Отримання наборів даних для модулів штучного інтелекту (AI) із загальнодоступних/відкритих і безкоштовних ресурсів є одними з найпоширеніших запитань, які нам задають під час наших консультацій. Підприємці, спеціалісти зі штучного інтелекту та технічні підприємці висловили думку, що їхній бюджет є головною проблемою, коли вони вирішують, звідки брати навчальні дані щодо штучного інтелекту.
Більшість підприємців розуміють важливість якісних і контекстних навчальних даних для своїх модулів. Вони усвідомлюють різницю, яку відповідні дані можуть принести до результатів; однак у багатьох випадках їхній бюджет обмежує їх отримання платних, зовнішніх або сторонніх навчальних даних від надійних постачальників і вдатися до власних зусиль для отримання даних.
У цій публікації блогу ми досліджуємо, чому вам не варто погоджуватися на публічні ресурси даних, щоб заощадити гроші через наслідки, які вони спричинять.
Надійні загальнодоступні джерела даних навчання ШІ
Однак, якщо ваш бізнес є новим і не надає адекватних даних, або ви боїтеся, що ваші дані можуть мати неявну упередженість, спробуйте одне або всі три з наведених нижче публічних джерел.
1. Пошук у наборах даних Google
Подібно до того, як пошукова система Google є скарбницею цінної інформації, Google Dataset Search є ресурсом для наборів даних. Якщо ви раніше користувалися Google Scholar, зрозумійте, що його функціонування майже схоже, де ви можете шукати бажані набори даних за ключовими словами.
Пошук даних Google дозволяє користувачам фільтрувати свої набори даних за темою, форматом завантаження, останнім оновленням та іншими параметрами, щоб включати лише релевантну інформацію. Результати включають набори даних з особистих сторінок, онлайн-бібліотек, видавців тощо. Результати надають детальний підсумок кожного набору даних, включаючи власника, посилання для завантаження, опис, дату публікації тощо.
2. Репозиторій UCI ML
Репозиторій UCI ML містить понад 497 наборів даних, доступних для пошуку та безкоштовного завантаження, наданих і підтримуваних Каліфорнійським університетом. Репозиторій пропонує широкий спектр інформації щодо:
- Кількість рядків
- Відсутні значення
- Інформація про атрибути
- Інформація про джерело
- Інформація про колекцію
- Цитування досліджень
- Характеристики набору даних тощо
3. Набори даних Kaggle
Kaggle є домом для понад 19,000 200,000 публічних наборів даних і понад XNUMX XNUMX блокнотів Jupyter з відкритим кодом. Ви також можете отримати відповіді на свої запитання щодо машинного навчання на форумі спільноти.
Коли ви вибираєте бажаний набір даних, Kaggle миттєво надає рейтинг зручності використання, деталі ліцензії, метадані, статистику використання тощо. Сторінки набору даних призначені для швидкого сканування, надають короткий огляд форматів, зручності використання та відповідають на будь-які широкі запитання щодо набору даних.
Плюси та мінуси публічних наборів даних
доводи
Основна перевага використання публічних наборів даних полягає в тому, що вони безкоштовні. До них легко отримати доступ в Інтернеті, і ви можете завантажити їх і застосувати до своїх проектів. Хоча вони можуть бути корисними для тестування ваших модулів та їх оптимізації для отримання точних результатів, публічні бази даних не є довгостроковим рішенням. Якщо у вас обмежений час для виходу на ринок і ви відчайдушно потребуєте даних навчання AI, загальнодоступні набори даних будуть вашим найкращим вибором.
Однак мінусів більше, ніж переваг. Давайте подивимося на недоліки використання публічних наборів даних:
мінуси
- Складно знайти відповідний набір даних для вашого проекту. Це означає, що якщо ваш ринковий сегмент занадто нішевий або новий, малоймовірно, що ви знайдете актуальні та контекстні дані, які могли б навчити ваші моделі ШІ.
- Експерти або ваші власні команди все одно повинні коментувати набори даних із загальнодоступних ресурсів, які будуть використані для вашого проекту.
- Існує безліч проблем щодо ліцензування та прав на використання, що обмежує використання набору даних у комерційних цілях.
- Оскільки вони мають відкритий вихідний код і доступні для будь-кого, у вас немає конкурентної переваги чи переваги з вашими проектами ШІ.
Безкоштовні набори даних можуть бути корисними, але обмежені
Отримання найточніших, вільних від упереджень і релевантних результатів штучного інтелекту неможливе лише за допомогою безкоштовних ресурсів. Як ми вже згадували, початок роботи з публічними наборами даних може бути корисним. Однак якщо ви плануєте максимізувати прибуток і розширити свій бізнес, безкоштовні дані не є реалістичним рішенням. Натомість вам потрібні найбільш релевантні та відповідні дані, налаштовані спеціально для ваших проектів.
Знайти конструктивні набори даних, створені для довгострокового успіху, можуть лише такі експерти, як Шайп. Ми отримуємо дані найбездоганнішої якості для вашого проекту, а також дбаємо про анотації даних і вимоги до маркування. Отже, незалежно від вашого часу виходу на ринок, ви можете покластися на нас якісні навчальні дані ШІ.
Зв'яжіться з нами сьогодні.
