Извличането на набори от данни за модули с изкуствен интелект (AI) от публични/отворени и безплатни ресурси е сред най-честите въпроси, които ни задават по време на нашите консултационни сесии. Предприемачите, специалистите по изкуствен интелект и техническите предприемачи изразиха, че техният бюджет е основна грижа, когато решават къде да получат своите данни за обучение по изкуствен интелект.
Повечето предприемачи разбират важността на качествените и контекстуални данни за обучение за техните модули. Те осъзнават разликата, която съответните данни могат да доведат до резултатите и резултатите; в много случаи обаче техният бюджет ги ограничава да придобиват платени, външни или трети страни данни за обучение от надеждни доставчици и да прибягват до собствените си усилия за получаване на данни.
В тази публикация в блога ще проучим защо не трябва да се задоволявате с публични ресурси за данни, за да спестите пари поради последствията, които те ще създадат.
Надеждни публично достъпни източници на данни за обучение на AI
Въпреки това, ако вашият бизнес е нов и не произвежда адекватни данни, или се страхувате, че може да има имплицитна пристрастност в данните ви, опитайте един или всичките три от следните публични източници.
1. Google Търсене на набор от данни
Подобно на начина, по който търсачката на Google е съкровищница от ценна информация, Google Dataset Search е ресурс за набори от данни. Ако сте използвали Google Scholar преди, разберете, че функционирането му е почти подобно, където можете да търсите предпочитаните от вас набори от данни въз основа на ключови думи.
Google Data Search позволява на потребителите да филтрират своите набори от данни по тема, формат на изтегляне, последна актуализация и други параметри, за да включват само подходяща информация. Резултатите включват набори от данни от лични страници, онлайн библиотеки, издатели и др. Резултатите предоставят подробно резюме на всеки набор от данни, включително собственика, връзки за изтегляне, описание, дата на публикуване и др.
2. UCI ML хранилище
UCI ML Repository съдържа над 497 набора от данни, лесно достъпни за търсене и изтегляне безплатно, предоставени и поддържани от Калифорнийския университет. Хранилището предлага набор от информация относно:
- Брой редове
- Липсващи стойности
- Информация за атрибутите
- Източна информация
- Информация за събиране
- Цитиране на изследвания
- Характеристики на набора от данни и др
3. Набори от данни на Kaggle
Kaggle е дом на над 19,000 200,000 публични набора от данни и над XNUMX XNUMX преносими компютри Jupyter с отворен код. Можете също така да получите разрешение на вашите въпроси относно машинното обучение чрез форума на общността.
Когато изберете предпочитания от вас набор от данни, Kaggle незабавно предоставя оценка за използваемост, подробности за лиценза, метаданни, статистически данни за използването и др. Страниците с набор от данни са проектирани да бъдат бързо сканирани, като дават кратък преглед на форматите, използваемостта и отговарят на всички общи въпроси относно набора от данни.
Плюсовете и минусите на публичните набори от данни
В доводи
Основното предимство на използването на публични набори от данни е, че те са безплатни. Те са лесно достъпни онлайн и можете да ги изтеглите и приложите към вашите проекти. Въпреки че могат да бъдат полезни за тестване на вашите модули и оптимизирането им за точни резултати, публичните бази данни не са дългосрочно решение. Ако имате ограничено време за пускане на пазара и отчаяно се нуждаете от данни за обучение на AI, публичните набори от данни биха били вашият най-идеален избор.
Има обаче повече недостатъци, отколкото предимствата. Нека да разгледаме недостатъците на използването на публични набори от данни:
минусите
- Предизвикателство е да намерите подходящ набор от данни за вашия проект. Това означава, че ако вашият пазарен сегмент е твърде нишов или нов, шансовете са малко вероятни да намерите актуални и контекстуални данни, които биха могли да обучат вашите AI модели.
- Експертите или вашите вътрешни екипи все още трябва анотирайте наборите от данни от публични ресурси, които да се използват за вашия проект.
- Има много опасения относно лицензирането и правата за използване, ограничаващи използването на набора от данни за търговски цели.
- Тъй като те са с отворен код и са достъпни за всеки, вие нямате конкурентно предимство или предимство с вашите AI проекти.
Безплатните набори от данни могат да бъдат полезни, но са ограничени
Произвеждането на най-точните, безпристрастни и подходящи резултати от AI не може да бъде постигнато само с безплатни ресурси. Както споменахме, започването с публични набори от данни може да бъде полезно. Ако обаче планирате да увеличите максимално печалбите и да разширите бизнеса си, безплатните данни не са реалистично решение. Вместо това се нуждаете от възможно най-подходящите и подходящи данни, персонализирани специално за вашите проекти.
Намирането на конструктивни набори от данни, изградени за дългосрочен успех, може да бъде направено само от експерти като Shaip. Ние осигуряваме данни с най-безупречно качество за вашия проект, като същевременно се грижим за поясненията към данните и изискванията за етикетиране. Така че, независимо от времето ви за пускане на пазара, можете да разчитате на нас за качествени данни за обучение на AI.
Свържете се с нас днес.
