Het sourcen van datasets voor kunstmatige intelligentie (AI)-modules uit openbare/open en gratis bronnen behoren tot de meest voorkomende vragen die we krijgen tijdens onze consultatiesessies. De ondernemers, AI-specialisten en techpreneurs hebben aangegeven dat hun budget een primaire zorg is bij het beslissen waar ze hun AI-trainingsgegevens vandaan halen.
De meeste ondernemers begrijpen het belang van kwaliteit en contextuele trainingsgegevens voor hun modules. Ze realiseren zich het verschil dat relevante data kan maken voor uitkomsten en resultaten; in veel gevallen belemmert hun budget hen echter om betaalde, uitbestede of externe trainingsgegevens van betrouwbare leveranciers te verwerven en hun toevlucht te nemen tot hun eigen inspanningen om gegevens te sourcen.
In deze blogpost zullen we onderzoeken waarom u geen genoegen zou moeten nemen met openbare gegevensbronnen om geld te besparen vanwege de gevolgen die ze zullen hebben.
Betrouwbare openbaar beschikbare AI-trainingsgegevensbronnen
Voordat we ingaan op openbare bronnen, moet de eerste optie uw interne gegevens zijn. Alle bedrijven genereren hoeveelheden kwaliteitsgegevens waarvan ze kunnen leren. Deze bronnen omvatten hun CRM, PoS, online advertentiecampagnes en meer. We zijn ervan overtuigd dat uw bedrijf een opslagplaats van gegevens heeft op uw interne servers en systemen. Voordat u gegevens voor uw modellen uitbesteedt of openbare bronnen gebruikt, raden we u aan de bestaande informatie die u intern genereert, te gebruiken om uw AI-modellen te trainen. De gegevens zijn relevant voor uw bedrijf, contextueel en up-to-date.
Als uw bedrijf echter nieuw is en onvoldoende gegevens produceert, of als u bang bent dat uw gegevens impliciet vertekend zijn, probeer dan een of alle drie de volgende openbare bronnen.
1. Google-dataset zoeken
Net zoals de Google-zoekmachine een schat aan waardevolle informatie is, is Google Dataset Search een bron voor datasets. Als je Google Scholar al eerder hebt gebruikt, begrijp dan dat de werking ervan bijna hetzelfde is, waar je kunt zoeken naar je favoriete datasets op basis van trefwoorden.
Met Google Data Search kunnen gebruikers door hun datasets filteren op onderwerp, downloadformaat, laatste update en andere parameters om alleen relevante informatie op te nemen. De resultaten omvatten datasets van persoonlijke pagina's, online bibliotheken, uitgevers en meer. De resultaten bieden een gedetailleerd overzicht van elke dataset, inclusief de eigenaar, downloadlinks, beschrijving, publicatiedatum, enz.
2. UCI ML-repository
De UCI ML Repository bevat meer dan 497 datasets die direct beschikbaar zijn om door te zoeken en gratis te downloaden, geleverd en onderhouden door de Universiteit van Californië. De repository biedt een scala aan informatie over:
- Aantal lijnen
- Ontbrekende waarden
- Kenmerkinformatie
- Bron informatie
- Collectie-informatie
- Citaten van studies
- Gegevenssetkenmerken en meer
3. Kaggle-gegevenssets
Kaggle is een van de meest prominente platforms voor datawetenschappers en liefhebbers van machine learning die online beschikbaar is. Het is een go-to-website voor alle datasetvereisten, waar amateur- en machine learning-experts gegevens voor hun projecten sourcen.
Kaggle is de thuisbasis van meer dan 19,000 openbare datasets en meer dan 200,000 open-source Jupyter Notebooks. U kunt uw vragen over machine learning ook oplossen via het communityforum.
Wanneer u uw voorkeursdataset selecteert, biedt Kaggle onmiddellijk de bruikbaarheidsbeoordeling, licentiedetails, metadata, gebruiksstatistieken en meer. De datasetpagina's zijn ontworpen om snel gescand te worden, geven een kort overzicht van de formaten, bruikbaarheid en beantwoorden algemene vragen over de dataset.
De voor- en nadelen van openbare datasets
De voors
Het belangrijkste voordeel van het gebruik van openbare datasets is dat ze gratis zijn. Ze zijn gemakkelijk online toegankelijk en u kunt ze downloaden en toepassen op uw projecten. Hoewel ze nuttig kunnen zijn om uw modules te testen en te optimaliseren voor nauwkeurige resultaten, zijn openbare databases geen oplossing voor de lange termijn. Als je weinig tijd hebt om op de markt te komen en dringend AI-trainingsgegevens nodig hebt, zijn openbare datasets de meest ideale keuze.
Er zijn echter meer nadelen dan de voordelen opwegen. Laten we eens kijken naar de nadelen van het gebruik van openbare datasets:
de Nadelen
- Het is een uitdaging om een relevante dataset voor uw project te vinden. Dit betekent dat als uw marktsegment te niche of nieuw is, de kans klein is dat u actuele en contextuele gegevens vindt die uw AI-modellen kunnen trainen.
- Experts of uw interne teams moeten nog steeds geannoteerde de datasets uit openbare bronnen die voor uw project worden gebruikt.
- Er zijn veel zorgen over licenties en gebruiksrechten, waardoor het gebruik van de dataset voor commerciële doeleinden wordt beperkt.
- Omdat ze open source zijn en voor iedereen beschikbaar zijn, heb je geen concurrentievoordeel of voorsprong op je AI-projecten.
Gratis datasets kunnen nuttig zijn, maar zijn beperkt
Het produceren van de meest nauwkeurige, vooringenomenheidsvrije en relevante AI-resultaten kan niet worden bereikt met alleen gratis middelen. Zoals we al zeiden, kan het nuttig zijn om aan de slag te gaan met openbare datasets. Als u echter van plan bent de winst te maximaliseren en uw bedrijf op te schalen, is gratis data geen realistische oplossing. In plaats daarvan heeft u de meest relevante en geschikte gegevens nodig, specifiek op maat gemaakt voor uw projecten.
Het vinden van constructieve datasets die zijn gebouwd voor succes op de lange termijn kan alleen worden gedaan door experts zoals Shaip. We kopen de meest onberispelijke kwaliteitsgegevens voor uw project, terwijl we ook zorgen voor gegevensannotaties en etiketteringsvereisten. Dus, ongeacht uw time-to-market, u kunt op ons rekenen voor: hoogwaardige AI-trainingsgegevens.
Neem vandaag nog contact met ons op.
