Продолжаются споры за и против использования готовый набор данных для разработки высокотехнологичных решений искусственного интеллекта для бизнеса. Но готовые обучающие наборы данных могут быть идеальным решением для организаций, в которых нет специализированной внутренней группы специалистов по данным, инженеров и аннотаторов.
Даже если в организациях есть команды для крупномасштабных развертываний машинного обучения, у них иногда возникают проблемы со сбором высококачественных данных, необходимых для модели.
Более того, скорость разработки и развертывания необходима для получения конкурентного преимущества на рынке, что вынуждает многие компании полагаться на готовые наборы данных. Давайте определим вне-данные полки, и понять их преимущества и соображения, прежде чем решиться на них.
Что такое готовые наборы данных?
Готовый набор обучающих данных — это жизнеспособный вариант для компаний, которые хотят быстро разработать и внедрить решения ИИ, когда у них нет времени или ресурсов для создания пользовательских данных.
Готовые обучающие данные, как следует из названия, представляют собой набор данных, который уже собран, очищен, классифицирован и готов к использованию. Хотя ценность пользовательских данных не может быть подорвана, следующей лучшей альтернативой будет готовый набор данных.
Почему и когда следует рассматривать готовые наборы данных?
Начнем с ответа на первую часть утверждения — 'Зачем.'
Возможно, самым большим преимуществом использования готового обучающего набора данных является его скорость. Как бизнес, вам больше не нужно тратить много времени, денег и ресурсов на разработку пользовательских данных с нуля. Первоначальный сбор данных и этапы проверки занимают большую часть времени проекта. Чем дольше вы откладываете развертывание решения на рынке, тем меньше у него шансов добиться успеха из-за конкурентного характера бизнеса.
Еще одним преимуществом является ценовой ориентир— предварительно созданные наборы данных экономичны и готовы. Подумайте об этом на секунду: бизнес, создающий решение для ИИ, будет собирать огромные объемы внутренних и внешних данных. Однако не все собранные данные используются для разработки приложений. Кроме того, компания будет платить не только за сбор данных но и для оценки, очистки и доработки. С другой стороны, с готовыми наборами данных вам нужно платить только за используемые данные.
Поскольку существуют рекомендации по конфиденциальности данных, готовые данные, как правило, более безопасный и надежный набор данных. Однако с мгновенными данными всегда будут связаны риски, такие как меньший контроль над источником данных и отсутствие прав интеллектуальной собственности на данные.
Теперь давайте рассмотрим следующую часть утверждения: "когда" использовать готовый Набор данных?
Автоматическое распознавание речи
ASR, или автоматическое распознавание речи, используется для разработки различных приложений, таких как голосовые помощники, субтитры к видео и многое другое. Однако разработка приложения на основе ASR требует огромных объемов аннотированных данных и вычислений. Когда вы добавляете языковое разнообразие, получение необходимого набора данных для обучения моделей машинного обучения становится сложной задачей.
Машинный перевод
Точный машинный перевод прокладывает путь к повышению качества обслуживания клиентов и требует высококачественных наборов данных для обучения. Вам нужно большое количество точно аннотированных языковых данных для разработки надежного приложения для машинного перевода.
Преобразование текста в речь
Вспомогательная технология преобразования текста в речь используется для автомобильных систем, виртуальных помощников и мобильных телефонов. Приложение на основе TTS может быть разработано, когда алгоритм машинного обучения обучается на высококачественных аннотированных данных.
Преимущества готовых обучающих наборов данных для проектов машинного обучения
Помогает в более быстром и точном обучении и тестировании
Тестирование и оценка — ключ к разработке высокопроизводительных решений машинного обучения. Чтобы убедиться, что модель дает надежные прогнозы, ее следует протестировать на новых и уникальных данных. Оценка модели на тех же данных, которые использовались для тестирования, не даст точных результатов в реальных сценариях.
Тем не менее, требуется много времени и усилий для сбора, очистки, аннотирования и проверки данных таким образом, чтобы это не повлияло на сроки разработки и развертывания. В таких случаях выгодно использовать готовые наборы данных, поскольку они легкодоступны, экономичны и полезны.
Запускает ваш проект ИИ
Иногда проекты ИИ не могут стартовать просто потому, что у них нет ресурсов, необходимых для сбора данных с нуля. Более того, в некоторых случаях совершенно новое решение не требуется. В таких случаях имеет смысл использовать предварительно собранный набор данных для тестирования только той части модели, которая будет развернута.
Позволяет быстро развиваться и совершенствоваться
Инициативы ИИ для бизнеса — это не разовое решение; скорее, они представляют собой итеративный процесс, в котором данные клиентов используются для расширения и улучшения существующих моделей. Предприятия могут дополнять существующие данные новыми данными, чтобы протестировать несколько вариантов использования, разработать персонализированные стратегии и улучшить качество обслуживания клиентов.
Риски использования готовых обучающих наборов данных для ваших проектов машинного обучения
Использование готовых Данные обучения ИИ может иметь много преимуществ, но не лишен рисков.
Имея готовые обучающие наборы данных, вы рискуете иметь меньший контроль над информацией, процессом и решением. Поскольку данные в предварительно созданных наборах данных могут быть общими, возможности настройки также довольно ограничены, особенно при тестировании пограничных случаев. Компании должны дополнять существующую информацию предварительно созданными данными, чтобы обеспечить соответствие данных потребностям вашего бизнеса.
Чтобы действительно получить максимум от образцы наборов данных и смягчить недостатки использования готовых наборов данных, вы должны выбрать опытного и надежного партнера по обработке данных. Выбрав партнера по сбору данных и аннотирование данных возможности, вы можете настроить свои приложения и значительно сократить время выхода на рынок, сохраняя при этом высокую производительность.
Шаип имеет многолетний опыт предоставления высококачественных наборов данных предприятиям с использованием передовых технологий и опытной команды. Мы помогаем вам запустить ваши продукты искусственного интеллекта и запустить их с помощью наших хорошо аннотированных и динамических наборов данных.
