Herkese açık/açık ve ücretsiz kaynaklardan yapay zeka (AI) modülleri için veri kümeleri almak, danışma oturumlarımız sırasında bize en sık sorulan sorular arasındadır. Girişimciler, AI uzmanları ve teknoloji girişimcileri, AI eğitim verilerinin nereden kaynaklanacağına karar verirken bütçelerinin birincil endişe olduğunu ifade ettiler.
Çoğu girişimci, modülleri için kalite ve bağlamsal eğitim verilerinin önemini anlıyor. İlgili verilerin sonuçlara ve sonuçlara getirebileceği farkı fark ederler; ancak çoğu durumda, bütçeleri onları güvenilir satıcılardan ücretli, dış kaynaklı veya üçüncü taraf eğitim verilerini almaktan ve veri tedarikinde kendi çabalarına başvurmaktan kısıtlar.
Bu blog yazısında, yaratacakları sonuçlar nedeniyle paradan tasarruf etmek için neden kamuya açık veri kaynaklarıyla yetinmemeniz gerektiğini keşfedeceğiz.
Herkese Açık Güvenilir Yapay Zeka Eğitim Veri Kaynakları
Kamu kaynaklarına girmeden önce ilk seçenek dahili verileriniz olmalıdır. Tüm işletmeler, öğrenebilecekleri kaliteli veri hacimleri üretir. Bu kaynaklar, CRM, PoS, çevrimiçi reklam kampanyaları ve daha fazlasını içerir. İşletmenizin dahili sunucularınızda ve sistemlerinizde bir veri deposu olduğundan eminiz. Modelleriniz için dış kaynak kullanmadan veya kamu kaynaklarını kullanmadan önce, yapay zeka modellerinizi eğitmek için dahili olarak oluşturduğunuz mevcut bilgileri kullanmanızı öneririz. Veriler işinizle alakalı, bağlamsal ve güncel olacaktır.
Ancak, işletmeniz yeniyse ve yeterli veri üretmiyorsa veya verilerinizde örtük bir önyargı olabileceğinden korkuyorsanız, aşağıdaki halka açık kaynaklardan birini veya tümünü deneyin.
1. Google Veri Kümesi Araması
Google Arama Motorunun değerli bir bilgi hazinesi olmasına benzer şekilde, Google Veri Kümesi Araması da veri kümeleri için bir kaynaktır. Google Akademik'i daha önce kullandıysanız, anahtar kelimelere göre tercih ettiğiniz veri kümelerini arayabileceğiniz işleyişinin neredeyse benzer olduğunu anlayın.
Google Veri Arama, kullanıcıların yalnızca ilgili bilgileri içerecek şekilde konuya, indirme biçimine, son güncellemeye ve diğer parametrelere göre veri kümelerini filtrelemesine olanak tanır. Sonuçlar, kişisel sayfalardan, çevrimiçi kitaplıklardan, yayıncılardan ve daha fazlasından veri kümelerini içerir. Sonuçlar, sahibi, indirme bağlantıları, açıklama, yayın tarihi vb. dahil olmak üzere her bir veri kümesinin ayrıntılı bir özetini sunar.
2. UCI ML Deposu
UCI ML Deposu, California Üniversitesi tarafından sağlanan ve bakımı yapılan ücretsiz olarak arama yapmak ve indirmek için hazır 497'den fazla veri kümesine sahiptir. Depo, aşağıdakilerle ilgili bir dizi bilgi sunar:
- satır sayısı
- Kayıp değerler
- Öznitelik bilgileri
- Kaynak bilgileri
- Toplama bilgileri
- Çalışmaların alıntıları
- Veri kümesi özellikleri ve daha fazlası
3. Kaggle Veri Kümeleri
Kaggle, çevrimiçi olarak mevcut olan veri bilimcileri ve makine öğrenimi meraklıları için en önde gelen platformlardan biridir. Amatör ve makine öğrenimi uzmanlarının projeleri için veri sağladığı, tüm veri kümesi gereksinimleri için gidilecek bir web sitesidir.
Kaggle, 19,000'den fazla genel veri kümesine ve 200,000'den fazla açık kaynaklı Jupyter Notebook'a ev sahipliği yapmaktadır. Ayrıca topluluk forumu aracılığıyla makine öğrenimiyle ilgili sorularınızı çözebilirsiniz.
Tercih ettiğiniz veri kümesini seçtiğinizde Kaggle, kullanılabilirlik derecelendirmesini, lisans ayrıntılarını, meta verileri, kullanım istatistiklerini ve daha fazlasını anında sağlar. Veri kümesi sayfaları, biçimler ve kullanılabilirlik hakkında kısa bir genel bakış sunarak ve veri kümesiyle ilgili tüm geniş soruları yanıtlayarak hızlı bir şekilde taranacak şekilde tasarlanmıştır.
Herkese Açık Veri Kümelerinin Artıları ve Eksileri
Artıları
Herkese açık veri kümelerini kullanmanın en önemli avantajı, ücretsiz olmalarıdır. Çevrimiçi olarak kolayca erişilebilirler ve bunları indirip projelerinize uygulayabilirsiniz. Modüllerinizi test etmede ve doğru sonuçlar için optimize etmede yardımcı olsalar da, genel veritabanları uzun vadeli bir çözüm değildir. Pazarlamak için sınırlı zamanınız varsa ve AI eğitim verilerine umutsuzca ihtiyacınız varsa, halka açık veri kümeleri en ideal seçiminiz olacaktır.
Bununla birlikte, faydalarından daha fazla eksileri vardır. Herkese açık veri kümelerini kullanmanın dezavantajlarına bakalım:
Eksileri
- Projeniz için uygun bir veri seti bulmak zordur. Yani, pazar segmentiniz çok niş veya yeniyse, AI modellerinizi eğitebilecek güncel ve bağlamsal verileri bulma şansınız pek yoktur.
- Uzmanlar veya kurum içi ekipleriniz hala açıklama projeniz için kullanılacak kamu kaynaklarından veri kümeleri.
- Lisanslama ve kullanım haklarıyla ilgili, veri kümesinin ticari amaçlarla kullanımını sınırlayan tonlarca endişe var.
- Açık kaynak oldukları ve herkese açık oldukları için, AI projelerinizde rekabet avantajınız veya avantajınız yoktur.
Ücretsiz Veri Kümeleri Yararlı Olabilir ancak Sınırlıdır
En doğru, önyargısız ve ilgili AI sonuçlarını üretmek yalnızca ücretsiz kaynaklarla gerçekleştirilemez. Bahsettiğimiz gibi, herkese açık veri kümeleriyle başlamak faydalı olabilir. Ancak, kârınızı en üst düzeye çıkarmayı ve işinizi ölçeklendirmeyi planlıyorsanız, ücretsiz veriler gerçekçi bir çözüm değildir. Bunun yerine, projeleriniz için özel olarak özelleştirilmiş, mümkün olan en alakalı ve uygun verilere ihtiyacınız var.
Uzun vadeli başarı için oluşturulmuş yapıcı veri kümelerini bulmak yalnızca Shaip gibi uzmanlar tarafından yapılabilir. Projeniz için en kusursuz kalitede verileri sağlarken, veri açıklamaları ve etiketleme gereksinimleriyle de ilgileniyoruz. Bu nedenle, pazarlama zamanınız ne olursa olsun, bize güvenebilirsiniz. kaliteli AI eğitim verileri.
Bugün bizimle iletişime geçin.
