Hazır Veri Kümesi

Kullanıma Hazır Eğitim Veri Kümeleri, makine öğrenimi projelerinizi nasıl Hızlı Bir Başlangıç ​​durumuna getirir?

kullanımının lehinde ve aleyhinde devam eden bir tartışma vardır. kullanıma hazır veri kümesi işletmeler için üst düzey yapay zeka çözümleri geliştirmek. Ancak kullanıma hazır eğitim veri kümeleri, bünyesinde veri bilimcilerden, mühendislerden ve açıklayıcılardan oluşan özel bir ekibin emrinde olmadığı kuruluşlar için mükemmel bir çözüm olabilir.

Kuruluşların büyük ölçekli makine öğrenimi dağıtımları için ekipleri olsa bile, bazen model için gereken yüksek kaliteli verileri toplamakta sorun yaşarlar.

Ayrıca, piyasada rekabet avantajı elde etmek için geliştirme ve devreye alma hızı gereklidir ve bu da birçok şirketi kullanıma hazır veri kümelerine güvenmeye zorlar. Off-the- tanımlayalımraf verilerive onlar için gitmeye karar vermeden önce faydalarını ve dikkate alınması gereken noktaları anlayın.

Hazır Veri Kümeleri nedir?

Eğitim verilerinin lisanslanması Hazır bir eğitim veri seti, özel veriler oluşturmak için zamanları veya kaynakları olmadığında yapay zeka çözümlerini hızlı bir şekilde geliştirmek ve dağıtmak isteyen şirketler için uygun bir seçenektir.

Hazır eğitim verileri, adından da anlaşılacağı gibi, önceden toplanmış, temizlenmiş, kategorize edilmiş ve kullanıma hazır bir veri kümesidir. Özel verilerin değeri göz ardı edilemese de, bir sonraki en iyi alternatif, kullanıma hazır veri kümesi.

Kullanıma Hazır Veri Kümelerini Neden ve Ne Zaman Düşünmelisiniz?

İfadenin ilk bölümünü yanıtlayarak başlayalım; 'Niye.' 

Hazır bir eğitim veri seti kullanmanın belki de en büyük avantajı, hız. Bir işletme olarak, özel verileri sıfırdan geliştirmek için artık önemli ölçüde zaman, para ve kaynak harcamanıza gerek yok. İlk veri toplama ve inceleme adımları, proje süresinin çoğunu alır. Bir çözümü piyasaya sürmek için ne kadar uzun süre beklerseniz, işin rekabetçi doğası nedeniyle onu büyütme şansı o kadar az olur.

Başka bir avantaj fiyat noktası—önceden oluşturulmuş veri kümeleri uygun maliyetlidir ve hazırdır. Bir düşünün: Yapay zeka çözümü geliştiren bir işletme, çok büyük miktarda dahili ve harici veri toplayacaktır. Ancak, toplanan tüm veriler uygulama geliştirmek için kullanılmaz. Ek olarak, şirket sadece bilgi toplama ama aynı zamanda değerlendirme, temizleme ve yeniden işleme için. Hazır veri kümelerinde ise yalnızca kullanılan veriler için ödeme yapmanız gerekir.

Veri gizliliğine ilişkin yönergeler olduğundan, kullanıma hazır veriler genellikle bir daha güvenli ve daha güvenli veri kümesi. Ancak, anlık veriler söz konusu olduğunda, veri kaynağı üzerinde daha az kontrol ve veriler üzerinde fikri mülkiyet haklarının olmaması gibi riskler her zaman olacaktır.

Şimdi açıklamanın bir sonraki bölümünü ele alalım: "ne zaman" önceden oluşturulmuş kullanmak için veri kümesi?

Otomatik Konuşma Tanıma

ASR veya Otomatik Konuşma Tanıma, sesli asistanlar, video altyazı ve daha fazlası gibi çeşitli uygulamaları geliştirmek için kullanılır. Bununla birlikte, ASR tabanlı bir uygulama geliştirmek, çok miktarda açıklamalı veri ve bilgi işlem gerektirir. Karışıma dil çeşitliliğini eklediğinizde, makine öğrenimi modellerini eğitmek için gerekli veri kümesini elde etmek zorlaşır.

Makine Çevirisi

Doğru makine çevirisi, gelişmiş müşteri deneyimlerinin önünü açar ve eğitim için yüksek kaliteli veri kümeleri gerektirir. Güvenilir ve güvenilir bir makine çevirisi uygulaması geliştirmek için büyük miktarlarda doğru şekilde açıklamalı dil verilerine ihtiyacınız var.

Text-to-Speech

Metinden konuşmaya yardımcı teknoloji, araç içi sistemler, sanal asistanlar ve cep telefonları için kullanılır. TTS tabanlı uygulama, makine öğrenimi algoritması yüksek kaliteli açıklamalı veriler üzerinde eğitildiğinde geliştirilebilir.

AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.

Makine Öğrenimi Projeleri için Hazır Eğitim Veri Kümelerinin Faydaları

Daha Hızlı ve Daha Doğru Eğitim ve Test Etmeye Yardımcı Olur

Test etme ve değerlendirme, yüksek performanslı makine öğrenimi çözümleri geliştirmenin anahtarıdır. Modelin güvenilir tahminler sunmasını sağlamak için yeni ve benzersiz veriler üzerinde test edilmelidir. Modelin test için kullanılan aynı veriler üzerinde değerlendirilmesi, gerçek dünya senaryolarında doğru sonuçlar vermeyecektir.

Yine de, geliştirme ve dağıtım zaman dilimlerini etkilemeyecek şekilde verileri toplamak, temizlemek, açıklama eklemek ve doğrulamak çok fazla zaman ve çaba gerektirir. Bu gibi durumlarda, hazır veri kümelerini kullanmak, hazır, ekonomik ve kullanışlı oldukları için avantajlıdır.

AI projenizi bir Başlangıç ​​noktasına getirir

Bazen yapay zeka projeleri, sıfırdan veri toplamak için gereken kaynaklara sahip olmadıkları için başarılı olamazlar. Ayrıca bazı durumlarda tamamen yeni bir çözüm gerekli değildir. Bu gibi durumlarda, kullanmak mantıklıdır. önceden toplanmış veri kümesi modelin yalnızca konuşlandırılacak olan kısmını test etmek için.

Hızlı Geliştirme ve İyileştirme Sağlar

İşletmeler için AI girişimleri tek seferlik bir düzeltme değildir; bunun yerine, mevcut modelleri geliştirmek ve iyileştirmek için müşteri verilerini kullanan yinelemeli bir süreçtir. İşletmeler, çeşitli kullanım durumlarını test etmek, kişiselleştirilmiş stratejiler geliştirmek ve müşteri deneyimini iyileştirmek için mevcut verileri yeni verilerle tamamlayabilir.

Makine Öğrenimi Projeleriniz için Hazır Eğitim Veri Kümeleri Kullanmanın Riskleri

Kullanıma hazır eğitim veri kümelerinin riskleri

Önceden oluşturulmuş kullanma AI eğitim verileri pek çok avantajı beraberinde getirebilir, ancak risklerden de payını alır.

Hazır eğitim veri kümeleriyle bilgi, süreç ve çözüm üzerinde daha az kontrole sahip olma riskini alırsınız. Önceden oluşturulmuş veri kümelerindeki veriler jenerik olabileceğinden, özellikle uç durumları test ederken özelleştirme seçenekleri de oldukça sınırlıdır. Şirketler, verilerin iş ihtiyaçlarınızla uyumlu olmasını sağlamak için mevcut bilgileri önceden oluşturulmuş verilerle tamamlamalıdır.

Gerçekten en iyisini elde etmek için örnek veri kümeleri ve önceden oluşturulmuş veri kümelerini kullanmanın dezavantajlarını azaltmak için deneyimli ve güvenilir bir veri ortağı seçmelisiniz. Veri toplama ile bir veri ortağı seçerek ve açıklama verileri yetenekleri sayesinde uygulamalarınızı özelleştirebilir ve yüksek performansı korurken pazara sunma süresini önemli ölçüde kısaltabilirsiniz.

Shaip, en üst düzey teknolojileri ve deneyimli bir ekibi kullanan işletmelere yüksek kaliteli veri kümeleri sağlama konusunda uzun yıllara dayanan bir deneyime sahiptir. İyi açıklamalı ve dinamik veri kümelerimizle AI ürünlerinizi başlatmanıza ve çalışır durumda bir başlangıç ​​yapmanıza yardımcı oluyoruz.

sosyal paylaşım