Υπάρχει ένα διαρκές επιχείρημα υπέρ και κατά της χρήσης του σύνολο δεδομένων εκτός ραφιού για την ανάπτυξη λύσεων τεχνητής νοημοσύνης υψηλών προδιαγραφών για επιχειρήσεις. Ωστόσο, τα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης εκτός ραφιού μπορούν να είναι η τέλεια λύση για οργανισμούς που δεν έχουν στη διάθεσή τους μια εξειδικευμένη εσωτερική ομάδα επιστημόνων δεδομένων, μηχανικών και σχολιαστών.
Ακόμα κι αν οι οργανισμοί έχουν ομάδες για μεγάλης κλίμακας αναπτύξεις ML, μερικές φορές αντιμετωπίζουν προβλήματα στη συλλογή των δεδομένων υψηλής ποιότητας που απαιτούνται για το μοντέλο.
Επιπλέον, η ταχύτητα ανάπτυξης και ανάπτυξης είναι απαραίτητη για την απόκτηση ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος στην αγορά, αναγκάζοντας πολλές εταιρείες να βασίζονται σε σύνολα δεδομένων εκτός ραφιού. Ας ορίσουμε εκτός...δεδομένα ραφιού, και κατανοήστε τα οφέλη και τις εκτιμήσεις τους πριν αποφασίσετε να τα προτιμήσετε.
Τι είναι τα σύνολα δεδομένων εκτός ραφιού;
Ένα σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης εκτός ραφιού είναι μια βιώσιμη επιλογή για εταιρείες που επιθυμούν να αναπτύξουν και να αναπτύξουν γρήγορα λύσεις τεχνητής νοημοσύνης όταν δεν έχουν τον χρόνο ή τους πόρους για τη δημιουργία προσαρμοσμένων δεδομένων.
Τα δεδομένα εκπαίδευσης εκτός ραφιού, όπως υποδηλώνει το όνομα, είναι ένα σύνολο δεδομένων που έχει ήδη συλλεχθεί, καθαριστεί, κατηγοριοποιηθεί και είναι έτοιμο για χρήση. Αν και η αξία των προσαρμοσμένων δεδομένων δεν μπορεί να υπονομευθεί, η επόμενη καλύτερη εναλλακτική θα ήταν η σύνολο δεδομένων εκτός ραφιού.
Γιατί και πότε πρέπει να λάβετε υπόψη τα σύνολα δεδομένων εκτός ραφιού;
Ας ξεκινήσουμε απαντώντας στο πρώτο μέρος της δήλωσης — το 'Γιατί.'
Ίσως το μεγαλύτερο πλεονέκτημα της χρήσης ενός συνόλου εκπαίδευσης εκτός ραφιού είναι αυτό ταχύτητα. Ως επιχείρηση, δεν χρειάζεται πλέον να ξοδεύετε σημαντικό χρόνο, χρήματα και πόρους για την ανάπτυξη προσαρμοσμένων δεδομένων από την αρχή. Η αρχική συλλογή δεδομένων και τα βήματα ελέγχου καταλαμβάνουν μεγάλο μέρος του χρόνου του έργου. Όσο περισσότερο περιμένετε να αναπτύξετε μια λύση στην αγορά, τόσο λιγότερες πιθανότητες έχει να γίνει μεγάλη λόγω της ανταγωνιστικής φύσης της επιχείρησης.
Ένα άλλο πλεονέκτημα είναι το σημείο τιμής— Τα προκατασκευασμένα σύνολα δεδομένων είναι οικονομικά και έτοιμα. Σκεφτείτε το για λίγο: μια επιχείρηση που δημιουργεί μια λύση τεχνητής νοημοσύνης θα συλλέξει τεράστιες ποσότητες εσωτερικών και εξωτερικών δεδομένων. Ωστόσο, δεν χρησιμοποιούνται όλα τα δεδομένα που συλλέγονται για την ανάπτυξη εφαρμογών. Επιπλέον, η εταιρεία δεν θα πληρώσει μόνο για το συλλογή δεδομένων αλλά και για αξιολόγηση, καθαρισμό και εκ νέου επεξεργασία. Με σύνολα δεδομένων εκτός ραφιού, από την άλλη πλευρά, πρέπει να πληρώσετε μόνο για τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται.
Καθώς υπάρχουν κατευθυντήριες γραμμές για το απόρρητο δεδομένων, τα δεδομένα εκτός ραφιού είναι γενικά α ασφαλέστερο και πιο ασφαλές σύνολο δεδομένων. Ωστόσο, με τα στιγμιαία δεδομένα, υπάρχουν πάντα κίνδυνοι, όπως λιγότερος έλεγχος στην πηγή δεδομένων και έλλειψη δικαιωμάτων πνευματικής ιδιοκτησίας επί των δεδομένων.
Τώρα ας ασχοληθούμε με το επόμενο μέρος της δήλωσης: "πότε" να χρησιμοποιήσετε ένα προκατασκευασμένο σύνολο δεδομένων?
Αυτόματη αναγνώριση ομιλίας
Το ASR, ή η Αυτόματη Αναγνώριση Ομιλίας, χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη διαφόρων εφαρμογών, όπως βοηθούς φωνής, υπότιτλους βίντεο και πολλά άλλα. Ωστόσο, η ανάπτυξη μιας εφαρμογής που βασίζεται σε ASR απαιτεί τεράστιες ποσότητες σχολιασμένων δεδομένων και υπολογιστών. Όταν προσθέτετε γλωσσική ποικιλομορφία στο μείγμα, η απόκτηση του απαραίτητου συνόλου δεδομένων για την εκπαίδευση των μοντέλων ML γίνεται δύσκολη.
Μηχανική μετάφραση
Η ακριβής αυτόματη μετάφραση ανοίγει το δρόμο για βελτιωμένες εμπειρίες πελατών και απαιτεί σύνολα δεδομένων υψηλής ποιότητας για εκπαίδευση. Χρειάζεστε μεγάλες ποσότητες γλωσσικών δεδομένων με ακριβή σχολιασμό για να αναπτύξετε μια αξιόπιστη και αξιόπιστη εφαρμογή αυτόματης μετάφρασης.
Κείμενο σε ομιλία
Η υποβοηθητική τεχνολογία μετατροπής κειμένου σε ομιλία χρησιμοποιείται για συστήματα αυτοκινήτου, εικονικούς βοηθούς και κινητά τηλέφωνα. Η εφαρμογή που βασίζεται σε TTS μπορεί να αναπτυχθεί όταν ο αλγόριθμος ML εκπαιδεύεται σε σχολιασμένα δεδομένα υψηλής ποιότητας.
Οφέλη των συνόλων δεδομένων εκπαίδευσης εκτός ραφιού για έργα ML
Βοηθά στην ταχύτερη και πιο ακριβή εκπαίδευση και δοκιμή
Η δοκιμή και η αξιολόγηση είναι τα κλειδιά για την ανάπτυξη λύσεων ML υψηλής απόδοσης. Για να διασφαλιστεί ότι το μοντέλο παρέχει αξιόπιστες προβλέψεις, θα πρέπει να δοκιμαστεί σε νέα και μοναδικά δεδομένα. Η αξιολόγηση του μοντέλου με βάση τα ίδια δεδομένα που χρησιμοποιούνται για τη δοκιμή δεν θα παρέχει ακριβή αποτελέσματα σε σενάρια πραγματικού κόσμου.
Ωστόσο, χρειάζεται πολύς χρόνος και προσπάθεια για τη συλλογή, τον καθαρισμό, τον σχολιασμό και την επικύρωση δεδομένων με τρόπο που να μην επηρεάζει τα χρονικά πλαίσια ανάπτυξης και ανάπτυξης. Σε τέτοιες περιπτώσεις, είναι επωφελής η χρήση συνόλων δεδομένων εκτός ραφιού καθώς είναι άμεσα διαθέσιμα, οικονομικά και χρήσιμα.
Ξεκινά το έργο AI σας
Μερικές φορές, τα έργα τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορούν να απογειωθούν απλώς και μόνο επειδή δεν διαθέτουν τους απαραίτητους πόρους για τη συλλογή δεδομένων από την αρχή. Επιπλέον, σε ορισμένες περιπτώσεις, δεν απαιτείται μια εντελώς νέα λύση. Σε τέτοιες περιπτώσεις, είναι λογικό να χρησιμοποιείται α προ-συλλεγμένο σύνολο δεδομένων για να δοκιμάσετε μόνο εκείνο το τμήμα του μοντέλου που πρόκειται να αναπτυχθεί.
Επιτρέπει την ταχεία ανάπτυξη και βελτίωση
Οι πρωτοβουλίες τεχνητής νοημοσύνης για τις επιχειρήσεις δεν είναι εφάπαξ λύση. Αντίθετα, είναι μια επαναληπτική διαδικασία που χρησιμοποιεί δεδομένα πελατών για να βελτιώσει και να βελτιώσει τα υπάρχοντα μοντέλα. Οι επιχειρήσεις μπορούν να συμπληρώσουν τα παρόντα δεδομένα με νέα δεδομένα για να δοκιμάσουν πολλές περιπτώσεις χρήσης, να σχεδιάσουν εξατομικευμένες στρατηγικές και να βελτιώσουν την εμπειρία του πελάτη.
Κίνδυνοι από τη χρήση συνόλων δεδομένων εκπαίδευσης εκτός ραφιού για τα έργα ML σας
Χρησιμοποιώντας προκατασκευασμένο Δεδομένα εκπαίδευσης AI μπορεί να έχει πολλά πλεονεκτήματα, αλλά δεν είναι χωρίς το μερίδιό του στους κινδύνους.
Με σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης εκτός ραφιού, κινδυνεύετε να έχετε λιγότερο έλεγχο στις πληροφορίες, τη διαδικασία και τη λύση. Δεδομένου ότι τα δεδομένα σε προκατασκευασμένα σύνολα δεδομένων μπορεί να είναι γενικά, οι επιλογές προσαρμογής είναι επίσης αρκετά περιορισμένες, ειδικά όταν δοκιμάζονται για περιστατικά αιχμής. Οι εταιρείες πρέπει να συμπληρώσουν τις υπάρχουσες πληροφορίες με προκατασκευασμένα δεδομένα για να διασφαλίσουν ότι τα δεδομένα είναι ευθυγραμμισμένα με τις ανάγκες της επιχείρησής σας.
Για να αξιοποιήσετε πραγματικά το καλύτερο δείγματα συνόλων δεδομένων και να μετριάσουν τα μειονεκτήματα της χρήσης προ-χτισμένων συνόλων δεδομένων, πρέπει να επιλέξετε έναν έμπειρο και αξιόπιστο συνεργάτη δεδομένων. Επιλέγοντας έναν συνεργάτη δεδομένων με τη συλλογή δεδομένων και σχολιάζοντας δεδομένα δυνατότητες, μπορείτε να προσαρμόσετε τις εφαρμογές σας και να μειώσετε σημαντικά τον χρόνο διάθεσης στην αγορά, διατηρώντας παράλληλα υψηλή απόδοση.
Η Shaip έχει πολυετή εμπειρία στην παροχή συνόλων δεδομένων υψηλής ποιότητας σε επιχειρήσεις που χρησιμοποιούν κορυφαίες τεχνολογίες και μια έμπειρη ομάδα. Σας βοηθάμε να ξεκινήσετε τα προϊόντα σας με τεχνητή νοημοσύνη και να τα ξεκινήσετε γρήγορα με τα καλά σχολιασμένα και δυναμικά σύνολα δεδομένων μας.
