Setelah bertahun-tahun pengembangan AI yang mahal dan hasil yang luar biasa, keberadaan data besar dan ketersediaan kuasa pengkomputeran yang siap menghasilkan ledakan dalam pelaksanaan AI. Oleh kerana semakin banyak perniagaan berusaha memanfaatkan kemampuan teknologi yang luar biasa, beberapa peserta baru ini berusaha mendapatkan hasil maksimum dengan anggaran minimum, dan salah satu strategi yang paling biasa adalah melatih algoritma menggunakan set data percuma atau potongan harga.
Tidak ada jalan keluar dari fakta bahawa set data sumber terbuka atau sumber banyak memang lebih murah daripada data berlesen dari vendor, dan data murah atau percuma kadang-kadang semua permulaan AI mampu. Dataset sumber ramai bahkan mungkin dilengkapi dengan beberapa ciri jaminan kualiti terbina dalam, dan mereka juga lebih mudah diskalakan, yang menjadikannya lebih menarik bagi syarikat permulaan yang membayangkan pertumbuhan dan pengembangan yang pesat.
Oleh kerana kumpulan data sumber terbuka tersedia di domain awam, mereka memudahkan pengembangan kolaborasi antara beberapa pasukan AI dan mereka membolehkan jurutera bereksperimen dengan sebilangan iterasi, semuanya tanpa syarikat yang menanggung kos tambahan. Malangnya, kedua-dua kumpulan sumber terbuka dan sumber banyak juga mempunyai beberapa kelemahan besar yang dapat dengan cepat menghilangkan potensi simpanan dimuka.
Kos Set Data Pasti Murah
Mereka mengatakan bahawa anda mendapat apa yang anda bayar, dan pepatah itu benar terutamanya mengenai set data. Sekiranya anda menggunakan data sumber terbuka atau sumber ramai sebagai asas untuk model AI anda, anda boleh menjangkakan banyak perbelanjaan untuk mengatasi kekurangan utama ini:
Ketepatan yang dikurangkan:
Data percuma atau murah menderita di satu kawasan tertentu, dan data yang cenderung untuk mensabotaj usaha pengembangan AI: ketepatan. Model yang dikembangkan menggunakan data sumber terbuka umumnya tidak tepat kerana masalah kualiti yang meresap data itu sendiri. Apabila data dikumpulkan secara tanpa nama, pekerja tidak bertanggungjawab terhadap hasil yang tidak diingini, dan teknik dan tahap pengalaman yang berbeza menghasilkan ketidakselarasan besar dengan data tersebut.
Persaingan yang semakin meningkat:
Semua orang boleh bekerja dengan data sumber terbuka, yang bermaksud banyak syarikat melakukan hal itu. Apabila dua pasukan yang bersaing bekerja dengan input tepat yang sama, mereka mungkin akan menghasilkan output yang sama - atau sekurang-kurangnya serupa - output. Tanpa pembezaan yang sebenarnya, anda akan bersaing di persaingan yang setara untuk setiap pelanggan, dolar pelaburan, dan satu liputan liputan media. Itu bukan bagaimana anda mahu beroperasi dalam lanskap perniagaan yang sudah mencabar.
Data statik:
Bayangkan mengikuti resipi yang mana kuantiti dan kualiti ramuan anda sentiasa berubah. Banyak set data sumber terbuka dikemas kini secara berterusan, dan walaupun kemas kini ini boleh menjadi penambahan yang berharga, mereka juga boleh mengancam integriti projek anda. Mengusahakan dari salinan data sumber terbuka secara peribadi adalah pilihan yang layak, tetapi ini juga bermaksud anda tidak mendapat manfaat daripada kemas kini dan penambahan baru.
Masalah privasi:
Set data sumber terbuka bukan tanggungjawab anda - sehingga anda menggunakannya untuk melatih algoritma AI anda. Kemungkinan dataset itu diumumkan tanpa maklumat yang tepat pengecualian data, yang bermaksud anda mungkin melanggar undang-undang perlindungan data pengguna dengan menggunakannya. Menggunakan dua sumber data yang berlainan ini juga memungkinkan untuk dihubungkan oleh data anonim yang terkandung dalam masing-masing, sehingga dapat memaparkan maklumat peribadi.
Kumpulan data sumber terbuka atau sumber banyak hadir dengan tanda harga yang menarik, tetapi kereta lumba yang bersaing dan menang di tahap tertinggi tidak dihalau dari tempat kereta terpakai.
Apabila anda melabur dalam set data yang diperoleh oleh Shaip, anda membeli konsistensi dan kualiti tenaga kerja yang dikendalikan sepenuhnya, perkhidmatan end-to-end dari sumber hingga anotasi, dan pasukan pakar industri dalaman yang dapat memahami sepenuhnya penggunaan akhir model anda dan menasihati anda mengenai cara terbaik untuk mencapai matlamat anda. Dengan data yang disusun mengikut spesifikasi yang tepat, kami dapat bantu model anda menghasilkan output berkualiti tinggi dengan lebih sedikit lelaran, mempercepat kejayaan anda dan akhirnya menjimatkan wang anda.