Att köpa datamängder för artificiell intelligens (AI) -moduler från offentliga/öppna och fria resurser är bland de vanligaste frågorna vi får under våra konsultationer. Företagarna, AI -specialisterna och techpreneurs har uttryckt att deras budget är ett primärt bekymmer när de beslutar var de ska köpa sina AI -utbildningsdata.
De flesta företagare förstår vikten av kvalitets- och kontextuell utbildningsdata för sina moduler. De inser skillnaden som relevant data kan ge till resultat och resultat; i många fall begränsar deras budget dem från att skaffa betald, outsourcad eller tredjeparts utbildningsdata från pålitliga leverantörer och tillgripa sina egna ansträngningar för att skaffa data.
I det här blogginlägget kommer vi att utforska varför du inte bör nöja dig med offentliga dataresurser för att spara pengar på grund av de konsekvenser de kommer att skapa.
Tillförlitliga allmänt tillgängliga datakällor för AI -utbildning
Innan vi går in i offentliga resurser bör det första alternativet vara dina interna data. Alla företag genererar mängder kvalitetsdata de kan lära av. Dessa källor inkluderar deras CRM, PoS, onlinekampanjer och mer. Vi är övertygade om att ditt företag har ett arkiv med data i dina interna servrar och system. Innan vi lägger ut data för dina modeller eller använder offentliga resurser, föreslår vi att du använder den befintliga informationen du genererar internt för att träna dina AI -modeller. Uppgifterna kommer att vara relevanta för ditt företag, kontextuella och uppdaterade.
Men om ditt företag är nytt och inte producerar tillräcklig data, eller om du fruktar att det kan finnas implicit partiskhet i dina data, prova en eller alla tre av följande offentliga källor.
1. Google Dataset Search
I likhet med hur Google sökmotor är en skattkammare med värdefull information, är Google Dataset Search en resurs för datamängder. Om du har använt Google Scholar tidigare, förstå att dess funktion nästan är liknande, där du kan söka efter dina föredragna datamängder baserat på sökord.
Med Googles datasökning kan användare filtrera igenom sina datamängder efter ämne, nedladdningsformat, senaste uppdatering och andra parametrar för att bara inkludera relevant information. Resultaten inkluderar datamängder från personliga sidor, onlinebibliotek, utgivare och mer. Resultaten ger en detaljerad sammanfattning av varje dataset, inklusive ägare, nedladdningslänkar, beskrivning, publiceringsdatum, etc.
2. UCI ML -förvar
UCI ML Repository har över 497 datamängder som är tillgängliga för gratis sökning och nedladdning som tillhandahålls och underhålls av University of California. Förvaret erbjuder en rad information om:
- Antal rader
- Värden saknas
- Attributinformation
- Källinformation
- Insamlingsinformation
- Citat av studier
- Datasetegenskaper och mer
3. Kaggle -datauppsättningar
Kaggle är en av de mest framstående plattformarna för datavetenskapare och maskininlärningsentusiaster som finns tillgängliga online. Det är en go-to-webbplats för alla datakrav, där experter på amatör- och maskininlärning hämtar data för sina projekt.
Kaggle är hem för över 19,000 200,000 offentliga datamängder och över XNUMX XNUMX Jupyter Notebooks med öppen källkod. Du kan också lösa dina frågor om maskininlärning via communityforumet.
När du väljer din föredragna datauppsättning ger Kaggle omedelbart användbarhetsbetyg, licensinformation, metadata, användningsstatistik och mer. Datasidans sidor är utformade för att snabbt skannas, vilket ger en kort översikt över format, användbarhet och svarar på alla breda frågor om datamängden.
För- och nackdelar med offentliga databaser
Proffsen
Den främsta fördelen med att använda offentliga datamängder är att de är gratis. De är lätt åtkomliga online, och du kan ladda ner och tillämpa dem på dina projekt. Även om de kan vara till hjälp för att testa dina moduler och optimera dem för korrekta resultat, är offentliga databaser inte en långsiktig lösning. Om du har begränsad tid att marknadsföra och desperat behöver AI -utbildningsdata skulle offentliga datamängder vara ditt mest idealiska val.
Det finns dock fler nackdelar än att uppväga fördelarna. Låt oss titta på nackdelarna med att använda offentliga datamängder:
Nackdelar
- Det är utmanande att hitta en relevant dataset för ditt projekt. Det betyder att om ditt marknadssegment är för nischat eller nytt är chansen osannolik att du hittar uppdaterad och kontextuell data som kan träna dina AI-modeller.
- Experter eller dina egna team måste fortfarande kommentera datamängderna från offentliga resurser som ska användas för ditt projekt.
- Det finns massor av bekymmer kring licensiering och användningsrättigheter, vilket begränsar datauppsättningen för kommersiella ändamål.
- Eftersom de är öppen källkod och tillgängliga för alla, har du ingen konkurrensfördel eller ett försprång med dina AI-projekt.
Gratis datauppsättningar kan vara användbara men är begränsade
Att producera de mest exakta, partiska och relevanta AI-resultaten kan inte åstadkommas med endast fria resurser. Som vi nämnde kan det vara fördelaktigt att komma igång med offentliga datamängder. Men om du planerar att maximera vinster och skala ditt företag är gratis data inte en realistisk lösning. Istället behöver du den mest relevanta och lämpliga data som är möjlig, anpassad specifikt för dina projekt.
Att hitta konstruktiva datauppsättningar byggda för långsiktig framgång kan bara göras av experter som Shaip. Vi hämtar de mest oklanderliga kvalitetsdata för ditt projekt samtidigt som vi tar hand om datakommentarer och märkningskrav. Så, oavsett din tid till marknaden, kan du lita på oss för AI-träningsdata av hög kvalitet.
Kontakta oss idag.
