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 несёте ответственности за открытые наборы данных — до тех пор, пока не используете их для обучения своего алгоритма ИИ. Возможно, набор данных был опубликован без надлежащей деидентификации данных, а это значит, что вы можете нарушать законы о защите персональных данных потребителей, используя его. Использование двух разных источников этих данных также может привести к тому, что содержащиеся в каждом из них анонимные данные будут связаны между собой, что раскроет 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.
Инвестируя в наборы данных, предоставляемые Shaip , вы приобретаете стабильность и качество полностью управляемого персонала, комплексные услуги от сбора данных до аннотирования, а также команду штатных отраслевых экспертов, которые полностью понимают конечное назначение вашей модели и могут посоветовать вам, как лучше всего достичь ваших целей. Благодаря данным, обработанным в соответствии с вашими точными требованиями, мы можем помочь вашей модели генерировать высококачественные результаты за меньшее количество итераций, ускоряя ваш успех и в конечном итоге экономя ваши средства.
