Kumpulan Data Siap Pakai

Bagaimana Dataset Pelatihan Siap Pakai membuat proyek ML Anda Mulai Berjalan?

Ada argumen yang berkelanjutan untuk dan menentang penggunaan the kumpulan data siap pakai untuk mengembangkan solusi kecerdasan buatan kelas atas untuk bisnis. Namun kumpulan data pelatihan siap pakai dapat menjadi solusi sempurna untuk organisasi yang tidak memiliki tim ilmuwan data, insinyur, dan anotator internal khusus yang dapat mereka gunakan.

Meskipun organisasi memiliki tim untuk penerapan ML berskala besar, terkadang mereka kesulitan mengumpulkan data berkualitas tinggi yang diperlukan untuk model tersebut.

Selain itu, kecepatan pengembangan dan penerapan diperlukan untuk mendapatkan keunggulan kompetitif di pasar, memaksa banyak perusahaan untuk mengandalkan kumpulan data siap pakai. Mari kita definisikan di luardata rak, dan pahami manfaat dan pertimbangan mereka sebelum memutuskan untuk memilihnya.

Apa itu Dataset Siap Pakai?

Lisensi Data Pelatihan Dataset pelatihan siap pakai adalah opsi yang layak bagi perusahaan yang ingin mengembangkan dan menerapkan solusi AI dengan cepat saat mereka tidak memiliki waktu atau sumber daya untuk membuat data khusus.

Data pelatihan off-the-shelf, seperti namanya, adalah kumpulan data yang telah dikumpulkan, dibersihkan, dikategorikan, dan siap digunakan. Meskipun nilai data khusus tidak dapat diremehkan, alternatif terbaik berikutnya adalah kumpulan data siap pakai.

Mengapa dan Kapan Anda Harus Mempertimbangkan Kumpulan Data Siap Pakai?

Mari kita mulai dengan menjawab bagian pertama dari pernyataan tersebut—yaitu 'mengapa.' 

Mungkin keuntungan terbesar menggunakan dataset pelatihan siap pakai adalah miliknya kecepatan. Sebagai sebuah bisnis, Anda tidak perlu lagi menghabiskan banyak waktu, uang, dan sumber daya untuk mengembangkan data khusus dari awal. Pengumpulan data awal dan langkah pemeriksaan memakan banyak waktu proyek. Semakin lama Anda menunggu untuk menyebarkan solusi ke pasar, semakin kecil peluangnya untuk menjadi besar karena sifat persaingan bisnis.

Keuntungan lain adalah titik harga—set data siap pakai hemat biaya dan siap pakai. Pikirkan sejenak: bisnis yang membangun solusi AI akan mengumpulkan data internal dan eksternal dalam jumlah besar. Namun, tidak semua data yang dikumpulkan digunakan untuk mengembangkan aplikasi. Selain itu, perusahaan tidak hanya akan membayar untuk pengumpulan data tetapi juga untuk evaluasi, pembersihan, dan pengerjaan ulang. Sebaliknya, dengan kumpulan data siap pakai, Anda hanya perlu membayar untuk data yang digunakan.

Karena ada pedoman untuk privasi data, data siap pakai umumnya a dataset lebih aman dan lebih aman. Namun, dengan data instan, akan selalu ada risiko yang terlibat, seperti kurangnya kontrol atas sumber data dan kurangnya hak kekayaan intelektual atas data tersebut.

Sekarang mari kita tangani bagian selanjutnya dari pernyataan itu: "kapan" untuk menggunakan pra-dibangun kumpulan data?

Pengenalan Ucapan Otomatis

ASR, atau Pengenalan Ucapan Otomatis, digunakan untuk mengembangkan berbagai aplikasi seperti asisten suara, teks video, dan lainnya. Namun, mengembangkan aplikasi berbasis ASR membutuhkan sejumlah besar data dan komputasi beranotasi. Saat Anda menambahkan keragaman bahasa ke dalam campuran, memperoleh set data yang diperlukan untuk melatih model ML menjadi menantang.

Mesin penerjemah

Terjemahan mesin yang akurat membuka jalan bagi peningkatan pengalaman pelanggan dan memerlukan kumpulan data berkualitas tinggi untuk pelatihan. Anda memerlukan sejumlah besar data bahasa yang dianotasi secara akurat untuk mengembangkan aplikasi terjemahan mesin yang kredibel dan andal.

Text-to-Speech

Teknologi bantu text-to-speech digunakan untuk sistem dalam mobil, asisten virtual, dan ponsel. Aplikasi berbasis TTS dapat dikembangkan saat algoritme ML dilatih pada data beranotasi berkualitas tinggi.

Mari diskusikan kebutuhan Data Pelatihan AI Anda hari ini.

Manfaat Set Data Pelatihan Siap Pakai untuk Project ML

Membantu dalam Pelatihan dan Pengujian yang Lebih Cepat dan Lebih Akurat

Pengujian dan evaluasi adalah kunci untuk mengembangkan solusi ML berperforma tinggi. Untuk memastikan model memberikan prediksi yang andal, model tersebut harus diuji pada data baru dan unik. Mengevaluasi model pada data yang sama yang digunakan untuk pengujian tidak akan memberikan hasil yang akurat dalam skenario dunia nyata.

Namun, dibutuhkan banyak waktu dan upaya untuk mengumpulkan, membersihkan, membuat anotasi, dan memvalidasi data dengan cara yang tidak memengaruhi jangka waktu pengembangan dan penerapan. Dalam kasus seperti itu, akan menguntungkan untuk menggunakan kumpulan data siap pakai karena sudah tersedia, ekonomis, dan berguna.

Mulailah proyek AI Anda

Terkadang, proyek AI tidak dapat diluncurkan hanya karena mereka tidak memiliki sumber daya yang diperlukan untuk mengumpulkan data dari awal. Selain itu, dalam beberapa kasus, solusi yang benar-benar baru tidak diperlukan. Dalam kasus seperti itu, masuk akal untuk menggunakan a kumpulan data yang telah dikumpulkan sebelumnya untuk menguji hanya bagian model yang akan diterapkan.

Memungkinkan untuk Pengembangan dan Peningkatan yang Cepat

Inisiatif AI untuk bisnis bukanlah perbaikan satu kali; sebaliknya, mereka adalah proses berulang yang menggunakan data pelanggan untuk menyempurnakan dan menyempurnakan model yang ada. Bisnis dapat melengkapi data yang ada dengan data baru untuk menguji beberapa kasus penggunaan, menyusun strategi yang dipersonalisasi, dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Risiko Penggunaan Set Data Pelatihan Siap Pakai untuk Proyek ML Anda

Risiko Dataset Pelatihan Di Luar Rak

Menggunakan pra-dibangun data pelatihan AI mungkin datang dengan banyak keuntungan, tetapi bukan tanpa risiko.

Dengan set data pelatihan siap pakai, Anda berisiko memiliki kontrol yang lebih kecil atas informasi, proses, dan solusi. Karena data dalam kumpulan data pra-bangun mungkin bersifat umum, opsi penyesuaian juga sangat terbatas, terutama saat menguji kasus tepi. Perusahaan harus melengkapi informasi yang ada dengan data yang sudah dibuat sebelumnya untuk memastikan data tersebut selaras dengan kebutuhan bisnis Anda.

Untuk benar-benar mendapatkan yang terbaik dari contoh kumpulan data dan mengurangi kelemahan menggunakan kumpulan data yang dibuat sebelumnya, Anda harus memilih mitra data yang berpengalaman dan andal. Dengan memilih mitra data dengan pengumpulan data dan menganotasi data kemampuan, Anda dapat menyesuaikan aplikasi Anda dan secara signifikan mengurangi waktu pemasaran sambil mempertahankan kinerja tinggi.

Shaip memiliki pengalaman bertahun-tahun dalam menyediakan kumpulan data berkualitas tinggi untuk bisnis yang menggunakan teknologi top-of-the-line dan tim yang berpengalaman. Kami membantu Anda memulai produk AI Anda dan memulainya dengan kumpulan data kami yang dianotasi dengan baik dan dinamis.

sosial Share