Sau nhiều năm phát triển AI tốn kém và kết quả không đạt được, sự phổ biến của dữ liệu lớn và sự sẵn có của sức mạnh tính toán đang tạo ra một sự bùng nổ trong việc triển khai AI. Khi ngày càng có nhiều doanh nghiệp tìm cách khai thác khả năng đáng kinh ngạc của công nghệ, một số doanh nghiệp mới tham gia này đang cố gắng đạt được kết quả tối đa với ngân sách tối thiểu và một trong những chiến lược phổ biến nhất là đào tạo các thuật toán bằng cách sử dụng bộ dữ liệu miễn phí hoặc chiết khấu.
Không có cách nào xung quanh thực tế là các bộ dữ liệu nguồn mở hoặc nguồn lực cộng đồng thực sự rẻ hơn dữ liệu được cấp phép từ một nhà cung cấp và dữ liệu giá rẻ hoặc miễn phí đôi khi là tất cả những gì một công ty khởi nghiệp AI có thể mua được. Các bộ dữ liệu do cộng đồng cung cấp thậm chí có thể đi kèm với một số tính năng đảm bảo chất lượng được tích hợp sẵn và chúng cũng dễ dàng mở rộng quy mô hơn, điều này làm cho chúng thậm chí còn hấp dẫn hơn đối với các công ty khởi nghiệp có khả năng phát triển và mở rộng nhanh chóng.
Bởi vì các bộ dữ liệu nguồn mở có sẵn trong miền công cộng, chúng tạo điều kiện phát triển hợp tác giữa nhiều nhóm AI và chúng cho phép các kỹ sư thử nghiệm với bất kỳ số lần lặp lại nào, tất cả mà công ty không phải chịu thêm chi phí. Thật không may, cả bộ dữ liệu nguồn mở và nguồn lực cộng đồng cũng đi kèm với một số nhược điểm lớn có thể nhanh chóng phủ nhận bất kỳ khoản tiết kiệm trả trước tiềm năng nào.
Chi phí đích thực của bộ dữ liệu giá rẻ
Họ nói rằng bạn nhận được những gì bạn phải trả và câu ngạn ngữ đặc biệt đúng khi nói đến bộ dữ liệu. Nếu bạn sử dụng dữ liệu nguồn mở hoặc nguồn cộng đồng làm nền tảng cho mô hình AI của mình, bạn có thể sẽ phải bỏ ra một khối tài sản để đối phó với những nhược điểm lớn sau:
Độ chính xác giảm:
Dữ liệu miễn phí hoặc giá rẻ bị ảnh hưởng trong một lĩnh vực cụ thể và đó là lĩnh vực có xu hướng phá hoại các nỗ lực phát triển AI: độ chính xác. Các mô hình được phát triển bằng cách sử dụng dữ liệu nguồn mở thường không chính xác vì các vấn đề chất lượng xâm nhập vào chính dữ liệu. Khi dữ liệu được cung cấp ẩn danh từ cộng đồng, người lao động không phải chịu trách nhiệm về kết quả không mong muốn và các kỹ thuật và mức độ kinh nghiệm khác nhau tạo ra sự mâu thuẫn lớn với dữ liệu.
Gia tăng cạnh tranh:
Mọi người đều có thể làm việc với dữ liệu nguồn mở, có nghĩa là nhiều công ty đang làm điều đó. Khi hai nhóm cạnh tranh đang làm việc với các đầu vào chính xác giống nhau, họ có khả năng kết thúc với cùng - hoặc ít nhất là tương tự nhau - đầu ra. Nếu không có sự khác biệt thực sự, bạn sẽ phải cạnh tranh trên một sân chơi bình đẳng cho mọi khách hàng, đồng đô la đầu tư và một phần phủ sóng truyền thông. Đó không phải là cách bạn muốn hoạt động trong bối cảnh kinh doanh vốn đã đầy thách thức.
Dữ liệu tĩnh:
Hãy tưởng tượng làm theo một công thức mà số lượng và chất lượng của các nguyên liệu của bạn liên tục thay đổi. Nhiều bộ dữ liệu nguồn mở được cập nhật liên tục và trong khi những cập nhật này có thể là những bổ sung có giá trị, chúng cũng có thể đe dọa tính toàn vẹn của dự án của bạn. Làm việc từ bản sao riêng tư của dữ liệu nguồn mở là một lựa chọn khả thi, nhưng điều đó cũng có nghĩa là bạn không được hưởng lợi từ các bản cập nhật và bổ sung mới.
Mối quan tâm về quyền riêng tư:
Tập dữ liệu nguồn mở không phải là trách nhiệm của bạn - cho đến khi bạn sử dụng chúng để đào tạo thuật toán AI của mình. Có thể tập dữ liệu đã được công khai mà không có khử nhận dạng dữ liệu, nghĩa là bạn có thể vi phạm luật bảo vệ dữ liệu của người tiêu dùng khi sử dụng dữ liệu đó. Việc sử dụng hai nguồn khác nhau của dữ liệu này cũng có thể làm cho dữ liệu ẩn danh khác có trong mỗi nguồn được liên kết, làm lộ thông tin cá nhân.
Bộ dữ liệu nguồn mở hoặc nguồn lực cộng đồng đi kèm với một mức giá hấp dẫn, nhưng những chiếc xe đua cạnh tranh và giành chiến thắng ở mức cao nhất không bị loại khỏi lô xe đã qua sử dụng.
Khi bạn đầu tư vào bộ dữ liệu được lấy bởi Shaip, bạn đang mua sự nhất quán và chất lượng của một lực lượng lao động được quản lý đầy đủ, các dịch vụ đầu cuối từ tìm nguồn cung ứng đến chú thích và đội ngũ chuyên gia trong ngành, những người có thể nắm bắt đầy đủ việc sử dụng mô hình của bạn và tư vấn cho bạn về cách tốt nhất để đạt được mục tiêu của bạn. Với dữ liệu được sắp xếp theo thông số kỹ thuật chính xác của bạn, chúng tôi có thể giúp mô hình của bạn tạo ra đầu ra chất lượng cao nhất trong ít lần lặp lại hơn, tăng tốc thành công của bạn và cuối cùng là tiết kiệm tiền cho bạn.