Sourcing Datesätz fir Kënschtlech Intelligenz (AI) Moduler aus ëffentlechen / oppenen a gratis Ressourcen gehéieren zu den heefegste Froen déi mir während eise Berodungssessiounen gefrot kréien. D'Entrepreneuren, AI Spezialisten, an Techpreneurs hunn ausgedréckt datt hire Budget eng primär Suerg ass wann se entscheeden wou se hir AI Trainingsdaten Sourcen.
Déi meescht Entrepreneuren verstinn d'Wichtegkeet vu Qualitéit a kontextuellen Trainingsdaten fir hir Moduler. Si realiséieren den Ënnerscheed datt relevant Donnéeën zu Resultater a Resultater bréngen; allerdéngs, a ville Fäll, hire Budget beschränkt hinnen aus Akaf bezuelt, outsourced, oder 3. Partei Training Donnéeën vun zouverlässeg Ubidder an Auswee hir eege Efforten an Source Daten.
An dësem Blog Post wäerte mir entdecken firwat Dir Iech net sollt mat ëffentlechen Dateressourcen nidderloossen fir Suen ze spueren wéinst de Konsequenzen déi se kreéieren.
Zuverlässeg ëffentlech verfügbar AI Trainingsdatenquellen
Wéi och ëmmer, wann Äert Geschäft nei ass an net adäquat Donnéeën produzéiert, oder Dir fäert datt et implizit Bias an Ären Donnéeën kéint sinn, probéiert eng oder all dräi vun den folgenden ëffentleche Quellen.
1. Google Dateset Sich
Ähnlech wéi d'Google Search Engine e Schatzkëscht vu wäertvollen Informatioun ass, ass Google Dataset Search eng Ressource fir Datesätz. Wann Dir Google Scholar virdru benotzt hutt, verstitt datt säi Fonctionnement bal ähnlech ass, wou Dir no Äre gewënschte Datesätz op Basis vu Schlësselwieder kënnt sichen.
Google Data Search erlaabt d'Benotzer duerch hir Datesätz no Thema, Downloadformat, leschten Update an aner Parameteren ze filteren fir nëmmen relevant Informatioun ze enthalen. D'Resultater enthalen Datesätz vu perséinleche Säiten, Onlinebibliothéiken, Verëffentlecher, a méi. D'Resultater bidden en detailléierte Resumé vun all Datesaz, dorënner de Besëtzer, Downloadlinks, Beschreiwung, Verëffentlechungsdatum, asw.
2. UCI ML Repository
D'UCI ML Repository weist iwwer 497 Datesätz liicht verfügbar fir ze sichen an erofzelueden gratis zur Verfügung gestallt an erhale vun der University of California. De Repository bitt eng Rei vun Informatioun iwwer:
- Zuel vun de Linnen
- Vermësste Wäerter
- Attributer Informatiounen
- Quell Informatiounen
- Kollektioun Informatiounen
- Zitater vun Studien
- Dataset Charakteristiken a méi
3. Kaggle Datesets
Kaggle ass Heem fir iwwer 19,000 ëffentlech Datesätz an iwwer 200,000 Open-Source Jupyter Notebooks. Dir kënnt och Är Froen iwwer Maschinnléieren iwwer de Gemeinschaftsforum geléist kréien.
Wann Dir Äre gewënschte Datesaz auswielt, liwwert Kaggle direkt d'Benotzerfrëndlechkeet Bewäertung, Lizenzdetailer, Metadaten, Benotzungsstatistiken a méi. D'Datesettsäite si entwéckelt fir séier gescannt ze ginn, e kuerzen Iwwerbléck iwwer d'Formater, d'Benotzerfrëndlechkeet ze ginn an all breet Froen iwwer d'Datesetze beäntweren.
D'Virdeeler an Nodeeler vun ëffentlechen Datesets
De Pros
De gréisste Virdeel fir ëffentlech Datesätz ze benotzen ass datt se gratis sinn. Si sinn einfach online zougänglech, an Dir kënnt se op Är Projeten eroflueden an uwenden. Och wa se hëllefräich kënne sinn fir Är Moduler ze testen an se fir korrekt Resultater ze optimiséieren, sinn ëffentlech Datenbanken keng laangfristeg Léisung. Wann Dir limitéiert Zäit um Maart hutt an verzweifelt AI Trainingsdaten braucht, da wier ëffentlech Datesätz Är ideal Wiel.
Wéi och ëmmer, et gi méi Nodeeler wéi d'Virdeeler. Loosst eis d'Nodeeler vun der Benotzung vun ëffentlechen Datesätz kucken:
The Cons
- Et ass Erausfuerderung e relevante Datesaz fir Äre Projet ze fannen. Sinn, wann Äre Maartsegment ze Nisch oder nei ass, sinn d'Chancen onwahrscheinlech datt Dir aktuell a kontextuell Donnéeën fannt, déi Är AI Modeller trainéiere kënnen.
- Experten oder Är intern Teams mussen nach ëmmer annotéieren d'Datesätz aus ëffentleche Ressourcen fir Äre Projet ze benotzen.
- Et gi Tonne Bedenken iwwer Lizenzen a Benotzungsrechter, déi d'Benotzung vum Dataset fir kommerziell Zwecker limitéieren.
- Well se Open-Source sinn a fir jiddereen verfügbar sinn, hutt Dir kee kompetitive Virdeel oder e Virdeel mat Ären AI Projeten.
Gratis Datesets kënne nëtzlech sinn awer si limitéiert
Déi genaust, biasfräi a relevant AI Resultater produzéieren kënnen net mat nëmme gratis Ressourcen erreecht ginn. Wéi mir ernimmt hunn, mat ëffentlechen Datesätze unzefänken ka profitabel sinn. Wéi och ëmmer, wann Dir plangt Profitter ze maximéieren an Äert Geschäft ze skaléieren, gratis Daten sinn keng realistesch Léisung. Amplaz braucht Dir déi relevantst a gëeegent Daten méiglech, speziell fir Är Projeten personaliséiert.
Konstruktiv Datesätz ze fannen, gebaut fir laangfristeg Erfolleg, kann nëmme vun Experten wéi Shaip gemaach ginn. Mir Quellen déi impeccabelst Qualitéitsdaten fir Äre Projet wärend mir eis och ëm Datenannotatiounen an Etikettéierungsfuerderunge këmmeren. Also, onofhängeg vun Ärer Zäit op de Maart, Dir kënnt op eis vertrauen fir Qualitéit AI Trainingsdaten.
Kontaktéiert eis haut.
