După ani de dezvoltare costisitoare a AI și rezultate dezamăgitoare, ubicuitatea datelor mari și disponibilitatea rapidă a puterii de calcul produc o explozie în implementările AI. Pe măsură ce tot mai multe companii caută să profite de capabilitățile incredibile ale tehnologiei, unii dintre acești noi intrați încearcă să obțină rezultate maxime cu un buget minim, iar una dintre cele mai comune strategii este să antreneze algoritmi folosind seturi de date gratuite sau cu preț redus.
Nu există nicio cale de a ocoli faptul că seturile de date open source sau crowdsourced sunt într-adevăr mai ieftine decât datele licențiate de la un furnizor, iar date ieftine sau gratuite sunt uneori tot ceea ce își poate permite un startup AI. Seturile de date crowdsourced pot chiar să vină cu unele caracteristici de asigurare a calității încorporate și, de asemenea, sunt mai ușor de scalat, ceea ce le face și mai atractive pentru startup-urile care își imaginează o creștere și o expansiune rapidă.
Deoarece seturile de date open-source sunt disponibile în domeniul public, ele facilitează dezvoltarea colaborativă între mai multe echipe AI și permit inginerilor să experimenteze cu orice număr de iterații, toate fără ca o companie să suporte costuri suplimentare. Din păcate, atât seturile de date open source, cât și crowdsourced au, de asemenea, unele dezavantaje majore care pot anula rapid orice potențiale economii inițiale.
Costul adevărat al seturi de date ieftine
Se spune că primești ceea ce plătești, iar zicala este deosebit de adevărată când vine vorba de seturi de date. Dacă utilizați date open source sau crowdsourced ca bază pentru modelul dvs. AI, vă puteți aștepta să cheltuiți o avere confruntându-vă cu aceste dezavantaje majore:
Precizie redusă:
Datele gratuite sau ieftine suferă într-un anumit domeniu și este unul care are tendința de a sabota eforturile de dezvoltare a AI: acuratețea. Modelele dezvoltate folosind date open-source sunt în general inexacte din cauza problemelor de calitate care pătrund în datele în sine. Atunci când datele sunt adunate în mod anonim, lucrătorii nu sunt răspunzători pentru rezultatele nedorite, iar diferitele tehnici și niveluri de experiență produc inconsecvențe majore cu datele.
Concurență sporită:
Toată lumea poate lucra cu date open-source, ceea ce înseamnă că multe companii fac exact asta. Atunci când două echipe concurente lucrează cu aceleași intrări exacte, este posibil să ajungă la aceleași rezultate – sau cel puțin uimitor de similare. Fără o diferențiere adevărată, veți concura pe condiții de concurență echitabile pentru fiecare client, investiție dolar și un gram de acoperire media. Nu așa vrei să lucrezi într-un peisaj de afaceri deja provocator.
Date statice:
Imaginați-vă că urmați o rețetă în care cantitatea și calitatea ingredientelor dumneavoastră au fost în continuă schimbare. Multe seturi de date open-source sunt actualizate continuu și, deși aceste actualizări ar putea fi completări valoroase, ele pot amenința și integritatea proiectului dumneavoastră. Lucrul dintr-o copie privată a datelor open-source este o opțiune viabilă, dar înseamnă, de asemenea, că nu beneficiați de actualizări și adăugări noi.
Preocupări privind confidențialitatea:
Seturile de date open-source nu sunt responsabilitatea dvs. - până când nu le utilizați pentru a vă antrena algoritmul AI. Este posibil ca setul de date să fi fost făcut public fără codul corespunzător de-identificare de date, ceea ce înseamnă că ați putea încălca legile privind protecția datelor consumatorilor prin utilizarea lor. Utilizarea a două surse diferite ale acestor date ar putea face posibilă, de asemenea, ca datele anonime conținute în fiecare să fie conectate, expunând informații personale.
Seturile de date open-source sau crowdsourced vin cu un preț atrăgător, dar mașinile de curse care concurează și câștigă la cele mai înalte niveluri nu sunt eliminate din lotul de mașini second hand.
Când investești în seturi de date care provin de la Shaip, achiziționați consistența și calitatea unei forțe de muncă complet gestionate, servicii end-to-end, de la aprovizionare până la adnotare, și o echipă de experți interni din industrie care pot înțelege pe deplin utilizarea finală a modelului dvs. și vă pot sfătui cu privire la cum să-ți atingi cel mai bine obiectivele. Cu date care sunt selectate conform specificațiilor dvs. exacte, putem ajutați-vă modelul să genereze rezultate de cea mai înaltă calitate în mai puține iterații, accelerându-ți succesul și, în cele din urmă, economisind bani.