Běžná datová sada

Jak běžně dostupné školicí datové sady rozběhnou vaše projekty ML?

Existuje neustálý argument pro a proti použití běžně dostupný datový soubor vyvíjet špičková řešení umělé inteligence pro podniky. Ale běžně dostupné školicí datové sady mohou být perfektním řešením pro organizace, které nemají k dispozici specializovaný interní tým datových vědců, inženýrů a anotátorů.

I když organizace mají týmy pro rozsáhlá nasazení ML, někdy mají potíže se shromažďováním vysoce kvalitních dat požadovaných pro model.

Kromě toho je rychlost vývoje a nasazení nezbytná pro získání konkurenční výhody na trhu, což nutí mnoho společností spoléhat se na běžně dostupné datové sady. Pojďme definovat off-the-data policea porozumět jejich výhodám a úvahám, než se pro ně rozhodnete.

Co jsou standardní datové sady?

Školení licencování dat Běžná školicí datová sada je životaschopnou možností pro společnosti, které chtějí rychle vyvinout a nasadit řešení AI, když nemají čas nebo zdroje na vytváření vlastních dat.

Hotová trénovací data, jak název napovídá, je datová sada, která již byla shromážděna, vyčištěna, kategorizována a připravena k použití. Přestože hodnotu vlastních dat nelze podkopat, další nejlepší alternativou by bylo běžně dostupný datový soubor.

Proč a kdy byste měli uvažovat o běžně dostupných datových sadách?

Začněme odpovědí na první část tvrzení – na 'proč.' 

Snad největší výhodou použití standardního tréninkového souboru dat je jeho rychlost. Jako firma již nemusíte vynakládat značné množství času, peněz a zdrojů na vývoj vlastních dat od nuly. Počáteční sběr dat a kroky prověřování zaberou většinu času projektu. Čím déle čekáte s nasazením řešení na trh, tím menší je šance, že se prosadí díky konkurenční povaze podnikání.

Další výhodou je cenový bod—předem vytvořené datové sady jsou nákladově efektivní a připravené. Přemýšlejte o tom na chvíli: podnik, který vytváří řešení AI, bude shromažďovat obrovské množství interních a externích dat. Ne všechna nasbíraná data však slouží k vývoji aplikací. Kromě toho společnost nebude platit pouze za sběr dat ale také pro hodnocení, čištění a přepracování. Na druhou stranu u volně prodejných datových sad musíte platit pouze za použitá data.

Protože existují pokyny pro ochranu osobních údajů, běžně dostupná data jsou obecně a bezpečnější a bezpečnější datový soubor. S okamžitými daty však vždy budou spojena rizika, jako je menší kontrola nad zdrojem dat a nedostatek práv duševního vlastnictví k datům.

Nyní se zaměříme na další část prohlášení: "když" použít předem připravený dataset?

Automatické rozpoznávání řeči

ASR neboli automatické rozpoznávání řeči se používá k vývoji různých aplikací, jako jsou hlasoví asistenti, titulky videa a další. Vývoj aplikace založené na ASR však vyžaduje obrovské množství anotovaných dat a výpočetní techniky. Když do mixu přidáte jazykovou rozmanitost, získání potřebné datové sady pro trénování modelů ML se stává náročným.

Strojový překlad

Přesný strojový překlad připravuje cestu pro lepší zákaznickou zkušenost a vyžaduje vysoce kvalitní datové sady pro školení. K vývoji důvěryhodné a spolehlivé aplikace strojového překladu potřebujete velké množství přesně anotovaných jazykových dat.

Text na řeč

Asistenční technologie převodu textu na řeč se používá pro systémy v autě, virtuální asistenty a mobilní telefony. Aplikaci na bázi TTS lze vyvinout, když je algoritmus ML trénován na vysoce kvalitních anotovaných datech.

Pojďme dnes diskutovat o vašem požadavku na školení AI.

Výhody hotových školicích datových sad pro projekty ML

Pomáhá rychlejšímu a přesnějšímu školení a testování

Testování a hodnocení jsou klíčem k vývoji vysoce výkonných řešení ML. Aby bylo zajištěno, že model poskytuje spolehlivé předpovědi, měl by být testován na nových a jedinečných datech. Vyhodnocení modelu na stejných datech použitých pro testování neposkytne přesné výsledky ve scénářích reálného světa.

Přesto shromažďování, čištění, komentování a ověřování dat způsobem, který neovlivňuje časové rámce vývoje a nasazení, vyžaduje spoustu času a úsilí. V takových případech je výhodné používat běžně dostupné datové sady, protože jsou snadno dostupné, ekonomické a užitečné.

Rozjede váš projekt umělé inteligence

Někdy se projekty umělé inteligence nemohou rozjet jednoduše proto, že nemají zdroje potřebné ke sběru dat od nuly. V některých případech navíc není potřeba zcela nové řešení. V takových případech má smysl použít a předem shromážděná datová sada otestovat pouze tu část modelu, která bude nasazena.

Umožňuje rychlý vývoj a zlepšování

Iniciativy AI pro podniky nejsou jednorázovým řešením; spíše jde o iterativní proces, který využívá zákaznická data k vylepšení a vylepšení stávajících modelů. Podniky mohou doplnit současná data o nová data a otestovat několik případů použití, navrhnout personalizované strategie a zlepšit zákaznickou zkušenost.

Rizika používání standardních školicích datových sad pro vaše projekty ML

Rizika standardních školicích datových sad

Použití předem připravených AI tréninková data může přinést mnoho výhod, ale není bez podílu rizik.

S běžně dostupnými tréninkovými datovými sadami riskujete, že budete mít menší kontrolu nad informacemi, procesem a řešením. Vzhledem k tomu, že data v předem vytvořených datových sadách mohou být obecná, jsou možnosti přizpůsobení také značně omezené, zejména při testování okrajových případů. Společnosti musí doplnit stávající informace o předem vytvořená data, aby zajistily, že data budou v souladu s vašimi obchodními potřebami.

Abychom z toho dostali opravdu to nejlepší ukázkové datové sady a zmírnit nevýhody používání předem vytvořených datových sad, musíte vybrat zkušeného a spolehlivého datového partnera. Výběrem datového partnera se sběrem dat a anotující údaje můžete přizpůsobit své aplikace a výrazně zkrátit dobu uvedení na trh při zachování vysokého výkonu.

Shaip má dlouholeté zkušenosti s poskytováním vysoce kvalitních datových sad podnikům pomocí špičkových technologií a zkušený tým. Pomůžeme vám nastartovat vaše produkty AI a uvést je do provozu pomocí našich dobře anotovaných a dynamických datových sad.

Sociální sdílení