Има непрекъснати аргументи за и против използването на набор от готови данни за разработване на решения с изкуствен интелект от висок клас за бизнеса. Но готовите набори от данни за обучение могат да бъдат идеалното решение за организации, които нямат специализиран вътрешен екип от специалисти по данни, инженери и анотатори на свое разположение.
Дори ако организациите имат екипи за широкомащабни внедрявания на машинно обучение, те понякога имат проблеми със събирането на висококачествени данни, необходими за модела.
Освен това скоростта на разработка и внедряване е необходима, за да се спечели конкурентно предимство на пазара, принуждавайки много компании да разчитат на готови набори от данни. Нека дефинираме извън-данни за рафта, и разберете техните предимства и съображения, преди да решите да ги изберете.
Какво представляват готовите набори от данни?
Готовите данни за обучение, както подсказва името, са набор от данни, който вече е събран, почистен, категоризиран и готов за използване. Въпреки че стойността на персонализираните данни не може да бъде подкопана, следващата най-добра алтернатива би била набор от готови данни.
Защо и кога трябва да помислите за готови набори от данни?
Нека започнем, като отговорим на първата част от твърдението – на 'защо.'
Може би най-голямото предимство на използването на готов набор от данни за обучение е неговото скорост. Като бизнес вече не е необходимо да отделяте значително време, пари и ресурси за разработване на персонализирани данни от нулата. Първоначалното събиране на данни и етапите на проверка заемат голяма част от времето на проекта. Колкото по-дълго чакате да внедрите решение на пазара, толкова по-малък е шансът то да стане голямо поради конкурентния характер на бизнеса.
Друго предимство е цена точка— предварително изградените набори от данни са рентабилни и готови. Помислете за секунда: бизнес, който изгражда AI решение, ще събира огромни количества вътрешни и външни данни. Не всички събрани данни обаче се използват за разработване на приложения. Освен това компанията не само ще плаща за събиране на данни но също и за оценка, почистване и преработка. При готовите набори от данни, от друга страна, трябва да платите само за използваните данни.
Тъй като има насоки за поверителност на данните, готовите данни обикновено са a по-безопасен и по-сигурен набор от данни. Въпреки това, с незабавните данни винаги ще има включени рискове, като по-малък контрол върху източника на данни и липса на права върху интелектуалната собственост върху данните.
Сега нека се заемем със следващата част от твърдението: "кога" да използвате предварително изградена набор от данни?
Автоматично разпознаване на реч
ASR или автоматично разпознаване на реч се използва за разработване на различни приложения като гласови асистенти, видео надписи и др. Разработването на базирано на ASR приложение обаче изисква огромно количество анотирани данни и изчисления. Когато добавите езиково разнообразие към микса, придобиването на необходимия набор от данни за обучение на ML моделите става предизвикателство.
Машинен превод
Прецизният машинен превод проправя пътя за подобрено клиентско изживяване и изисква висококачествени набори от данни за обучение. Имате нужда от големи количества точно анотирани езикови данни, за да разработите надеждно и надеждно приложение за машинен превод.
Текст-към-говор
Помощната технология за преобразуване на текст в реч се използва за автомобилни системи, виртуални асистенти и мобилни телефони. Приложението, базирано на TTS, може да бъде разработено, когато ML алгоритъмът е обучен върху висококачествени анотирани данни.
Предимства на готовите набори от данни за обучение за ML проекти
Помага за по-бързо и по-точно обучение и тестване
Тестването и оценката са ключът към разработването на високоефективни ML решения. За да се гарантира, че моделът предоставя надеждни прогнози, той трябва да бъде тестван върху нови и уникални данни. Оценяването на модела върху същите данни, използвани за тестване, няма да осигури точни резултати в сценарии от реалния свят.
И все пак отнема много време и усилия за събиране, почистване, анотиране и валидиране на данни по начин, който не оказва влияние върху времевите рамки за разработка и внедряване. В такива случаи е изгодно да се използват готови набори от данни, тъй като те са лесно достъпни, икономични и полезни.
Стартира вашия AI проект
Понякога AI проектите не могат да излязат просто защото нямат необходимите ресурси за събиране на данни от нулата. Освен това в някои случаи не е необходимо изцяло ново решение. В такива случаи има смисъл да се използва a предварително събран набор от данни за да тествате само тази част от модела, която ще бъде разгърната.
Позволява бързо развитие и усъвършенстване
Инициативите за AI за бизнеса не са еднократна поправка; по-скоро те са итеративен процес, който използва клиентски данни за подобряване и подобряване на съществуващите модели. Бизнесът може да допълва настоящите данни с нови данни, за да тества няколко случая на употреба, да изработи персонализирани стратегии и да подобри изживяването на клиентите.
Рискове от използването на готови набори от данни за обучение за вашите ML проекти
Използване на предварително изградени Данни за обучение на AI може да има много предимства, но не е лишен и от рискове.
С готовите набори от данни за обучение рискувате да имате по-малко контрол върху информацията, процеса и решението. Тъй като данните в предварително изградените набори от данни може да са общи, опциите за персонализиране също са доста ограничени, особено при тестване за крайни случаи. Компаниите трябва да допълнят съществуващата информация с предварително изградени данни, за да гарантират, че данните са съобразени с вашите бизнес нужди.
За да извлечете наистина най-доброто от примерни набори от данни и да смекчите недостатъците от използването на предварително изградени набори от данни, трябва да изберете опитен и надежден партньор за данни. Чрез избор на партньор за данни със събиране на данни и анотиращи данни възможности, можете да персонализирате вашите приложения и значително да намалите времето за пускане на пазара, като същевременно поддържате висока производителност.
Shaip има дългогодишен опит в предоставянето на висококачествени набори от данни на фирми, използвайки най-новите технологии и опитен екип. Ние ви помагаме да стартирате вашите AI продукти и да ги накарате да стартират с нашите добре анотирани и динамични набори от данни.
