Μετά από χρόνια δαπανηρής ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης και συντριπτικά αποτελέσματα, η πανταχού παρουσία των μεγάλων δεδομένων και η άμεση διαθεσιμότητα υπολογιστικής ισχύος προκαλούν έκρηξη στις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης. Καθώς όλο και περισσότερες επιχειρήσεις προσπαθούν να αξιοποιήσουν τις απίστευτες δυνατότητες της τεχνολογίας, ορισμένοι από αυτούς τους νεοεισερχόμενους προσπαθούν να επιτύχουν τα μέγιστα αποτελέσματα με ελάχιστο προϋπολογισμό και μία από τις πιο κοινές στρατηγικές είναι να εκπαιδεύσουν αλγόριθμους χρησιμοποιώντας δωρεάν ή με έκπτωση σύνολα δεδομένων.
Δεν υπάρχει τρόπος να παρακάμψουμε το γεγονός ότι τα σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα ή crowdsourced είναι όντως φθηνότερα από τα δεδομένα με άδεια από έναν προμηθευτή, και τα φθηνά ή δωρεάν δεδομένα είναι μερικές φορές το μόνο που μπορεί να αντέξει μια εκκίνηση τεχνητής νοημοσύνης. Τα σύνολα δεδομένων Crowdsourced μπορεί ακόμη και να συνοδεύονται από ορισμένες ενσωματωμένες λειτουργίες διασφάλισης ποιότητας, ενώ επίσης κλιμακώνονται πιο εύκολα, γεγονός που τα καθιστά ακόμη πιο ελκυστικά για νεοφυείς επιχειρήσεις που φαντάζονται ταχεία ανάπτυξη και επέκταση.
Επειδή τα σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα είναι διαθέσιμα στο δημόσιο τομέα, διευκολύνουν τη συνεργατική ανάπτυξη μεταξύ πολλαπλών ομάδων τεχνητής νοημοσύνης και επιτρέπουν στους μηχανικούς να πειραματιστούν με οποιονδήποτε αριθμό επαναλήψεων, όλα αυτά χωρίς μια εταιρεία να επιβαρύνεται με πρόσθετο κόστος. Δυστυχώς, τόσο τα σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα όσο και τα σύνολα δεδομένων πληθώρας έχουν επίσης ορισμένα σημαντικά μειονεκτήματα που μπορούν να αναιρέσουν γρήγορα οποιαδήποτε πιθανή αρχική εξοικονόμηση πόρων.
Το πραγματικό κόστος των φτηνών συνόλων δεδομένων
Λένε ότι παίρνετε αυτό που πληρώνετε και το ρητό ισχύει ιδιαίτερα όταν πρόκειται για σύνολα δεδομένων. Εάν χρησιμοποιείτε δεδομένα ανοιχτού κώδικα ή crowdsourced ως βάση για το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σας, μπορείτε να περιμένετε να ξοδέψετε μια περιουσία για να αντιμετωπίσετε αυτά τα σημαντικά μειονεκτήματα:
Μειωμένη ακρίβεια:
Τα δωρεάν ή φθηνά δεδομένα υποφέρουν σε έναν συγκεκριμένο τομέα και είναι ένας τομέας που έχει την τάση να υπονομεύει τις προσπάθειες ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης: την ακρίβεια. Τα μοντέλα που αναπτύχθηκαν χρησιμοποιώντας δεδομένα ανοιχτού κώδικα είναι γενικά ανακριβή λόγω των προβλημάτων ποιότητας που διαπερνούν τα ίδια τα δεδομένα. Όταν τα δεδομένα συλλέγονται ανώνυμα, οι εργαζόμενοι δεν είναι υπεύθυνοι για ανεπιθύμητα αποτελέσματα και διαφορετικές τεχνικές και επίπεδα εμπειρίας προκαλούν σημαντικές ασυνέπειες με τα δεδομένα.
Αυξημένος ανταγωνισμός:
Ο καθένας μπορεί να εργαστεί με δεδομένα ανοιχτού κώδικα, πράγμα που σημαίνει ότι πολλές εταιρείες κάνουν ακριβώς αυτό. Όταν δύο ανταγωνιστικές ομάδες εργάζονται με τις ίδιες ακριβώς εισροές, είναι πιθανό να καταλήξουν με τις ίδιες - ή τουλάχιστον εντυπωσιακά παρόμοιες - εξόδους. Χωρίς πραγματική διαφοροποίηση, θα ανταγωνίζεστε σε ίσους όρους ανταγωνισμού για κάθε πελάτη, επενδυτικό δολάριο και μια ουγγιά κάλυψης από τα μέσα ενημέρωσης. Δεν θέλετε να λειτουργήσετε έτσι σε ένα ήδη δύσκολο επιχειρηματικό τοπίο.
Στατικά δεδομένα:
Φανταστείτε να ακολουθείτε μια συνταγή όπου η ποσότητα και η ποιότητα των υλικών σας ήταν συνεχώς σε ροή. Πολλά σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα ενημερώνονται συνεχώς και, ενώ αυτές οι ενημερώσεις θα μπορούσαν να είναι πολύτιμες προσθήκες, μπορούν επίσης να απειλήσουν την ακεραιότητα του έργου σας. Η εργασία από ένα ιδιωτικό αντίγραφο δεδομένων ανοιχτού κώδικα είναι μια βιώσιμη επιλογή, αλλά σημαίνει επίσης ότι δεν επωφελείστε από ενημερώσεις και νέες προσθήκες.
Ζητήματα απορρήτου:
Τα σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα δεν είναι δική σας ευθύνη — μέχρι να τα χρησιμοποιήσετε για να εκπαιδεύσετε τον αλγόριθμό σας AI. Είναι πιθανό το σύνολο δεδομένων να δημοσιοποιήθηκε χωρίς το κατάλληλο αποταυτοποίηση δεδομένων, που σημαίνει ότι ενδέχεται να παραβιάζετε τους νόμους περί προστασίας δεδομένων των καταναλωτών χρησιμοποιώντας τα. Η χρήση δύο διαφορετικών πηγών αυτών των δεδομένων θα μπορούσε επίσης να καταστήσει δυνατή τη σύνδεση των κατά τα άλλα ανώνυμων δεδομένων που περιέχονται σε καθεμία, αποκαλύπτοντας προσωπικές πληροφορίες.
Τα σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα ή crowdsourced συνοδεύονται από ελκυστική τιμή, αλλά τα αγωνιστικά αυτοκίνητα που ανταγωνίζονται και κερδίζουν στα υψηλότερα επίπεδα δεν εκδιώκονται από την παρτίδα μεταχειρισμένων αυτοκινήτων.
Όταν επενδύετε σε σύνολα δεδομένων που προέρχονται από τη Shaip, αγοράζετε τη συνέπεια και την ποιότητα ενός πλήρως διαχειριζόμενου εργατικού δυναμικού, υπηρεσιών από άκρο σε άκρο από την προμήθεια έως τον σχολιασμό και μια ομάδα ειδικών του εσωτερικού κλάδου που μπορούν να κατανοήσουν πλήρως την τελική χρήση του μοντέλου σας και να σας συμβουλεύσουν σχετικά πώς να πετύχετε καλύτερα τους στόχους σας. Με δεδομένα που επιμελούνται σύμφωνα με τις ακριβείς προδιαγραφές σας, μπορούμε βοηθήστε το μοντέλο σας να δημιουργήσει την υψηλότερη ποιότητα εξόδου σε λιγότερες επαναλήψεις, επιταχύνοντας την επιτυχία σας και τελικά εξοικονομώντας χρήματα.