Több éves drága mesterséges intelligencia-fejlesztés és elsöprő eredmények után a nagy adatok mindenütt jelenléte és a számítási teljesítmény rendelkezésre állása robbanást vált ki az AI-megvalósításokban. Amint egyre több vállalkozás igyekszik kiaknázni a technológia hihetetlen képességeit, ezek közül néhány új belépő igyekszik minimális költségvetéssel maximális eredményt elérni, és az egyik leggyakoribb stratégia az algoritmusok ingyenes vagy kedvezményes adatkészletek felhasználásával történő oktatása.
Nincs megkerülhető az a tény, hogy a nyílt forráskódú vagy tömegesen beszerzett adatkészletek valóban olcsóbbak, mint a szállító licencelt adatai, és olcsó vagy ingyenes adatok olykor csak egy AI-indulónak engedhetők meg. A tömeges adatkészletek akár beépített minőségbiztosítási funkciókkal is rendelkezhetnek, és könnyebben méretezhetők, ami még vonzóbbá teszi őket a gyors növekedést és terjeszkedést elképzelő startupok számára.
Mivel a nyílt forráskódú adatkészletek elérhetőek a nyilvánosság számára, megkönnyítik több AI csoport közötti együttműködést, és lehetővé teszik a mérnökök számára, hogy tetszőleges számú iterációval kísérletezzenek, mindezt anélkül, hogy a vállalatnak további költségei lennének. Sajnos mind a nyílt forráskódú, mind a tömegesen beszerzett adatkészleteknek vannak olyan főbb hátrányai is, amelyek gyorsan felszámolhatják a lehetséges előzetes megtakarításokat.
Az olcsó adatkészletek valódi költsége
Azt mondják, hogy azt kapja, amiért fizet, és a mondás különösen igaz az adathalmazokra vonatkozóan. Ha nyílt forráskódú vagy tömeges forrásból származó adatokat használ AI -modellje alapjául, akkor vagyonra számíthat a következő fő hátrányokkal:
Csökkentett pontosság:
Ingyenes vagy olcsó adatok szenvednek egy adott területen, és ez hajlamos szabotálni az AI fejlesztési erőfeszítéseit: a pontosság. A nyílt forráskódú adatok felhasználásával kifejlesztett modellek általában pontatlanok az önmagát az adatokat átható minőségi problémák miatt. Ha az adatokat tömegesen gyűjtik be anonim módon, a munkavállalók nem felelősek a nemkívánatos eredményekért, és a különböző technikák és tapasztalati szintek jelentős ellentmondásokat okoznak az adatokkal.
Fokozott verseny:
Mindenki dolgozhat nyílt forráskódú adatokkal, ami azt jelenti, hogy sok vállalat éppen ezt csinálja. Amikor két versengő csapat ugyanazokkal a pontos bemenetekkel dolgozik, akkor valószínűleg ugyanazok - vagy legalábbis feltűnően hasonló - eredmények lesznek. Valódi megkülönböztetés nélkül, egyenlő versenyfeltételekkel versenyezhet minden ügyfélért, befektetési dollárért és egy uncia médiavisszhangért. Nem így akar működni egy amúgy is kihívást jelentő üzleti környezetben.
Statikus adatok:
Képzelje el, hogy követ egy receptet, ahol az alapanyagok mennyisége és minősége folyamatosan váltakozik. Számos nyílt forráskódú adatkészlet folyamatosan frissül, és bár ezek a frissítések értékes kiegészítések lehetnek, veszélyeztethetik a projekt integritását is. A nyílt forráskódú adatok privát másolatából való munka életképes lehetőség, de ez azt is jelenti, hogy nem élvezi a frissítések és új kiegészítések előnyeit.
Adatvédelmi aggályok:
A nyílt forráskódú adatkészletek nem az Ön felelősségei - mindaddig, amíg azokat fel nem használja az AI algoritmus betanításához. Lehetséges, hogy az adatkészlet a megfelelő nélkül került nyilvánosságra az azonosítás megszüntetése adatok felhasználásával, vagyis felhasználásukkal megsértheti a fogyasztói adatvédelmi törvényeket. Ezen adatok két különböző forrásának felhasználása lehetővé teheti a külön-külön anonim adatok összekapcsolását, személyes adatok feltárását.
A nyílt forráskódú vagy tömegesen beszerzett adatkészletek vonzó árcédulával rendelkeznek, de a legmagasabb szinten versenyző és győztes versenyautókat nem hajtják el a használt autókból.
Amikor befektetsz a Shaip által beszerzett adatkészletek, Ön megvásárolja a teljes körűen irányított munkaerő következetességét és minőségét, a végponttól végpontig terjedő szolgáltatásokat a beszerzéstől az annotációig, valamint a házon belüli szakértőkből álló csoportot, akik teljes mértékben felismerik a modell végfelhasználását és tanácsot adnak hogyan lehet a legjobban elérni céljait. Az Ön igényeinek megfelelően készített adatokkal megtehetjük segítsen a modelljének a legmagasabb minőségű output létrehozásában kevesebb ismétléssel, gyorsítva a sikerét és végül pénzt megtakarítva.