Off-the-shelf Dataset

Hur får off-the-shelf träningsdataset dina ML-projekt till en löpande start?

Det finns ett pågående argument för och emot att använda datauppsättning från hyllan att utveckla avancerade lösningar för artificiell intelligens för företag. Men färdiga utbildningsdatauppsättningar kan vara den perfekta lösningen för organisationer som inte har ett specialiserat internt team av datavetare, ingenjörer och annotatorer till sitt förfogande.

Även om organisationer har team för storskaliga ML-distributioner, har de ibland problem med att samla in den högkvalitativa data som krävs för modellen.

Dessutom är utvecklings- och distributionshastigheten nödvändig för att få en konkurrensfördel på marknaden, vilket tvingar många företag att förlita sig på vanliga datauppsättningar. Låt oss definiera off-the-hylldata, och förstå deras fördelar och överväganden innan du bestämmer dig för att välja dem.

Vad är Off-the-Shelf Dataset?

Utbildning Datalicensiering En färdig utbildningsdatauppsättning är ett gångbart alternativ för företag som snabbt vill utveckla och distribuera AI-lösningar när de inte har tid eller resurser att bygga anpassade data.

Off-the-shelf träningsdata, som namnet antyder, är en datauppsättning som redan har samlats in, rengjorts, kategoriserats och redo att användas. Även om värdet av anpassad data inte kan undergrävas, skulle det näst bästa alternativet vara en datauppsättning från hyllan.

Varför och när bör du överväga vanliga datauppsättningar?

Låt oss börja med att svara på den första delen av påståendet – den 'Varför.' 

Den kanske största fördelen med att använda en färdig träningsdatauppsättning är dess fart. Som företag behöver du inte längre lägga ner mycket tid, pengar och resurser på att utveckla anpassad data från grunden. De första stegen för datainsamling och granskning tar upp mycket av projekttiden. Ju längre du väntar med att implementera en lösning på marknaden, desto mindre chans har den att göra den stor på grund av verksamhetens konkurrenskraft.

En annan fördel är prisläge—Förbyggda datamängder är kostnadseffektiva och klara. Tänk på det en sekund: ett företag som bygger en AI-lösning kommer att samla in enorma mängder intern och extern data. Men inte all insamlad data används för att utveckla applikationer. Dessutom kommer företaget inte bara att betala för datainsamling men också för utvärdering, rengöring och omarbetning. Med datauppsättningar från hyllan, å andra sidan, behöver du bara betala för den data som används.

Eftersom det finns riktlinjer för datasekretess, är off-the-shelf data i allmänhet en säkrare och säkrare dataset. Men med omedelbar data kommer det alltid att finnas risker, såsom mindre kontroll över datakällan och brist på immateriella rättigheter över data.

Låt oss nu ta itu med nästa del av uttalandet: "när" att använda en förbyggd dataset?

Automatisk taligenkänning

ASR, eller Automatic Speech Recognition, används för att utveckla olika applikationer som röstassistenter, videotextning och mer. Men att utveckla en ASR-baserad applikation kräver enorma mängder kommenterad data och datoranvändning. När du lägger till språklig mångfald till mixen blir det en utmaning att skaffa den data som behövs för att träna ML-modellerna.

Maskinöversättning

Noggrann maskinöversättning banar väg för förbättrade kundupplevelser och kräver datauppsättningar av hög kvalitet för utbildning. Du behöver stora mängder exakt kommenterade språkdata för att utveckla en trovärdig och pålitlig maskinöversättningsapplikation.

Text-to-Speech

Text-till-tal-hjälpteknik används för system i bilen, virtuella assistenter och mobiltelefoner. Den TTS-baserade applikationen kan utvecklas när ML-algoritmen tränas på högkvalitativa annoterade data.

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.

Fördelar med färdiga utbildningsdataset för ML-projekt

Hjälper till snabbare och mer exakt träning och testning

Testning och utvärdering är nycklarna för att utveckla högpresterande ML-lösningar. För att säkerställa att modellen levererar tillförlitliga förutsägelser bör den testas på ny och unik data. Att utvärdera modellen på samma data som används för testning kommer inte att ge korrekta resultat i verkliga scenarier.

Ändå tar det mycket tid och ansträngning att samla in, rensa, kommentera och validera data på ett sätt som inte påverkar tidsramarna för utveckling och driftsättning. I sådana fall är det fördelaktigt att använda datauppsättningar från hyllan eftersom de är lättillgängliga, ekonomiska och användbara.

Får ditt AI-projekt igång

Ibland kan AI-projekt inte ta fart bara för att de inte har de resurser som behövs för att samla in data från grunden. I vissa fall krävs dessutom inte en helt ny lösning. I sådana fall är det vettigt att använda en förinsamlad datauppsättning att endast testa den del av modellen som kommer att användas.

Möjliggör snabb utveckling och förbättring

AI-initiativ för företag är inte en engångsfix; snarare är de en iterativ process som använder kunddata för att förbättra och förbättra befintliga modeller. Företag kan komplettera nuvarande data med ny data för att testa flera användningsfall, utforma personliga strategier och förbättra kundupplevelsen.

Risker med att använda färdiga utbildningsdataset för dina ML-projekt

Risker med standardträningsdataset

Använder förbyggd AI-träningsdata kan komma med många fördelar, men det är inte utan sin del av riskerna.

Med färdiga utbildningsdatauppsättningar riskerar du att ha mindre kontroll över informationen, processen och lösningen. Eftersom data i förbyggda datauppsättningar kan vara generiska är anpassningsalternativen också ganska begränsade, särskilt när man testar för edge-fall. Företag måste komplettera den befintliga informationen med förbyggda data för att säkerställa att data är anpassade till ditt företags behov.

För att verkligen få ut det bästa av exempel på datamängder och mildra nackdelarna med att använda förbyggda datauppsättningar måste du välja en erfaren och pålitlig datapartner. Genom att välja en datapartner med datainsamling och kommentera data funktioner kan du anpassa dina applikationer och avsevärt minska tiden till marknaden samtidigt som du bibehåller hög prestanda.

Shaip har många års erfarenhet av att tillhandahålla högkvalitativa datamängder till företag som använder toppmodern teknik och ett erfaret team. Vi hjälper dig att kickstarta dina AI-produkter och få dem igång med våra välkommenterade och dynamiska datauppsättningar.

Social Dela