Po latach kosztownego rozwoju AI i słabych wyników, wszechobecność big data i dostępność mocy obliczeniowej powodują eksplozję wdrożeń AI. Ponieważ coraz więcej firm stara się wykorzystać niesamowite możliwości technologii, niektórzy z tych nowych uczestników starają się uzyskać maksymalne wyniki przy minimalnym budżecie, a jedną z najczęstszych strategii jest trenowanie algorytmów przy użyciu bezpłatnych lub zniżkowych zbiorów danych.
Nie ma mowy o tym, że zestawy danych typu open source lub crowdsourced są rzeczywiście tańsze niż licencjonowane dane od dostawcy, a tanie lub bezpłatne dane to czasami wszystko, na co może sobie pozwolić startup AI. Zbiory danych oparte na crowdsourcingu mogą nawet zawierać pewne wbudowane funkcje zapewniania jakości, a ponadto można je łatwiej skalować, co czyni je jeszcze bardziej atrakcyjnymi dla startupów, które wyobrażają sobie szybki wzrost i ekspansję.
Ponieważ zbiory danych typu open source są dostępne w domenie publicznej, ułatwiają one wspólny rozwój między wieloma zespołami AI i umożliwiają inżynierom eksperymentowanie z dowolną liczbą iteracji, a wszystko to bez ponoszenia dodatkowych kosztów przez firmę. Niestety, zarówno zestawy danych typu open source, jak i crowdsourced mają również kilka poważnych wad, które mogą szybko zniwelować wszelkie potencjalne oszczędności z góry.
Prawdziwy koszt tanich zestawów danych
Mówią, że dostajesz to, za co płacisz, a powiedzenie jest szczególnie prawdziwe, jeśli chodzi o zbiory danych. Jeśli używasz danych open source lub crowdsourcingowych jako podstawy swojego modelu AI, możesz spodziewać się wydania fortuny na walkę z tymi głównymi wadami:
Zmniejszona dokładność:
Darmowe lub tanie dane cierpią w jednym konkretnym obszarze, który ma tendencję do sabotowania wysiłków na rzecz rozwoju sztucznej inteligencji: dokładności. Modele opracowane przy użyciu danych open source są na ogół niedokładne ze względu na problemy z jakością, które przenikają same dane. Gdy dane są pozyskiwane anonimowo, pracownicy nie są odpowiedzialni za niepożądane wyniki, a różne techniki i poziomy doświadczenia powodują poważne niespójności z danymi.
Zwiększona konkurencja:
Każdy może pracować z danymi open source, co oznacza, że wiele firm właśnie to robi. Kiedy dwa konkurujące zespoły pracują z tymi samymi dokładnymi danymi wejściowymi, prawdopodobnie skończą z takimi samymi — lub przynajmniej uderzająco podobnymi — danymi wyjściowymi. Bez prawdziwego zróżnicowania będziesz konkurować na równych zasadach o każdego klienta, dolara inwestycyjnego i uncję relacji w mediach. Nie tak chcesz działać w i tak już wymagającym środowisku biznesowym.
Dane statyczne:
Wyobraź sobie przestrzeganie przepisu, w którym ilość i jakość twoich składników stale się zmienia. Wiele zbiorów danych typu open source jest stale aktualizowanych i chociaż te aktualizacje mogą być cennymi dodatkami, mogą również zagrażać integralności projektu. Praca z prywatnej kopii danych o otwartym kodzie źródłowym jest realną opcją, ale oznacza to również, że nie korzystasz z aktualizacji i nowych dodatków.
Obawy dotyczące prywatności:
Nie ponosisz odpowiedzialności za zbiory danych o otwartym kodzie źródłowym — dopóki nie wykorzystasz ich do wytrenowania algorytmu sztucznej inteligencji. Możliwe, że zbiór danych został upubliczniony bez odpowiedniego identyfikacja danych, co oznacza, że korzystając z nich możesz naruszać przepisy dotyczące ochrony danych konsumentów. Wykorzystanie dwóch różnych źródeł tych danych może również umożliwić powiązanie anonimowych danych zawartych w każdym z nich, ujawniając dane osobowe.
Zestawy danych typu open source lub crowdsourcing mają atrakcyjną cenę, ale samochody wyścigowe, które konkurują i wygrywają na najwyższych poziomach, nie są usuwane z partii używanych samochodów.
Kiedy inwestujesz w zbiory danych, które są pozyskiwane przez Shaip, kupujesz spójność i jakość w pełni zarządzanej siły roboczej, kompleksowe usługi od pozyskiwania po adnotacje oraz zespół wewnętrznych ekspertów branżowych, którzy mogą w pełni zrozumieć końcowe wykorzystanie Twojego modelu i doradzić w zakresie jak najlepiej osiągnąć swoje cele. Dzięki danym, które są dobierane zgodnie z Twoimi rygorystycznymi specyfikacjami, możemy pomóż swojemu modelowi wygenerować wydruki najwyższej jakości w mniejszej liczbie iteracji, przyspieszając Twój sukces i ostatecznie oszczędzając pieniądze.