Et gëtt eng kontinuéierlech Argumenter fir a géint d'Benotzung vun der off-the-shelf Dataset fir High-End kënschtlech Intelligenz Léisunge fir Geschäfter z'entwéckelen. Awer off-the-shelf Trainingsdatesets kënnen déi perfekt Léisung sinn fir Organisatiounen déi keng spezialiséiert intern Team vun Datewëssenschaftler, Ingenieuren an Annotateuren zur Verfügung hunn.
Och wann Organisatiounen Teams fir grouss-Skala ML-Deployment hunn, hunn se heiansdo Probleemer déi héichqualitativ Donnéeën ze sammelen déi fir de Modell erfuerderlech sinn.
Ausserdeem ass d'Geschwindegkeet vun der Entwécklung an der Détachement noutwendeg fir e kompetitive Virdeel um Maart ze kréien, a vill Firmen forcéieren op off-the-shelf Datesets ze vertrauen. Loosst eis off-the- definéierenRegal Donnéeën, a verstoen hir Virdeeler an Iwwerleeungen ier Dir decidéiert fir si ze goen.
Wat sinn Off-the-Shelf Datesets?
Off-the-shelf Trainingsdaten, wéi den Numm et scho seet, ass en Dataset dat scho gesammelt, gebotzt, kategoriséiert a prett fir ze benotzen ass. Obwuel de Wäert vun Mooss Daten kann net ënnergruewe ginn, déi nächst bescht Alternativ wier eng off-the-shelf Dataset.
Firwat a wéini sollt Dir Off-the-Shelf Datesets betruechten?
Fänke mer un mam éischten Deel vun der Ausso ze beäntweren - den 'firwat.'
Vläicht ass de gréisste Virdeel fir en off-the-shelf Training Dataset ze benotzen Vitesse. Als Geschäft brauch Dir net méi bedeitend Zäit, Suen a Ressourcen ze verbréngen fir personaliséiert Daten aus Schrack z'entwéckelen. Déi initial Datesammlung a Vetting Schrëtt huelen vill vun der Projektzäit op. Wat Dir méi laang waart fir eng Léisung op de Maart z'installéieren, wat manner Chance huet et grouss ze maachen wéinst der kompetitiver Natur vum Geschäft.
En anere Virdeel ass den Präis Punkt- Pre-gebaut Datesätz si kosteneffektiv a prett. Denkt drun fir eng zweet: e Geschäft, deen eng AI-Léisung baut, sammelt massiv Quantitéiten un internen an externen Donnéeën. Wéi och ëmmer, net all déi gesammelten Donnéeën ginn benotzt fir Uwendungen z'entwéckelen. Zousätzlech wäert d'Firma net nëmme fir de bezuelen Daten Sammlung awer och fir Evaluatioun, Botzen, a Rework. Mat off-the-shelf Datesets, op der anerer Säit, musst Dir nëmme fir d'Daten bezuelen.
Well et Richtlinne fir Dateschutz gëtt, sinn off-the-shelf Daten allgemeng eng méi sécher a méi sécher Dataset. Wéi och ëmmer, mat Direktdaten ginn et ëmmer Risiken involvéiert, sou wéi manner Kontroll iwwer d'Datequell an e Manktem un intellektuellen Eegentumsrechter iwwer d'Donnéeën.
Loosst eis elo den nächsten Deel vun der Ausso unzegoen: "wéini" e Pre-gebaut ze benotzen Datebank?
Automatesch Speecherkennung
ASR, oder Automatesch Speech Recognition, gëtt benotzt fir verschidden Uwendungen z'entwéckelen wéi Stëmmassistenten, Video Ënnerschrëft, a méi. Wéi och ëmmer, eng ASR-baséiert Applikatioun z'entwéckelen erfuerdert massiv Quantitéiten un annotéiert Daten a Rechenzäit. Wann Dir Sprooch Diversitéit un d'Mëschung bäidréit, gëtt de erfuerderlechen Dataset fir d'ML Modeller ze trainéieren Erausfuerderung.
Maschinn Iwwersetzung
Genau Maschinn Iwwersetzung mécht de Wee fir verstäerkte Clienterfarungen a erfuerdert héichqualitativ Datesätz fir Training. Dir braucht grouss Quantitéite vu präzis annotéiert Sproochdaten fir eng glafwierdeg an zouverlässeg Maschinn Iwwersetzungsapplikatioun z'entwéckelen.
Text-ze-Speech
Text-zu-Ried Assistenztechnologie gëtt fir In-Car Systemer, virtuell Assistenten an Handyen benotzt. D'TTS-baséiert Applikatioun kann entwéckelt ginn wann de ML Algorithmus op héichqualitativ annotéiert Daten trainéiert gëtt.
Virdeeler vun Off-the-shelf Training Datasets fir ML Projeten
Hëlleft méi séier a méi präzis Training an Testen
Testen an Evaluatioun sinn d'Schlëssel fir héich performant ML Léisungen z'entwéckelen. Fir sécherzestellen datt de Modell zouverlässeg Prognosen liwwert, sollt et op nei an eenzegaarteg Daten getest ginn. Evaluéieren vum Modell op déiselwecht Donnéeën, déi fir Tester benotzt ginn, gëtt keng korrekt Resultater an real-Welt Szenarie.
Wéi och ëmmer, et brauch vill Zäit an Effort fir Daten ze sammelen, ze botzen, annotéieren an ze validéieren op eng Manéier déi net d'Entwécklung an d'Deployment Zäitframe beaflosst. An esou Fäll ass et avantagéis off-the-shelf Datesätz ze benotzen well se einfach verfügbar, ekonomesch an nëtzlech sinn.
Gitt Ären AI Projet op e Start
Heiansdo kënnen AI Projeten net opstinn einfach well se net d'Ressourcen hunn déi néideg sinn fir Daten vun Null ze sammelen. Ausserdeem ass an e puer Fäll eng komplett nei Léisung net erfuerderlech. An esou Fäll mécht et Sënn fir eng ze benotzen Pre-gesammelt Dataset fir nëmmen deen Deel vum Modell ze testen deen ofgesat gëtt.
Erlaabt séier Entwécklung a Verbesserung
AI Initiativen fir Geschäfter sinn net eng eemoleg Fix; éischter, si sinn eng iterative Prozess datt Client Daten benotzt bestehend Modeller ze verbesseren an verbesseren. D'Geschäfter kënnen presentéieren Daten mat neien Daten ergänzen fir verschidde Benotzungsfäll ze testen, personaliséiert Strategien auszeschaffen an d'Clienterfarung ze verbesseren.
Risiken fir Off-the-Shelf Training Datasets fir Är ML Projeten ze benotzen
Benotzen Pre-gebaut AI Trainingsdaten kéint mat vill Virdeeler kommen, awer et ass net ouni säin Deel vu Risiken.
Mat off-the-shelf Trainingsdatesets riskéiert Dir manner Kontroll iwwer d'Informatioun, Prozess a Léisung ze hunn. Zënter datt d'Donnéeën a pre-gebauten Datesätz generesch kënne sinn, sinn d'Personaliséierungsoptiounen och zimmlech limitéiert, besonnesch wann Dir fir Randfäll getest gëtt. Firmen mussen déi existent Informatioun mat pre-gebauten Donnéeën ergänzen fir sécherzestellen datt d'Donnéeën mat Äre Geschäftsbedürfnisser ausgeriicht sinn.
Fir wierklech dat Bescht aus ze kréien Beispill Datesätz an d'Nodeeler vun der Benotzung vu pre-gebauten Datesätze reduzéieren, musst Dir en erfuerene an zouverléissege Datepartner auswielen. Andeems Dir eng daten Partner mat Daten Kollektioun an Donnéeën annotéieren Fäegkeeten, kënnt Dir Är Uwendungen personaliséieren an d'Zäit-ze-Maart wesentlech reduzéieren, während Dir héich Leeschtung behält.
Shaip huet Joer Erfarung déi héichqualitativ Datesätze fir Geschäfter ubitt déi Top-of-the-Line Technologien an en erfuerene Team benotzen. Mir hëllefen Iech Är AI Produkter unzefänken an se mat eise gutt annotéierten an dynamesche Datesätz unzefänken.
