Off-the-Shelf-Datensatz

Wie bringen vorgefertigte Trainingsdatensätze Ihre ML-Projekte zum Laufen?

Es gibt ein anhaltendes Argument für und gegen die Verwendung des Standard-Datensatz High-End-Lösungen für künstliche Intelligenz für Unternehmen zu entwickeln. Standard-Trainingsdatensätze können jedoch die perfekte Lösung für Unternehmen sein, die nicht über ein spezialisiertes internes Team von Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Kommentatoren verfügen.

Selbst wenn Organisationen Teams für umfangreiche ML-Bereitstellungen haben, haben sie manchmal Probleme, die für das Modell erforderlichen qualitativ hochwertigen Daten zu sammeln.

Darüber hinaus ist eine schnelle Entwicklung und Bereitstellung erforderlich, um einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu erlangen, was viele Unternehmen dazu zwingt, sich auf Standarddatensätze zu verlassen. Definieren wir Off-the-Regaldaten, und verstehen Sie ihre Vorteile und Erwägungen, bevor Sie sich für sie entscheiden.

Was sind Off-the-Shelf-Datensätze?

Lizenzierung von Schulungsdaten Ein Standard-Trainingsdatensatz ist eine praktikable Option für Unternehmen, die KI-Lösungen schnell entwickeln und bereitstellen möchten, wenn sie nicht die Zeit oder die Ressourcen haben, benutzerdefinierte Daten zu erstellen.

Trainingsdaten von der Stange sind, wie der Name schon sagt, Datensätze, die bereits gesammelt, bereinigt, kategorisiert und einsatzbereit sind. Obwohl der Wert von benutzerdefinierten Daten nicht untergraben werden kann, wäre die nächstbeste Alternative eine Standard-Datensatz.

Warum und wann sollten Sie Datensätze von der Stange in Betracht ziehen?

Beginnen wir mit der Beantwortung des ersten Teils der Aussage – der 'warum.' 

Der vielleicht größte Vorteil der Verwendung eines handelsüblichen Trainingsdatensatzes ist dessen Geschwindigkeit. Als Unternehmen müssen Sie nicht mehr viel Zeit, Geld und Ressourcen aufwenden, um benutzerdefinierte Daten von Grund auf neu zu entwickeln. Die anfängliche Datenerfassung und die Überprüfungsschritte nehmen einen Großteil der Projektzeit in Anspruch. Je länger Sie mit der Einführung einer Lösung auf dem Markt warten, desto geringer ist die Chance, dass sie aufgrund des Wettbewerbscharakters des Geschäfts groß herauskommt.

Ein weiterer Vorteil ist der Kostenpunkt—vorgefertigte Datasets sind kostengünstig und sofort einsatzbereit. Denken Sie einen Moment darüber nach: Ein Unternehmen, das eine KI-Lösung aufbaut, wird riesige Mengen an internen und externen Daten sammeln. Allerdings werden nicht alle gesammelten Daten zur Entwicklung von Anwendungen verwendet. Darüber hinaus zahlt das Unternehmen nicht nur für die Datensammlung sondern auch zur Auswertung, Reinigung und Nacharbeit. Bei Datensätzen von der Stange hingegen zahlen Sie nur für die genutzten Daten.

Da es Richtlinien zum Datenschutz gibt, handelt es sich bei handelsüblichen Daten in der Regel um a sicherer und sicherer Datensatz. Mit Instant Data sind jedoch immer Risiken verbunden, wie z. B. eine geringere Kontrolle über die Datenquelle und ein Mangel an geistigen Eigentumsrechten an den Daten.

Kommen wir nun zum nächsten Teil der Aussage: "wann" um ein vorgefertigtes zu verwenden Datensatz?

Automatische Spracherkennung

ASR, oder Automatic Speech Recognition, wird verwendet, um verschiedene Anwendungen wie Sprachassistenten, Videountertitelung und mehr zu entwickeln. Die Entwicklung einer ASR-basierten Anwendung erfordert jedoch enorme Mengen an annotierten Daten und Rechenleistung. Wenn Sie der Mischung die Sprachenvielfalt hinzufügen, wird das Erfassen des erforderlichen Datensatzes zum Trainieren der ML-Modelle zu einer Herausforderung.

Maschinelle Übersetzung

Präzise maschinelle Übersetzung ebnet den Weg für verbesserte Kundenerlebnisse und erfordert hochwertige Datensätze für das Training. Sie benötigen große Mengen genau kommentierter Sprachdaten, um eine glaubwürdige und zuverlässige maschinelle Übersetzungsanwendung zu entwickeln.

Text-to-Speech

Text-to-Speech-Hilfstechnologie wird für In-Car-Systeme, virtuelle Assistenten und Mobiltelefone verwendet. Die TTS-basierte Anwendung kann entwickelt werden, wenn der ML-Algorithmus mit hochwertigen kommentierten Daten trainiert wird.

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

Vorteile von vorgefertigten Trainingsdatensätzen für ML-Projekte

Hilft bei schnellerem und genauerem Training und Testen

Testen und Bewerten sind die Schlüssel zur Entwicklung leistungsstarker ML-Lösungen. Um sicherzustellen, dass das Modell zuverlässige Vorhersagen liefert, sollte es mit neuen und einzigartigen Daten getestet werden. Die Bewertung des Modells anhand derselben Daten, die zum Testen verwendet wurden, liefert in realen Szenarien keine genauen Ergebnisse.

Es erfordert jedoch viel Zeit und Mühe, Daten so zu sammeln, zu bereinigen, zu kommentieren und zu validieren, dass die Entwicklungs- und Bereitstellungszeiträume nicht beeinträchtigt werden. In solchen Fällen ist es vorteilhaft, Datensätze von der Stange zu verwenden, da sie leicht verfügbar, wirtschaftlich und nützlich sind.

Bringt Ihr KI-Projekt zum Start

Manchmal können KI-Projekte einfach nicht starten, weil sie nicht über die erforderlichen Ressourcen verfügen, um Daten von Grund auf zu sammeln. Außerdem ist in manchen Fällen keine komplett neue Lösung erforderlich. In solchen Fällen ist es sinnvoll, a zu verwenden vorab erhobener Datensatz um nur den Teil des Modells zu testen, der bereitgestellt werden soll.

Ermöglicht schnelle Entwicklung und Verbesserung

KI-Initiativen für Unternehmen sind keine einmalige Lösung; Sie sind vielmehr ein iterativer Prozess, der Kundendaten verwendet, um bestehende Modelle zu erweitern und zu verbessern. Unternehmen können vorhandene Daten mit neuen Daten ergänzen, um mehrere Anwendungsfälle zu testen, personalisierte Strategien zu entwickeln und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Risiken der Verwendung von Standard-Trainingsdatensätzen für Ihre ML-Projekte

Risiken von Trainingsdatensätzen von der Stange

Verwendung von vorgefertigten KI-Trainingsdaten kann viele Vorteile mit sich bringen, ist aber nicht ohne Risiken.

Bei Standard-Trainingsdatensätzen besteht die Gefahr, dass Sie weniger Kontrolle über die Informationen, den Prozess und die Lösung haben. Da die Daten in vorgefertigten Datensätzen generisch sein können, sind auch die Anpassungsmöglichkeiten recht begrenzt, insbesondere beim Testen auf Grenzfälle. Unternehmen müssen die vorhandenen Informationen mit vorgefertigten Daten ergänzen, um sicherzustellen, dass die Daten an Ihren Geschäftsanforderungen ausgerichtet sind.

Um wirklich das Beste herauszuholen Beispieldatensätze und die Nachteile der Verwendung vorgefertigter Datensätze zu mindern, müssen Sie einen erfahrenen und zuverlässigen Datenpartner auswählen. Durch die Wahl eines Datenpartners mit Datenerhebung und Daten kommentieren Funktionen können Sie Ihre Anwendungen anpassen und die Markteinführungszeit erheblich verkürzen, während Sie gleichzeitig eine hohe Leistung aufrechterhalten.

Shaip verfügt über jahrelange Erfahrung in der Bereitstellung hochwertiger Datensätze für Unternehmen mit Spitzentechnologien und einem erfahrenen Team. Wir helfen Ihnen, Ihre KI-Produkte mit unseren gut kommentierten und dynamischen Datensätzen zu starten und zum Laufen zu bringen.

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