Există un argument continuu pentru și împotriva utilizării set de date standard pentru a dezvolta soluții de inteligență artificială de ultimă generație pentru afaceri. Dar seturile de date de instruire disponibile pot fi soluția perfectă pentru organizațiile care nu au la dispoziție o echipă internă specializată de cercetători, ingineri și adnotatori.
Chiar dacă organizațiile au echipe pentru implementări ML la scară largă, uneori au probleme în colectarea datelor de înaltă calitate necesare pentru model.
În plus, viteza de dezvoltare și implementare este necesară pentru a obține un avantaj competitiv pe piață, forțând multe companii să se bazeze pe seturi de date disponibile. Să definim off-the-datele de raft, și înțelegeți beneficiile și considerentele lor înainte de a decide să le alegeți.
Ce sunt seturile de date disponibile?
Un set de date de instruire disponibil la raft este o opțiune viabilă pentru companiile care doresc să dezvolte și să implementeze rapid soluții AI atunci când nu au timpul sau resursele pentru a construi date personalizate.
Datele de instruire disponibile, după cum sugerează și numele, sunt un set de date care a fost deja colectat, curățat, clasificat și gata de utilizare. Deși valoarea datelor personalizate nu poate fi subminată, următoarea cea mai bună alternativă ar fi un set de date standard.
De ce și când ar trebui să luați în considerare seturile de date disponibile?
Să începem prin a răspunde la prima parte a enunțului—the 'De ce.'
Poate cel mai mare avantaj al utilizării unui set de date de antrenament disponibil este acesta viteză. Ca afacere, nu mai trebuie să cheltuiți timp, bani și resurse semnificative pentru a dezvolta date personalizate de la zero. Pașii inițiali de colectare a datelor și verificare ocupă o mare parte din timpul proiectului. Cu cât aștepți mai mult pentru a implementa o soluție pe piață, cu atât are mai puține șanse de a o face mare datorită naturii competitive a afacerii.
Un alt avantaj este punct de preț—seturile de date pre-construite sunt rentabile și gata. Gândiți-vă la asta pentru o secundă: o afacere care construiește o soluție AI va colecta cantități masive de date interne și externe. Cu toate acestea, nu toate datele colectate sunt folosite pentru a dezvolta aplicații. În plus, compania nu va plăti doar pentru de colectare a datelor dar și pentru evaluare, curățare și reluare. Cu seturi de date disponibile, pe de altă parte, trebuie să plătiți doar pentru datele utilizate.
Deoarece există linii directoare pentru confidențialitatea datelor, datele disponibile sunt, în general, a set de date mai sigur și mai sigur. Cu toate acestea, cu date instantanee, vor exista întotdeauna riscuri implicate, cum ar fi un control mai mic asupra sursei de date și lipsa drepturilor de proprietate intelectuală asupra datelor.
Acum să abordăm următoarea parte a declarației: "cand" pentru a utiliza un pre-construit date CCD?
Recunoașterea automată a vorbirii
ASR, sau Recunoașterea automată a vorbirii, este folosită pentru a dezvolta diverse aplicații, cum ar fi asistenți vocali, subtitrări video și multe altele. Cu toate acestea, dezvoltarea unei aplicații bazate pe ASR necesită cantități masive de date adnotate și de calcul. Când adăugați diversitate lingvistică la amestec, obținerea setului de date necesar pentru a antrena modelele ML devine o provocare.
Traducere automată
Traducerea automată precisă deschide calea pentru experiențe îmbunătățite ale clienților și necesită seturi de date de înaltă calitate pentru instruire. Aveți nevoie de cantități mari de date lingvistice adnotate cu precizie pentru a dezvolta o aplicație de traducere automată credibilă și de încredere.
Text-to-Speech
Tehnologia de asistență text-to-speech este utilizată pentru sistemele din mașină, asistenții virtuali și telefoanele mobile. Aplicația bazată pe TTS poate fi dezvoltată atunci când algoritmul ML este antrenat pe date adnotate de înaltă calitate.
Beneficiile seturilor de date de instruire disponibile pentru proiecte ML
Ajută la un antrenament și testare mai rapid și mai precis
Testarea și evaluarea sunt cheile pentru dezvoltarea de soluții ML performante. Pentru a se asigura că modelul oferă predicții fiabile, ar trebui testat pe date noi și unice. Evaluarea modelului pe aceleași date utilizate pentru testare nu va oferi rezultate precise în scenariile din lumea reală.
Cu toate acestea, este nevoie de mult timp și efort pentru a colecta, curăța, adnota și valida datele într-un mod care să nu afecteze intervalele de timp de dezvoltare și implementare. În astfel de cazuri, este avantajos să folosiți seturi de date disponibile, deoarece acestea sunt ușor disponibile, economice și utile.
Începe proiectul tău AI
Uneori, proiectele AI nu pot decola pur și simplu pentru că nu au resursele necesare pentru a colecta date de la zero. În plus, în unele cazuri, nu este necesară o soluție complet nouă. În astfel de cazuri, este logic să folosiți a set de date precolectat pentru a testa doar acea parte a modelului care urmează să fie implementată.
Permite o dezvoltare și îmbunătățire rapidă
Inițiativele AI pentru companii nu sunt o soluție unică; mai degrabă, sunt un proces iterativ care utilizează datele clienților pentru a îmbunătăți și a îmbunătăți modelele existente. Companiile pot completa datele prezente cu date noi pentru a testa mai multe cazuri de utilizare, a concepe strategii personalizate și a îmbunătăți experiența clienților.
Riscurile utilizării seturilor de date de instruire disponibile pentru proiectele dumneavoastră ML
Folosind pre-construit Date de antrenament AI ar putea veni cu multe avantaje, dar nu este lipsită de riscuri.
Cu seturile de date de instruire disponibile, riscați să aveți un control mai mic asupra informațiilor, procesului și soluției. Deoarece datele din seturile de date pre-construite pot fi generice, opțiunile de personalizare sunt, de asemenea, destul de limitate, mai ales atunci când se testează cazurile marginale. Companiile trebuie să completeze informațiile existente cu date predefinite pentru a se asigura că datele sunt aliniate cu nevoile dvs. de afaceri.
Pentru a obține cu adevărat tot ce este mai bun din eșantion de seturi de date și atenuați dezavantajele utilizării seturilor de date pre-construite, trebuie să selectați un partener de date cu experiență și de încredere. Prin alegerea unui partener de date cu colectarea datelor și adnotarea datelor capabilități, vă puteți personaliza aplicațiile și puteți reduce semnificativ timpul de lansare pe piață, menținând în același timp performanța ridicată.
Shaip are ani de experiență în furnizarea de seturi de date de înaltă calitate companiilor care utilizează tehnologii de vârf și o echipă experimentată. Vă ajutăm să vă lansați produsele AI și să le porniți la început cu seturile noastre de date bine adnotate și dinamice.
