Daar is 'n voortdurende argument vir en teen die gebruik van die datastel van die rak af om hoë-end kunsmatige intelligensie-oplossings vir besighede te ontwikkel. Maar opleidingsdatastelle van die rak kan die perfekte oplossing wees vir organisasies wat nie 'n gespesialiseerde interne span datawetenskaplikes, ingenieurs en annoteerders tot hul beskikking het nie.
Selfs al het organisasies spanne vir grootskaalse ML-ontplooiings, het hulle soms probleme om die hoëgehalte-data wat vir die model benodig word, in te samel.
Boonop is die spoed van ontwikkeling en ontplooiing nodig om 'n mededingende voordeel in die mark te verkry, wat baie maatskappye dwing om op datastelle van die rak af te vertrou. Kom ons definieer off-the-rakdata, en verstaan hul voordele en oorwegings voordat jy besluit om vir hulle te gaan.
Wat is van die rak datastelle?
’n Opleidingdatastel wat van die rak af is, is ’n lewensvatbare opsie vir maatskappye wat vinnig KI-oplossings wil ontwikkel en ontplooi wanneer hulle nie die tyd of die hulpbronne het om persoonlike data te bou nie.
Af-die-rak opleidingsdata, soos die naam aandui, is 'n datastel wat reeds versamel, skoongemaak, gekategoriseer en gereed is vir gebruik. Alhoewel die waarde van persoonlike data nie ondermyn kan word nie, sal die volgende beste alternatief 'n datastel van die rak af.
Waarom en wanneer jy van die rak datastelle moet oorweeg?
Kom ons begin deur die eerste deel van die stelling te beantwoord—die "hoekom."
Miskien is die grootste voordeel van die gebruik van 'n af-die-rak opleidingsdatastel sy spoed. As 'n besigheid hoef jy nie meer aansienlike tyd, geld en hulpbronne te spandeer om persoonlike data van nuuts af te ontwikkel nie. Die aanvanklike data-insameling en kontroleringstappe neem baie van die projektyd in beslag. Hoe langer jy wag om 'n oplossing in die mark te ontplooi, hoe minder kans het dit om dit groot te maak as gevolg van die mededingende aard van die besigheid.
Nog 'n voordeel is die pryspunt-Voorafgeboude datastelle is koste-effektief en gereed. Dink vir 'n oomblik daaraan: 'n besigheid wat 'n KI-oplossing bou, sal massiewe hoeveelhede interne en eksterne data insamel. Nie al die versamelde data word egter gebruik om toepassings te ontwikkel nie. Daarbenewens sal die maatskappy nie net betaal vir die data-insameling maar ook vir evaluering, skoonmaak en herwerk. Met datastelle wat van die rak af is, aan die ander kant, hoef jy net te betaal vir die data wat gebruik word.
Aangesien daar riglyne vir dataprivaatheid is, is data van die rak oor die algemeen 'n veiliger en veiliger datastel. Met kitsdata gaan daar egter altyd risiko's betrokke wees, soos minder beheer oor die databron en 'n gebrek aan intellektuele eiendomsregte oor die data.
Kom ons pak nou die volgende deel van die stelling aan: "wanneer" om 'n voorafgeboude te gebruik dataset?
Outomatiese spraakherkenning
ASR, of Outomatiese Spraakherkenning, word gebruik om verskeie toepassings soos stemassistente, video-onderskrifte en meer te ontwikkel. Die ontwikkeling van 'n ASR-gebaseerde toepassing vereis egter massiewe hoeveelhede geannoteerde data en rekenaars. Wanneer jy taaldiversiteit by die mengsel voeg, word die verkryging van die nodige datastel om die ML-modelle op te lei, uitdagend.
Masjienvertaling
Akkurate masjienvertaling baan die weg vir verbeterde klante-ervarings en vereis datastelle van hoë gehalte vir opleiding. Jy benodig groot hoeveelhede akkuraat geannoteerde taaldata om 'n geloofwaardige en betroubare masjienvertaaltoepassing te ontwikkel.
Teks-na-spraak
Teks-na-spraak-ondersteunende tegnologie word gebruik vir in-motorstelsels, virtuele assistente en selfone. Die TTS-gebaseerde toepassing kan ontwikkel word wanneer die ML-algoritme opgelei word op hoë kwaliteit geannoteerde data.
Voordele van af-die-rak opleidingsdatastelle vir ML-projekte
Help met vinniger en meer akkurate opleiding en toetsing
Toetsing en evaluering is die sleutels tot die ontwikkeling van hoëpresterende ML-oplossings. Om te verseker dat die model betroubare voorspellings lewer, moet dit op nuwe en unieke data getoets word. Die evaluering van die model op dieselfde data wat vir toetsing gebruik word, sal nie akkurate resultate in werklike scenario's lewer nie.
Tog verg dit baie tyd en moeite om data in te samel, skoon te maak, te annoteer en te valideer op 'n manier wat nie die ontwikkeling- en ontplooiingstydraamwerke beïnvloed nie. In sulke gevalle is dit voordelig om van die rak datastelle te gebruik aangesien dit geredelik beskikbaar, ekonomies en bruikbaar is.
Laat jou KI-projek begin
Soms kan KI-projekte nie opstyg bloot omdat hulle nie die hulpbronne het wat nodig is om data van nuuts af in te samel nie. Boonop is 'n heeltemal nuwe oplossing in sommige gevalle nie nodig nie. In sulke gevalle maak dit sin om a te gebruik voorafversamelde datastel om slegs daardie gedeelte van die model te toets wat ontplooi gaan word.
Maak voorsiening vir vinnige ontwikkeling en verbetering
KI-inisiatiewe vir besighede is nie 'n eenmalige oplossing nie; hulle is eerder 'n iteratiewe proses wat klantdata gebruik om bestaande modelle te verbeter en te verbeter. Besighede kan huidige data met nuwe data aanvul om verskeie gebruiksgevalle te toets, gepersonaliseerde strategieë te ontwerp en die kliëntervaring te verbeter.
Risiko's van die gebruik van af-die-rak opleidingsdatastelle vir jou ML-projekte
Gebruik voorafgeboude KI-opleidingsdata kan baie voordele inhou, maar dit is nie sonder sy deel van risiko's nie.
Met opleidingdatastelle wat van die rak af is, loop jy die risiko om minder beheer oor die inligting, proses en oplossing te hê. Aangesien die data in voorafgeboude datastelle generies kan wees, is aanpassingsopsies ook redelik beperk, veral wanneer daar getoets word vir randgevalle. Maatskappye moet die bestaande inligting aanvul met voorafgeboude data om te verseker dat die data in lyn is met jou besigheidsbehoeftes.
Om werklik die beste uit te haal voorbeeld datastelle en die nadele van die gebruik van voorafgeboude datastelle te versag, moet jy 'n ervare en betroubare datavennoot kies. Deur 'n datavennoot te kies met data-insameling en data te annoteer vermoëns, kan jy jou toepassings aanpas en die tyd-tot-mark aansienlik verminder terwyl jy hoë werkverrigting behou.
Shaip het jare se ondervinding om datastelle van hoë gehalte aan besighede te verskaf wat top-van-die-lyn tegnologieë en 'n ervare span gebruik. Ons help jou om jou KI-produkte aan die gang te kry en hulle aan die gang te kry met ons goed geannoteerde en dinamiese datastelle.
