Получение наборов данных для модулей искусственного интеллекта (AI) из общедоступных / открытых и бесплатных ресурсов - один из наиболее распространенных вопросов, которые нам задают во время наших консультационных сессий. Предприниматели, специалисты по искусственному интеллекту и предприниматели заявили, что их бюджет является основной проблемой при принятии решения о том, откуда брать данные для обучения искусственному интеллекту.
Большинство предпринимателей понимают важность качественных и контекстных обучающих данных для своих модулей. Они осознают разницу, которую релевантные данные могут привести к результатам и результатам; однако во многих случаях их бюджет не позволяет им получать платные, сторонние или сторонние учебные данные от надежных поставщиков и прибегать к собственным усилиям по поиску данных.
В этом сообщении блога мы рассмотрим, почему вам не следует соглашаться на ресурсы общедоступных данных, чтобы сэкономить деньги из-за последствий, которые они вызовут.
Надежные общедоступные источники данных для обучения искусственному интеллекту
Прежде чем мы перейдем к публичным ресурсам, первым вариантом должны быть ваши внутренние данные. Все компании генерируют объемы качественных данных, на которых они могут учиться. Эти источники включают их CRM, PoS, интернет-рекламные кампании и многое другое. Мы уверены, что ваш бизнес имеет репозиторий данных на ваших внутренних серверах и в системах. Прежде чем передавать данные для ваших моделей на аутсорсинг или использовать общедоступные ресурсы, мы предлагаем использовать существующую информацию, которую вы генерируете внутри компании, для обучения ваших моделей ИИ. Данные будут актуальными для вашего бизнеса, контекстными и актуальными.
Однако, если ваш бизнес новый и не предоставляет адекватных данных, или вы опасаетесь, что в ваших данных может быть неявная предвзятость, попробуйте один или все три из следующих общедоступных источников.
1. Поиск по набору данных Google
Подобно тому, как поисковая система Google является сокровищницей ценной информации, Google Dataset Search - это ресурс для наборов данных. Если вы использовали Google Scholar раньше, поймите, что его функционирование почти аналогично, где вы можете искать свои предпочтительные наборы данных на основе ключевых слов.
Поиск данных Google позволяет пользователям фильтровать свои наборы данных по теме, формату загрузки, последнему обновлению и другим параметрам, чтобы включать только релевантную информацию. Результаты включают наборы данных с личных страниц, онлайн-библиотек, издателей и т. Д. Результаты предоставляют подробный обзор каждого набора данных, включая владельца, ссылки для скачивания, описание, дату публикации и т. Д.
2. Репозиторий UCI ML
Репозиторий UCI ML содержит более 497 наборов данных, доступных для поиска и бесплатного скачивания, предоставляемых и поддерживаемых Калифорнийским университетом. Репозиторий предлагает различную информацию относительно:
- Количество строк
- Недостающие значения
- Информация об атрибутах
- Исходная информация
- Информация о сборке
- Цитаты исследований
- Характеристики набора данных и многое другое
3. Наборы данных Kaggle
Kaggle - одна из самых известных онлайн-платформ для специалистов по данным и энтузиастов машинного обучения. Это веб-сайт для всех требований к набору данных, где любители и эксперты по машинному обучению получают данные для своих проектов.
Kaggle содержит более 19,000 200,000 общедоступных наборов данных и более XNUMX XNUMX блокнотов Jupyter с открытым исходным кодом. Вы также можете получить ответы на свои вопросы по машинному обучению на форуме сообщества.
Когда вы выбираете предпочтительный набор данных, Kaggle мгновенно предоставляет рейтинг удобства использования, сведения о лицензировании, метаданные, статистику использования и многое другое. Страницы набора данных предназначены для быстрого сканирования, что дает краткий обзор форматов, удобства использования и дает ответы на любые общие вопросы о наборе данных.
Плюсы и минусы общедоступных наборов данных
Доводы
Главное преимущество использования общедоступных наборов данных заключается в том, что они бесплатны. К ним легко получить доступ в Интернете, и вы можете загрузить и применить их в своих проектах. Хотя они могут быть полезны для тестирования ваших модулей и их оптимизации для получения точных результатов, общедоступные базы данных не являются долгосрочным решением. Если у вас мало времени для выхода на рынок и вам отчаянно нужны данные для обучения ИИ, общедоступные наборы данных будут вашим идеальным выбором.
Однако минусов больше, чем преимуществ. Давайте посмотрим на недостатки использования общедоступных наборов данных:
Минусы
- Найти подходящий набор данных для вашего проекта сложно. Это означает, что если ваш рыночный сегмент слишком нишевый или новый, маловероятно, что вы найдете актуальные и контекстные данные, которые могли бы обучить ваши модели искусственного интеллекта.
- Эксперты или сотрудники вашей компании по-прежнему должны аннотированный наборы данных из общедоступных ресурсов, которые будут использоваться в вашем проекте.
- Существует множество опасений по поводу лицензирования и прав использования, ограничивающих использование набора данных в коммерческих целях.
- Поскольку они имеют открытый исходный код и доступны для всех, у вас нет конкурентного преимущества или преимущества с вашими проектами AI.
Бесплатные наборы данных могут быть полезны, но ограничены
Получение наиболее точных, непредвзятых и релевантных результатов ИИ не может быть достигнуто с помощью только бесплатных ресурсов. Как мы уже упоминали, начало работы с общедоступными наборами данных может быть полезным. Однако если вы планируете максимизировать прибыль и масштабировать свой бизнес, бесплатные данные - нереальное решение. Вместо этого вам нужны наиболее актуальные и подходящие данные, адаптированные специально для ваших проектов.
Поиск эффективных наборов данных, рассчитанных на долгосрочный успех, могут осуществить только такие эксперты, как Shaip. Мы подбираем для вашего проекта данные безупречного качества, а также берем на себя аннотирование и разметку данных. Поэтому, независимо от сроков выхода на рынок, вы можете рассчитывать на нас в вопросах качественных данных для обучения ИИ.
Свяжитесь с нами сегодня.
