หลังจากหลายปีของการพัฒนา AI ที่มีราคาแพงและผลลัพธ์ที่ตกต่ำ การแพร่หลายของข้อมูลขนาดใหญ่และความพร้อมใช้งานของพลังประมวลผลที่พร้อมใช้งานทำให้เกิดการระเบิดในการใช้งาน AI เนื่องจากธุรกิจจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ มองหาการใช้ประโยชน์จากความสามารถอันน่าทึ่งของเทคโนโลยี ผู้เข้าร่วมรายใหม่เหล่านี้บางคนจึงพยายามเพื่อให้ได้ผลลัพธ์สูงสุดโดยใช้งบประมาณที่น้อยที่สุด และหนึ่งในกลยุทธ์ที่พบบ่อยที่สุดคือการฝึกอัลกอริทึมโดยใช้ชุดข้อมูลฟรีหรือลดราคา
ไม่มีทางใดที่ข้อเท็จจริงที่ว่าโอเพ่นซอร์สหรือชุดข้อมูลแบบคราวด์ซอร์สนั้นมีราคาถูกกว่าข้อมูลที่ได้รับอนุญาตจากผู้ขาย และบางครั้งข้อมูลราคาถูกหรือฟรีก็เป็นสิ่งที่สตาร์ทอัพ AI สามารถทำได้ ชุดข้อมูลที่ Crowdsourced อาจมาพร้อมกับคุณสมบัติการประกันคุณภาพในตัว และยังสามารถปรับขนาดได้ง่ายกว่า ซึ่งทำให้น่าสนใจยิ่งขึ้นสำหรับสตาร์ทอัพที่จินตนาการถึงการเติบโตและการขยายตัวอย่างรวดเร็ว
เนื่องจากชุดข้อมูลโอเพนซอร์สมีอยู่ในโดเมนสาธารณะ จึงอำนวยความสะดวกในการพัฒนาร่วมกันระหว่างทีม AI หลายทีม และอนุญาตให้วิศวกรทดลองด้วยการทำซ้ำจำนวนเท่าใดก็ได้ โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมจากบริษัท น่าเสียดายที่ทั้งชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สและชุดข้อมูลที่รวบรวมมานั้นมีข้อเสียที่สำคัญบางประการที่สามารถลบล้างการประหยัดล่วงหน้าที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว
ต้นทุนที่แท้จริงของชุดข้อมูลราคาถูก
พวกเขาบอกว่าคุณได้สิ่งที่คุณจ่ายไป และสุภาษิตนี้ก็เป็นจริงโดยเฉพาะเมื่อพูดถึงชุดข้อมูล หากคุณใช้โอเพ่นซอร์สหรือข้อมูลที่รวบรวมมาจากแหล่งข้อมูลสาธารณะเป็นพื้นฐานสำหรับโมเดล AI ของคุณ คุณสามารถคาดหวังที่จะใช้โชคเพื่อต่อสู้กับข้อเสียที่สำคัญเหล่านี้:
ลดความแม่นยำ:
ข้อมูลฟรีหรือราคาถูกต้องทนทุกข์ทรมานในพื้นที่หนึ่งๆ และมีแนวโน้มที่จะทำลายความพยายามในการพัฒนา AI นั่นคือความแม่นยำ โมเดลที่พัฒนาโดยใช้ข้อมูลโอเพนซอร์สมักไม่ถูกต้องเนื่องจากปัญหาด้านคุณภาพที่แทรกซึมข้อมูล เมื่อข้อมูลถูกรวบรวมโดยไม่ระบุชื่อ พนักงานจะไม่รับผิดชอบต่อผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์ และเทคนิคและระดับประสบการณ์ที่แตกต่างกันทำให้เกิดข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันอย่างมาก
การแข่งขันที่เพิ่มขึ้น:
ทุกคนสามารถทำงานกับข้อมูลโอเพนซอร์ซได้ ซึ่งหมายความว่าหลายบริษัทกำลังทำอย่างนั้น เมื่อสองทีมที่แข่งขันกันกำลังทำงานด้วยปัจจัยการผลิตที่เหมือนกัน พวกเขามักจะจบลงด้วยผลลัพธ์ที่เหมือนกันหรืออย่างน้อยก็คล้ายกันอย่างน่าทึ่ง หากไม่มีความแตกต่างอย่างแท้จริง คุณจะแข่งขันกันในสนามแข่งขันสำหรับลูกค้าทุกราย เงินลงทุน และความครอบคลุมของสื่อหนึ่งออนซ์ นั่นไม่ใช่วิธีที่คุณต้องการดำเนินการในแนวธุรกิจที่ท้าทายอยู่แล้ว
ข้อมูลคงที่:
ลองนึกภาพตามสูตรที่ปริมาณและคุณภาพของส่วนผสมของคุณไหลเวียนอยู่ตลอดเวลา ชุดข้อมูลโอเพนซอร์สจำนวนมากได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง และแม้ว่าการอัปเดตเหล่านี้อาจเป็นส่วนเสริมที่มีค่า แต่ก็สามารถคุกคามความสมบูรณ์ของโครงการของคุณได้ การทำงานจากสำเนาส่วนตัวของข้อมูลโอเพนซอร์ซเป็นทางเลือกที่ทำงานได้ แต่ก็หมายความว่าคุณจะไม่ได้รับประโยชน์จากการอัปเดตและการเพิ่มใหม่
ข้อกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว:
ชุดข้อมูลโอเพนซอร์สไม่ใช่ความรับผิดชอบของคุณ จนกว่าคุณจะใช้มันเพื่อฝึกอัลกอริทึม AI ของคุณ เป็นไปได้ว่าชุดข้อมูลถูกเผยแพร่สู่สาธารณะโดยไม่ได้รับอนุญาต de-ประจำตัวประชาชน ของข้อมูล หมายความว่าคุณอาจละเมิดกฎหมายคุ้มครองข้อมูลผู้บริโภคโดยใช้ข้อมูลดังกล่าว การใช้แหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันสองแหล่งอาจทำให้ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนซึ่งอยู่ในแต่ละแหล่งเชื่อมโยงกันได้ โดยเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล
ชุดข้อมูลโอเพนซอร์ซหรือแหล่งข้อมูลจำนวนมากมาพร้อมกับป้ายราคาที่น่าดึงดูด แต่รถแข่งที่แข่งขันและชนะในระดับสูงสุดจะไม่ถูกขับออกจากรถมือสอง
เมื่อคุณลงทุนใน ชุดข้อมูลที่มาจาก Shaipคุณกำลังซื้อความสม่ำเสมอและคุณภาพของพนักงานที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ บริการแบบครบวงจรตั้งแต่การจัดหาไปจนถึงคำอธิบายประกอบ และทีมผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมภายในองค์กรที่เข้าใจการใช้งานปลายทางของแบบจำลองของคุณอย่างเต็มที่และให้คำแนะนำแก่คุณ วิธีที่ดีที่สุดที่จะบรรลุเป้าหมายของคุณ ด้วยข้อมูลที่รวบรวมไว้ตามข้อกำหนดที่เข้มงวดของคุณ เราสามารถ ช่วยให้แบบจำลองของคุณสร้างผลงานที่มีคุณภาพสูงสุด ในการทำซ้ำน้อยลง เร่งความสำเร็จของคุณและประหยัดเงินในที่สุด