Na jare van duur AI-ontwikkeling en oorweldigende resultate, lewer die groot hoeveelheid data en die onmiddellike beskikbaarheid van rekenaarkrag 'n ontploffing in AI-implementasies. Aangesien meer en meer ondernemings die ongelooflike vermoëns van die tegnologie wil benut, probeer sommige van hierdie nuwe toetreders maksimum resultate behaal met 'n minimale begroting, en een van die algemeenste strategieë is om algoritmes op te lei deur gebruik te maak van gratis of verdiskonteerde datastelle.
Daar is geen manier om die feit dat oopbron- of skaarste-datastelle inderdaad goedkoper is as gelisensieerde data van 'n verskaffer nie, en goedkoop of gratis data is soms alles wat 'n AI-opstart kan bekostig. Crowdsourced datastelle kan selfs 'n paar ingeboude kwaliteitsversekeringsfunksies hê, en dit word ook makliker geskaal, wat dit nog aantrekliker maak vir beginners wat vinnige groei en uitbreiding voorstel.
Omdat oopbron-datastelle in die publieke domein beskikbaar is, vergemaklik dit die ontwikkeling van samewerking tussen verskeie KI-spanne en laat dit ingenieurs toe om te eksperimenteer met enige aantal herhalings, alles sonder dat 'n onderneming addisionele koste aangaan. Ongelukkig hou sowel die oopbron- as die skaresamestelle datastelle ook 'n paar groot nadele in wat die potensiële besparing van vooraf vinnig kan negeer.
Die ware koste van goedkoop datastelle
Hulle sê dat u kry waarvoor u betaal, en die spreekwoord is veral waar as dit kom by datastelle. As u open source of skare -verkrygingsdata as basis vir u AI -model gebruik, kan u verwag om 'n fortuin te bestee om hierdie groot nadele te bestry:
Verminderde akkuraatheid:
Gratis of goedkoop data ly in een spesifieke gebied, en dit is die neiging om AI-ontwikkelingspogings te saboteer: akkuraatheid. Modelle wat met behulp van oopbrondata ontwikkel is, is oor die algemeen onakkuraat vanweë die kwaliteitskwessies wat die data self deurdring. As data anoniem gekopieër word, is werkers nie verantwoordelik vir ongewenste resultate nie, en verskillende tegnieke en ervaringsvlakke veroorsaak groot teenstrydighede met die data.
Verhoogde kompetisie:
Almal kan met open-source data werk, wat beteken dat baie ondernemings dit net doen. Wanneer twee mededingende spanne met dieselfde presiese insette werk, sal hulle waarskynlik dieselfde - of ten minste opvallend soortgelyke - uitsette hê. Sonder ware onderskeid sal u op 'n gelyke speelveld meeding vir elke klant, beleggingsdollar en 'n ons mediadekking. Dit is nie hoe u in 'n reeds uitdagende besigheidslandskap wil werk nie.
Statiese gegewens:
Stel u voor dat u 'n resep volg waar die hoeveelheid en kwaliteit van u bestanddele voortdurend aan die gang was. Baie oopbron-datastelle word deurlopend opgedateer, en hoewel hierdie opdaterings waardevolle toevoegings kan wees, kan dit ook die integriteit van u projek bedreig. Om vanuit 'n private kopie van open source-data te werk, is 'n haalbare opsie, maar dit beteken ook dat u nie voordeel trek uit opdaterings en nuwe toevoegings nie.
Kommer oor privaatheid:
Open-source datastelle is nie u verantwoordelikheid nie - totdat u dit gebruik om u AI-algoritme op te lei. Dit is moontlik dat die datastel sonder die nodige openbaar gemaak is de-identifikasie van data, wat beteken dat u die wetgewing oor die beskerming van verbruikersdata kan oortree deur dit te gebruik. Deur twee verskillende bronne van hierdie data te gebruik, kan dit ook moontlik wees om die andersins anonieme gegewens in elkeen te koppel, wat persoonlike inligting blootstel.
Oopbron- of skaarste-datastelle kom met 'n aantreklike prys, maar renmotors wat op die hoogste vlak meeding en wen, word nie van die tweedehandse motorterrein verdryf nie.
As u in belê datastelle wat deur Shaip verkry wordkoop u die konsekwentheid en kwaliteit van 'n volledig bestuurde werkerskorps, end-to-end dienste, vanaf inkopies tot annotasies, en 'n span kundiges in die industrie wat die eindgebruik van u model ten volle kan begryp en u kan adviseer oor hoe om u doelwitte die beste te bereik. Met gegewens wat volgens u kragtige spesifikasies saamgestel is, kan ons help u model om die beste gehalte te lewer in minder iterasies, wat jou sukses versnel en uiteindelik geld bespaar.