Der er et løbende argument for og imod at bruge hyldedatasæt at udvikle avancerede kunstig intelligens-løsninger til virksomheder. Men hyldevareundervisningsdatasæt kan være den perfekte løsning for organisationer, der ikke har et specialiseret internt team af dataforskere, ingeniører og annotatorer til deres rådighed.
Selvom organisationer har teams til storskala ML-implementeringer, har de nogle gange problemer med at indsamle de højkvalitetsdata, der kræves til modellen.
Desuden er hastigheden af udvikling og implementering nødvendig for at opnå en konkurrencefordel på markedet, hvilket tvinger mange virksomheder til at stole på off-the-shelf datasæt. Lad os definere off-the-hyldedata, og forstå deres fordele og overvejelser, før du beslutter dig for at gå efter dem.
Hvad er hyldevaredatasæt?
Et tilgængeligt træningsdatasæt er en levedygtig mulighed for virksomheder, der ønsker hurtigt at udvikle og implementere AI-løsninger, når de ikke har tid eller ressourcer til at bygge brugerdefinerede data.
Off-the-shelf træningsdata er, som navnet antyder, et datasæt, der allerede er blevet indsamlet, renset, kategoriseret og klar til brug. Selvom værdien af brugerdefinerede data ikke kan undermineres, ville det næstbedste alternativ være en hyldedatasæt.
Hvorfor og hvornår bør du overveje off-the-shelf-datasæt?
Lad os starte med at besvare den første del af udsagnet - den 'hvorfor.'
Måske er den største fordel ved at bruge et tilgængeligt træningsdatasæt dets hastighed. Som virksomhed behøver du ikke længere at bruge betydelig tid, penge og ressourcer på at udvikle tilpassede data fra bunden. De indledende dataindsamlings- og kontroltrin optager meget af projekttiden. Jo længere du venter med at implementere en løsning på markedet, jo mindre chance har den for at gøre den stor på grund af virksomhedens konkurrencekarakter.
En anden fordel er pris punkt— Forudbyggede datasæt er omkostningseffektive og klar. Tænk over det et øjeblik: En virksomhed, der bygger en AI-løsning, vil indsamle enorme mængder af interne og eksterne data. Det er dog ikke alle de indsamlede data, der bruges til at udvikle applikationer. Derudover vil virksomheden ikke kun betale for dataindsamling men også til evaluering, rengøring og efterbearbejdning. Med hyldevaredatasæt skal du derimod kun betale for de anvendte data.
Da der er retningslinjer for databeskyttelse, er hyldevaredata generelt en sikrere og mere sikkert datasæt. Men med øjeblikkelige data vil der altid være risici involveret, såsom mindre kontrol over datakilden og mangel på intellektuelle ejendomsrettigheder over dataene.
Lad os nu tage fat på den næste del af udsagnet: "hvornår" at bruge en præ-bygget datasæt?
Automatisk talegenkendelse
ASR, eller Automatic Speech Recognition, bruges til at udvikle forskellige applikationer såsom stemmeassistenter, videotekstning og mere. Udvikling af en ASR-baseret applikation kræver dog enorme mængder af kommenterede data og databehandling. Når du tilføjer sproglig mangfoldighed til blandingen, bliver det en udfordring at anskaffe det nødvendige datasæt til at træne ML-modellerne.
Maskinoversættelse
Nøjagtig maskinoversættelse baner vejen for forbedrede kundeoplevelser og kræver datasæt af høj kvalitet til træning. Du har brug for store mængder nøjagtigt annoterede sprogdata for at udvikle en troværdig og pålidelig maskinoversættelsesapplikation.
Tekst-til-tale
Tekst-til-tale hjælpeteknologi bruges til systemer i bilen, virtuelle assistenter og mobiltelefoner. Den TTS-baserede applikation kan udvikles, når ML-algoritmen trænes på annoterede data af høj kvalitet.
Fordele ved almindelige træningsdatasæt til ML-projekter
Hjælper med hurtigere og mere nøjagtig træning og test
Test og evaluering er nøglerne til at udvikle højtydende ML-løsninger. For at sikre, at modellen leverer pålidelige forudsigelser, bør den testes på nye og unikke data. Evaluering af modellen på de samme data, der bruges til test, vil ikke give nøjagtige resultater i scenarier i den virkelige verden.
Alligevel tager det meget tid og kræfter at indsamle, rense, kommentere og validere data på en måde, der ikke påvirker udviklings- og implementeringstidsrammerne. I sådanne tilfælde er det fordelagtigt at bruge hyldedatasæt, da de er let tilgængelige, økonomiske og nyttige.
Får dit AI-projekt i gang
Nogle gange kan AI-projekter ikke tage fart, blot fordi de ikke har de nødvendige ressourcer til at indsamle data fra bunden. Desuden er det i nogle tilfælde ikke nødvendigt med en helt ny løsning. I sådanne tilfælde giver det mening at bruge en forudindsamlet datasæt kun at teste den del af modellen, der skal implementeres.
Giver mulighed for hurtig udvikling og forbedring
AI-initiativer for virksomheder er ikke en engangsløsning; snarere er de en iterativ proces, der bruger kundedata til at forbedre og forbedre eksisterende modeller. Virksomheder kan supplere nuværende data med nye data for at teste flere use cases, udtænke personlige strategier og forbedre kundeoplevelsen.
Risici ved brug af standard træningsdatasæt til dine ML-projekter
Bruger forudbygget AI-træningsdata kan komme med mange fordele, men det er ikke uden sin del af risici.
Med standard træningsdatasæt risikerer du at have mindre kontrol over informationen, processen og løsningen. Da dataene i forudbyggede datasæt kan være generiske, er tilpasningsmulighederne også ret begrænsede, især når der testes for edge cases. Virksomheder skal supplere de eksisterende oplysninger med forudbyggede data for at sikre, at dataene er tilpasset dine forretningsbehov.
For virkelig at få det bedste ud af prøve datasæt og afbøde ulemperne ved at bruge forudbyggede datasæt, skal du vælge en erfaren og pålidelig datapartner. Ved at vælge en datapartner med dataindsamling og kommentere data funktioner, kan du tilpasse dine applikationer og skære markant ned time-to-market og samtidig bevare høj ydeevne.
Shaip har mange års erfaring med at levere datasæt af høj kvalitet til virksomheder, der bruger top-of-the-line teknologier og et erfarent team. Vi hjælper dig med at kickstarte dine AI-produkter og få dem godt i gang med vores velannoterede og dynamiske datasæt.
