ชุดข้อมูลนอกชั้นวาง

ชุดข้อมูลการฝึกอบรมนอกชั้นวางทำให้โครงการ ML ของคุณเริ่มต้นทำงานได้อย่างไร

มีข้อโต้แย้งอย่างต่อเนื่องสำหรับและต่อต้านการใช้ ชุดข้อมูลนอกชั้นวาง เพื่อพัฒนาโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ระดับไฮเอนด์สำหรับธุรกิจ แต่ชุดข้อมูลการฝึกอบรมนอกชั้นวางสามารถเป็นโซลูชันที่สมบูรณ์แบบสำหรับองค์กรที่ไม่มีทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และผู้อธิบายประกอบที่มีความเชี่ยวชาญภายในองค์กร

แม้ว่าองค์กรจะมีทีมสำหรับการปรับใช้ ML ขนาดใหญ่ แต่บางครั้งก็มีปัญหาในการรวบรวมข้อมูลคุณภาพสูงที่จำเป็นสำหรับโมเดล

ยิ่งไปกว่านั้น ความเร็วของการพัฒนาและการปรับใช้เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขันในตลาด ทำให้หลายบริษัทต้องพึ่งพาชุดข้อมูลที่มีอยู่ทั่วไป มานิยามกันข้อมูลชั้นวางและทำความเข้าใจถึงประโยชน์และข้อควรพิจารณาก่อนตัดสินใจเลือกใช้

ชุดข้อมูลนอกชั้นวางคืออะไร

Training data licensing ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีอยู่ทั่วไปเป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้สำหรับบริษัทที่ต้องการพัฒนาและปรับใช้โซลูชัน AI อย่างรวดเร็วเมื่อพวกเขาไม่มีเวลาหรือทรัพยากรในการสร้างข้อมูลแบบกำหนดเอง

ข้อมูลการฝึกอบรมนอกชั้นวางตามชื่อคือชุดข้อมูลที่ได้รับการรวบรวม ทำความสะอาด จัดหมวดหมู่ และพร้อมใช้งานแล้ว แม้ว่ามูลค่าของข้อมูลที่กำหนดเองจะไม่สามารถทำลายได้ แต่ทางเลือกที่ดีที่สุดถัดไปคือ ชุดข้อมูลนอกชั้นวาง

ทำไมและเมื่อใดที่คุณควรพิจารณาชุดข้อมูลนอกชั้นวาง

เริ่มต้นด้วยการตอบส่วนแรกของข้อความ—the 'ทำไม.' 

บางทีข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของการใช้ชุดข้อมูลการฝึกอบรมนอกชั้นวางก็คือ ความเร็ว. ในฐานะธุรกิจ คุณไม่จำเป็นต้องใช้เวลา เงิน และทรัพยากรจำนวนมากในการพัฒนาข้อมูลที่กำหนดเองตั้งแต่เริ่มต้นอีกต่อไป ขั้นตอนการรวบรวมและตรวจสอบข้อมูลเบื้องต้นใช้เวลาส่วนใหญ่ของโครงการ ยิ่งคุณรอการปรับใช้โซลูชันเข้าสู่ตลาดนานเท่าใด โอกาสที่โซลูชันจะขยายใหญ่ขึ้นก็ยิ่งน้อยลงเนื่องจากลักษณะการแข่งขันของธุรกิจ

ข้อดีอีกอย่างคือ จุดราคา— ชุดข้อมูลที่สร้างไว้ล่วงหน้านั้นคุ้มค่าและพร้อมใช้งาน ลองคิดดูสักนิด: ธุรกิจที่สร้างโซลูชัน AI จะรวบรวมข้อมูลภายในและภายนอกจำนวนมหาศาล อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่รวบรวมไม่ได้ทั้งหมดจะถูกนำไปใช้ในการพัฒนาแอปพลิเคชัน นอกจากนี้ บริษัทจะไม่เพียงจ่ายสำหรับ การเก็บรวบรวมข้อมูล แต่ยังรวมถึงการประเมิน การทำความสะอาด และการทำงานซ้ำ ในทางกลับกัน ด้วยชุดข้อมูลที่มีอยู่ทั่วไป คุณจะต้องจ่ายเงินสำหรับข้อมูลที่ใช้เท่านั้น

เนื่องจากมีแนวทางปฏิบัติเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล โดยทั่วไปแล้วข้อมูลที่มีอยู่ทั่วไปมักเป็น ชุดข้อมูลที่ปลอดภัยและมั่นคงยิ่งขึ้น. อย่างไรก็ตาม ด้วยข้อมูลแบบทันที จะมีความเสี่ยงอยู่เสมอ เช่น การควบคุมแหล่งข้อมูลน้อยลง และการไม่มีสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาเหนือข้อมูล

ตอนนี้เรามาจัดการกับส่วนถัดไปของข้อความ: "เมื่อไหร่" เพื่อใช้สร้างไว้ล่วงหน้า ชุด?

การรู้จำเสียงอัตโนมัติ

ASR หรือการรู้จำเสียงอัตโนมัติใช้เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ผู้ช่วยเสียง คำบรรยายวิดีโอ และอื่นๆ อย่างไรก็ตาม การพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้ ASR นั้นต้องการข้อมูลและการประมวลผลที่มีคำอธิบายประกอบจำนวนมหาศาล เมื่อคุณเพิ่มความหลากหลายทางภาษาในการผสม การได้รับชุดข้อมูลที่จำเป็นเพื่อฝึกฝนโมเดล ML จะกลายเป็นเรื่องท้าทาย

การแปลด้วยเครื่อง

การแปลด้วยเครื่องที่แม่นยำจะช่วยปูทางไปสู่ประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น และต้องการชุดข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับการฝึกอบรม คุณต้องการข้อมูลภาษาที่มีคำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องจำนวนมากเพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ที่น่าเชื่อถือและเชื่อถือได้

Text-to-Speech

เทคโนโลยีช่วยเหลือการอ่านออกเสียงข้อความใช้สำหรับระบบในรถยนต์ ผู้ช่วยเสมือน และโทรศัพท์มือถือ แอปพลิเคชันที่ใช้ TTS สามารถพัฒนาได้เมื่ออัลกอริทึม ML ได้รับการฝึกบนข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบคุณภาพสูง

มาพูดถึงความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณวันนี้

ประโยชน์ของชุดข้อมูลการฝึกอบรมนอกชั้นวางสำหรับโครงการ ML

ช่วยในการฝึกอบรมและการทดสอบที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น

การทดสอบและประเมินผลเป็นกุญแจสำคัญในการพัฒนาโซลูชัน ML ที่มีประสิทธิภาพสูง เพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองให้การคาดการณ์ที่เชื่อถือได้ ควรทำการทดสอบกับข้อมูลใหม่และไม่ซ้ำใคร การประเมินแบบจำลองด้วยข้อมูลเดียวกันกับที่ใช้สำหรับการทดสอบจะไม่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำในสถานการณ์จริง

อย่างไรก็ตาม ต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมากในการรวบรวม ทำความสะอาด ใส่คำอธิบายประกอบ และตรวจสอบข้อมูลด้วยวิธีที่ไม่ส่งผลกระทบต่อกรอบเวลาการพัฒนาและการปรับใช้ ในกรณีเช่นนี้ การใช้ชุดข้อมูลที่มีอยู่ทั่วไปจะเป็นประโยชน์เนื่องจากพร้อมใช้งาน ประหยัด และมีประโยชน์

ทำให้โครงการ AI ของคุณเริ่มต้นขึ้น

ในบางครั้ง โครงการ AI ไม่สามารถเริ่มต้นได้เพียงเพราะไม่มีทรัพยากรที่จำเป็นในการรวบรวมข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น นอกจากนี้ ในบางกรณี ไม่จำเป็นต้องมีโซลูชันใหม่ทั้งหมด ในกรณีเช่นนี้ ควรใช้ a ชุดข้อมูลที่รวบรวมไว้ล่วงหน้า เพื่อทดสอบเฉพาะส่วนนั้นของโมเดลที่จะนำไปใช้

ช่วยให้สามารถพัฒนาและปรับปรุงได้อย่างรวดเร็ว

การริเริ่ม AI สำหรับธุรกิจไม่ใช่การแก้ไขเพียงครั้งเดียว แต่เป็นกระบวนการทำซ้ำที่ใช้ข้อมูลลูกค้าเพื่อปรับปรุงและปรับปรุงโมเดลที่มีอยู่ ธุรกิจสามารถเสริมข้อมูลปัจจุบันด้วยข้อมูลใหม่เพื่อทดสอบกรณีการใช้งานต่างๆ กำหนดกลยุทธ์ส่วนบุคคล และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

ความเสี่ยงของการใช้ชุดข้อมูลการฝึกอบรมนอกชั้นวางสำหรับโครงการ ML ของคุณ

Risks of off-the-shelf training datasets

ใช้ที่สร้างไว้ล่วงหน้า ข้อมูลการฝึกอบรม AI อาจมาพร้อมกับข้อได้เปรียบมากมาย แต่ก็ไม่มีความเสี่ยงเช่นกัน

ด้วยชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีอยู่ทั่วไป คุณจะเสี่ยงที่จะควบคุมข้อมูล กระบวนการ และโซลูชันได้น้อยลง เนื่องจากข้อมูลในชุดข้อมูลที่สร้างไว้ล่วงหน้าอาจเป็นข้อมูลทั่วไป ตัวเลือกการปรับแต่งจึงค่อนข้างจำกัดเช่นกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำการทดสอบสำหรับขอบเคส บริษัทต้องเสริมข้อมูลที่มีอยู่ด้วยข้อมูลที่สร้างไว้ล่วงหน้าเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นสอดคล้องกับความต้องการทางธุรกิจของคุณ

เพื่อให้ได้สิ่งที่ดีที่สุดอย่างแท้จริง ชุดข้อมูลตัวอย่าง และลดข้อเสียของการใช้ชุดข้อมูลที่สร้างไว้ล่วงหน้า คุณต้องเลือกพันธมิตรด้านข้อมูลที่มีประสบการณ์และเชื่อถือได้ โดยเลือกพันธมิตรข้อมูลที่มีการรวบรวมข้อมูลและ คำอธิบายประกอบข้อมูล คุณสามารถปรับแต่งแอปพลิเคชันของคุณและลดเวลาในการออกสู่ตลาดได้อย่างมากในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพไว้สูง

Shaip มีประสบการณ์หลายปีในการจัดหาชุดข้อมูลคุณภาพสูงให้กับธุรกิจโดยใช้เทคโนโลยีชั้นยอดและทีมงานที่มีประสบการณ์ เราช่วยคุณเริ่มต้นผลิตภัณฑ์ AI ของคุณและเริ่มทำงานด้วยชุดข้อมูลไดนามิกที่มีคำอธิบายประกอบอย่างดี

แบ่งปันสังคม