KI-Trainingsdaten

Arten von öffentlich verfügbaren KI-Trainingsdaten und warum Sie sie verwenden sollten (und nicht sollten)

Die Beschaffung von Datensätzen für Module der künstlichen Intelligenz (KI) aus öffentlichen/offenen und freien Ressourcen gehört zu den häufigsten Fragen, die uns in unseren Beratungsgesprächen gestellt werden. Die Unternehmer, KI-Spezialisten und Techpreneure haben zum Ausdruck gebracht, dass ihr Budget ein Hauptanliegen bei der Entscheidung ist, woher sie ihre KI-Trainingsdaten beziehen.

Die meisten Unternehmer wissen, wie wichtig Qualität und kontextbezogene Trainingsdaten für ihre Module sind. Sie erkennen den Unterschied, den relevante Daten zu Ergebnissen und Ergebnissen führen können; In vielen Fällen hindert ihr Budget sie jedoch daran, bezahlte, ausgelagerte oder Drittanbieter-Schulungsdaten von zuverlässigen Anbietern zu erwerben und auf ihre eigenen Bemühungen bei der Datenbeschaffung zurückzugreifen.

In diesem Blogbeitrag werden wir untersuchen, warum Sie sich wegen der daraus resultierenden Konsequenzen nicht mit öffentlichen Datenressourcen zufrieden geben sollten, um Geld zu sparen.

Zuverlässige öffentlich verfügbare KI-Trainingsdatenquellen

KI-Trainingsdatenquellen Bevor wir uns mit öffentlichen Ressourcen befassen, sollten die ersten Optionen Ihre internen Daten sein. Alle Unternehmen generieren Mengen an Qualitätsdaten, aus denen sie lernen können. Zu diesen Quellen gehören CRM, PoS, Online-Werbekampagnen und mehr. Wir sind zuversichtlich, dass Ihr Unternehmen über ein Datenrepository auf Ihren internen Servern und Systemen verfügt. Bevor Sie Daten für Ihre Modelle auslagern oder öffentliche Ressourcen nutzen, empfehlen wir Ihnen, die vorhandenen Informationen, die Sie intern generieren, zum Trainieren Ihrer KI-Modelle zu verwenden. Die Daten sind für Ihr Unternehmen relevant, kontextbezogen und aktuell.

Wenn Ihr Unternehmen jedoch neu ist und keine ausreichenden Daten produziert oder Sie befürchten, dass Ihre Daten implizit verzerrt sein könnten, versuchen Sie es mit einer oder allen drei der folgenden öffentlichen Quellen.

1. Google Dataset-Suche

Ähnlich wie die Google-Suchmaschine eine Fundgrube für wertvolle Informationen ist, ist die Google-Datensatzsuche eine Ressource für Datensätze. Wenn Sie Google Scholar bereits verwendet haben, sollten Sie verstehen, dass die Funktionsweise fast ähnlich ist, bei der Sie anhand von Schlüsselwörtern nach Ihren bevorzugten Datensätzen suchen können.

Mit der Google Datensuche können Nutzer ihre Datensätze nach Thema, Downloadformat, letztem Update und anderen Parametern filtern, um nur relevante Informationen aufzunehmen. Die Ergebnisse umfassen Datensätze von persönlichen Seiten, Online-Bibliotheken, Verlagen und mehr. Die Ergebnisse bieten eine detaillierte Zusammenfassung jedes Datensatzes, einschließlich Eigentümer, Download-Links, Beschreibung, Veröffentlichungsdatum usw.

2. UCI ML-Repository

Das UCI ML Repository bietet über 497 Datensätze zum Durchsuchen und kostenlosen Download, die von der University of California bereitgestellt und gepflegt werden. Das Repository bietet eine Reihe von Informationen zu:

  • Anzahl der Zeilen
  • Fehlende Werte
  • Attributinformationen
  • Quellinformationen
  • Sammlungsinformationen
  • Zitate von Studien
  • Datensatzmerkmale und mehr

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

3. Kaggle-Datensätze

Kaggle-Datensätze Kaggle ist eine der bekanntesten Plattformen für Data Scientists und Machine Learning-Enthusiasten, die online verfügbar sind. Es ist eine Website für alle Anforderungen an Datensätze, auf der Amateure und Experten für maschinelles Lernen Daten für ihre Projekte beziehen.

Kaggle beherbergt über 19,000 öffentliche Datensätze und über 200,000 Open-Source-Jupyter-Notebooks. Sie können Ihre Fragen zum maschinellen Lernen auch über das Community-Forum klären.

Wenn Sie Ihren bevorzugten Datensatz auswählen, bietet Kaggle sofort die Benutzerfreundlichkeitsbewertung, Lizenzdetails, Metadaten, Nutzungsstatistiken und mehr. Die Datensatzseiten sind so konzipiert, dass sie schnell gescannt werden können, um einen kurzen Überblick über die Formate und die Benutzerfreundlichkeit zu geben und allgemeine Fragen zum Datensatz zu beantworten.

Die Vor- und Nachteile öffentlicher Datensätze

Die Vor-

Der größte Vorteil der Verwendung öffentlicher Datensätze besteht darin, dass sie kostenlos sind. Sie sind einfach online zugänglich und können heruntergeladen und auf Ihre Projekte angewendet werden. Obwohl sie hilfreich sein können, um Ihre Module zu testen und sie für genaue Ergebnisse zu optimieren, sind öffentliche Datenbanken keine langfristige Lösung. Wenn Sie nur eine begrenzte Zeit zur Markteinführung haben und dringend KI-Trainingsdaten benötigen, sind öffentliche Datensätze die beste Wahl.

Es gibt jedoch mehr Nachteile, als die Vorteile aufwiegen. Schauen wir uns die Nachteile der Verwendung öffentlicher Datensätze an:

Die Nachteile

  • Es ist schwierig, einen relevanten Datensatz für Ihr Projekt zu finden. Das heißt, wenn Ihr Marktsegment zu nischenförmig oder neu ist, ist es unwahrscheinlich, dass Sie aktuelle und kontextbezogene Daten finden, die Ihre KI-Modelle trainieren könnten.
  • Experten oder Ihre internen Teams müssen weiterhin kommentieren die Datensätze aus öffentlichen Ressourcen, die für Ihr Projekt verwendet werden sollen.
  • Es gibt Unmengen an Bedenken bezüglich Lizenz- und Nutzungsrechten, die die Nutzung des Datensatzes für kommerzielle Zwecke einschränken.
  • Da sie Open Source und für jedermann verfügbar sind, haben Sie bei Ihren KI-Projekten keinen Wettbewerbsvorteil oder Vorteil.

Kostenlose Datensätze können nützlich sein, sind aber begrenzt

Die genauesten, verzerrungsfreien und relevantesten KI-Ergebnisse können nicht nur mit kostenlosen Ressourcen erzielt werden. Wie bereits erwähnt, können die ersten Schritte mit öffentlichen Datensätzen von Vorteil sein. Wenn Sie jedoch planen, Ihren Gewinn zu maximieren und Ihr Geschäft zu skalieren, sind kostenlose Daten keine realistische Lösung. Stattdessen benötigen Sie möglichst relevante und geeignete Daten, die speziell auf Ihre Projekte zugeschnitten sind.

Konstruktive Datensätze für langfristigen Erfolg zu finden, kann nur von Experten wie Shaip durchgeführt werden. Wir beschaffen die qualitativ einwandfreisten Daten für Ihr Projekt und kümmern uns gleichzeitig um Datenanmerkungen und Kennzeichnungsanforderungen. Unabhängig von Ihrer Time-to-Market können Sie sich also auf uns verlassen hochwertige KI-Trainingsdaten.

Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf.

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