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

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, yapay zeka algoritmanızı eğitmek için kullanana kadar sizin sorumluluğunuzda değildir. Veri kümesinin, verilerin uygun şekilde anonimleştirilmeden kamuya açık hale getirilmiş olması mümkündür ; bu da onu kullanarak tüketici veri koruma yasalarını ihlal edebileceğiniz anlamına gelir. Bu verilerin iki farklı kaynağından alınması, her birinde bulunan anonim verilerin birbirine bağlanmasına ve kişisel bilgilerin açığa çıkmasına da yol açabilir.
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.
Shaip tarafından sağlanan veri kümelerine yatırım yaptığınızda , tamamen yönetilen bir iş gücünün tutarlılığını ve kalitesini, veri kaynağı bulmadan veri etiketlemeye kadar uçtan uca hizmetleri ve modelinizin nihai kullanımını tam olarak kavrayabilen ve hedeflerinize en iyi şekilde nasıl ulaşacağınız konusunda size tavsiyelerde bulunabilen şirket içi sektör uzmanlarından oluşan bir ekibi satın almış olursunuz. Titiz spesifikasyonlarınıza göre düzenlenmiş verilerle, modelinizin daha az yinelemede en yüksek kalitede çıktı üretmesine yardımcı olabilir, başarınızı hızlandırabilir ve sonuç olarak size para tasarrufu sağlayabiliriz.