Open-Source-Datensätze für KI-Training

Sind Open-Source- oder Crowdsourcing-Datensätze beim Training von KI effektiv?

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.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Die wahren Kosten billiger Datensätze

Die wahren Kosten billiger Datensätze Sie sagen, dass Sie bekommen, wofür Sie bezahlen, und das Sprichwort gilt besonders, wenn es um Datensätze geht. Wenn Sie Open Source- oder Crowdsourcing-Daten als Grundlage für Ihr KI-Modell verwenden, können Sie damit rechnen, ein Vermögen auszugeben, um mit diesen großen Nachteilen zu kämpfen:

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. Datenschutzbedenken:

    Open-Source-Datensätze liegen nicht in Ihrer Verantwortung – bis Sie sie verwenden, um Ihren KI-Algorithmus zu trainieren. Es ist möglich, dass der Datensatz ohne die entsprechende Veröffentlichung veröffentlicht wurde Entidentifizierung von Daten, was bedeutet, dass Sie mit ihrer Verwendung gegen Verbraucherdatenschutzgesetze verstoßen könnten. Die Nutzung zweier unterschiedlicher Quellen dieser Daten könnte es auch ermöglichen, die ansonsten anonymen Daten, die in jeder enthalten sind, zu verknüpfen, wodurch personenbezogene Daten preisgegeben 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 investieren in Datensätze, die von Shaip . stammen, kaufen Sie die Beständigkeit und Qualität einer vollständig verwalteten Belegschaft, End-to-End-Services von der Beschaffung bis zur Annotation und ein Team von internen Branchenexperten, die die Endanwendung Ihres Modells vollständig verstehen und Sie beraten wie Sie Ihre Ziele am besten erreichen. Mit Daten, die nach Ihren genauen Spezifikationen kuratiert wurden, können wir Helfen Sie Ihrem Modell, die höchste Ausgabequalität zu generieren in weniger Iterationen, beschleunigt Ihren Erfolg und spart Ihnen letztendlich Geld.

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