Nach Jahren kostspieliger KI-Entwicklung und enttäuschender Ergebnisse führen die Allgegenwart von Big Data und die hohe Verfügbarkeit von Rechenleistung zu einer Explosion bei KI-Implementierungen. Da immer mehr Unternehmen versuchen, die unglaublichen Fähigkeiten der Technologie zu nutzen, versuchen einige dieser Neueinsteiger, mit einem minimalen Budget maximale Ergebnisse zu erzielen, und eine der gängigsten Strategien besteht darin, Algorithmen mit kostenlosen oder ermäßigten Datensätzen zu trainieren.
Es führt kein Weg daran vorbei, dass Open-Source- oder Crowdsourcing-Datensätze tatsächlich billiger sind als lizenzierte Daten von einem Anbieter, und billige oder kostenlose Daten sind manchmal alles, was sich ein KI-Startup leisten kann. Crowdsourcing-Datensätze können sogar mit einigen integrierten Qualitätssicherungsfunktionen ausgestattet sein und sind auch einfacher zu skalieren, was sie für Startups, die sich schnelles Wachstum und Expansion vorstellen, noch attraktiver macht.
Da Open-Source-Datensätze im öffentlichen Bereich verfügbar sind, erleichtern sie die kollaborative Entwicklung zwischen mehreren KI-Teams und ermöglichen es Ingenieuren, mit einer beliebigen Anzahl von Iterationen zu experimentieren, ohne dass einem Unternehmen zusätzliche Kosten entstehen. Leider haben sowohl Open-Source- als auch Crowdsourcing-Datensätze auch einige große Nachteile, die potenzielle Einsparungen im Voraus schnell zunichte machen können.
Die wahren Kosten billiger Datensätze
Reduzierte Genauigkeit:
Kostenlose oder billige Daten leiden in einem bestimmten Bereich, und dieser neigt dazu, die KI-Entwicklungsbemühungen zu sabotieren: die Genauigkeit. Modelle, die mit Open-Source-Daten entwickelt wurden, sind im Allgemeinen aufgrund der Qualitätsprobleme, die die Daten selbst durchdringen, ungenau. Beim anonymen Crowdsourcing von Daten sind die Mitarbeiter nicht für unerwünschte Ergebnisse verantwortlich, und unterschiedliche Techniken und Erfahrungsstufen führen zu erheblichen Inkonsistenzen mit den Daten.
Verstärkter Wettbewerb:
Jeder kann mit Open-Source-Daten arbeiten, was bedeutet, dass viele Unternehmen genau das tun. Wenn zwei konkurrierende Teams mit den gleichen exakten Eingaben arbeiten, werden sie wahrscheinlich die gleichen – oder zumindest auffallend ähnlichen – Ergebnisse erzielen. Ohne echte Differenzierung konkurrieren Sie auf Augenhöhe um jeden Kunden, jeden Investitionsbetrag und jede Unze Medienberichterstattung. So wollen Sie in einer ohnehin schon herausfordernden Geschäftslandschaft nicht agieren.
Statische Daten:
Stellen Sie sich vor, Sie folgen einem Rezept, bei dem die Menge und Qualität Ihrer Zutaten ständig im Fluss sind. Viele Open-Source-Datensätze werden ständig aktualisiert. Diese Aktualisierungen können zwar wertvolle Ergänzungen sein, können aber auch die Integrität Ihres Projekts gefährden. Das Arbeiten mit einer privaten Kopie von Open-Source-Daten ist eine praktikable Option, bedeutet aber auch, dass Sie nicht von Updates und Neuzugängen profitieren.
Datenschutzbedenken:
Open-Source-Datensätze fallen nicht in Ihre Verantwortung – solange Sie sie nicht zum Trainieren Ihres KI-Algorithmus verwenden. Es ist möglich, dass der Datensatz ohne ordnungsgemäße Anonymisierung der Daten veröffentlicht wurde, wodurch Sie durch seine Verwendung gegen Datenschutzgesetze verstoßen könnten. Die Verwendung zweier verschiedener Datenquellen könnte zudem dazu führen, dass die darin enthaltenen, ansonsten anonymen Daten verknüpft werden und somit personenbezogene Daten offengelegt werden.
Open-Source- oder Crowdsourcing-Datensätze sind mit einem attraktiven Preis verbunden, aber Rennwagen, die auf höchstem Niveau konkurrieren und gewinnen, werden nicht vom Gebrauchtwagenplatz gefahren.
Wenn Sie in Datensätze von Shaip investieren , profitieren Sie von der Zuverlässigkeit und Qualität eines vollständig gemanagten Teams, umfassenden Services von der Datenbeschaffung bis zur Annotation sowie einem internen Expertenteam. Dieses Team versteht den Anwendungsbereich Ihres Modells und berät Sie optimal zur Zielerreichung. Dank der nach Ihren genauen Vorgaben aufbereiteten Daten können wir Ihrem Modell helfen, in weniger Iterationen Ergebnisse höchster Qualität zu generieren , Ihren Erfolg zu beschleunigen und Ihnen letztendlich Kosten zu sparen.
