Etter år med dyr AI-utvikling og underveldende resultater, produserer allestedsnærværet av big data og lett tilgjengelighet av datakraft en eksplosjon i AI-implementeringer. Ettersom flere og flere bedrifter ser etter å utnytte teknologiens utrolige evner, prøver noen av disse nye deltakerne å få maksimale resultater på et minimalt budsjett, og en av de vanligste strategiene er å trene algoritmer ved å bruke gratis eller rabatterte datasett.
Det er ingen vei utenom det faktum at åpen kildekode eller crowdsourcede datasett faktisk er billigere enn lisensierte data fra en leverandør, og billig eller gratis data er noen ganger alt en AI-oppstart har råd til. Crowdsourced datasett kan til og med komme med noen innebygde kvalitetssikringsfunksjoner, og de er også lettere skalert, noe som gjør dem enda mer attraktive for startups som forestiller seg rask vekst og ekspansjon.
Fordi åpen kildekode-datasett er tilgjengelig i det offentlige domene, letter de samarbeidsutvikling mellom flere AI-team og de lar ingeniører eksperimentere med et hvilket som helst antall iterasjoner, alt uten at et selskap pådrar seg ekstra kostnader. Dessverre har både åpen kildekode og crowdsourcede datasett også noen store ulemper som raskt kan oppheve potensielle forhåndsbesparelser.
Den sanne kostnaden for billige datasett
De sier at du får det du betaler for, og ordtaket er spesielt sant når det kommer til datasett. Hvis du bruker åpen kildekode eller crowdsourced data som grunnlaget for AI-modellen din, kan du forvente å bruke en formue på å kjempe med disse store ulempene:
Redusert nøyaktighet:
Gratis eller billig data lider på ett bestemt område, og det er et område som har en tendens til å sabotere AI-utviklingsarbeid: nøyaktighet. Modeller utviklet ved bruk av åpen kildekode-data er generelt unøyaktige på grunn av kvalitetsproblemene som gjennomsyrer selve dataene. Når data er crowdsourcet anonymt, er ikke arbeidere ansvarlige for uønskede resultater, og ulike teknikker og erfaringsnivåer produserer store inkonsekvenser med dataene.
Økt konkurranse:
Alle kan jobbe med åpen kildekode, noe som betyr at mange selskaper gjør nettopp det. Når to konkurrerende lag jobber med de samme nøyaktige inputene, vil de sannsynligvis ende opp med de samme - eller i det minste slående like - utgangene. Uten ekte differensiering vil du konkurrere på like vilkår for hver kunde, investeringskroner og en unse mediedekning. Det er ikke slik du ønsker å operere i et allerede utfordrende forretningslandskap.
Statiske data:
Tenk deg å følge en oppskrift hvor mengden og kvaliteten på ingrediensene dine var i konstant forandring. Mange åpen kildekode-datasett oppdateres kontinuerlig, og selv om disse oppdateringene kan være verdifulle tillegg, kan de også true integriteten til prosjektet ditt. Å jobbe fra en privat kopi av åpen kildekode-data er et levedyktig alternativ, men det betyr også at du ikke drar nytte av oppdateringer og nye tillegg.
Personvernhensyn:
Datasett med åpen kildekode er ikke ditt ansvar – før du bruker dem til å trene AI-algoritmen din. Det er mulig at datasettet ble offentliggjort uten riktig avidentifikasjon av data, noe som betyr at du kan bryte forbrukerdatabeskyttelseslover ved å bruke dem. Bruk av to forskjellige kilder til disse dataene kan også gjøre det mulig for de ellers anonyme dataene i hver av dem å bli koblet sammen, og avsløre personlig informasjon.
Åpen kildekode eller crowdsourced datasett kommer med en tiltalende prislapp, men racerbiler som konkurrerer og vinner på de høyeste nivåene blir ikke kjørt bort fra bruktbilen.
Når du investerer i datasett som er hentet av Shaip, kjøper du konsistensen og kvaliteten til en fullt administrert arbeidsstyrke, ende-til-ende-tjenester fra innkjøp til merknader, og et team med interne bransjeeksperter som fullt ut kan forstå sluttbruken av modellen din og gi deg råd om hvordan du best kan nå dine mål. Med data som er kurert i henhold til dine nøyaktige spesifikasjoner, kan vi hjelpe modellen din med å generere den høyeste kvaliteten i færre iterasjoner, akselererer suksessen din og sparer deg til slutt penger.