Open Source Datesets fir AI Training

Sinn Open Source oder Crowdsourced Datesets effektiv am Training AI?

No Joere vun deier AI Entwécklung an ënnerwältegend Resultater, d'Ubiquity vu Big Data an déi prett Disponibilitéit vu Rechenkraaft produzéieren eng Explosioun an AI Implementatiounen. Wéi ëmmer méi Geschäfter kucken op déi onheemlech Fäegkeeten vun der Technologie ze profitéieren, probéieren e puer vun dësen neien Entrants maximal Resultater op e minimale Budget ze kréien, an eng vun den heefegste Strategien ass Algorithmen ze trainéieren mat gratis oder reduzéierten Datesätz.

Et gëtt kee Wee ronderëm d'Tatsaach datt Open Source oder crowdsourced Datesätz wierklech méi bëlleg sinn wéi lizenzéiert Daten vun engem Verkeefer, a bëlleg oder gratis Daten ass heiansdo alles wat en AI Startup leeschte kann. Crowdsourced Datesätz kéinte souguer mat e puer agebaute Qualitéitssécherungsfeatures kommen, a si sinn och méi liicht skaléiert, wat se nach méi attraktiv mécht fir Startups déi sech e séiere Wuesstum an Expansioun virstellen.

Well Open-Source Datesätz am ëffentlechen Domain verfügbar sinn, erliichteren se d'Zesummenaarbecht Entwécklung tëscht multiple AI Teams a si erlaben Ingenieuren mat enger Unzuel vun Iteratiounen ze experimentéieren, alles ouni datt eng Firma zousätzlech Käschten mécht. Leider kommen souwuel Open Source wéi och Crowdsourced Datesätz och mat e puer gréisser Nodeeler, déi séier potenziell Upfront Spueren negéiere kënnen.

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.

Déi richteg Käschte vu bëllegen Datesets

Déi richteg Käschte vu bëlleg Datesätz Si soen datt Dir kritt wat Dir bezuelt, an d'Adage ass besonnesch wouer wann et ëm Datesätz kënnt. Wann Dir Open Source oder Crowdsourced Daten als Grondlag fir Ären AI Modell benotzt, kënnt Dir erwaarden e Verméigen ze verbréngen mat dëse groussen Nodeeler ze kämpfen:

  1. Reduzéiert Genauegkeet:

    Gratis oder bëlleg Daten leiden an engem bestëmmte Beräich, an et ass een deen eng Tendenz huet fir AI Entwécklungsefforten ze sabotéieren: Genauegkeet. Modeller entwéckelt mat Open Source Daten sinn allgemeng ongenau wéinst de Qualitéitsprobleemer déi d'Daten selwer duerchdréien. Wann Daten anonym crowdsourced ginn, sinn d'Aarbechter net verantwortlech fir ongewollt Resultater, a verschidde Techniken an Erfahrungsniveauen produzéieren grouss Inkonsistenz mat den Donnéeën.

  2. Méi Konkurrenz:

    Jidderee ka mat Open-Source-Daten schaffen, dat heescht datt vill Firme just dat maachen. Wann zwee konkurréiere Teams mat de selwechte genauen Inputen schaffen, si si méiglecherweis mat deemselwechten - oder op d'mannst opfälleg ähnlech - Ausgänge ophalen. Ouni richteg Differenzéierung wäert Dir op engem gläiche Spillfeld fir all Client konkurréieren, Investitiounsdollar, an eng Unze vu Mediendeckung. Dat ass net wéi Dir an enger scho usprochsvoller Geschäftslandschaft operéiere wëllt.

  3. Statesch Daten:

    Stellt Iech vir, e Rezept ze verfollegen wou d'Quantitéit an d'Qualitéit vun Ären Zutaten stänneg a Flux waren. Vill Open-Source Datesätz gi kontinuéierlech aktualiséiert, a wärend dës Updates wäertvoll Ergänzunge kënne sinn, kënnen se och d'Integritéit vun Ärem Projet menacéieren. Schafft vun enger privater Kopie vun Open-Source Daten ass eng viabel Optioun, awer et heescht och datt Dir net vun Updates an nei Ergänzunge profitéiert.

  4. Privatsphär Bedenken:

    Open-Source Datesätz sinn net Är Verantwortung - bis Dir se benotzt fir Ären AI Algorithmus ze trainéieren. Et ass méiglech datt d'Dateset ëffentlech gemaach gouf ouni déi richteg de-Identifikatioun vun Donnéeën, dat heescht Dir kéint Konsument Dateschutz Gesetzer verletzen andeems Dir se benotzt. D'Benotzung vun zwou verschiddene Quelle vun dësen Donnéeën kéint et och méiglech maachen fir déi soss anonym Donnéeën, déi an all enthale sinn, ze verlinken, perséinlech Informatioun auszeweisen.

Open-Source oder Crowdsourced Datesätz kommen mat engem attraktive Präisstag, awer Rennautoen déi op héchstem Niveau konkurréiere a gewannen, ginn net vun der Occasiounsauto ofgedriwwen.

Wann Dir investéiert an Datesätz déi vum Shaip entstane sinn, Dir kaaft d'Konsistenz an d'Qualitéit vun engem voll geréierten Aarbechtskräften, Enn-zu-Enn-Servicer vu Sourcing bis Annotatioun, an en Team vun internen Industrieexperten, déi d'Ennverbrauch vun Ärem Modell voll kënne begräifen an Iech beroden iwwer wéi Dir Är Ziler am Beschten erreecht. Mat Donnéeën déi no Äre genauen Spezifikatioune curéiert sinn, kënne mir hëlleft Äre Modell déi héchst Qualitéitsoutput ze generéieren a manner Iteratiounen, beschleunegt Ären Erfolleg a spuert Iech schlussendlech Sue.

Sozial Share

Dir Mee och