Er is een voortdurend argument voor en tegen het gebruik van de kant-en-klare dataset om hoogwaardige kunstmatige-intelligentieoplossingen voor bedrijven te ontwikkelen. Maar kant-en-klare trainingsdatasets kunnen de perfecte oplossing zijn voor organisaties die niet beschikken over een gespecialiseerd in-house team van datawetenschappers, ingenieurs en annotators.
Zelfs als organisaties teams hebben voor grootschalige ML-implementaties, hebben ze soms moeite om de hoogwaardige gegevens te verzamelen die nodig zijn voor het model.
Bovendien is snelheid van ontwikkeling en implementatie noodzakelijk om een concurrentievoordeel in de markt te behalen, waardoor veel bedrijven gedwongen worden te vertrouwen op kant-en-klare datasets. Laten we off-the- definiërenplank gegevens, en begrijp hun voordelen en overwegingen voordat u besluit ervoor te gaan.
Wat zijn kant-en-klare datasets?
Een kant-en-klare trainingsdataset is een haalbare optie voor bedrijven die snel AI-oplossingen willen ontwikkelen en implementeren wanneer ze niet de tijd of de middelen hebben om aangepaste gegevens te bouwen.
Kant-en-klare trainingsgegevens zijn, zoals de naam al doet vermoeden, een dataset die al is verzameld, opgeschoond, gecategoriseerd en klaar voor gebruik. Hoewel de waarde van aangepaste gegevens niet kan worden ondermijnd, zou het volgende beste alternatief een kant-en-klare dataset.
Waarom en wanneer u kant-en-klare datasets zou moeten overwegen?
Laten we beginnen met het beantwoorden van het eerste deel van de verklaring: de 'waarom.'
Misschien wel het grootste voordeel van het gebruik van een kant-en-klare trainingsdataset is het snelheid. Als bedrijf hoeft u niet langer veel tijd, geld en middelen te besteden aan het vanaf het begin ontwikkelen van aangepaste gegevens. De initiële gegevensverzameling en controlestappen nemen een groot deel van de projecttijd in beslag. Hoe langer u wacht om een oplossing op de markt te brengen, hoe kleiner de kans dat deze groot wordt vanwege het competitieve karakter van het bedrijf.
Een ander voordeel is het prijs punt—pre-built datasets zijn kosteneffectief en klaar. Denk er even over na: een bedrijf dat een AI-oplossing bouwt, verzamelt enorme hoeveelheden interne en externe gegevens. Niet alle verzamelde data wordt echter gebruikt om applicaties te ontwikkelen. Bovendien betaalt het bedrijf niet alleen voor de het verzamelen van gegevens maar ook voor evaluatie, reiniging en nabewerking. Bij kant-en-klare datasets daarentegen betaalt u alleen voor de gebruikte data.
Aangezien er richtlijnen zijn voor gegevensprivacy, zijn kant-en-klare gegevens over het algemeen een veiligere en veiligere dataset. Met directe gegevens zijn er echter altijd risico's, zoals minder controle over de gegevensbron en een gebrek aan intellectuele eigendomsrechten op de gegevens.
Laten we nu het volgende deel van de verklaring aanpakken: "wanneer" om een voorgebouwde te gebruiken dataset?
Automatische spraakherkenning
ASR, of Automatic Speech Recognition, wordt gebruikt om verschillende toepassingen te ontwikkelen, zoals stemassistenten, video-ondertiteling en meer. Het ontwikkelen van een op ASR gebaseerde applicatie vereist echter enorme hoeveelheden geannoteerde gegevens en rekenkracht. Wanneer u taaldiversiteit aan de mix toevoegt, wordt het een uitdaging om de benodigde dataset te verkrijgen om de ML-modellen te trainen.
Machine vertaling
Nauwkeurige machinevertaling maakt de weg vrij voor verbeterde klantervaringen en vereist hoogwaardige datasets voor training. U hebt grote hoeveelheden nauwkeurig geannoteerde taalgegevens nodig om een geloofwaardige en betrouwbare toepassing voor machinevertaling te ontwikkelen.
Text-to-Speech
Hulptechnologie voor tekst-naar-spraak wordt gebruikt voor systemen in de auto, virtuele assistenten en mobiele telefoons. De op TTS gebaseerde applicatie kan worden ontwikkeld wanneer het ML-algoritme wordt getraind op geannoteerde gegevens van hoge kwaliteit.
Voordelen van kant-en-klare trainingsdatasets voor ML-projecten
Helpt bij snellere en nauwkeurigere training en testen
Testen en evalueren zijn de sleutels tot het ontwikkelen van goed presterende ML-oplossingen. Om ervoor te zorgen dat het model betrouwbare voorspellingen levert, moet het worden getest op nieuwe en unieke gegevens. Het evalueren van het model op basis van dezelfde gegevens die voor het testen zijn gebruikt, levert geen nauwkeurige resultaten op in scenario's uit de echte wereld.
Toch kost het veel tijd en moeite om gegevens te verzamelen, op te schonen, te annoteren en te valideren op een manier die geen invloed heeft op de ontwikkelings- en implementatietermijnen. In dergelijke gevallen is het voordelig om kant-en-klare datasets te gebruiken, aangezien deze direct beschikbaar, economisch en nuttig zijn.
Brengt uw AI-project op gang
Soms kunnen AI-projecten niet van de grond komen, simpelweg omdat ze niet over de middelen beschikken die nodig zijn om vanaf nul gegevens te verzamelen. Bovendien is in sommige gevallen geen compleet nieuwe oplossing nodig. In dergelijke gevallen is het zinvol om a vooraf verzamelde dataset om alleen dat deel van het model te testen dat wordt geïmplementeerd.
Zorgt voor snelle ontwikkeling en verbetering
AI-initiatieven voor bedrijven zijn geen eenmalige oplossing; het is eerder een iteratief proces dat klantgegevens gebruikt om bestaande modellen te verbeteren en te verbeteren. Bedrijven kunnen huidige data aanvullen met nieuwe data om verschillende use cases te testen, gepersonaliseerde strategieën te bedenken en de klantervaring te verbeteren.
Risico's van het gebruik van kant-en-klare trainingsdatasets voor uw ML-projecten
Vooraf gebouwd . gebruiken AI-trainingsgegevens kan veel voordelen met zich meebrengen, maar het is niet zonder risico's.
Met kant-en-klare trainingsdatasets loopt u het risico minder controle te hebben over de informatie, het proces en de oplossing. Omdat de gegevens in vooraf gebouwde datasets generiek kunnen zijn, zijn de aanpassingsmogelijkheden ook vrij beperkt, vooral bij het testen voor randgevallen. Bedrijven moeten de bestaande informatie aanvullen met kant-en-klare gegevens om ervoor te zorgen dat de gegevens zijn afgestemd op uw zakelijke behoeften.
Om echt het beste uit jezelf te halen voorbeeldgegevenssets en om de nadelen van het gebruik van kant-en-klare datasets te verminderen, moet u een ervaren en betrouwbare datapartner selecteren. Door te kiezen voor een datapartner met dataverzameling en annoteren van gegevens mogelijkheden kunt u uw applicaties aanpassen en de time-to-market aanzienlijk verkorten terwijl u hoge prestaties behoudt.
Shaip heeft jarenlange ervaring met het leveren van hoogwaardige datasets aan bedrijven met behulp van toptechnologieën en een ervaren team. We helpen je om je AI-producten een vliegende start te geven en ze een vliegende start te geven met onze goed geannoteerde en dynamische datasets.
