Zdrojové soubory dat pro moduly umělé inteligence (AI) z veřejných / otevřených a bezplatných zdrojů patří k nejčastějším otázkám, které dostáváme během konzultací. Podnikatelé, specialisté na umělou inteligenci a technici vyjádřili, že při rozhodování o tom, kde budou získávat údaje o školení v oblasti umělé inteligence, je jejich rozpočet primárním zájmem.
Většina podnikatelů chápe důležitost kvalitních a kontextových údajů o školení pro své moduly. Uvědomují si rozdíl, který mohou relevantní údaje přinést výsledkům a výsledkům; v mnoha případech je však jejich rozpočet omezuje v získávání placených, externě zadaných nebo školicích dat třetích stran od spolehlivých prodejců a uchyluje se k vlastnímu úsilí při získávání dat.
V tomto příspěvku na blogu prozkoumáme, proč byste se neměli spokojit s veřejnými datovými zdroji, abyste ušetřili peníze kvůli důsledkům, které vytvoří.
Spolehlivé veřejně dostupné zdroje dat školení AI
Než se dostaneme do veřejných zdrojů, první možností by měly být vaše interní data. Všechny podniky generují objemy kvalitních dat, od kterých se mohou učit. Mezi tyto zdroje patří jejich CRM, PoS, online reklamní kampaně a další. Jsme přesvědčeni, že vaše firma má úložiště dat na vašich interních serverech a systémech. Před outsourcingem dat pro vaše modely nebo s využitím veřejných zdrojů doporučujeme využít stávající informace, které generujete interně, k trénování svých modelů AI. Data budou relevantní pro vaše podnikání, kontextová a aktuální.
Pokud je však vaše firma nová a neprodukuje adekvátní data, nebo se obáváte, že by ve vašich datech mohla být implicitní zkreslení, vyzkoušejte jeden nebo všechny tři z následujících veřejných zdrojů.
1. Hledání datové sady Google
Podobně jako je vyhledávač Google pokladnicí cenných informací, je vyhledávání datových sad Google zdrojem pro datové sady. Pokud jste již dříve používali Google Scholar, pochopte, že jeho fungování je téměř podobné, kde můžete vyhledávat preferované datové sady na základě klíčových slov.
Google Data Search umožňuje uživatelům filtrovat jejich datové sady podle témat, formátu stahování, poslední aktualizace a dalších parametrů tak, aby obsahovaly pouze relevantní informace. Výsledky zahrnují datové sady z osobních stránek, online knihoven, vydavatelů a dalších. Výsledky poskytují podrobné shrnutí každého souboru údajů, včetně vlastníka, odkazů ke stažení, popisu, data zveřejnění atd.
2. Úložiště ML UCI
Úložiště ML UCI obsahuje více než 497 datových sad, které lze snadno vyhledávat a bezplatně stahovat, poskytované a udržované Kalifornskou univerzitou. Úložiště nabízí řadu informací týkajících se:
- Počet řádků
- Chybějící hodnoty
- Informace o atributu
- Zdrojové informace
- Informace o sbírce
- Citace studií
- Vlastnosti datové sady a další
3. Kaggle datové sady
Kaggle je jednou z nejvýznamnějších platforem pro datové vědce a nadšence strojového učení, které jsou k dispozici online. Jedná se o webovou stránku pro všechny požadavky na datové sady, kde odborníci na amatérské a strojové učení získávají data pro své projekty.
Kaggle je domovem více než 19,000 200,000 veřejných datových sad a více než XNUMX XNUMX open-source notebooků Jupyter. Otázky týkající se strojového učení můžete také vyřešit prostřednictvím komunitního fóra.
Když vyberete preferovanou datovou sadu, Kaggle okamžitě poskytne hodnocení použitelnosti, podrobnosti o licencích, metadata, statistiky využití a další. Stránky datové sady jsou navrženy tak, aby byly rychle naskenovány, což poskytuje krátký přehled o formátech, použitelnosti a odpovídá na všechny široké otázky týkající se datové sady.
Výhody a nevýhody veřejných datových sad
Pros
Hlavní výhodou používání veřejných datových sad je, že jsou zdarma. Jsou snadno přístupné online a můžete si je stáhnout a použít na své projekty. I když mohou být užitečné pro testování vašich modulů a jejich optimalizaci pro přesné výsledky, veřejné databáze nejsou dlouhodobým řešením. Pokud máte omezený čas na uvedení na trh a zoufale potřebujete tréninková data AI, veřejné datové sady by byly vaší nejideálnější volbou.
Existuje však více nevýhod než převažovat nad výhodami. Podívejme se na nevýhody používání veřejných datových sad:
Nevýhody
- Vyhledat relevantní datovou sadu pro váš projekt je náročné. To znamená, že pokud je váš tržní segment příliš specializovaný nebo nový, je nepravděpodobné, že najdete aktuální a kontextová data, která by mohla trénovat vaše modely AI.
- Odborníci nebo vaše interní týmy stále musí opatřit poznámkami datové sady z veřejných zdrojů, které se použijí pro váš projekt.
- Existuje spousta obav ohledně licenčních a užívacích práv, což omezuje využití datové sady pro komerční účely.
- Protože jsou open-source a jsou dostupné pro kohokoli, nemáte s vašimi AI projekty žádnou konkurenční výhodu ani výhodu.
Bezplatné datové sady mohou být užitečné, ale jsou omezené
Produkce nejpřesnějších, nejpředpojatějších a nejrelevantnějších výsledků AI nelze dosáhnout pouze pomocí bezplatných zdrojů. Jak jsme již zmínili, začátek s veřejnými datovými soubory může být prospěšné. Pokud však plánujete maximalizovat zisky a rozšířit své podnikání, bezplatná data nejsou realistickým řešením. Místo toho potřebujete nejrelevantnější a nejvhodnější data přizpůsobená konkrétně pro vaše projekty.
Nalezení konstruktivních datových sad vytvořených pro dlouhodobý úspěch mohou provést pouze odborníci, jako je Shaip. Zdrojem nejdokonalejších kvalitních dat pro váš projekt a zároveň se staráme o anotace dat a požadavky na označování. Na nás se tedy můžete spolehnout, bez ohledu na váš čas uvedení na trh kvalitní tréninková data AI.
Kontaktujte nás ještě dnes.
