Folyamatos érvek szólnak a használata mellett és ellen készen kapható adatkészlet csúcskategóriás mesterséges intelligencia megoldások fejlesztése a vállalkozások számára. A kész képzési adatkészletek azonban tökéletes megoldást jelenthetnek olyan szervezetek számára, amelyek nem rendelkeznek speciális, adattudósokból, mérnökökből és annotátorokból álló házon belüli csapattal.
Még ha a szervezeteknek is vannak csapatai a nagyszabású ML telepítésekhez, néha gondot okoz a modellhez szükséges jó minőségű adatok összegyűjtése.
Ezenkívül a fejlesztés és az üzembe helyezés gyorsasága szükséges ahhoz, hogy versenyelőnyhöz jussanak a piacon, ami sok vállalatot arra kényszerít, hogy a készen kapható adatkészletekre hagyatkozzon. Határozzuk megpolc adatai, és ismerje meg előnyeiket és szempontjait, mielőtt a mellettük dönt.
Mik azok a kész adatkészletek?
A kész képzési adatkészlet életképes lehetőség azoknak a vállalatoknak, amelyek gyorsan szeretnének mesterségesintelligencia-megoldásokat fejleszteni és telepíteni, amikor nincs idejük vagy erőforrásuk egyéni adatok létrehozására.
A kész képzési adatok, ahogy a neve is sugallja, már összegyűjtött, megtisztított, kategorizált és használatra kész adatkészlet. Bár az egyéni adatok értékét nem lehet aláásni, a következő legjobb alternatíva egy készen kapható adatkészlet.
Miért és mikor érdemes fontolóra venni a kész adatkészleteket?
Kezdjük azzal, hogy megválaszoljuk az állítás első részét – a 'miért.'
A kész képzési adatkészlet használatának talán legnagyobb előnye az sebesség. Vállalkozásként többé nem kell jelentős időt, pénzt és erőforrásokat költenie egyedi adatok fejlesztésére a semmiből. A kezdeti adatgyűjtés és átvilágítás lépései a projektidő nagy részét lefoglalják. Minél tovább vár egy megoldás piaci bevezetésére, annál kisebb az esélye annak, hogy az üzlet versenyképessége miatt nagyra nőjön.
További előnye a árpont– Az előre elkészített adatkészletek költséghatékonyak és készen állnak. Gondoljon csak bele egy pillanatra: egy mesterséges intelligencia megoldást építő üzlet hatalmas mennyiségű belső és külső adatot fog gyűjteni. Azonban nem minden összegyűjtött adatot használnak fel alkalmazások fejlesztésére. Ezen túlmenően a cég nem csak a adatgyűjtés hanem értékeléshez, tisztításhoz és átdolgozáshoz is. A készen kapható adatkészleteknél viszont csak a felhasznált adatokért kell fizetni.
Mivel az adatvédelemre iránymutatások vonatkoznak, a készen lévő adatok általában a biztonságosabb és biztonságosabb adatkészlet. Az azonnali adatokkal azonban mindig vannak kockázatok, például az adatforrás feletti kevésbé kontrollált és az adatokkal kapcsolatos szellemi tulajdonjogok hiánya.
Most pedig foglalkozzunk az állítás következő részével: "mikor" előre beépített adatbázisba?
Automatikus beszédfelismerés
Az ASR-t vagy az automatikus beszédfelismerést különféle alkalmazások fejlesztésére használják, mint például hangsegédek, videofeliratok stb. Az ASR-alapú alkalmazások fejlesztése azonban hatalmas mennyiségű annotált adatot és számítástechnikát igényel. Ha hozzáadja a nyelvi sokféleséget a keverékhez, az ML modellek betanításához szükséges adatkészlet beszerzése kihívást jelent.
Gépi fordítás
A pontos gépi fordítás megnyitja az utat a jobb ügyfélélményhez, és kiváló minőségű adatkészleteket igényel a képzéshez. Nagy mennyiségű, pontosan jegyzett nyelvi adatra van szüksége egy hiteles és megbízható gépi fordítóalkalmazás kifejlesztéséhez.
Text-to-Speech
A szövegfelolvasó kisegítő technológiát az autóban lévő rendszerekben, a virtuális asszisztensekben és a mobiltelefonokban használják. A TTS-alapú alkalmazás akkor fejleszthető, ha az ML algoritmust kiváló minőségű, annotált adatokra tanítják.
A kész képzési adatkészletek előnyei ML projektekhez
Segíti a gyorsabb és pontosabb képzést és tesztelést
A tesztelés és az értékelés a kulcsa a nagy teljesítményű ML-megoldások fejlesztésének. Annak érdekében, hogy a modell megbízható előrejelzéseket adjon, új és egyedi adatokon kell tesztelni. A modell kiértékelése a teszteléshez használt ugyanazon adatokon nem ad pontos eredményeket valós forgatókönyvek esetén.
Ennek ellenére sok időt és erőfeszítést igényel az adatok olyan módon történő gyűjtése, tisztítása, annotálása és érvényesítése, amely nem befolyásolja a fejlesztési és telepítési időkereteket. Ilyen esetekben előnyös a kész adatkészletek használata, mivel ezek könnyen elérhetőek, gazdaságosak és hasznosak.
Elindítja AI-projektjét
Néha az AI-projektek nem tudnak elindulni egyszerűen azért, mert nem rendelkeznek a semmiből származó adatgyűjtéshez szükséges erőforrásokkal. Ráadásul bizonyos esetekben nincs szükség teljesen új megoldásra. Ilyen esetekben célszerű a előre gyűjtött adatkészlet hogy a modellnek csak azt a részét tesztelje, amelyet telepíteni fognak.
Lehetővé teszi a gyors fejlődést és fejlődést
A vállalkozásoknak szánt mesterséges intelligencia kezdeményezések nem egyszeri megoldások; hanem egy iteratív folyamat, amely az ügyfelek adatait használja fel a meglévő modellek javítására és javítására. A vállalkozások kiegészíthetik a jelenlegi adatokat új adatokkal, hogy több felhasználási esetet teszteljenek, személyre szabott stratégiákat dolgozzanak ki, és javítsák az ügyfélélményt.
A kész képzési adatkészletek ML projektjeihez való használatának kockázatai
Előre beépített felhasználással AI képzési adatok számos előnnyel járhat, de nem mentes a kockázatoktól.
A kész oktatási adatkészletekkel azt kockáztatja, hogy kevésbé tudja irányítani az információkat, a folyamatot és a megoldást. Mivel az előre elkészített adatkészletekben lévő adatok általánosak lehetnek, a testreszabási lehetőségek is meglehetősen korlátozottak, különösen az éles esetek tesztelésekor. A vállalatoknak ki kell egészíteniük a meglévő információkat előre elkészített adatokkal, hogy az adatok összhangban legyenek az Ön üzleti igényeivel.
Hogy valóban a legjobbat hozza ki belőle minta adatkészletek és csökkenti az előre elkészített adatkészletek használatának hátrányait, tapasztalt és megbízható adatpartnert kell választania. Adatgyűjtő adatpartner kiválasztásával és adatok annotálása képességekkel testreszabhatja alkalmazásait, és jelentősen lerövidítheti a piacra kerülési időt, miközben megőrzi a nagy teljesítményt.
A Shaip több éves tapasztalattal rendelkezik, amely kiváló minőségű adatkészleteket biztosít a legmodernebb technológiákat és tapasztalt csapatot használó vállalkozások számára. Jól kommentált és dinamikus adatkészleteinkkel segítünk beindítani mesterséges intelligencia termékeit, és beindítani őket.
