Sourcing af datasæt til kunstig intelligens (AI) moduler fra offentlige / åbne og gratis ressourcer er blandt de mest almindelige spørgsmål, vi får stillet under vores konsultationssessioner. Iværksættere, AI-specialister og techpreneurs har udtrykt, at deres budget er et primært problem, når de beslutter, hvor de skal købe deres AI-træningsdata.
De fleste iværksættere forstår vigtigheden af kvalitets- og kontekstuelle træningsdata for deres moduler. De indser forskellen, som relevante data kan bringe til resultater og resultater; i mange tilfælde begrænser deres budget dem dog fra at erhverve betalte, outsourcede eller tredjeparts træningsdata fra pålidelige leverandører og ty til deres egen indsats for at skaffe data.
I dette blogindlæg vil vi undersøge, hvorfor du ikke bør nøjes med offentlige dataressourcer for at spare penge på grund af de konsekvenser, de vil skabe.
Pålidelige offentligt tilgængelige AI-træningskilder
Før vi går ind i offentlige ressourcer, skal den første mulighed være dine interne data. Alle virksomheder genererer mængder af kvalitetsdata, de kan lære af. Disse kilder inkluderer deres CRM, PoS, online annoncekampagner og mere. Vi er overbeviste om, at din virksomhed har et lager af data på dine interne servere og systemer. Før du outsourcer data til dine modeller eller bruger offentlige ressourcer, foreslår vi at bruge de eksisterende oplysninger, du genererer internt, til at træne dine AI-modeller. Dataene er relevante for din virksomhed, kontekstuelle og opdaterede.
Hvis din virksomhed er ny og ikke producerer tilstrækkelige data, eller hvis du frygter, at der kan være implicit bias i dine data, kan du prøve en eller alle tre af følgende offentlige kilder.
1. Google datasættesøgning
I lighed med hvordan Google-søgemaskinen er en skat af værdifulde oplysninger, er Google datasæt-søgning en ressource til datasæt. Hvis du har brugt Google Scholar før, skal du forstå, at dens funktion næsten er ens, hvor du kan søge efter dine foretrukne datasæt baseret på nøgleord.
Google Datasøgning giver brugerne mulighed for at filtrere gennem deres datasæt efter emne, downloadformat, sidste opdatering og andre parametre for kun at omfatte relevante oplysninger. Resultaterne inkluderer datasæt fra personlige sider, online biblioteker, udgivere og mere. Resultaterne giver et detaljeret resumé af hvert datasæt, herunder ejeren, downloadlink, beskrivelse, udgivelsesdato osv.
2. UCI ML-arkiv
UCI ML Repository har over 497 datasæt, der er let tilgængelige til at søge igennem og downloade gratis, leveret og vedligeholdt af University of California. Datalageret tilbyder en række oplysninger om:
- Antal linjer
- Manglende værdier
- Attributoplysninger
- Kildeoplysninger
- Oplysninger om indsamling
- Citater af studier
- Datasæt karakteristika og mere
3. Kaggle datasæt
Kaggle er en af de mest fremtrædende platforme for dataforskere og machine learning-entusiaster, der er tilgængelige online. Det er et go-to-websted til alle datasætkrav, hvor amatører og maskinlæringseksperter kilder data til deres projekter.
Kaggle er hjemsted for over 19,000 offentlige datasæt og over 200,000 open source Jupyter Notebooks. Du kan også få dine spørgsmål løst om maskinindlæring gennem community-forummet.
Når du vælger dit foretrukne datasæt, giver Kaggle øjeblikkeligt klassificering af brugervenlighed, licensoplysninger, metadata, brugsstatistikker og mere. Datasættets sider er designet til hurtigt at blive scannet, hvilket giver en kort oversigt over formaterne, anvendeligheden og besvarer eventuelle brede spørgsmål om datasættet.
Fordele og ulemper ved offentlige datasæt
Fordele
Den største fordel ved at bruge offentlige datasæt er, at de er gratis. De er let tilgængelige online, og du kan downloade og anvende dem på dine projekter. Mens de kan være nyttige til at teste dine moduler og optimere dem til nøjagtige resultater, er offentlige databaser ikke en langsigtet løsning. Hvis du har begrænset tid til at markedsføre og desperat har brug for AI-træningsdata, ville offentlige datasæt være dit mest ideelle valg.
Der er dog flere ulemper end opvejer fordelene. Lad os se på ulemperne ved at bruge offentlige datasæt:
Cons
- Det er udfordrende at finde et relevant datasæt til dit projekt. Det betyder, at hvis dit markedssegment er for niche eller nyt, er chancerne usandsynlige, at du finder opdaterede og kontekstuelle data, der kan træne dine AI-modeller.
- Eksperter eller dine interne teams skal stadig anmærke datasættene fra offentlige ressourcer, der skal bruges til dit projekt.
- Der er masser af bekymringer omkring licens- og brugsrettigheder, hvilket begrænser datasættets brug til kommercielle formål.
- Fordi de er open source og tilgængelige for alle, har du ingen konkurrencemæssige fordele eller fordele med dine AI-projekter.
Gratis datasæt kan være nyttige, men er begrænsede
At producere de mest nøjagtige, biasfrie og relevante AI-resultater kan ikke opnås med kun gratis ressourcer. Som vi nævnte, kan det være en fordel at komme i gang med offentlige datasæt. Men hvis du planlægger at maksimere overskuddet og skalere din virksomhed, er gratis data ikke en realistisk løsning. I stedet har du brug for de mest relevante og egnede data muligt, tilpasset specifikt til dine projekter.
At finde konstruktive datasæt bygget til langsigtet succes kan kun gøres af eksperter som Shaip. Vi henter de mest upåklagelige kvalitetsdata til dit projekt, mens vi også tager os af dataanmærkninger og mærkningskrav. Så uanset din tid til at markedsføre, kan du stole på os kvalitets -AI -træningsdata.
Kontakt os i dag.
