Після багатьох років дорогих розробок штучного інтелекту та приголомшливих результатів повсюдне поширення великих даних і готова доступність обчислювальної потужності викликають вибух у впровадження штучного інтелекту. Оскільки все більше й більше компаній прагнуть скористатися неймовірними можливостями технології, деякі з цих новачків намагаються отримати максимальні результати за мінімального бюджету, і однією з найпоширеніших стратегій є навчання алгоритмів за допомогою безкоштовних або знижених наборів даних.
Немає жодного способу обійти той факт, що набори даних з відкритим вихідним кодом або краудсорсингу справді дешевші, ніж ліцензовані дані від постачальника, а дешеві або безкоштовні дані іноді є всім, що може собі дозволити стартап AI. Набори даних із краудсорсингу можуть навіть мати деякі вбудовані функції забезпечення якості, а також їх легше масштабувати, що робить їх ще привабливішими для стартапів, які уявляють собі швидке зростання та розширення.
Оскільки набори даних з відкритим кодом доступні у відкритому доступі, вони сприяють спільній розробці між декількома командами штучного інтелекту та дозволяють інженерам експериментувати з будь-якою кількістю ітерацій без додаткових витрат для компанії. На жаль, як набори даних з відкритим кодом, так і набори даних із краудсорсингу також мають деякі серйозні недоліки, які можуть швидко звести нанівець будь-яку потенційну початкову економію.
Справжня вартість дешевих наборів даних
Знижена точність:
Безкоштовні або дешеві дані страждають в одній конкретній сфері, і саме в тій, яка має тенденцію саботувати зусилля з розробки ШІ: точність. Моделі, розроблені з використанням даних з відкритим кодом, як правило, є неточними через проблеми з якістю, які пронизують самі дані. Коли дані збираються анонімно, працівники не несуть відповідальності за небажані результати, а різні методи та рівні досвіду призводять до великих невідповідностей із даними.
Підвищена конкуренція:
Кожен може працювати з відкритими даними, а це означає, що багато компаній роблять саме це. Коли дві конкуруючі команди працюють з однаковими точними вхідними даними, вони, швидше за все, отримають однакові — або принаймні разюче схожі — результати. Без справжньої диференціації ви конкуруватимете на рівних умовах за кожного клієнта, долар інвестицій і унцію висвітлення в ЗМІ. Це не те, як ви хочете працювати в і без того складному бізнес-ландшафті.
Статичні дані:
Уявіть, що ви використовуєте рецепт, у якому кількість і якість інгредієнтів постійно змінюється. Багато наборів даних з відкритим кодом постійно оновлюються, і хоча ці оновлення можуть бути цінними доповненнями, вони також можуть загрожувати цілісності вашого проекту. Робота з приватною копією даних із відкритим кодом є життєздатним варіантом, але це також означає, що ви не отримуєте переваг від оновлень і нових доповнень.
Побоювання щодо конфіденційності:
Набори даних з відкритим кодом не є вашою відповідальністю — доки ви не використаєте їх для навчання свого алгоритму ШІ. Можливо, набір даних було оприлюднено без належного деідентифікація даних, тобто ви можете порушувати закони про захист даних споживачів, використовуючи їх. Використання двох різних джерел цих даних також може зробити можливим зв’язування анонімних даних, що містяться в кожному з них, і розкриття особистої інформації.
Набори даних із відкритим вихідним кодом або краудсорсинговими наборами мають привабливу ціну, але гоночні автомобілі, які конкурують і перемагають на найвищих рівнях, не виганяються з партії вживаних автомобілів.
Коли ви інвестуєте в набори даних, отримані від Shaip, ви купуєте послідовність і якість повністю керованої робочої сили, наскрізні послуги від пошуку до анотації та команду внутрішніх експертів галузі, які можуть повністю зрозуміти кінцеве використання вашої моделі та проконсультувати вас щодо як найкраще досягти своїх цілей. З даними, підібраними відповідно до ваших вимог, ми можемо допоможіть вашій моделі створити вихід найвищої якості за меншу кількість ітерацій, що прискорить ваш успіх і зрештою заощадить ваші гроші.
