalışmaktadır. Bu bölümde, pazar araştırmaları için en iyi veri toplama hizmetleri listelenmiştir. İşte karşılaştırma:
En iyi 6 pazar araştırması veri toplama şirketi
Sadece 45'ten fazla çalışanı olan ve pazar araştırması hizmeti sunan şirketleri seçtik.
SSS'ler
Yapay zeka veri toplama hizmetleri, yeni veya mevcut yapay zeka eğitim verilerini toplamak için geniş bir katılımcı ağından yararlanarak geliştiricilerin ve işletmelerin veri seti hazırlamanın yanı sıra diğer yapay zeka geliştirme alanlarına odaklanmalarını sağlar.
Düzenlemelerin sıkılaşması ve veri erişiminin zorlaşmasıyla birlikte, işletmeler ve yapay zeka geliştiricileri, veri toplama hizmetleriyle çalışarak ölçeklenebilir ve özelleştirilebilir veri kümelerini daha verimli bir şekilde elde edebilirler.
Yapay zeka projeleri için gereken ve yönetilen veri hacmi göz önüne alındığında, bu tür görevleri şirket içinde gerçekleştirmek kaynak açısından oldukça maliyetli olabilir. Veri toplama hizmeti sağlayıcısıyla çalışmak, işletme liderlerinin veri ihtiyaçlarını daha verimli bir şekilde karşılamalarına yardımcı olabilir.
*Veri toplama hizmeti şunları sunabilir:
*Daha hızlı bir hizmet
*İnsan tarafından oluşturulan veriler (resim, video, ses, metin vb.)
*Daha çeşitli ve çok dilli veri kümeleri
*Ölçeklenebilir hizmetler
*Kurum içi veri toplama yöntemine göre daha ucuz bir seçenek.
Veri toplama hizmetleri genellikle farklı kullanım durumları için talep üzerine veri üreten geniş bir katılımcı ağına sahiptir. Bazı şirketler ayrıca geçmişte toplanmış önceden paketlenmiş veri kümeleri de sunmaktadır.
Kitlesel veri toplama, işletmenize, talep üzerine yeni veriler toplayan veya üreten geniş bir yetenek ağına erişim sağlayarak fayda sağlayabilir. Kitlesel veri toplama platformları, daha ucuz ve daha hızlı elde edilebilen çeşitli veri kümeleri sunabilir.
Daha fazla okuma
- En İyi 4 Veri Toplama Yöntemi
- Kitlesel Kaynak Kullanım Platformları Karşılaştırma ve Seçim Kılavuzu
- Kitle Kaynaklı Yapay Zeka Veri Toplamanın Faydaları ve En İyi Uygulamaları
- Makine Öğrenimi için Veri Kümelerine Hızlı Kılavuz
- Amazon Mechanical Turk'e En İyi 3 Alternatif ve Değerlendirmeleri
- Appen Değerlendirmesi ve En İyi 3 Alternatif
Dış kaynaklar
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.