Na jaren van dure AI-ontwikkeling en teleurstellende resultaten, zorgen de alomtegenwoordigheid van big data en de snelle beschikbaarheid van rekenkracht voor een explosie van AI-implementaties. Nu steeds meer bedrijven gebruik willen maken van de ongelooflijke mogelijkheden van de technologie, proberen sommige van deze nieuwkomers maximale resultaten te behalen met een minimaal budget, en een van de meest gebruikelijke strategieën is om algoritmen te trainen met behulp van gratis of scherp geprijsde datasets.
Er is geen manier om het feit dat open source of crowdsourced datasets inderdaad goedkoper zijn dan gelicentieerde data van een leverancier, en goedkope of gratis data is soms alles wat een AI-startup zich kan veroorloven. Crowdsourced-datasets kunnen zelfs worden geleverd met enkele ingebouwde kwaliteitsborgingsfuncties, en ze zijn ook gemakkelijker te schalen, waardoor ze nog aantrekkelijker worden voor startups die zich snelle groei en uitbreiding voorstellen.
Omdat open-source datasets beschikbaar zijn in het publieke domein, vergemakkelijken ze de gezamenlijke ontwikkeling tussen meerdere AI-teams en stellen ze ingenieurs in staat om te experimenteren met een willekeurig aantal iteraties, allemaal zonder dat een bedrijf extra kosten maakt. Helaas hebben zowel open source als crowdsourced datasets ook enkele grote nadelen die potentiële besparingen snel teniet kunnen doen.
De echte kosten van goedkope datasets
Ze zeggen dat je krijgt waar je voor betaalt, en het adagium is vooral waar als het gaat om datasets. Als u open source- of crowdsourced-gegevens gebruikt als basis voor uw AI-model, kunt u een fortuin verwachten aan deze grote nadelen:
Verminderde nauwkeurigheid:
Gratis of goedkope gegevens lijden op een bepaald gebied, en het is een gebied dat de neiging heeft om AI-ontwikkelingsinspanningen te saboteren: nauwkeurigheid. Modellen die zijn ontwikkeld met behulp van open-sourcegegevens zijn over het algemeen onnauwkeurig vanwege de kwaliteitsproblemen die de gegevens zelf doordringen. Wanneer gegevens anoniem worden gecrowdsourcet, zijn werknemers niet verantwoordelijk voor ongewenste resultaten, en verschillende technieken en ervaringsniveaus veroorzaken grote inconsistenties met de gegevens.
Toegenomen concurrentie:
Iedereen kan met open source data werken, wat betekent dat veel bedrijven dat ook doen. Wanneer twee concurrerende teams met exact dezelfde input werken, zullen ze waarschijnlijk eindigen met dezelfde - of op zijn minst opvallend vergelijkbare - output. Zonder echte differentiatie concurreert u op een gelijk speelveld voor elke klant, investeringsdollar en een greintje media-aandacht. Dat is niet hoe je wilt opereren in een toch al uitdagend zakelijk landschap.
Statische gegevens:
Stel je voor dat je een recept volgt waarbij de kwantiteit en kwaliteit van je ingrediënten constant in beweging zijn. Veel open-source datasets worden continu bijgewerkt en hoewel deze updates waardevolle toevoegingen kunnen zijn, kunnen ze ook de integriteit van uw project in gevaar brengen. Werken vanuit een privékopie van open-sourcegegevens is een haalbare optie, maar het betekent ook dat u niet profiteert van updates en nieuwe toevoegingen.
Privacybezorgdheden:
Open-source datasets zijn niet jouw verantwoordelijkheid - totdat je ze gebruikt om je AI-algoritme te trainen. Het is mogelijk dat de dataset openbaar is gemaakt zonder de juiste de-identificatie van gegevens, wat betekent dat u de wetgeving inzake consumentengegevensbescherming zou kunnen overtreden door deze te gebruiken. Het gebruik van twee verschillende bronnen van deze gegevens zou het ook mogelijk kunnen maken dat de anders anonieme gegevens in elk ervan worden gekoppeld, waardoor persoonlijke informatie wordt vrijgegeven.
Open-source of crowdsourced datasets hebben een aantrekkelijk prijskaartje, maar raceauto's die concurreren en winnen op het hoogste niveau, worden niet van het terrein met gebruikte auto's verdreven.
Wanneer je investeert in datasets die afkomstig zijn van Shaip, koopt u de consistentie en kwaliteit van een volledig beheerd personeelsbestand, end-to-end-services van sourcing tot annotatie, en een team van interne branche-experts die het eindgebruik van uw model volledig begrijpen en u adviseren over hoe u uw doelen het beste kunt bereiken. Met gegevens die zijn samengesteld volgens uw veeleisende specificaties, kunnen we: uw model helpen bij het genereren van uitvoer van de hoogste kwaliteit in minder iteraties, waardoor uw succes wordt versneld en u uiteindelijk geld bespaart.