Terdapat hujah yang berterusan untuk dan menentang penggunaan set data di luar rak untuk membangunkan penyelesaian kecerdasan buatan mewah untuk perniagaan. Tetapi set data latihan di luar rak boleh menjadi penyelesaian yang sempurna untuk organisasi yang tidak mempunyai pasukan dalaman khusus saintis data, jurutera dan anotasi yang mereka gunakan.
Walaupun organisasi mempunyai pasukan untuk penempatan ML berskala besar, mereka kadangkala menghadapi masalah untuk mengumpul data berkualiti tinggi yang diperlukan untuk model tersebut.
Selain itu, kelajuan pembangunan dan penggunaan adalah perlu untuk mendapatkan kelebihan daya saing dalam pasaran, memaksa banyak syarikat bergantung pada set data luar. Mari kita takrifkan di luar-data rak, dan fahami faedah dan pertimbangan mereka sebelum membuat keputusan untuk mendapatkannya.
Apakah itu Set Data Luar Rak?
Set data latihan di luar rak ialah pilihan yang berdaya maju untuk syarikat yang ingin membangunkan dan menggunakan penyelesaian AI dengan cepat apabila mereka tidak mempunyai masa atau sumber untuk membina data tersuai.
Data latihan di luar rak, seperti namanya, ialah set data yang telah dikumpulkan, dibersihkan, dikategorikan dan sedia untuk digunakan. Walaupun nilai data tersuai tidak boleh terjejas, alternatif terbaik seterusnya ialah a set data di luar rak.
Mengapa dan bila anda Perlu Pertimbangkan Set Data Luar Rak?
Mari kita mulakan dengan menjawab bahagian pertama pernyataan—the 'kenapa.'
Mungkin kelebihan terbesar menggunakan set data latihan di luar rak ialahnya kelajuan. Sebagai perniagaan, anda tidak perlu lagi menghabiskan masa, wang dan sumber yang besar untuk membangunkan data tersuai dari awal. Pengumpulan data awal dan langkah tapisan mengambil banyak masa projek. Semakin lama anda menunggu untuk menggunakan penyelesaian ke dalam pasaran, semakin sedikit peluang untuk menjadikannya besar kerana sifat kompetitif perniagaan.
Kelebihan lain ialah harga titik— set data pra-bina adalah kos efektif dan sedia. Fikirkan sejenak: perniagaan yang membina penyelesaian AI akan mengumpulkan sejumlah besar data dalaman dan luaran. Walau bagaimanapun, tidak semua data yang dikumpul digunakan untuk membangunkan aplikasi. Selain itu, syarikat bukan sahaja akan membayar untuk pengumpulan data tetapi juga untuk penilaian, pembersihan, dan kerja semula. Sebaliknya, dengan set data di luar rak, anda hanya perlu membayar untuk data yang digunakan.
Memandangkan terdapat garis panduan untuk privasi data, data di luar rak biasanya a set data yang lebih selamat dan selamat. Walau bagaimanapun, dengan data segera, risiko akan sentiasa terlibat, seperti kurang kawalan ke atas sumber data dan kekurangan hak harta intelek ke atas data.
Sekarang mari kita bincangkan bahagian penyataan seterusnya: "bila" untuk menggunakan pra-bina dataset?
Pengiktirafan Ucapan Automatik
ASR, atau Automatic Speech Recognition, digunakan untuk membangunkan pelbagai aplikasi seperti pembantu suara, kapsyen video dan banyak lagi. Walau bagaimanapun, membangunkan aplikasi berasaskan ASR memerlukan sejumlah besar data beranotasi dan pengkomputeran. Apabila anda menambahkan kepelbagaian bahasa pada campuran, memperoleh set data yang diperlukan untuk melatih model ML menjadi mencabar.
Terjemahan Mesin
Terjemahan mesin yang tepat membuka jalan untuk pengalaman pelanggan yang dipertingkatkan dan memerlukan set data berkualiti tinggi untuk latihan. Anda memerlukan sejumlah besar data bahasa beranotasi dengan tepat untuk membangunkan aplikasi terjemahan mesin yang boleh dipercayai dan boleh dipercayai.
Teks-ke-Ucapan
Teknologi bantuan teks ke pertuturan digunakan untuk sistem dalam kereta, pembantu maya dan telefon mudah alih. Aplikasi berasaskan TTS boleh dibangunkan apabila algoritma ML dilatih pada data beranotasi berkualiti tinggi.
Faedah Set Data Latihan Luar Ruang untuk Projek ML
Membantu dalam Latihan dan Ujian yang Lebih Pantas dan Tepat
Pengujian dan penilaian adalah kunci untuk membangunkan penyelesaian ML berprestasi tinggi. Untuk memastikan model menyampaikan ramalan yang boleh dipercayai, ia harus diuji pada data baharu dan unik. Menilai model pada data yang sama yang digunakan untuk ujian tidak akan memberikan hasil yang tepat dalam senario dunia sebenar.
Namun, ia memerlukan banyak masa dan usaha untuk mengumpul, membersihkan, menganotasi dan mengesahkan data dengan cara yang tidak menjejaskan jangka masa pembangunan dan penggunaan. Dalam kes sedemikian, adalah berfaedah untuk menggunakan set data di luar rak kerana ia mudah didapati, menjimatkan dan berguna.
Mulakan projek AI anda
Kadangkala, projek AI tidak boleh beroperasi hanya kerana mereka tidak mempunyai sumber yang diperlukan untuk mengumpul data dari awal. Selain itu, dalam beberapa kes, penyelesaian yang sama sekali baru tidak diperlukan. Dalam kes sedemikian, masuk akal untuk menggunakan a set data pra-kumpul untuk menguji bahagian model sahaja yang akan digunakan.
Membolehkan Pembangunan dan Penambahbaikan Pantas
Inisiatif AI untuk perniagaan bukanlah penyelesaian sekali sahaja; sebaliknya, ia adalah proses berulang yang menggunakan data pelanggan untuk meningkatkan dan menambah baik model sedia ada. Perniagaan boleh menambah data semasa dengan data baharu untuk menguji beberapa kes penggunaan, merangka strategi yang diperibadikan dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Risiko Menggunakan Set Data Latihan Luar Rak untuk Projek ML anda
Menggunakan pra-bina Data latihan AI mungkin datang dengan banyak kelebihan, tetapi ia bukan tanpa bahagian risikonya.
Dengan set data latihan di luar rak, anda berisiko kurang mengawal maklumat, proses dan penyelesaian. Memandangkan data dalam set data pra-bina mungkin generik, pilihan penyesuaian juga agak terhad, terutamanya apabila menguji kes tepi. Syarikat mesti menambah maklumat sedia ada dengan data pra-bina untuk memastikan data itu sejajar dengan keperluan perniagaan anda.
Untuk benar-benar mendapatkan yang terbaik daripada contoh set data dan mengurangkan kelemahan menggunakan set data pra-bina, anda mesti memilih rakan kongsi data yang berpengalaman dan boleh dipercayai. Dengan memilih rakan kongsi data dengan pengumpulan data dan menganotasi data keupayaan, anda boleh menyesuaikan aplikasi anda dan mengurangkan masa ke pasaran dengan ketara sambil mengekalkan prestasi tinggi.
Shaip mempunyai pengalaman bertahun-tahun menyediakan set data berkualiti tinggi kepada perniagaan yang menggunakan teknologi teratas dan pasukan yang berpengalaman. Kami membantu anda memulakan produk AI anda dan memulakannya dengan set data kami yang beranotasi baik dan dinamik.
