След години на скъпо разработване на AI и незадоволителни резултати, повсеместното разпространение на големи данни и готовата наличност на изчислителна мощност предизвикват експлозия в внедряванията на AI. Тъй като все повече и повече фирми се стремят да се възползват от невероятните възможности на технологията, някои от тези нови участници се опитват да постигнат максимални резултати с минимален бюджет и една от най-често срещаните стратегии е да обучават алгоритми, използвайки безплатни или намалени набори от данни.
Няма начин да се заобиколи фактът, че наборите от данни с отворен код или краудсорсинг наистина са по-евтини от лицензираните данни от доставчик, а евтините или безплатни данни понякога са всичко, което може да си позволи един стартиращ AI. Масовите набори от данни може дори да се предлагат с някои вградени функции за осигуряване на качество и също така са по-лесно мащабирани, което ги прави още по-привлекателни за стартиращи фирми, които си представят бърз растеж и разширяване.
Тъй като наборите от данни с отворен код са достъпни в публичното пространство, те улесняват съвместната разработка между множество екипи с изкуствен интелект и позволяват на инженерите да експериментират с произволен брой итерации, без компанията да прави допълнителни разходи. За съжаление, наборите от данни както с отворен код, така и с краудсорсинг също идват с някои основни недостатъци, които могат бързо да отменят всички потенциални предварителни спестявания.
Истинската цена на евтините набори от данни
Намалена точност:
Безплатните или евтините данни страдат в една конкретна област и това е тази, която има тенденция да саботира усилията за разработване на AI: точността. Моделите, разработени с помощта на данни с отворен код, обикновено са неточни поради проблемите с качеството, които проникват в самите данни. Когато данните се събират анонимно, работниците не носят отговорност за нежелани резултати, а различните техники и нива на опит създават големи несъответствия с данните.
Повишена конкуренция:
Всеки може да работи с данни с отворен код, което означава, че много компании правят точно това. Когато два конкуриращи се екипа работят с едни и същи точни входни данни, е вероятно да се окажат с еднакви — или поне поразително сходни — резултати. Без истинска диференциация, вие ще се състезавате на равни условия за всеки клиент, инвестиционен долар и унция медийно отразяване. Това не е начинът, по който искате да работите в вече предизвикателна бизнес среда.
Статични данни:
Представете си, че следвате рецепта, в която количеството и качеството на вашите съставки постоянно се променят. Много набори от данни с отворен код се актуализират непрекъснато и докато тези актуализации могат да бъдат ценни допълнения, те също могат да застрашат целостта на вашия проект. Работата с лично копие на данни с отворен код е жизнеспособна опция, но също така означава, че не се възползвате от актуализации и нови допълнения.
Притеснения относно поверителността:
Наборите от данни с отворен код не са ваша отговорност — докато не ги използвате, за да обучите своя AI алгоритъм. Възможно е наборът от данни да е бил направен публичен без правилното деидентификация на данни, което означава, че може да нарушавате законите за защита на данните на потребителите, като ги използвате. Използването на два различни източника на тези данни може също така да направи възможно свързването на иначе анонимните данни, съдържащи се във всеки от тях, разкривайки лична информация.
Наборите от данни с отворен код или краудсорсинг идват с привлекателна цена, но състезателни автомобили, които се състезават и печелят на най-високи нива, не се изгонват от партидата на употребявани автомобили.
Когато инвестирате в набори от данни, които са получени от Shaip, вие купувате последователността и качеството на напълно управлявана работна сила, услуги от край до край от снабдяване до анотация и екип от вътрешни експерти в индустрията, които могат напълно да разберат крайната употреба на вашия модел и да ви посъветват относно как най-добре да постигнете целите си. С данни, които са подбрани според вашите точни спецификации, ние можем помогнете на вашия модел да генерира изход с най-високо качество в по-малко повторения, ускорявайки успеха ви и в крайна сметка спестявайки пари.