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?
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.
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
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.
