Set di dati pronto all'uso

In che modo i set di dati di formazione pronti all'uso portano i tuoi progetti ML a un avvio di corsa?

C'è una discussione in corso a favore e contro l'uso di set di dati standard per sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale di fascia alta per le imprese. Ma i set di dati di addestramento standard possono essere la soluzione perfetta per le organizzazioni che non dispongono di un team interno specializzato di data scientist, ingegneri e annotatori a loro disposizione.

Anche se le organizzazioni dispongono di team per implementazioni ML su larga scala, a volte hanno difficoltà a raccogliere i dati di alta qualità richiesti per il modello.

Inoltre, la velocità di sviluppo e implementazione è necessaria per ottenere un vantaggio competitivo sul mercato, costringendo molte aziende a fare affidamento su set di dati standard. Definiamo off-the-dati dello scaffalee comprenderne i vantaggi e le considerazioni prima di decidere di sceglierli.

Cosa sono i set di dati standard?

Licenza dei dati di formazione Un set di dati di formazione standard è un'opzione praticabile per le aziende che desiderano sviluppare e implementare rapidamente soluzioni di intelligenza artificiale quando non hanno il tempo o le risorse per creare dati personalizzati.

I dati di addestramento pronti all'uso, come suggerisce il nome, sono un set di dati che è già stato raccolto, pulito, classificato e pronto per l'uso. Sebbene il valore dei dati personalizzati non possa essere indebolito, la migliore alternativa successiva sarebbe un file set di dati standard.

Perché e quando dovresti prendere in considerazione set di dati pronti all'uso?

Cominciamo rispondendo alla prima parte dell'affermazione: il 'Perché.' 

Forse il più grande vantaggio dell'utilizzo di un set di dati di addestramento standard è il suo velocità. Come azienda, non è più necessario spendere molto tempo, denaro e risorse per sviluppare dati personalizzati da zero. Le fasi iniziali di raccolta e verifica dei dati occupano gran parte del tempo del progetto. Più a lungo aspetti a implementare una soluzione sul mercato, meno possibilità ha di diventare grande a causa della natura competitiva del business.

Un altro vantaggio è il punto di prezzo—i set di dati predefiniti sono economici e pronti. Pensaci per un secondo: un'azienda che costruisce una soluzione AI raccoglierà enormi quantità di dati interni ed esterni. Tuttavia, non tutti i dati raccolti vengono utilizzati per sviluppare applicazioni. Inoltre, la società non pagherà solo per il raccolta dei dati ma anche per valutazione, pulizia e rielaborazione. Con i set di dati pronti all'uso, invece, devi pagare solo per i dati utilizzati.

Poiché esistono linee guida per la privacy dei dati, i dati standard sono generalmente a set di dati più sicuro e protetto. Tuttavia, con i dati istantanei, ci saranno sempre dei rischi, come un minor controllo sull'origine dei dati e la mancanza di diritti di proprietà intellettuale sui dati.

Ora affrontiamo la parte successiva della dichiarazione: "quando" utilizzare un file predefinito dataset?

Riconoscimento vocale automatico

ASR, o Automatic Speech Recognition, viene utilizzato per sviluppare varie applicazioni come assistenti vocali, sottotitoli video e altro ancora. Tuttavia, lo sviluppo di un'applicazione basata su ASR richiede enormi quantità di dati annotati e calcolo. Quando aggiungi la diversità linguistica al mix, l'acquisizione del set di dati necessario per addestrare i modelli ML diventa una sfida.

Traduzione automatica

Una traduzione automatica accurata apre la strada a migliori esperienze dei clienti e richiede set di dati di alta qualità per la formazione. Per sviluppare un'applicazione di traduzione automatica credibile e affidabile, sono necessarie grandi quantità di dati linguistici accuratamente annotati.

Text-to-Speech

La tecnologia assistiva text-to-speech viene utilizzata per sistemi di bordo, assistenti virtuali e telefoni cellulari. L'applicazione basata su TTS può essere sviluppata quando l'algoritmo ML viene addestrato su dati annotati di alta qualità.

Parliamo oggi dei requisiti relativi ai dati di addestramento AI.

Vantaggi dei set di dati di formazione pronti all'uso per i progetti ML

Contribuisce a una formazione e test più rapidi e accurati

I test e la valutazione sono le chiavi per lo sviluppo di soluzioni ML ad alte prestazioni. Per garantire che il modello fornisca previsioni affidabili, dovrebbe essere testato su dati nuovi e univoci. La valutazione del modello sugli stessi dati utilizzati per il test non fornirà risultati accurati in scenari reali.

Tuttavia, sono necessari molto tempo e sforzi per raccogliere, pulire, annotare e convalidare i dati in un modo che non influisca sui tempi di sviluppo e implementazione. In tali casi, è vantaggioso utilizzare set di dati preconfezionati in quanto sono prontamente disponibili, economici e utili.

Fa decollare il tuo progetto AI

A volte, i progetti di intelligenza artificiale non possono decollare semplicemente perché non dispongono delle risorse necessarie per raccogliere dati da zero. Inoltre, in alcuni casi, non è necessaria una soluzione completamente nuova. In questi casi, ha senso usare a set di dati pre-raccolti per testare solo la parte del modello che verrà distribuita.

Consente un rapido sviluppo e miglioramento

Le iniziative AI per le aziende non sono una soluzione una tantum; piuttosto, sono un processo iterativo che utilizza i dati dei clienti per potenziare e migliorare i modelli esistenti. Le aziende possono integrare i dati presenti con nuovi dati per testare diversi casi d'uso, ideare strategie personalizzate e migliorare l'esperienza del cliente.

Rischi dell'utilizzo di set di dati di formazione standard per i tuoi progetti ML

Rischi di set di dati di addestramento standardizzati

Usando pre-costruito Dati di allenamento dell'IA potrebbe avere molti vantaggi, ma non è privo di rischi.

Con i set di dati di addestramento pronti all'uso, rischi di avere meno controllo sulle informazioni, sul processo e sulla soluzione. Poiché i dati nei set di dati predefiniti possono essere generici, anche le opzioni di personalizzazione sono piuttosto limitate, soprattutto durante i test per i casi limite. Le aziende devono integrare le informazioni esistenti con dati predefiniti per garantire che i dati siano in linea con le esigenze aziendali.

Per ottenere davvero il meglio da set di dati di esempio e mitigare gli svantaggi dell'utilizzo di set di dati predefiniti, è necessario selezionare un partner di dati esperto e affidabile. Scegliendo un partner di dati con raccolta dati e annotare i dati funzionalità, è possibile personalizzare le applicazioni e ridurre significativamente il time-to-market mantenendo prestazioni elevate.

Shaip ha anni di esperienza nella fornitura di set di dati di alta qualità alle aziende utilizzando tecnologie all'avanguardia e un team esperto. Ti aiutiamo a dare il via ai tuoi prodotti di intelligenza artificiale e a farli partire alla grande con i nostri set di dati dinamici e ben annotati.

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