Käytössä on jatkuva argumentti käytön puolesta ja vastaan valmis tietojoukko kehittää huippuluokan tekoälyratkaisuja yrityksille. Mutta valmiit koulutustietojoukot voivat olla täydellinen ratkaisu organisaatioille, joilla ei ole käytössään erikoistunutta sisäistä datatieteilijöiden, insinöörien ja annotaattorien tiimiä.
Vaikka organisaatioilla on ryhmiä suuria ML-käyttöönottoja varten, niillä on joskus vaikeuksia kerätä malliin tarvittavaa korkealaatuista dataa.
Lisäksi kehityksen ja käyttöönoton nopeus on välttämätöntä kilpailuedun saamiseksi markkinoilla, mikä pakottaa monet yritykset luottamaan valmiisiin tietokokonaisuuksiin. Määritellään ulkopuolinenhyllyn tiedotja ymmärrä niiden edut ja huomiot ennen kuin päätät valita ne.
Mitä ovat valmiit tietojoukot?
Valmis koulutustietojoukko on varteenotettava vaihtoehto yrityksille, jotka haluavat nopeasti kehittää ja ottaa käyttöön tekoälyratkaisuja, kun niillä ei ole aikaa tai resursseja mukautetun datan rakentamiseen.
Valmiit harjoitustiedot, kuten nimestä voi päätellä, on tietojoukko, joka on jo kerätty, puhdistettu, luokiteltu ja valmis käytettäväksi. Vaikka mukautetun datan arvoa ei voida heikentää, seuraavaksi paras vaihtoehto olisi valmis tietojoukko.
Miksi ja milloin sinun pitäisi harkita valmiita tietojoukkoja?
Aloitetaan vastaamalla lausunnon ensimmäiseen osaan - 'miksi.'
Ehkä suurin etu valmiin harjoitustietojoukon käytöstä on sen nopeus. Yrityksenä sinun ei enää tarvitse käyttää paljon aikaa, rahaa ja resursseja mukautetun datan kehittämiseen tyhjästä. Ensimmäiset tiedonkeruu- ja tarkistusvaiheet vievät suuren osan projektin ajasta. Mitä pidempään odotat ratkaisun käyttöönottoa markkinoille, sitä vähemmän mahdollisuuksia sillä on tehdä siitä suuri yrityksen kilpailullisen luonteen vuoksi.
Toinen etu on hintapiste— Valmiiksi rakennetut tietojoukot ovat kustannustehokkaita ja valmiita. Ajattele sitä hetken: tekoälyratkaisua rakentava yritys kerää valtavia määriä sisäistä ja ulkoista dataa. Kaikkea kerättyä tietoa ei kuitenkaan käytetä sovellusten kehittämiseen. Lisäksi yritys ei vain maksa tiedonkeruu mutta myös arviointiin, siivoukseen ja uudelleenkäsittelyyn. Toisaalta valmiissa tietojoukoissa joudut maksamaan vain käytetystä tiedosta.
Koska tietosuojaa koskevia ohjeita on olemassa, valmiit tiedot ovat yleensä a turvallisempi ja turvallisempi tietojoukko. Pikatietoihin liittyy kuitenkin aina riskejä, kuten tietolähteen heikompi hallinta ja tietoihin liittyvien immateriaalioikeuksien puute.
Käsitellään nyt lausunnon seuraavaa osaa: "kun" käyttää valmiiksi rakennettua aineisto?
Automaattinen puheentunnistus
ASR:tä tai automaattista puheentunnistusta käytetään kehittämään erilaisia sovelluksia, kuten ääniavustajaa, videotekstitystä ja paljon muuta. ASR-pohjaisen sovelluksen kehittäminen vaatii kuitenkin valtavia määriä annotoitua dataa ja laskentaa. Kun lisäät sekoitukseen kielten monimuotoisuutta, ML-mallien kouluttamiseen tarvittavan tietojoukon hankkiminen tulee haastavaksi.
Konekäännös
Tarkka konekäännös tasoittaa tietä paremmalle asiakaskokemukselle ja vaatii korkealaatuisia tietojoukkoja koulutukseen. Tarvitset suuria määriä tarkasti merkittyä kielitietoa luotettavan ja luotettavan konekäännössovelluksen kehittämiseen.
Teksti puheeksi
Tekstistä puheeksi -aputekniikkaa käytetään auton sisäisissä järjestelmissä, virtuaaliassistenteissa ja matkapuhelimissa. TTS-pohjainen sovellus voidaan kehittää, kun ML-algoritmi on koulutettu korkealaatuiseen annotoituun dataan.
ML-projektien valmiiden koulutustietosarjojen edut
Auttaa nopeampaan ja tarkempaan koulutukseen ja testaukseen
Testaus ja arviointi ovat avaimia tehokkaiden ML-ratkaisujen kehittämisessä. Jotta malli tarjoaa luotettavia ennusteita, sitä tulisi testata uusilla ja ainutlaatuisilla tiedoilla. Mallin arvioiminen samoilla testaukseen käytetyillä tiedoilla ei anna tarkkoja tuloksia tosielämän skenaarioissa.
Tietojen kerääminen, puhdistaminen, merkitseminen ja validointi vie kuitenkin paljon aikaa ja vaivaa tavalla, joka ei vaikuta kehitys- ja käyttöönottoaikatauluihin. Tällaisissa tapauksissa on edullista käyttää valmiita tietojoukkoja, koska ne ovat helposti saatavilla, taloudellisia ja hyödyllisiä.
Käynnistää tekoälyprojektisi
Joskus tekoälyprojektit eivät pääse vauhtiin vain siksi, että niillä ei ole resursseja, joita tarvitaan tiedon keräämiseen tyhjästä. Lisäksi joissakin tapauksissa täysin uutta ratkaisua ei tarvita. Tällaisissa tapauksissa on järkevää käyttää a esikerätty tietojoukko testata vain sitä osaa mallista, joka aiotaan ottaa käyttöön.
Mahdollistaa nopean kehityksen ja parantamisen
Tekoälyaloitteet yrityksille eivät ole kertaluonteisia korjauksia. pikemminkin ne ovat iteratiivinen prosessi, joka käyttää asiakasdataa parantamaan ja parantamaan olemassa olevia malleja. Yritykset voivat täydentää nykyisiä tietoja uudella tiedolla testatakseen useita käyttötapauksia, suunnitellakseen yksilöllisiä strategioita ja parantaakseen asiakaskokemusta.
Riskit, jotka liittyvät valmiiden koulutustietosarjojen käyttöön ML-projekteissasi
Käyttämällä valmiiksi rakennettua Tekoälyn harjoittelutiedot saattaa sisältää monia etuja, mutta se ei ole vailla riskiä.
Kun käytössäsi on valmiit koulutustietojoukot, sinulla on vaara, että sinulla on vähemmän hallintaa tiedoissa, prosessissa ja ratkaisussa. Koska valmiiden tietojoukkojen tiedot voivat olla yleisiä, räätälöintimahdollisuudet ovat myös melko rajalliset, varsinkin kun testataan reunatapauksia. Yritysten on täydennettävä olemassa olevia tietoja valmiilla tiedoilla varmistaakseen, että tiedot ovat linjassa yrityksesi tarpeiden kanssa.
Saadaksesi todella parhaan irti esimerkkitietojoukot ja vähentää valmiiden tietojoukkojen käytön haittoja, sinun on valittava kokenut ja luotettava tietokumppani. Valitsemalla datakumppanin tiedonkeruulla ja tietojen merkitseminen ominaisuuksia, voit mukauttaa sovelluksiasi ja lyhentää merkittävästi markkinoilletuloaikaa säilyttäen samalla korkean suorituskyvyn.
Shaipilla on vuosien kokemus korkealaatuisten tietokokonaisuuksien tarjoamisesta yrityksille, jotka käyttävät huipputeknologiaa ja kokenut tiimi. Autamme sinua käynnistämään tekoälytuotteesi ja saamaan ne käyntiin hyvin varustetuilla ja dynaamisilla tietojoukkoillamme.
