Dopo anni di costoso sviluppo dell'IA e risultati deludenti, l'ubiquità dei big data e la pronta disponibilità della potenza di calcolo stanno producendo un'esplosione nelle implementazioni dell'IA. Poiché sempre più aziende cercano di sfruttare le incredibili capacità della tecnologia, alcuni di questi nuovi operatori stanno cercando di ottenere i massimi risultati con un budget minimo e una delle strategie più comuni è quella di addestrare algoritmi utilizzando set di dati gratuiti o scontati.
Non c'è modo di aggirare il fatto che i set di dati open source o crowdsourcing siano effettivamente più economici dei dati concessi in licenza da un fornitore, e i dati economici o gratuiti a volte sono tutto ciò che una startup AI può permettersi. I set di dati crowdsourcing potrebbero anche essere dotati di alcune funzionalità integrate di garanzia della qualità e sono anche più facilmente scalabili, il che li rende ancora più attraenti per le startup che immaginano una rapida crescita ed espansione.
Poiché i set di dati open source sono disponibili nel pubblico dominio, facilitano lo sviluppo collaborativo tra più team di intelligenza artificiale e consentono agli ingegneri di sperimentare un numero qualsiasi di iterazioni, il tutto senza che un'azienda debba sostenere costi aggiuntivi. Sfortunatamente, sia i set di dati open source che quelli crowdsourced presentano anche alcuni importanti svantaggi che possono annullare rapidamente qualsiasi potenziale risparmio iniziale.
Il vero costo dei set di dati economici
Dicono che ottieni quello per cui paghi e l'adagio è particolarmente vero quando si tratta di set di dati. Se utilizzi dati open source o crowdsourcing come base per il tuo modello di intelligenza artificiale, puoi aspettarti di spendere una fortuna combattendo con questi principali svantaggi:
Precisione ridotta:
I dati gratuiti o economici soffrono in un'area particolare, ed è quella che tende a sabotare gli sforzi di sviluppo dell'IA: l'accuratezza. I modelli sviluppati utilizzando dati open source sono generalmente imprecisi a causa dei problemi di qualità che permeano i dati stessi. Quando i dati vengono raccolti in crowdsourcing in modo anonimo, i lavoratori non sono responsabili dei risultati indesiderati e diverse tecniche e livelli di esperienza producono gravi incoerenze con i dati.
Maggiore concorrenza:
Tutti possono lavorare con dati open source, il che significa che molte aziende stanno facendo proprio questo. Quando due squadre in competizione stanno lavorando con gli stessi input esatti, è probabile che finiscano con gli stessi - o almeno sorprendentemente simili - output. Senza una vera differenziazione, competerai su un piano di parità per ogni cliente, dollaro di investimento e un'oncia di copertura mediatica. Non è così che vuoi operare in un panorama aziendale già impegnativo.
Dati statici:
Immagina di seguire una ricetta in cui la quantità e la qualità dei tuoi ingredienti erano in costante mutamento. Molti set di dati open source vengono aggiornati continuamente e, sebbene questi aggiornamenti possano essere preziose aggiunte, possono anche minacciare l'integrità del progetto. Lavorare da una copia privata di dati open source è un'opzione praticabile, ma significa anche che non stai beneficiando di aggiornamenti e nuove aggiunte.
Preoccupazioni relative alla privacy:
I set di dati open source non sono una tua responsabilità, finché non li utilizzi per addestrare il tuo algoritmo di intelligenza artificiale. È possibile che il set di dati sia stato reso pubblico senza l'appropriato anonimizzazione di dati, il che significa che potresti violare le leggi sulla protezione dei dati dei consumatori utilizzandolo. L'utilizzo di due diverse fonti di questi dati potrebbe anche consentire il collegamento dei dati altrimenti anonimi contenuti in ciascuna, esponendo le informazioni personali.
I set di dati open source o crowdsourcing hanno un prezzo interessante, ma le auto da corsa che competono e vincono ai massimi livelli non vengono scacciate dal lotto delle auto usate.
Quando investi in set di dati provenienti da Shaip, stai acquistando la coerenza e la qualità di una forza lavoro completamente gestita, servizi end-to-end dall'approvvigionamento all'annotazione e un team di esperti interni del settore in grado di comprendere appieno l'uso finale del tuo modello e consigliarti su come raggiungere al meglio i tuoi obiettivi. Con dati curati in base alle vostre precise specifiche, possiamo aiuta il tuo modello a generare la massima qualità di output in un minor numero di iterazioni, accelerando il tuo successo e, in definitiva, risparmiando denaro.