Η προμήθεια συνόλων δεδομένων για ενότητες τεχνητής νοημοσύνης (AI) από δημόσιους/ανοικτούς και δωρεάν πόρους είναι από τις πιο συνηθισμένες ερωτήσεις που λαμβάνουμε κατά τη διάρκεια των συνεδριών διαβούλευσης. Οι επιχειρηματίες, οι ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης και οι τεχνικοί έχουν εκφράσει ότι ο προϋπολογισμός τους είναι πρωταρχικό μέλημα όταν αποφασίζουν πού θα προμηθεύονται τα δεδομένα εκπαίδευσης στην τεχνητή νοημοσύνη.
Οι περισσότεροι επιχειρηματίες κατανοούν τη σημασία των ποιοτικών και βασικών δεδομένων κατάρτισης για τις ενότητες τους. Αντιλαμβάνονται τη διαφορά που μπορούν να επιφέρουν τα σχετικά δεδομένα σε αποτελέσματα και αποτελέσματα. Ωστόσο, σε πολλές περιπτώσεις, ο προϋπολογισμός τους τους περιορίζει από την απόκτηση πληρωμένης, εξωτερικής ανάθεσης ή δεδομένων εκπαίδευσης τρίτου μέρους από αξιόπιστους προμηθευτές και καταφεύγουν στις δικές τους προσπάθειες για την προμήθεια δεδομένων.
Σε αυτήν την ανάρτηση ιστολογίου, θα διερευνήσουμε γιατί δεν πρέπει να συμβιβάζεστε με δημόσιους πόρους δεδομένων για να εξοικονομήσετε χρήματα λόγω των συνεπειών που θα δημιουργήσουν.
Αξιόπιστες δημόσια διαθέσιμες πηγές δεδομένων εκπαίδευσης AI
Προτού μπούμε στους δημόσιους πόρους, η πρώτη επιλογή θα πρέπει να είναι τα εσωτερικά σας δεδομένα. Όλες οι επιχειρήσεις παράγουν όγκους ποιοτικών δεδομένων από τα οποία μπορούν να μάθουν. Αυτές οι πηγές περιλαμβάνουν το CRM, το PoS, τις διαδικτυακές διαφημιστικές καμπάνιες και άλλα. Είμαστε βέβαιοι ότι η επιχείρησή σας έχει μια αποθήκη δεδομένων στους εσωτερικούς διακομιστές και τα συστήματά σας. Πριν από την εξωτερική ανάθεση δεδομένων για τα μοντέλα σας ή τη χρήση δημόσιων πόρων, προτείνουμε να χρησιμοποιήσετε τις υπάρχουσες πληροφορίες που δημιουργείτε εσωτερικά για να εκπαιδεύσετε τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας. Τα δεδομένα θα είναι σχετικά με την επιχείρησή σας, με βάση τα συμφραζόμενα και ενημερωμένα.
Ωστόσο, εάν η επιχείρησή σας είναι νέα και δεν παράγει επαρκή δεδομένα ή εάν φοβάστε ότι μπορεί να υπάρχει σιωπηρή μεροληψία στα δεδομένα σας, δοκιμάστε μία ή και τις τρεις από τις ακόλουθες δημόσιες πηγές.
1. Αναζήτηση συνόλου δεδομένων Google
Παρόμοια με το πώς η Μηχανή Αναζήτησης Google είναι ένας θησαυρός πολύτιμων πληροφοριών, η Αναζήτηση συνόλου δεδομένων Google είναι ένας πόρος για σύνολα δεδομένων. Εάν έχετε χρησιμοποιήσει το Google Scholar στο παρελθόν, κατανοήστε ότι η λειτουργία του είναι σχεδόν παρόμοια, όπου μπορείτε να αναζητήσετε τα προτιμώμενα σύνολα δεδομένων σας με βάση λέξεις-κλειδιά.
Η Αναζήτηση δεδομένων Google επιτρέπει στους χρήστες να φιλτράρουν τα σύνολα δεδομένων τους κατά θέμα, μορφή λήψης, τελευταία ενημέρωση και άλλες παραμέτρους, ώστε να περιλαμβάνουν μόνο σχετικές πληροφορίες. Τα αποτελέσματα περιλαμβάνουν σύνολα δεδομένων από προσωπικές σελίδες, διαδικτυακές βιβλιοθήκες, εκδότες και άλλα. Τα αποτελέσματα παρέχουν μια λεπτομερή περίληψη κάθε συνόλου δεδομένων, συμπεριλαμβανομένου του κατόχου, συνδέσμων λήψης, περιγραφής, ημερομηνίας δημοσίευσης κ.λπ.
2. Αποθετήριο UCI ML
Το UCI ML Repository διαθέτει πάνω από 497 σύνολα δεδομένων που είναι άμεσα διαθέσιμα για αναζήτηση και λήψη δωρεάν που παρέχονται και συντηρούνται από το Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνια. Το αποθετήριο προσφέρει μια σειρά πληροφοριών σχετικά με:
- Αριθμός γραμμών
- Λείπουν τιμές
- Πληροφορίες χαρακτηριστικών
- Πληροφορίες πηγής
- Πληροφορίες συλλογής
- Αναφορές μελετών
- Χαρακτηριστικά συνόλου δεδομένων και πολλά άλλα
3. Σύνολα δεδομένων Kaggle
Το Kaggle είναι μια από τις πιο εξέχουσες πλατφόρμες για επιστήμονες δεδομένων και λάτρεις της μηχανικής μάθησης που διατίθεται στο διαδίκτυο. Είναι ένας δημοφιλής ιστότοπος για όλες τις απαιτήσεις δεδομένων, όπου ερασιτέχνες και ειδικοί μηχανικής μάθησης προμηθεύονται δεδομένα για τα έργα τους.
Το Kaggle φιλοξενεί πάνω από 19,000 δημόσια σύνολα δεδομένων και πάνω από 200,000 φορητούς υπολογιστές Jupyter ανοιχτού κώδικα. Μπορείτε επίσης να επιλύσετε τις ερωτήσεις σας σχετικά με τη μηχανική εκμάθηση μέσω του φόρουμ της κοινότητας.
Όταν επιλέγετε το προτιμώμενο σύνολο δεδομένων σας, το Kaggle παρέχει αμέσως τη βαθμολογία χρηστικότητας, λεπτομέρειες αδειοδότησης, μεταδεδομένα, στατιστικά χρήσης και πολλά άλλα. Οι σελίδες δεδομένων έχουν σχεδιαστεί για να σαρώνονται γρήγορα, δίνοντας μια σύντομη επισκόπηση των μορφών, της χρηστικότητας και απαντούν σε τυχόν γενικές ερωτήσεις σχετικά με το σύνολο δεδομένων.
Τα υπέρ και τα κατά των δημόσιων συνόλων δεδομένων
τα πλεονεκτήματα
Το κύριο πλεονέκτημα της χρήσης δημόσιων συνόλων δεδομένων είναι ότι είναι δωρεάν. Είναι εύκολα προσβάσιμα στο διαδίκτυο και μπορείτε να τα κατεβάσετε και να τα εφαρμόσετε στα έργα σας. Αν και μπορεί να σας βοηθήσουν να δοκιμάσετε τις μονάδες σας και να τις βελτιστοποιήσετε για ακριβή αποτελέσματα, οι δημόσιες βάσεις δεδομένων δεν αποτελούν μακροπρόθεσμη λύση. Εάν έχετε περιορισμένο χρόνο για την αγορά και χρειάζεστε απεγνωσμένα δεδομένα εκπαίδευσης AI, τα δημόσια σύνολα δεδομένων θα ήταν η πιο ιδανική επιλογή σας.
Ωστόσο, υπάρχουν περισσότερα μειονεκτήματα από αυτά που αντισταθμίζουν τα οφέλη. Ας δούμε τα μειονεκτήματα της χρήσης δημόσιων συνόλων δεδομένων:
τα μειονεκτήματα
- Είναι δύσκολο να βρείτε ένα σχετικό σύνολο δεδομένων για το έργο σας. Δηλαδή, εάν το τμήμα της αγοράς σας είναι πολύ εξειδικευμένο ή νέο, οι πιθανότητες είναι απίθανο να βρείτε ενημερωμένα και συμφραζόμενα δεδομένα που θα μπορούσαν να εκπαιδεύσουν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας.
- Οι ειδικοί ή οι εσωτερικές σας ομάδες πρέπει ακόμα σχολιάζω τα σύνολα δεδομένων από δημόσιους πόρους που θα χρησιμοποιηθούν για το έργο σας.
- Υπάρχουν τόνοι ανησυχιών σχετικά με την αδειοδότηση και τα δικαιώματα χρήσης, περιορίζοντας τη χρήση του συνόλου δεδομένων για εμπορικούς σκοπούς.
- Επειδή είναι ανοιχτού κώδικα και είναι διαθέσιμα για οποιονδήποτε, δεν έχετε κανένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα ή πλεονέκτημα με τα έργα AI σας.
Τα δωρεάν σύνολα δεδομένων μπορεί να είναι χρήσιμα, αλλά είναι περιορισμένα
Η παραγωγή των πιο ακριβών, χωρίς προκατάληψη και σχετικών αποτελεσμάτων τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορεί να επιτευχθεί μόνο με δωρεάν πόρους. Όπως αναφέραμε, το να ξεκινήσετε με δημόσια σύνολα δεδομένων μπορεί να είναι επωφελές. Ωστόσο, εάν σκοπεύετε να μεγιστοποιήσετε τα κέρδη και να κλιμακώσετε την επιχείρησή σας, τα δωρεάν δεδομένα δεν είναι μια ρεαλιστική λύση. Αντίθετα, χρειάζεστε τα πιο σχετικά και κατάλληλα δεδομένα, προσαρμοσμένα ειδικά για τα έργα σας.
Η εύρεση εποικοδομητικών συνόλων δεδομένων που έχουν δημιουργηθεί για μακροπρόθεσμη επιτυχία μπορεί να γίνει μόνο από ειδικούς όπως ο Shaip. Προμηθεύουμε τα πιο άψογα ποιοτικά δεδομένα για το έργο σας, ενώ παράλληλα φροντίζουμε για τους σχολιασμούς δεδομένων και τις απαιτήσεις επισήμανσης. Έτσι, ανεξάρτητα από το χρόνο σας στην αγορά, μπορείτε να βασιστείτε σε εμάς ποιοτικά δεδομένα εκπαίδευσης AI.
Επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα.
