Setelah bertahun-tahun pengembangan AI yang mahal dan hasil yang mengecewakan, ketersediaan data besar di mana-mana dan ketersediaan daya komputasi yang siap menghasilkan ledakan dalam implementasi AI. Karena semakin banyak bisnis yang memanfaatkan kemampuan teknologi yang luar biasa, beberapa pendatang baru ini mencoba mendapatkan hasil maksimal dengan anggaran minimal, dan salah satu strategi paling umum adalah melatih algoritme menggunakan kumpulan data gratis atau diskon.
Tidak dapat dipungkiri bahwa dataset open source atau crowdsourced memang lebih murah daripada data berlisensi dari vendor, dan data murah atau gratis terkadang hanya dapat dibeli oleh startup AI. Kumpulan data crowdsourced bahkan mungkin dilengkapi dengan beberapa fitur jaminan kualitas bawaan, dan juga lebih mudah diskalakan, yang membuatnya semakin menarik bagi perusahaan rintisan yang membayangkan pertumbuhan dan ekspansi yang cepat.
Karena kumpulan data sumber terbuka tersedia di domain publik, mereka memfasilitasi pengembangan kolaboratif antara beberapa tim AI dan memungkinkan para insinyur untuk bereksperimen dengan sejumlah iterasi, semuanya tanpa biaya tambahan dari perusahaan. Sayangnya, kumpulan data open source dan crowdsourced juga memiliki beberapa kelemahan utama yang dapat dengan cepat meniadakan potensi penghematan di muka.
Biaya Sebenarnya dari Dataset Murah
Mereka mengatakan bahwa Anda mendapatkan apa yang Anda bayar, dan pepatah itu sangat benar jika menyangkut kumpulan data. Jika Anda menggunakan data open source atau crowdsourced sebagai dasar untuk model AI Anda, Anda dapat menghabiskan banyak uang untuk mengatasi kelemahan utama ini:
Mengurangi akurasi:
Data gratis atau murah menderita di satu area tertentu, dan itu adalah salah satu yang memiliki kecenderungan untuk menyabot upaya pengembangan AI: akurasi. Model yang dikembangkan menggunakan data sumber terbuka umumnya tidak akurat karena masalah kualitas yang menembus data itu sendiri. Saat data di-crowdsource secara anonim, pekerja tidak bertanggung jawab atas hasil yang tidak diinginkan, dan teknik serta tingkat pengalaman yang berbeda menghasilkan inkonsistensi besar dengan data.
Meningkatnya persaingan:
Setiap orang dapat bekerja dengan data sumber terbuka, yang berarti banyak perusahaan melakukan hal itu. Ketika dua tim yang bersaing bekerja dengan input yang sama persis, kemungkinan besar mereka akan berakhir dengan output yang sama — atau setidaknya sangat mirip. Tanpa diferensiasi sejati, Anda akan bersaing di lapangan yang setara untuk setiap pelanggan, dolar investasi, dan satu ons liputan media. Itu bukan cara Anda ingin beroperasi dalam lanskap bisnis yang sudah menantang.
Data statis:
Bayangkan mengikuti resep di mana kuantitas dan kualitas bahan Anda terus berubah. Banyak kumpulan data sumber terbuka yang terus diperbarui, dan meskipun pembaruan ini dapat menjadi tambahan yang berharga, pembaruan tersebut juga dapat mengancam integritas proyek Anda. Bekerja dari salinan pribadi data sumber terbuka adalah opsi yang layak, tetapi itu juga berarti Anda tidak mendapat manfaat dari pembaruan dan tambahan baru.
Masalah privasi:
Kumpulan data sumber terbuka bukan tanggung jawab Anda — sampai Anda menggunakannya untuk melatih algoritme AI Anda. Ada kemungkinan bahwa kumpulan data dipublikasikan tanpa hak the de-identifikasi data, yang berarti Anda dapat melanggar undang-undang perlindungan data konsumen dengan menggunakannya. Memanfaatkan dua sumber yang berbeda dari data ini juga dapat memungkinkan data anonim yang terkandung di masing-masing untuk ditautkan, mengungkap informasi pribadi.
Kumpulan data open-source atau crowdsourced datang dengan label harga yang menarik, tetapi mobil balap yang bersaing dan menang di level tertinggi tidak disingkirkan dari lot mobil bekas.
Saat Anda berinvestasi kumpulan data yang bersumber dari Shaip, Anda membeli konsistensi dan kualitas tenaga kerja yang terkelola sepenuhnya, layanan menyeluruh mulai dari sumber hingga anotasi, dan tim pakar industri internal yang dapat sepenuhnya memahami penggunaan akhir model Anda dan memberi saran tentang cara terbaik untuk mencapai tujuan Anda. Dengan data yang dikuratori sesuai dengan spesifikasi Anda yang tepat, kami dapat bantu model Anda menghasilkan output dengan kualitas terbaik dalam iterasi yang lebih sedikit, mempercepat kesuksesan Anda dan pada akhirnya menghemat uang Anda.