После многих лет дорогостоящей разработки ИИ и неутешительных результатов повсеместное распространение больших данных и доступность вычислительных мощностей привели к взрывному росту внедрений ИИ. Поскольку все больше и больше предприятий стремятся использовать невероятные возможности технологии, некоторые из этих новых участников пытаются получить максимальные результаты при минимальном бюджете, и одна из наиболее распространенных стратегий - обучать алгоритмы с использованием бесплатных или дисконтированных наборов данных.
Невозможно обойти стороной тот факт, что наборы данных с открытым исходным кодом или краудсорсинговые наборы действительно дешевле, чем лицензионные данные от поставщика, а дешевые или бесплатные данные иногда - все, что может себе позволить стартап в области ИИ. Краудсорсинговые наборы данных могут даже иметь некоторые встроенные функции обеспечения качества, а также их легче масштабировать, что делает их еще более привлекательными для стартапов, которые думают о быстром росте и расширении.
Поскольку наборы данных с открытым исходным кодом доступны в открытом доступе, они облегчают совместную разработку несколькими командами ИИ и позволяют инженерам экспериментировать с любым количеством итераций без дополнительных затрат компании. К сожалению, наборы данных с открытым исходным кодом и краудсорсинговые наборы также имеют ряд серьезных недостатков, которые могут быстро свести на нет любую потенциальную авансовую экономию.
Истинная стоимость дешевых наборов данных
Они говорят, что вы получаете то, за что платите, и эта поговорка особенно верна, когда речь идет о наборах данных. Если вы используете данные с открытым исходным кодом или краудсорсинговые данные в качестве основы для своей модели искусственного интеллекта, вы можете рассчитывать потратить целое состояние на борьбу со следующими основными недостатками:
Пониженная точность:
Бесплатные или дешевые данные страдают в одной конкретной области, и это та, которая имеет тенденцию саботировать усилия по разработке ИИ: точность. Модели, разработанные с использованием данных из открытых источников, обычно неточны из-за проблем с качеством, которые пронизывают сами данные. Когда данные передаются анонимно, сотрудники не несут ответственности за нежелательные результаты, а различные методы и уровни опыта приводят к серьезным несоответствиям с данными.
Повышенная конкуренция:
Каждый может работать с данными из открытых источников, а это значит, что многие компании именно этим и занимаются. Когда две конкурирующие команды работают с одинаковыми входными данными, они, вероятно, получат одинаковые - или, по крайней мере, поразительно похожие - результаты. Без истинной дифференциации вы будете соревноваться на равных условиях за каждого клиента, инвестиционный доллар и унцию освещения в СМИ. Это не то, как вы хотите работать в и без того сложной бизнес-среде.
Статические данные:
Представьте, что вы следуете рецепту, в котором количество и качество ваших ингредиентов постоянно меняются. Многие наборы данных с открытым исходным кодом постоянно обновляются, и, хотя эти обновления могут быть ценными дополнениями, они также могут угрожать целостности вашего проекта. Работа с частной копией данных с открытым исходным кодом - это жизнеспособный вариант, но это также означает, что вы не получаете преимуществ от обновлений и новых дополнений.
Проблемы конфиденциальности:
Вы не несете ответственности за наборы данных с открытым исходным кодом - пока вы не используете их для обучения своего алгоритма ИИ. Возможно, набор данных был обнародован без надлежащего де-идентификации данных, то есть вы можете нарушить законы о защите данных потребителей, используя их. Использование двух разных источников этих данных также может позволить связать анонимные данные, содержащиеся в каждом из них, и раскрыть личную информацию.
Наборы данных с открытым исходным кодом или краудсорсингом имеют привлекательную цену, но гоночные автомобили, которые соревнуются и побеждают на самом высоком уровне, не уезжают со стоянки подержанных автомобилей.
Когда вы инвестируете в наборы данных, полученные от Shaip, вы покупаете согласованность и качество полностью управляемой рабочей силы, комплексные услуги от поиска до аннотаций, а также команду отраслевых экспертов, которые могут полностью понять конечное использование вашей модели и проконсультировать вас по как лучше всего достичь своих целей. Обладая данными, подобранными в соответствии с вашими точными требованиями, мы можем помочь вашей модели генерировать высококачественный результат за меньшее количество итераций, что ускорит ваш успех и, в конечном итоге, сэкономит ваши деньги.