Die verkryging van datastelle vir kunsmatige intelligensie (AI) -modules uit openbare / oop en gratis bronne is een van die mees algemene vrae wat ons tydens ons konsultasiesessies gevra word. Die entrepreneurs, KI-spesialiste en tegnologiese voorstanders het gesê dat hul begroting die belangrikste saak is om te besluit waar hulle hul KI-opleidingsdata moet kry.
Die meeste entrepreneurs verstaan die belangrikheid van kwaliteits- en kontekstuele opleidingsdata vir hul modules. Hulle besef die verskil wat relevante data tot uitkomste en resultate kan bring; in baie gevalle beperk hul begroting hulle egter nie die verkryging van betaalde, uitgekontrakteerde of opleidingsdata van derdepartye van betroubare verskaffers nie en gebruik hul eie pogings om data te verkry.
In hierdie blogboodskap sal ons ondersoek instel waarom u nie met openbare databronne moet geld om geld te bespaar nie weens die gevolge wat dit sal meebring.
Betroubare bronne wat beskikbaar is vir AI-opleidings in die openbaar
Voordat u openbare bronne gebruik, moet u interne data die eerste opsie wees. Alle ondernemings genereer volumes kwaliteit data waaruit hulle kan leer. Hierdie bronne sluit hul CRM, PoS, aanlyn advertensieveldtogte en meer in. Ons is vol vertroue dat u besigheid 'n bewaarplek van data in u interne bedieners en stelsels het. Voordat u data vir u modelle uitkontrakteer of openbare hulpbronne gebruik, stel ons voor dat u die bestaande inligting wat u intern genereer, gebruik om u AI-modelle op te lei. Die data is relevant vir u besigheid, kontekstueel en op datum.
As u besigheid egter nuut is en nie voldoende inligting lewer nie, of as u bang is dat u implisiete vooroordeel in u data kan voorkom, probeer een of al drie die volgende openbare bronne.
1. Google Datastel-soektog
Soortgelyk aan hoe die Google-soekenjin 'n skat van waardevolle inligting is, is Google Dataset-soek 'n bron vir datastelle. As u Google Scholar voorheen gebruik het, moet u verstaan dat die werking daarvan amper dieselfde is, waar u op grond van sleutelwoorde na u voorkeurstelsel kan soek.
Google Data Search stel gebruikers in staat om hul datastelle volgens onderwerp, aflaaiformaat, laaste opdatering en ander parameters te filter om slegs relevante inligting in te sluit. Die resultate sluit in datastelle van persoonlike bladsye, aanlynbiblioteke, uitgewers, en meer. Die resultate bied 'n gedetailleerde opsomming van elke datastel, insluitend die eienaar, aflaaiskakels, beskrywing, publikasiedatum, ens.
2. UCI ML-bewaarplek
Die UCI ML-bewaarplek bevat meer as 497 datastelle wat maklik beskikbaar is om gratis deur te soek en af te laai wat deur die Universiteit van Kalifornië verskaf en onderhou word. Die bewaarplek bied 'n verskeidenheid inligting rakende:
- Aantal lyne
- Ontbrekende waardes
- Kenmerkinligting
- Broninligting
- Versameling inligting
- Aanhalings van studies
- Datastelkenmerke en meer
3. Kaggle-datastelle
Kaggle is een van die prominentste platforms vir datawetenskaplikes en masjienleer-entoesiaste wat aanlyn beskikbaar is. Dit is 'n besoek webwerf vir alle vereistes vir datastelle, waar amateur- en masjienleer-kundiges data vir hul projekte verkry.
Kaggle huisves meer as 19,000 openbare datastelle en meer as 200,000 open-source Jupyter Notebooks. U kan ook u vrae oor masjienleer oplos deur middel van die gemeenskapsforum.
As u u voorgestelde datastel kies, verskaf Kaggle onmiddellik die bruikbaarheidsgradering, lisensie-besonderhede, metadata, gebruikstatistieke en meer. Die datastelbladsye is ontwerp om vinnig te skandeer, en gee 'n kort oorsig van die formate, bruikbaarheid en beantwoord alle breë vrae oor die datastel.
Die voor- en nadele van openbare datastelle
die Voor-
Die grootste voordeel van die gebruik van openbare datastelle is dat dit gratis is. Daar is maklik aanlyn toegang tot hulle, en u kan dit op u projekte aflaai en toepas. Alhoewel dit nuttig kan wees om u modules te toets en te optimaliseer vir akkurate resultate, is openbare databasisse nie 'n langtermynoplossing nie. As u beperkte tyd het om te bemark en u AI-opleidingsgegewens dringend benodig, is openbare datastelle die beste keuse.
Daar is egter meer nadele as wat die voordele oortref. Kom ons kyk na die nadele van die gebruik van openbare datastelle:
die nadele
- Dit is uitdagend om 'n relevante datastel vir u projek te vind. Dit beteken, as u marksegment te nis of nuut is, is die kans onwaarskynlik dat u op datum en kontekstuele data sal vind wat u KI-modelle kan oplei.
- Kundiges of u interne spanne moet dit steeds doen annoteer die datastelle uit openbare bronne wat vir u projek gebruik moet word.
- Daar is baie bekommernisse rondom lisensie- en gebruiksregte, wat die gebruik van die datastel vir kommersiële doeleindes beperk.
- Omdat dit open source is en vir almal beskikbaar is, het u geen mededingende voordeel of voordeel met u AI-projekte nie.
Gratis datastelle kan nuttig wees, maar is beperk
Die vervaardiging van die mees akkurate, vooroordeelvrye en relevante AI-resultate kan nie met slegs gratis hulpbronne bereik word nie. Soos ons genoem het, kan dit voordelig wees om met openbare datastelle te begin. As u egter van plan is om wins te maksimeer en u besigheid te vergroot, is gratis data nie 'n realistiese oplossing nie. In plaas daarvan benodig u die mees relevante en geskikte data moontlik, spesifiek aangepas vir u projekte.
Dit is slegs moontlik deur kundiges soos Shaip om konstruktiewe datastelle te vind wat vir langtermynsukses gebou is. Ons kry die mees onberispelike kwaliteitsdata vir u projek, terwyl ons ook sorg vir data -aantekeninge en etiketteringsvereistes. Dus, ongeag u tyd om te bemark, kan u op ons vertrou kwaliteit AI -opleidingsdata.
Kontak ons vandag nog.
