Gotowy zestaw danych

W jaki sposób gotowe zestawy danych szkoleniowych umożliwiają uruchomienie projektów ML?

Trwa spór za i przeciw używaniu gotowy zestaw danych opracowywać zaawansowane rozwiązania sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw. Ale gotowe zestawy danych szkoleniowych mogą być idealnym rozwiązaniem dla organizacji, które nie mają do dyspozycji wyspecjalizowanego wewnętrznego zespołu analityków danych, inżynierów i adnotatorów.

Nawet jeśli organizacje mają zespoły do ​​wdrożeń uczenia maszynowego na dużą skalę, czasami mają problem z zebraniem wysokiej jakości danych wymaganych dla modelu.

Ponadto szybkość rozwoju i wdrażania jest niezbędna do uzyskania przewagi konkurencyjnej na rynku, co zmusza wiele firm do polegania na gotowych zbiorach danych. Zdefiniujmy off-the-dane półki, i zapoznaj się z ich zaletami i rozważaniami przed podjęciem decyzji o skorzystaniu z nich.

Co to są gotowe zestawy danych?

Licencjonowanie danych szkoleniowych Gotowy zestaw danych szkoleniowych to realna opcja dla firm, które chcą szybko opracować i wdrożyć rozwiązania AI, gdy nie mają czasu ani zasobów na tworzenie niestandardowych danych.

Gotowe dane szkoleniowe, jak sama nazwa wskazuje, to zestaw danych, który został już zebrany, oczyszczony, skategoryzowany i gotowy do użycia. Chociaż nie można podważyć wartości niestandardowych danych, następną najlepszą alternatywą byłoby gotowy zestaw danych.

Dlaczego i kiedy warto rozważyć gotowe zestawy danych?

Zacznijmy od odpowiedzi na pierwszą część stwierdzenia — tzw 'Czemu.' 

Być może największą zaletą korzystania z gotowego zestawu danych szkoleniowych jest jego prędkość. Jako firma nie musisz już poświęcać znacznej ilości czasu, pieniędzy i zasobów na opracowywanie niestandardowych danych od podstaw. Początkowe etapy gromadzenia danych i weryfikacji zajmują znaczną część czasu projektu. Im dłużej zwlekasz z wdrożeniem rozwiązania na rynek, tym mniejsza jest szansa, że ​​stanie się ono duże ze względu na konkurencyjny charakter biznesu.

Kolejną zaletą jest cena—gotowe zestawy danych są ekonomiczne i gotowe. Pomyśl o tym przez chwilę: firma budująca rozwiązanie AI będzie gromadzić ogromne ilości danych wewnętrznych i zewnętrznych. Jednak nie wszystkie zebrane dane są wykorzystywane do tworzenia aplikacji. Dodatkowo firma nie tylko zapłaci za tzw zbieranie danych ale także do oceny, czyszczenia i przeróbek. Z drugiej strony w przypadku gotowych zestawów danych płacisz tylko za wykorzystane dane.

Ponieważ istnieją wytyczne dotyczące prywatności danych, gotowe dane są na ogół a bezpieczniejszy i bezpieczniejszy zestaw danych. Jednak w przypadku danych natychmiastowych zawsze będzie istniało ryzyko, takie jak mniejsza kontrola nad źródłem danych i brak praw własności intelektualnej do danych.

Przejdźmy teraz do dalszej części wypowiedzi: "kiedy" użyć gotowego zestaw danych?

Automatyczne rozpoznawanie mowy

ASR, czyli automatyczne rozpoznawanie mowy, służy do opracowywania różnych aplikacji, takich jak asystenci głosowi, napisy wideo i inne. Jednak opracowanie aplikacji opartej na ASR wymaga ogromnych ilości danych z adnotacjami i obliczeń. Gdy dodasz do tego różnorodność językową, uzyskanie zestawu danych potrzebnego do trenowania modeli ML staje się wyzwaniem.

Tłumaczenie maszynowe

Dokładne tłumaczenie maszynowe toruje drogę do lepszych doświadczeń klientów i wymaga wysokiej jakości zestawów danych do szkolenia. Aby opracować wiarygodną i niezawodną aplikację do tłumaczenia maszynowego, potrzebne są duże ilości dokładnie opisanych danych językowych.

Text-to-Speech

Technologia wspomagająca zamianę tekstu na mowę jest używana w systemach samochodowych, wirtualnych asystentach i telefonach komórkowych. Aplikację opartą na TTS można opracować, gdy algorytm ML jest szkolony na wysokiej jakości danych z adnotacjami.

Omówmy dzisiaj Twoje wymagania dotyczące danych szkoleniowych AI.

Korzyści z gotowych zestawów danych szkoleniowych dla projektów ML

Pomaga w szybszym i dokładniejszym szkoleniu i testowaniu

Testowanie i ocena to klucz do opracowania wydajnych rozwiązań ML. Aby upewnić się, że model dostarcza wiarygodnych prognoz, należy go przetestować na nowych i unikalnych danych. Ocena modelu na tych samych danych użytych do testowania nie zapewni dokładnych wyników w rzeczywistych scenariuszach.

Jednak zbieranie, czyszczenie, dodawanie adnotacji i sprawdzanie poprawności danych w sposób, który nie wpływa na ramy czasowe programowania i wdrażania, wymaga dużo czasu i wysiłku. W takich przypadkach korzystne jest korzystanie z gotowych zestawów danych, ponieważ są one łatwo dostępne, ekonomiczne i użyteczne.

Rozpoczyna projekt AI

Czasami projekty AI nie mogą wystartować po prostu dlatego, że nie mają zasobów potrzebnych do zbierania danych od podstaw. Co więcej, w niektórych przypadkach zupełnie nowe rozwiązanie nie jest wymagane. W takich przypadkach sensowne jest użycie a wstępnie zebrany zestaw danych przetestować tylko tę część modelu, która ma zostać wdrożona.

Pozwala na szybki rozwój i doskonalenie

Inicjatywy AI dla firm nie są rozwiązaniem jednorazowym; są raczej procesem iteracyjnym, który wykorzystuje dane klientów do ulepszania i ulepszania istniejących modeli. Firmy mogą uzupełniać obecne dane o nowe dane, aby przetestować kilka przypadków użycia, opracować spersonalizowane strategie i poprawić jakość obsługi klienta.

Ryzyko związane z korzystaniem z gotowych zestawów danych szkoleniowych w projektach uczenia maszynowego

Ryzyko związane z gotowymi zestawami danych szkoleniowych

Korzystanie z gotowych Dane treningowe AI może wiązać się z wieloma korzyściami, ale nie jest pozbawiony ryzyka.

W przypadku gotowych zestawów danych szkoleniowych ryzykujesz mniejszą kontrolę nad informacjami, procesami i rozwiązaniami. Ponieważ dane w gotowych zestawach danych mogą być ogólne, opcje dostosowywania są również dość ograniczone, zwłaszcza podczas testowania przypadków brzegowych. Firmy muszą uzupełniać istniejące informacje gotowymi danymi, aby zapewnić zgodność danych z potrzebami biznesowymi.

Aby naprawdę wydobyć z siebie to, co najlepsze przykładowe zbiory danych i złagodzić wady korzystania z gotowych zestawów danych, musisz wybrać doświadczonego i niezawodnego partnera danych. Wybierając partnera danych z gromadzeniem danych i adnotowanie danych możliwości, możesz dostosować swoje aplikacje i znacznie skrócić czas wprowadzania na rynek przy zachowaniu wysokiej wydajności.

Shaip ma wieloletnie doświadczenie w dostarczaniu firmom wysokiej jakości zestawów danych przy użyciu najnowocześniejszych technologii i doświadczonego zespołu. Pomożemy Ci uruchomić Twoje produkty AI i sprawić, by zaczęły działać dzięki naszym dobrze opatrzonym adnotacjami i dynamicznym zestawom danych.

Podziel społecznej