Dữ liệu đào tạo về AI

Các loại dữ liệu đào tạo AI được công khai và tại sao bạn nên (và không nên) sử dụng chúng

Tìm nguồn cung cấp bộ dữ liệu cho các mô-đun trí tuệ nhân tạo (AI) từ các tài nguyên công cộng / mở và miễn phí là một trong những câu hỏi phổ biến nhất mà chúng tôi nhận được trong các buổi tư vấn của mình. Các doanh nhân, chuyên gia AI và doanh nghiệp công nghệ đã bày tỏ rằng ngân sách của họ là mối quan tâm hàng đầu khi quyết định nguồn dữ liệu đào tạo AI của họ ở đâu.

Hầu hết các doanh nhân hiểu tầm quan trọng của chất lượng và dữ liệu đào tạo theo ngữ cảnh cho các mô-đun của họ. Họ nhận ra sự khác biệt mà dữ liệu liên quan có thể mang lại cho các kết quả và đầu ra; tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, ngân sách của họ hạn chế họ có được dữ liệu đào tạo được trả tiền, thuê ngoài hoặc bên thứ 3 từ các nhà cung cấp đáng tin cậy và sử dụng nỗ lực của riêng họ trong việc tìm nguồn cung cấp dữ liệu.

Trong bài đăng trên blog này, chúng ta sẽ tìm hiểu lý do tại sao bạn không nên sử dụng tài nguyên dữ liệu công khai để tiết kiệm tiền vì những hậu quả mà chúng sẽ tạo ra.

Nguồn dữ liệu đào tạo AI công khai đáng tin cậy

Nguồn dữ liệu đào tạo Ai Trước khi chúng tôi tham gia vào các tài nguyên công khai, tùy chọn đầu tiên phải là dữ liệu nội bộ của bạn. Tất cả các doanh nghiệp đều tạo ra khối lượng dữ liệu chất lượng mà họ có thể học hỏi. Các nguồn này bao gồm CRM, PoS, các chiến dịch quảng cáo trực tuyến, v.v. của họ. Chúng tôi tin tưởng rằng doanh nghiệp của bạn có một kho dữ liệu trong các máy chủ và hệ thống nội bộ của bạn. Trước khi thuê ngoài dữ liệu cho các mô hình của bạn hoặc sử dụng các tài nguyên công cộng, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng thông tin hiện có mà bạn đang tạo trong nội bộ để đào tạo các mô hình AI của mình. Dữ liệu sẽ có liên quan đến doanh nghiệp của bạn, theo ngữ cảnh và cập nhật.

Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp của bạn là doanh nghiệp mới và không cung cấp đầy đủ dữ liệu hoặc bạn sợ rằng dữ liệu của mình có thể có sự thiên vị ngầm, hãy thử một hoặc cả ba nguồn công khai sau đây.

1. Tìm kiếm tập dữ liệu của Google

Tương tự như cách Google Search Engine là một kho tàng thông tin có giá trị, Google Dataset Search là một tài nguyên dành cho các tập dữ liệu. Nếu bạn đã sử dụng Google Scholar trước đây, hãy hiểu rằng chức năng của nó gần như tương tự, nơi bạn có thể tìm kiếm các bộ dữ liệu ưa thích của mình dựa trên các từ khóa.

Tìm kiếm Dữ liệu của Google cho phép người dùng lọc qua các tập dữ liệu của họ theo chủ đề, định dạng tải xuống, cập nhật lần cuối và các thông số khác để chỉ bao gồm thông tin có liên quan. Kết quả bao gồm bộ dữ liệu từ các trang cá nhân, thư viện trực tuyến, nhà xuất bản, v.v. Kết quả cung cấp bản tóm tắt chi tiết của từng tập dữ liệu, bao gồm chủ sở hữu, liên kết tải xuống, mô tả, ngày xuất bản, v.v.

2. Kho lưu trữ UCI ML

UCI ML Repository có hơn 497 bộ dữ liệu sẵn có để tìm kiếm và tải xuống miễn phí do Đại học California cung cấp và duy trì. Kho lưu trữ cung cấp một loạt thông tin liên quan đến:

  • Số dòng
  • Giá trị bị mất
  • Thông tin thuộc tính
  • Nguồn thông tin
  • Thông tin bộ sưu tập
  • Trích dẫn các nghiên cứu
  • Đặc điểm tập dữ liệu và hơn thế nữa

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

3. Bộ dữ liệu Kaggle

Bộ dữ liệu Kaggle Kaggle là một trong những nền tảng nổi bật nhất dành cho các nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê máy học có sẵn trực tuyến. Đó là một trang web truy cập cho tất cả các yêu cầu về tập dữ liệu, nơi các chuyên gia nghiệp dư và máy học lấy nguồn dữ liệu cho các dự án của họ.

Kaggle là nơi lưu trữ hơn 19,000 bộ dữ liệu công khai và hơn 200,000 Sổ tay Jupyter mã nguồn mở. Bạn cũng có thể giải quyết các câu hỏi của mình về học máy thông qua diễn đàn cộng đồng.

Khi bạn chọn tập dữ liệu ưa thích của mình, Kaggle ngay lập tức cung cấp xếp hạng khả năng sử dụng, chi tiết cấp phép, siêu dữ liệu, thống kê sử dụng, v.v. Các trang tập dữ liệu được thiết kế để có thể quét nhanh chóng, cung cấp một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về các định dạng, khả năng sử dụng và trả lời bất kỳ câu hỏi rộng nào về tập dữ liệu.

Ưu và nhược điểm của tập dữ liệu công cộng

Các thuận

Ưu điểm quan trọng nhất của việc sử dụng tập dữ liệu công khai là chúng miễn phí. Chúng có thể dễ dàng truy cập trực tuyến và bạn có thể tải xuống và áp dụng chúng cho các dự án của mình. Mặc dù chúng có thể hữu ích để kiểm tra các mô-đun của bạn và tối ưu hóa chúng để có kết quả chính xác, nhưng cơ sở dữ liệu công khai không phải là giải pháp lâu dài. Nếu bạn có thời gian hạn chế để tiếp thị và rất cần dữ liệu đào tạo về AI, bộ dữ liệu công khai sẽ là lựa chọn lý tưởng nhất của bạn.

Tuy nhiên, có nhiều khuyết điểm hơn là lợi ích. Hãy xem những nhược điểm của việc sử dụng tập dữ liệu công khai:

các Cons

  • Thật khó khăn để tìm một tập dữ liệu phù hợp cho dự án của bạn. Có nghĩa là, nếu phân khúc thị trường của bạn quá thích hợp hoặc mới, thì khả năng bạn sẽ không tìm thấy dữ liệu cập nhật và theo ngữ cảnh có thể đào tạo các mô hình AI của bạn là điều khó xảy ra.
  • Các chuyên gia hoặc nhóm nội bộ của bạn vẫn phải chú thích bộ dữ liệu từ các tài nguyên công cộng sẽ được sử dụng cho dự án của bạn.
  • Có rất nhiều lo ngại xung quanh việc cấp phép và quyền sử dụng, hạn chế việc sử dụng tập dữ liệu cho các mục đích thương mại.
  • Bởi vì chúng là mã nguồn mở và có sẵn cho bất kỳ ai, bạn không có lợi thế cạnh tranh hoặc lợi thế với các dự án AI của mình.

Bộ dữ liệu miễn phí có thể hữu ích nhưng bị hạn chế

Không thể hoàn thành việc tạo ra các kết quả AI chính xác nhất, không thiên vị và có liên quan chỉ với các tài nguyên miễn phí. Giống như chúng tôi đã đề cập, việc bắt đầu với bộ dữ liệu công khai có thể có lợi. Tuy nhiên, nếu bạn có kế hoạch tối đa hóa lợi nhuận và mở rộng quy mô kinh doanh của mình, thì dữ liệu miễn phí không phải là giải pháp thực tế. Thay vào đó, bạn cần dữ liệu có liên quan và phù hợp nhất có thể, được tùy chỉnh cụ thể cho các dự án của bạn.

Việc tìm kiếm các bộ dữ liệu mang tính xây dựng được xây dựng để đạt được thành công lâu dài chỉ có thể được thực hiện bởi các chuyên gia như Shaip. Chúng tôi cung cấp nguồn dữ liệu chất lượng hoàn hảo nhất cho dự án của bạn đồng thời quan tâm đến các chú thích dữ liệu và các yêu cầu về nhãn. Vì vậy, bất kể thời gian tiếp thị của bạn, bạn có thể tin tưởng vào chúng tôi để dữ liệu đào tạo AI chất lượng.

Hãy liên lạc với chúng tôi ngay hôm nay.

Xã hội Chia sẻ

Chia sẻ trên facebook
Chia sẻ trên twitter
Chia sẻ trên linkin
Chia sẻ trên email
Chia sẻ trên whatsapp