Å hente datasett for kunstig intelligens (AI)-moduler fra offentlige/åpne og gratis ressurser er blant de vanligste spørsmålene vi får under konsultasjonssesjonene våre. Entreprenørene, AI-spesialistene og teknologene har uttrykt at budsjettet deres er en primær bekymring når de skal bestemme hvor de skal hente AI-treningsdataene deres.
De fleste gründere forstår viktigheten av kvalitets- og kontekstuelle opplæringsdata for modulene deres. De innser forskjellen som relevante data kan gi til resultater og resultater; Men i mange tilfeller begrenser budsjettet dem fra å skaffe betalt, outsourcet eller tredjeparts opplæringsdata fra pålitelige leverandører og ty til egen innsats for å skaffe data.
I dette blogginnlegget vil vi utforske hvorfor du ikke bør nøye deg med offentlige dataressurser for å spare penger på grunn av konsekvensene de vil skape.
Pålitelige offentlig tilgjengelige AI-treningsdatakilder
Før vi går inn på offentlige ressurser, bør det første alternativet være dine interne data. Alle virksomheter genererer mengder kvalitetsdata de kan lære av. Disse kildene inkluderer deres CRM, PoS, online annonsekampanjer og mer. Vi er sikre på at virksomheten din har et datalager på dine interne servere og systemer. Før du outsourcer data for modellene dine eller bruker offentlige ressurser, foreslår vi at du bruker den eksisterende informasjonen du genererer internt for å trene AI-modellene dine. Dataene vil være relevante for virksomheten din, kontekstuelle og oppdaterte.
Men hvis virksomheten din er ny og ikke produserer tilstrekkelige data, eller du frykter at det kan være implisitt skjevhet i dataene dine, kan du prøve en eller alle tre av følgende offentlige kilder.
1. Google Datasettsøk
I likhet med hvordan Googles søkemotor er en skattekiste av verdifull informasjon, er Google Datasettsøk en ressurs for datasett. Hvis du har brukt Google Scholar før, forstå at funksjonen er nesten lik, der du kan søke etter dine foretrukne datasett basert på nøkkelord.
Google Datasøk lar brukere filtrere gjennom datasettene sine etter emne, nedlastingsformat, siste oppdatering og andre parametere for å inkludere bare relevant informasjon. Resultatene inkluderer datasett fra personlige sider, nettbiblioteker, utgivere og mer. Resultatene gir et detaljert sammendrag av hvert datasett, inkludert eieren, nedlastingslenker, beskrivelse, publiseringsdato osv.
2. UCI ML-depot
UCI ML Repository har over 497 datasett som er lett tilgjengelige for å søke gjennom og laste ned gratis levert og vedlikeholdt av University of California. Depotet tilbyr en rekke informasjon om:
- Antall linjer
- Mangler verdier
- Attributtinformasjon
- Kildeinformasjon
- Samlingsinformasjon
- Sitater av studier
- Datasettegenskaper og mer
3. Kaggle Datasett
Kaggle er en av de mest fremtredende plattformene for dataforskere og maskinlæringsentusiaster tilgjengelig online. Det er et go-to-nettsted for alle datasettkrav, der amatører og maskinlæringseksperter henter data for prosjektene sine.
Kaggle er hjemsted for over 19,000 200,000 offentlige datasett og over XNUMX XNUMX Jupyter Notebooks med åpen kildekode. Du kan også få løst spørsmålene dine om maskinlæring gjennom fellesskapsforumet.
Når du velger ditt foretrukne datasett, gir Kaggle umiddelbart brukervennlighetsvurderingen, lisensieringsdetaljer, metadata, bruksstatistikk og mer. Datasettsidene er designet for å bli raskt skannet, og gir en kort oversikt over formatene, brukervennligheten og svarer på alle brede spørsmål om datasettet.
Fordeler og ulemper med offentlige datasett
Proffene
Den fremste fordelen med å bruke offentlige datasett er at de er gratis. De er lett tilgjengelige på nettet, og du kan laste dem ned og bruke dem på prosjektene dine. Selv om de kan være nyttige for å teste modulene dine og optimalisere dem for nøyaktige resultater, er ikke offentlige databaser en langsiktig løsning. Hvis du har begrenset tid til å markedsføre og desperat trenger AI-treningsdata, vil offentlige datasett være det mest ideelle valget.
Imidlertid er det flere ulemper enn fordelene. La oss se på ulempene ved å bruke offentlige datasett:
Cons
- Det er utfordrende å finne et relevant datasett for prosjektet ditt. Det betyr at hvis markedssegmentet ditt er for nisje eller nytt, er sjansene usannsynlige for at du vil finne oppdaterte og kontekstuelle data som kan trene AI-modellene dine.
- Eksperter eller dine interne team må fortsatt kommentere datasettene fra offentlige ressurser som skal brukes til prosjektet ditt.
- Det er mange bekymringer rundt lisensiering og bruksrettigheter, noe som begrenser datasettets bruk til kommersielle formål.
- Fordi de er åpen kildekode og tilgjengelig for alle, har du ingen konkurransefortrinn eller en fordel med AI-prosjektene dine.
Gratis datasett kan være nyttige, men er begrenset
Å produsere de mest nøyaktige, skjevhetsfrie og relevante AI-resultatene kan ikke oppnås med bare gratis ressurser. Som vi nevnte, kan det være fordelaktig å komme i gang med offentlige datasett. Men hvis du planlegger å maksimere fortjenesten og skalere virksomheten din, er ikke gratis data en realistisk løsning. I stedet trenger du mest mulig relevante og passende data, tilpasset spesifikt for dine prosjekter.
Å finne konstruktive datasett bygget for langsiktig suksess kan bare gjøres av eksperter som Shaip. Vi henter de mest upåklagelige kvalitetsdataene for prosjektet ditt, samtidig som vi tar vare på dataanmerkninger og merkingskrav. Så, uansett hvor lenge du er på markedet, kan du stole på oss AI-treningsdata av høy kvalitet.
Ta kontakt med oss i dag.
