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?
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.
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
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.
