Po letech nákladného vývoje AI a ohromujících výsledků všudypřítomnost velkých dat a snadná dostupnost výpočetního výkonu způsobují v implementacích AI explozi. Vzhledem k tomu, že stále více podniků hledá neuvěřitelné možnosti technologie, někteří z těchto nových účastníků se snaží získat maximální výsledky s minimálním rozpočtem a jednou z nejběžnějších strategií je trénovat algoritmy pomocí bezplatných nebo zlevněných datových sad.
Neexistuje žádný způsob, jak obejít skutečnost, že otevřené datové sady nebo datové sady crowdsourced jsou skutečně levnější než licencovaná data od dodavatele a levné nebo bezplatné údaje jsou někdy vše, co si může spuštění AI dovolit. Crowdsourced datové sady mohou dokonce přicházet s některými integrovanými funkcemi pro zajištění kvality a jsou také snadněji škálovatelné, což je činí ještě atraktivnějšími pro začínající podniky, které si představují rychlý růst a expanzi.
Vzhledem k tomu, že datové sady s otevřeným zdrojovým kódem jsou k dispozici ve veřejné doméně, usnadňují vývoj ve spolupráci mezi více týmy AI a umožňují technikům experimentovat s libovolným počtem iterací, aniž by společnosti vznikly další náklady. Bohužel, jak open source, tak crowdsourced datové sady přicházejí také s některými hlavními nevýhodami, které mohou rychle vyvrátit potenciální počáteční úspory.
Skutečné náklady na levné datové sady
Říká se, že dostanete to, za co zaplatíte, a toto přísloví je obzvláště pravdivé, pokud jde o datové sady. Pokud používáte open source nebo crowdsourcovaná data jako základ pro svůj model AI, můžete očekávat, že utratíte majlant bojující s těmito hlavními nevýhodami:
Snížená přesnost:
Volná nebo levná data trpí v jedné konkrétní oblasti a má tendenci sabotovat vývojové úsilí AI: přesnost. Modely vyvinuté pomocí dat typu open-source jsou obecně nepřesné kvůli problémům s kvalitou, které pronikají samotnými daty. Když jsou data shromažďována anonymně, pracovníci nejsou odpovědní za nežádoucí výsledky a různé techniky a úrovně zkušeností vytvářejí velké nesrovnalosti s daty.
Zvýšená konkurence:
Každý může pracovat s daty open-source, což znamená, že mnoho společností to právě dělá. Když dva konkurenční týmy pracují se stejnými přesnými vstupy, je pravděpodobné, že skončí se stejnými - nebo alespoň nápadně podobnými - výstupy. Bez skutečné diferenciace budete soutěžit za rovných podmínek pro každého zákazníka, investiční dolar a unci mediálního pokrytí. Takto se nechcete chovat v již tak náročném podnikatelském prostředí.
Statické údaje:
Představte si, že následujete recept, kde množství a kvalita vašich ingrediencí neustále kolísá. Mnoho open-source datových sad se průběžně aktualizuje, a přestože by tyto aktualizace mohly být cennými doplňky, mohou také ohrozit integritu vašeho projektu. Práce ze soukromé kopie dat z otevřeného zdroje je schůdnou možností, ale také to znamená, že nemáte prospěch z aktualizací a nových přírůstků.
Ochrana osobních údajů:
Open-source datové sady nejsou vaší odpovědností - dokud je nevyužijete k trénování svého algoritmu AI. Je možné, že datová sada byla zveřejněna bez řádného zrušení identifikace údajů, což znamená, že byste jejich používáním mohli porušovat zákony o ochraně osobních údajů spotřebitelů. Využití dvou různých zdrojů těchto údajů by také mohlo umožnit propojení jinak anonymních údajů obsažených v každém z nich a odhalení osobních údajů.
Soubory dat s otevřeným zdrojem nebo s množstvím zdrojů přicházejí s přitažlivou cenovkou, ale závodní vozy, které soutěží a vyhrávají na nejvyšších úrovních, nejsou vyhnány z ojetého vozu.
Když investujete do datové sady, které získává Shaip, kupujete konzistenci a kvalitu plně řízené pracovní síly, komplexní služby od zdrojů po anotace a tým interních průmyslových odborníků, kteří dokážou plně pochopit konečné využití vašeho modelu a poradit vám jak nejlépe dosáhnout svých cílů. S daty, která jsou sestavena podle vašich náročných specifikací, můžeme pomozte vašemu modelu generovat výstup nejvyšší kvality v menším počtu iterací, což zrychlí váš úspěch a nakonec vám ušetří peníze.