Efter år av dyr AI-utveckling och överväldigande resultat, producerar stor data och stor tillgänglighet av datorkraft en explosion i AI-implementeringar. Eftersom fler och fler företag vill utnyttja teknikens otroliga funktioner, försöker några av dessa nya aktörer att få maximala resultat på en minimal budget, och en av de vanligaste strategierna är att träna algoritmer med hjälp av kostnadsfria eller rabatterade datamängder.
Det finns ingen väg runt det faktum att öppen källkod eller masskällor är verkligen billigare än licensierad data från en leverantör, och billig eller gratis data är ibland allt som en AI-start har råd med. Crowdsourced datauppsättningar kan till och med komma med några inbyggda kvalitetssäkringsfunktioner, och de är också lättare att skala, vilket gör dem ännu mer attraktiva för nystartade företag som föreställer sig snabb tillväxt och expansion.
Eftersom datamängder med öppen källkod är tillgängliga i det offentliga området underlättar de samarbetsutveckling mellan flera AI-team och de gör det möjligt för ingenjörer att experimentera med valfritt antal iterationer, allt utan att ett företag medför ytterligare kostnader. Tyvärr har både öppen källkod och massuppsatta datamängder också några stora nackdelar som snabbt kan upphäva eventuella besparingar på förhand.
Den sanna kostnaden för billiga datamängder
De säger att du får vad du betalar för, och ordspråket är särskilt sant när det gäller datamängder. Om du använder öppen källkod eller crowdsourced data som grund för din AI -modell kan du förvänta dig att spendera en förmögenhet som strider mot dessa stora nackdelar:
Minskad noggrannhet:
Gratis eller billig data lider inom ett visst område, och det är en som har en tendens att sabotera AI-utvecklingsinsatser: noggrannhet. Modeller som utvecklats med öppen källkodsdata är i allmänhet felaktiga på grund av de kvalitetsproblem som genomsyrar själva datan. När data samlas in anonymt redovisas inte arbetstagarna för oönskade resultat, och olika tekniker och erfarenhetsnivåer ger stora inkonsekvenser med data.
Ökad konkurrens:
Alla kan arbeta med öppen källkodsdata, vilket innebär att många företag gör just det. När två konkurrerande lag arbetar med samma exakta ingångar kommer de troligen att få samma - eller åtminstone slående liknande - utgångar. Utan verklig differentiering kommer du att tävla på lika villkor för varje kund, investeringsdollar och ett uns mediatäckning. Det är inte så du vill verka i ett redan utmanande affärslandskap.
Statiska data:
Tänk dig att följa ett recept där kvantiteten och kvaliteten på dina ingredienser ständigt flödade. Många öppna källkodsdata uppdateras kontinuerligt, och även om dessa uppdateringar kan vara värdefulla tillägg kan de också hota projektets integritet. Att arbeta från en privat kopia av öppen källkodsdata är ett genomförbart alternativ, men det betyder också att du inte drar nytta av uppdateringar och nya tillägg.
Integritetsfrågor:
Open source-datauppsättningar är inte ditt ansvar - tills du använder dem för att träna din AI-algoritm. Det är möjligt att datasetet gjordes offentligt utan rätt avidentifiering av data, vilket innebär att du kan bryta mot konsumentuppgiftslagstiftningen genom att använda den. Användning av två olika källor till dessa uppgifter kan också göra det möjligt för de annars anonyma uppgifterna i var och en att länkas och exponera personlig information.
Öppen källkod eller masskällor kommer med en tilltalande prislapp, men tävlingsbilar som tävlar och vinner på de högsta nivåerna drivs inte bort från begagnad bil.
När du investerar i datauppsättningar som kommer från Shaip, du köper konsistensen och kvaliteten hos en fullt hanterad arbetskraft, helhetstjänster från inköp till kommentar, och ett team av egna branschexperter som fullt ut kan förstå slutanvändningen av din modell och ge dig råd om hur man bäst når dina mål. Med data som är samordnade enligt dina krävande specifikationer kan vi hjälp din modell att generera högsta kvalitet i färre iterationer, påskynda din framgång och i slutändan spara pengar.