Efter år med dyre AI-udvikling og overvældende resultater frembringer allestedsnærværende big data og den klare tilgængelighed af computerkraft en eksplosion i AI-implementeringer. Da flere og flere virksomheder ser ud til at udnytte teknologiens utrolige muligheder, prøver nogle af disse nye deltagere at få maksimale resultater på et minimalt budget, og en af de mest almindelige strategier er at træne algoritmer ved hjælp af gratis eller nedsatte datasæt.
Der er ingen vej omkring det faktum, at open source eller Crowdsourced datasæt faktisk er billigere end licenserede data fra en leverandør, og billige eller gratis data er undertiden alt, hvad en AI-start har råd til. Crowdsourced datasæt kan endda komme med nogle indbyggede kvalitetssikringsfunktioner, og de skaleres også lettere, hvilket gør dem endnu mere attraktive for startups, der forestiller sig hurtig vækst og ekspansion.
Fordi open source-datasæt er tilgængelige i det offentlige domæne, letter de samarbejdsudvikling mellem flere AI-teams, og de tillader ingeniører at eksperimentere med et vilkårligt antal iterationer, alt uden at en virksomhed pådrager sig yderligere omkostninger. Desværre kommer både open source og datasourced datasæt også med nogle store ulemper, der hurtigt kan ophæve eventuelle potentielle besparelser på forhånd.
De sande omkostninger ved billige datasæt
De siger, at du får, hvad du betaler for, og ordsproget er især sandt, når det kommer til datasæt. Hvis du bruger open source eller crowdsourced data som grundlaget for din AI -model, kan du forvente at bruge en formue på at bekæmpe disse store ulemper:
Reduceret nøjagtighed:
Gratis eller billige data lider inden for et bestemt område, og det er en, der har en tendens til at sabotere AI-udviklingsindsats: nøjagtighed. Modeller udviklet ved hjælp af open source-data er generelt unøjagtige på grund af de kvalitetsproblemer, der gennemsyrer selve dataene. Når data Crowdsourced anonymt, er arbejdstagerne ikke ansvarlige for uønskede resultater, og forskellige teknikker og erfaringsniveauer medfører store uoverensstemmelser med dataene.
Øget konkurrence:
Alle kan arbejde med open source-data, hvilket betyder, at mange virksomheder gør netop det. Når to konkurrerende hold arbejder med de samme nøjagtige input, vil de sandsynligvis ende med de samme - eller i det mindste slående lignende - output. Uden ægte differentiering konkurrerer du på lige vilkår for hver kunde, investeringsdollar og en ounce mediedækning. Det er ikke sådan, du vil operere i et allerede udfordrende forretningslandskab.
Statiske data:
Forestil dig at følge en opskrift, hvor mængden og kvaliteten af dine ingredienser konstant var i bevægelse. Mange open source-datasæt opdateres løbende, og mens disse opdateringer kan være værdifulde tilføjelser, kan de også true integriteten af dit projekt. At arbejde med en privat kopi af open source-data er en levedygtig mulighed, men det betyder også, at du ikke drager fordel af opdateringer og nye tilføjelser.
Bekymringer om privatlivets fred:
Open source datasæt er ikke dit ansvar - indtil du bruger dem til at træne din AI-algoritme. Det er muligt, at datasættet blev offentliggjort uden det rette de-identifikation af data, hvilket betyder, at du kan overtræde forbrugerlovgivningen om databeskyttelse ved at bruge dem. Brug af to forskellige kilder til disse data kan også gøre det muligt for de ellers anonyme data, der er indeholdt i hver, at blive linket og eksponere personlige oplysninger.
Open source eller crowdsourced datasæt leveres med en tiltalende pris, men racerbiler, der konkurrerer og vinder på de højeste niveauer, køres ikke væk fra den brugte bilparti.
Når du investerer i datasæt, der kommer fra Shaip, du køber konsistensen og kvaliteten af en fuldt administreret arbejdsstyrke, end-to-end-tjenester fra sourcing til annotering og et team af interne brancheeksperter, der fuldt ud kan forstå slutbrugen af din model og rådgive dig om hvordan man bedst kan nå dine mål. Med data, der er kurateret i henhold til dine krævende specifikationer, kan vi hjælpe din model med at generere output af højeste kvalitet i færre iterationer, hvilket fremskynder din succes og i sidste ende sparer dig penge.