Sumber data untuk modul kecerdasan buatan (AI) dari sumber awam / terbuka dan percuma adalah antara soalan paling biasa yang kami tanyakan semasa sesi perundingan kami. Para usahawan, pakar AI, dan juru teknologi telah menyatakan bahawa anggaran mereka menjadi perhatian utama ketika memutuskan di mana sumber data latihan AI mereka.
Sebilangan besar usahawan memahami pentingnya kualiti latihan dan kontekstual untuk modul mereka. Mereka menyedari perbezaan yang dapat dibawa oleh data yang relevan dengan hasil dan hasilnya; namun, dalam banyak kes, anggaran mereka menyekat mereka untuk memperoleh data latihan berbayar, sumber luar, atau pihak ketiga dari vendor yang boleh dipercayai dan menggunakan usaha mereka sendiri dalam mendapatkan data.
Dalam entri blog ini, kami akan meneroka mengapa anda tidak harus menggunakan sumber data awam untuk menjimatkan wang kerana akibat yang akan mereka hasilkan.
Sumber Data Latihan AI yang Boleh Dipercayai Secara Umum
Sebelum kita memasuki sumber awam, pilihan pertama adalah data dalaman anda. Semua perniagaan menghasilkan banyak data berkualiti yang dapat mereka pelajari. Sumber ini merangkumi CRM, PoS, kempen iklan dalam talian, dan banyak lagi. Kami yakin perniagaan anda mempunyai penyimpanan data di pelayan dan sistem dalaman anda. Sebelum mengalihkan data untuk model anda atau menggunakan sumber awam, kami sarankan untuk menggunakan maklumat yang ada yang anda hasilkan secara dalaman untuk melatih model AI anda. Data akan relevan dengan perniagaan anda, kontekstual, dan terkini.
Walau bagaimanapun, jika perniagaan anda baru dan tidak menghasilkan data yang mencukupi, atau anda bimbang terdapat kecenderungan tersirat dalam data anda, cubalah salah satu atau ketiga-tiga sumber awam berikut.
1. Carian Set Data Google
Sama seperti bagaimana Google Search Engine adalah harta karun bagi maklumat berharga, Google Dataset Search adalah sumber untuk set data. Sekiranya anda pernah menggunakan Google Scholar sebelumnya, fahami bahawa fungsinya hampir serupa, di mana anda boleh mencari set data pilihan anda berdasarkan kata kunci.
Pencarian Data Google membolehkan pengguna menapis set data mereka mengikut topik, format muat turun, kemas kini terakhir, dan parameter lain untuk memasukkan maklumat yang relevan sahaja. Hasilnya merangkumi set data dari halaman peribadi, perpustakaan dalam talian, penerbit, dan banyak lagi. Hasilnya memberikan ringkasan terperinci setiap set data, termasuk pemiliknya, pautan muat turun, keterangan, tarikh penerbitan, dll.
2. Repositori UCI ML
UCI ML Repository mempunyai lebih dari 497 set data yang tersedia untuk dicari dan dimuat turun secara percuma yang disediakan dan dikendalikan oleh University of California. Repositori ini menawarkan pelbagai maklumat mengenai:
- Bilangan baris
- Nilai yang hilang
- Maklumat atribut
- Maklumat sumber
- Pengumpulan maklumat
- Petikan kajian
- Ciri-ciri set data dan banyak lagi
3. Set Data Kaggle
Kaggle adalah salah satu platform yang paling terkenal untuk para saintis data dan peminat pembelajaran mesin yang terdapat dalam talian. Ini adalah laman web yang dilayari untuk semua keperluan set data, di mana pakar amatur dan pembelajaran mesin memperoleh data untuk projek mereka.
Kaggle menempatkan lebih daripada 19,000 set data awam dan lebih dari 200,000 Buku Jupyter sumber terbuka. Anda juga dapat menyelesaikan soalan anda mengenai pembelajaran mesin melalui forum komuniti.
Apabila anda memilih set data pilihan anda, Kaggle dengan serta-merta memberikan penilaian kebolehgunaan, perincian pelesenan, metadata, statistik penggunaan dan banyak lagi. Halaman set data dirancang untuk diimbas dengan cepat, memberikan gambaran ringkas mengenai format, kegunaan dan menjawab sebarang pertanyaan luas mengenai set data.
Kebaikan dan Keburukan Set Data Awam
Kebaikan
Kelebihan utama menggunakan set data awam adalah percuma. Mereka mudah diakses dalam talian, dan anda boleh memuat turun dan menerapkannya ke projek anda. Walaupun mereka dapat membantu menguji modul anda dan mengoptimumkannya untuk mendapatkan hasil yang tepat, pangkalan data awam bukanlah penyelesaian jangka panjang. Sekiranya anda mempunyai masa yang terhad untuk memasarkan dan sangat memerlukan data latihan AI, kumpulan data awam akan menjadi pilihan paling ideal anda.
Walau bagaimanapun, terdapat lebih banyak keburukan daripada melebihi faedahnya. Mari lihat kelemahan menggunakan set data awam:
The Cons
- Sangat sukar untuk mencari set data yang sesuai untuk projek anda. Maksudnya, jika segmen pasaran anda terlalu khusus atau baru, kemungkinan besar anda tidak akan menemui data terkini dan kontekstual yang dapat melatih model AI anda.
- Pakar atau pasukan dalaman anda masih perlu memberi keterangan set data dari sumber awam yang akan digunakan untuk projek anda.
- Terdapat banyak kekhawatiran mengenai hak pelesenan dan penggunaan, yang membatasi penggunaan set data untuk tujuan komersial.
- Kerana ia adalah sumber terbuka dan tersedia untuk sesiapa sahaja, anda tidak mempunyai kelebihan daya saing atau kelebihan dengan projek AI anda.
Set Data Percuma Boleh Berguna tetapi Terhad
Menghasilkan hasil AI yang paling tepat, bebas bias, dan relevan tidak dapat dicapai dengan hanya sumber percuma. Seperti yang kami sebutkan, memulakan set data awam boleh bermanfaat. Namun, jika anda merancang untuk memaksimumkan keuntungan dan meningkatkan perniagaan anda, data percuma bukanlah penyelesaian yang realistik. Sebagai gantinya, anda memerlukan data yang paling relevan dan sesuai, disesuaikan khusus untuk projek anda.
Mencari set data konstruktif yang dibina untuk kejayaan jangka panjang hanya dapat dilakukan oleh pakar seperti Shaip. Kami memperoleh data kualiti yang paling sempurna untuk projek anda sambil juga menjaga anotasi data dan keperluan pelabelan. Jadi, tanpa mengira masa anda untuk memasarkan, anda boleh bergantung pada kami data latihan AI yang berkualiti.
Hubungi kami hari ini.
