Yıllarca süren pahalı AI geliştirme ve ezici sonuçların ardından, büyük verilerin her yerde bulunması ve bilgi işlem gücünün hazır kullanılabilirliği, AI uygulamalarında bir patlama yaratıyor. Giderek daha fazla işletme teknolojinin inanılmaz yeteneklerinden yararlanmaya çalışırken, bu yeni girenlerden bazıları minimum bütçeyle maksimum sonuçlar elde etmeye çalışıyor ve en yaygın stratejilerden biri ücretsiz veya indirimli veri kümeleri kullanarak algoritmaları eğitmek.
Açık kaynak veya kitle kaynaklı veri kümelerinin gerçekten bir satıcıdan alınan lisanslı verilerden daha ucuz olmasının hiçbir yolu yoktur ve ucuz veya ücretsiz veriler bazen bir yapay zeka girişiminin karşılayabileceği tek şeydir. Kitle kaynaklı veri kümeleri, bazı yerleşik kalite güvence özellikleriyle bile gelebilir ve ayrıca daha kolay ölçeklenebilirler, bu da onları hızlı büyüme ve genişleme hayal eden yeni başlayanlar için daha da çekici hale getirir.
Açık kaynaklı veri kümeleri kamuya açık alanda mevcut olduğundan, birden fazla yapay zeka ekibi arasında işbirliğine dayalı geliştirmeyi kolaylaştırır ve mühendislerin herhangi bir sayıda yinelemeyle denemeler yapmasına olanak tanır, üstelik bir şirket ek maliyete neden olmaz. Ne yazık ki, hem açık kaynak hem de kitle kaynaklı veri kümeleri, olası ön tasarrufları hızla ortadan kaldırabilecek bazı önemli dezavantajlarla birlikte gelir.
Ucuz Veri Kümelerinin Gerçek Maliyeti
Ödediğinizin karşılığını aldığınızı söylüyorlar ve söz konusu veri kümeleri olduğunda özellikle doğrudur. Yapay zeka modelinizin temeli olarak açık kaynak veya kitle kaynaklı verileri kullanırsanız, şu büyük dezavantajlarla mücadele ederek bir servet harcamayı bekleyebilirsiniz:
Azaltılmış doğruluk:
Ücretsiz veya ucuz veriler belirli bir alanda sıkıntı çekiyor ve bu, AI geliştirme çabalarını sabote etme eğiliminde olan bir alan: doğruluk. Açık kaynaklı veriler kullanılarak geliştirilen modeller, verilerin kendisine nüfuz eden kalite sorunları nedeniyle genellikle yanlıştır. Veriler anonim olarak kitle kaynaklı olduğunda, çalışanlar istenmeyen sonuçlardan sorumlu değildir ve farklı teknikler ve deneyim seviyeleri verilerle büyük tutarsızlıklar üretir.
Artan rekabet:
Herkes açık kaynaklı verilerle çalışabilir, bu da birçok şirketin tam da bunu yaptığı anlamına gelir. İki rakip takım aynı girdilerle çalıştığında, aynı - veya en azından çarpıcı şekilde benzer - çıktılarla sonuçlanmaları muhtemeldir. Gerçek bir farklılaşma olmadan, her müşteri, yatırım doları ve bir ons medya kapsamı için eşit bir oyun alanında rekabet edeceksiniz. Zaten zorlu bir iş ortamında bu şekilde çalışmak istemezsiniz.
Statik veriler:
Malzemelerinizin miktarının ve kalitesinin sürekli değişim içinde olduğu bir tarifi takip ettiğinizi hayal edin. Birçok açık kaynaklı veri kümesi sürekli olarak güncellenir ve bu güncellemeler değerli eklemeler olsa da projenizin bütünlüğünü tehdit edebilir. Açık kaynaklı verilerin özel bir kopyasından çalışmak uygun bir seçenektir, ancak bu aynı zamanda güncellemelerden ve yeni eklemelerden yararlanmadığınız anlamına da gelir.
Mahremiyet endişeleri:
Açık kaynaklı veri kümeleri, siz onları AI algoritmanızı eğitmek için kullanana kadar sizin sorumluluğunuzda değildir. Veri kümesinin, uygun bilgiler olmadan herkese açık hale getirilmiş olması mümkündür. de-kimlik Bu, verileri kullanarak tüketici verilerini koruma yasalarını ihlal ediyor olabileceğiniz anlamına gelir. Bu verilerin iki farklı kaynağının kullanılması, her birinde bulunan anonim verilerin birbirine bağlanmasını ve kişisel bilgilerin açığa çıkmasını da mümkün kılabilir.
Açık kaynaklı veya kitle kaynaklı veri kümeleri, çekici bir fiyat etiketi ile gelir, ancak en yüksek seviyelerde rekabet eden ve kazanan yarış arabaları, kullanılmış araba lotundan sürülmez.
Yatırım yaptığınızda Shaip tarafından sağlanan veri kümeleri, tam olarak yönetilen bir iş gücünün tutarlılığını ve kalitesini, kaynaktan ek açıklamalara kadar uçtan uca hizmetleri ve modelinizin son kullanımını tam olarak kavrayabilen ve size tavsiyelerde bulunabilecek şirket içi endüstri uzmanlarından oluşan bir ekibi satın alıyorsunuz. hedeflerinize en iyi nasıl ulaşırsınız. Sizin titiz spesifikasyonlarınıza göre derlenen verilerle, modelinizin en yüksek kalitede çıktıyı üretmesine yardımcı olun daha az yinelemede, başarınızı hızlandırır ve sonuçta paradan tasarruf etmenizi sağlar.