Det er et pågående argument for og imot å bruke hyllevaredatasett å utvikle avanserte kunstig intelligens-løsninger for bedrifter. Men hyllevareopplæringsdatasett kan være den perfekte løsningen for organisasjoner som ikke har et spesialisert internt team av dataforskere, ingeniører og annotatorer til rådighet.
Selv om organisasjoner har team for storskala ML-distribusjoner, har de noen ganger problemer med å samle inn data av høy kvalitet som kreves for modellen.
Videre er hastigheten på utvikling og distribusjon nødvendig for å oppnå et konkurransefortrinn i markedet, noe som tvinger mange selskaper til å stole på hyllede datasett. La oss definere off-the-hylledata, og forstå fordelene og hensynene deres før du bestemmer deg for å gå for dem.
Hva er hyllevaredatasett?
Et hyllevareopplæringsdatasett er et levedyktig alternativ for selskaper som ønsker å raskt utvikle og distribuere AI-løsninger når de ikke har tid eller ressurser til å bygge tilpassede data.
Hyllevare treningsdata, som navnet antyder, er et datasett som allerede er samlet inn, renset, kategorisert og klart til bruk. Selv om verdien av tilpassede data ikke kan undergraves, ville det nest beste alternativet være en hyllevaredatasett.
Hvorfor og når bør du vurdere hyllevaredatasett?
La oss starte med å svare på den første delen av utsagnet – den 'Hvorfor.'
Den kanskje største fordelen med å bruke et standard treningsdatasett er det fart. Som bedrift trenger du ikke lenger bruke betydelig tid, penger og ressurser på å utvikle tilpassede data fra bunnen av. De første datainnsamlings- og kontrolltrinnene tar opp mye av prosjekttiden. Jo lenger du venter med å distribuere en løsning i markedet, jo mindre sjanse har den til å gjøre den stor på grunn av virksomhetens konkurransekraft.
En annen fordel er prispunkt— Forhåndsbygde datasett er kostnadseffektive og klare. Tenk på det et øyeblikk: en bedrift som bygger en AI-løsning vil samle inn enorme mengder interne og eksterne data. Imidlertid brukes ikke alle innsamlede data til å utvikle applikasjoner. I tillegg vil selskapet ikke bare betale for datainnsamling men også for evaluering, rengjøring og etterarbeid. Med hyllevaredatasett, derimot, må du kun betale for dataene som brukes.
Siden det er retningslinjer for personvern, er hyllevare vanligvis en sikrere og sikrere datasett. Men med øyeblikkelige data vil det alltid være risiko involvert, for eksempel mindre kontroll over datakilden og mangel på immaterielle rettigheter over dataene.
La oss nå takle neste del av uttalelsen: "når" å bruke en forhåndsbygd datasett?
Automatisk talegjenkjenning
ASR, eller Automatic Speech Recognition, brukes til å utvikle ulike applikasjoner som stemmeassistenter, videoteksting og mer. Å utvikle en ASR-basert applikasjon krever imidlertid enorme mengder annoterte data og databehandling. Når du legger til språkmangfold i blandingen, blir det utfordrende å skaffe det nødvendige datasettet for å trene ML-modellene.
Maskinoversettelse
Nøyaktig maskinoversettelse baner vei for forbedrede kundeopplevelser og krever datasett av høy kvalitet for opplæring. Du trenger store mengder nøyaktig annoterte språkdata for å utvikle en troverdig og pålitelig maskinoversettelsesapplikasjon.
Tekst-til-tale
Tekst-til-tale hjelpeteknologi brukes for systemer i bilen, virtuelle assistenter og mobiltelefoner. Den TTS-baserte applikasjonen kan utvikles når ML-algoritmen trenes på annoterte data av høy kvalitet.
Fordeler med hyllevare for opplæringsdatasett for ML-prosjekter
Hjelper til raskere og mer nøyaktig opplæring og testing
Testing og evaluering er nøkkelen til å utvikle ML-løsninger med høy ytelse. For å sikre at modellen leverer pålitelige spådommer, bør den testes på nye og unike data. Evaluering av modellen på de samme dataene som brukes for testing vil ikke gi nøyaktige resultater i virkelige scenarier.
Likevel tar det mye tid og krefter å samle inn, rense, kommentere og validere data på en måte som ikke påvirker utviklings- og distribusjonstidsrammene. I slike tilfeller er det fordelaktig å bruke hylledatasett da de er lett tilgjengelige, økonomiske og nyttige.
Får AI-prosjektet ditt i gang
Noen ganger kan AI-prosjekter ikke ta av rett og slett fordi de ikke har ressursene som trengs for å samle inn data fra bunnen av. Dessuten er det i noen tilfeller ikke nødvendig med en helt ny løsning. I slike tilfeller er det fornuftig å bruke en forhåndsinnsamlet datasett å teste bare den delen av modellen som skal distribueres.
Tillater rask utvikling og forbedring
AI-tiltak for bedrifter er ikke en engangsløsning; snarere er de en iterativ prosess som bruker kundedata til å forbedre og forbedre eksisterende modeller. Bedrifter kan supplere nåværende data med nye data for å teste flere brukstilfeller, utarbeide personlige strategier og forbedre kundeopplevelsen.
Risikoer ved bruk av hyllevareopplæringsdatasett for ML-prosjektene dine
Bruker forhåndsbygd AI treningsdata kan komme med mange fordeler, men det er ikke uten sin del av risiko.
Med hyllevareopplæringsdatasett risikerer du å ha mindre kontroll over informasjonen, prosessen og løsningen. Siden dataene i forhåndsbygde datasett kan være generiske, er tilpasningsalternativene også ganske begrensede, spesielt når man tester for edge-tilfeller. Bedrifter må supplere den eksisterende informasjonen med forhåndsbygde data for å sikre at dataene er på linje med bedriftens behov.
Å virkelig få det beste ut av eksempel datasett og redusere ulempene ved å bruke forhåndsbygde datasett, må du velge en erfaren og pålitelig datapartner. Ved å velge en datapartner med datainnsamling og kommentere data funksjoner, kan du tilpasse applikasjonene dine og redusere time-to-market betraktelig samtidig som du opprettholder høy ytelse.
Shaip har mange års erfaring med å levere datasett av høy kvalitet til bedrifter ved bruk av førsteklasses teknologier og et erfarent team. Vi hjelper deg å kickstarte AI-produktene dine og få dem i gang med våre godt kommenterte og dynamiske datasett.
