การจัดหาชุดข้อมูลสำหรับโมดูลปัญญาประดิษฐ์ (AI) จากแหล่งข้อมูลสาธารณะ/เปิดและฟรีเป็นหนึ่งในคำถามที่พบบ่อยที่สุดที่เราได้รับระหว่างช่วงการปรึกษาหารือ ผู้ประกอบการ ผู้เชี่ยวชาญ AI และผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีได้แสดงความเห็นว่างบประมาณของพวกเขาเป็นปัญหาหลักเมื่อตัดสินใจว่าจะแหล่งข้อมูลการฝึกอบรม AI ของพวกเขาจากที่ใด
ผู้ประกอบการส่วนใหญ่เข้าใจถึงความสำคัญของคุณภาพและข้อมูลการฝึกอบรมตามบริบทสำหรับโมดูลของตน พวกเขาตระหนักถึงความแตกต่างที่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องสามารถนำมาซึ่งผลลัพธ์และผลลัพธ์ อย่างไรก็ตาม ในหลายกรณี งบประมาณของพวกเขาจำกัดไม่ให้ได้รับข้อมูลการฝึกอบรมแบบชำระเงิน จ้างภายนอก หรือบุคคลที่สามจากผู้ขายที่เชื่อถือได้ และหันไปใช้ความพยายามของตนเองในการจัดหาข้อมูล
ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะสำรวจว่าทำไมคุณจึงไม่ควรชำระเงินสำหรับแหล่งข้อมูลสาธารณะเพื่อประหยัดเงินเนื่องจากผลกระทบที่จะเกิดขึ้น
แหล่งข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เผยแพร่ต่อสาธารณะที่เชื่อถือได้
ก่อนที่เราจะเข้าสู่แหล่งข้อมูลสาธารณะ ตัวเลือกแรกควรเป็นข้อมูลภายในของคุณ ธุรกิจทั้งหมดสร้างปริมาณข้อมูลคุณภาพที่พวกเขาสามารถเรียนรู้ได้ แหล่งที่มาเหล่านี้รวมถึง CRM, PoS, แคมเปญโฆษณาออนไลน์ และอื่นๆ เรามั่นใจว่าธุรกิจของคุณมีที่เก็บข้อมูลในเซิร์ฟเวอร์และระบบภายในของคุณ ก่อนการเอาท์ซอร์สข้อมูลสำหรับโมเดลของคุณหรือใช้ทรัพยากรสาธารณะ เราขอแนะนำให้ใช้ข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งคุณกำลังสร้างภายในเพื่อฝึกโมเดล AI ของคุณ ข้อมูลจะเกี่ยวข้องกับธุรกิจของคุณ ตามบริบท และเป็นปัจจุบัน
อย่างไรก็ตาม หากธุรกิจของคุณเป็นธุรกิจใหม่และไม่มีข้อมูลเพียงพอ หรือคุณกลัวว่าข้อมูลของคุณอาจมีอคติโดยปริยาย ให้ลองใช้แหล่งข้อมูลสาธารณะต่อไปนี้หนึ่งหรือสามแหล่ง
1. การค้นหาชุดข้อมูลของ Google
คล้ายกับที่ Google Search Engine เป็นขุมทรัพย์ของข้อมูลอันมีค่า Google Dataset Search เป็นทรัพยากรสำหรับชุดข้อมูล หากคุณเคยใช้ Google Scholar มาก่อน โปรดเข้าใจว่าการทำงานเกือบจะคล้ายกัน ซึ่งคุณสามารถค้นหาชุดข้อมูลที่คุณต้องการตามคำหลักได้
Google Data Search อนุญาตให้ผู้ใช้กรองชุดข้อมูลตามหัวข้อ รูปแบบการดาวน์โหลด อัปเดตล่าสุด และพารามิเตอร์อื่นๆ เพื่อรวมเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องเท่านั้น ผลลัพธ์รวมถึงชุดข้อมูลจากเพจส่วนตัว ห้องสมุดออนไลน์ ผู้เผยแพร่ และอื่นๆ ผลลัพธ์จะให้ข้อมูลสรุปโดยละเอียดของชุดข้อมูลแต่ละชุด รวมถึงเจ้าของ ลิงก์ดาวน์โหลด คำอธิบาย วันที่เผยแพร่ ฯลฯ
2. ที่เก็บ UCI ML
UCI ML Repository มีชุดข้อมูลมากกว่า 497 ชุดพร้อมให้ค้นหาและดาวน์โหลดได้ฟรีที่ University of California ให้บริการและดูแล พื้นที่เก็บข้อมูลมีข้อมูลมากมายเกี่ยวกับ:
- จำนวนบรรทัด
- ค่าที่ขาดหายไป
- ข้อมูลคุณสมบัติ
- ที่มาข้อมูล
- ข้อมูลการเก็บรวบรวม
- การอ้างอิงของการศึกษา
- ลักษณะชุดข้อมูลและอื่นๆ
3. Kaggle ชุดข้อมูล
Kaggle เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มที่โดดเด่นที่สุดสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้ที่ชื่นชอบการเรียนรู้ของเครื่องทางออนไลน์ เป็นเว็บไซต์สำหรับความต้องการชุดข้อมูลทั้งหมด โดยที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้มือสมัครเล่นและแมชชีนเลิร์นนิงใช้แหล่งข้อมูลสำหรับโครงการของตน
Kaggle เป็นที่ตั้งของชุดข้อมูลสาธารณะมากกว่า 19,000 ชุดและ Jupyter Notebooks โอเพ่นซอร์สกว่า 200,000 ชุด คุณสามารถแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงผ่านฟอรัมชุมชนได้เช่นกัน
เมื่อคุณเลือกชุดข้อมูลที่ต้องการ Kaggle จะให้คะแนนความสามารถในการใช้งาน รายละเอียดใบอนุญาต ข้อมูลเมตา สถิติการใช้งาน และอื่นๆ ในทันที หน้าชุดข้อมูลได้รับการออกแบบให้สแกนได้อย่างรวดเร็ว โดยให้ภาพรวมคร่าวๆ ของรูปแบบ การใช้งาน และตอบคำถามกว้างๆ เกี่ยวกับชุดข้อมูล
ข้อดีและข้อเสียของชุดข้อมูลสาธารณะ
ข้อดี
ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของการใช้ชุดข้อมูลสาธารณะคือไม่ต้องเสียค่าใช้จ่าย เข้าถึงได้ง่ายทางออนไลน์ และคุณสามารถดาวน์โหลดและนำไปใช้กับโครงการของคุณได้ แม้ว่าจะเป็นประโยชน์ในการทดสอบโมดูลของคุณและเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง แต่ฐานข้อมูลสาธารณะไม่ใช่โซลูชันระยะยาว หากคุณมีเวลาจำกัดในการทำตลาดและต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI อย่างยิ่ง ชุดข้อมูลสาธารณะจะเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดของคุณ
อย่างไรก็ตาม มีข้อเสียมากกว่าประโยชน์ที่ได้รับ มาดูข้อเสียของการใช้ชุดข้อมูลสาธารณะกัน:
จุดด้อย
- การหาชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับโครงการของคุณเป็นเรื่องที่ท้าทาย หมายความว่า หากกลุ่มตลาดของคุณเป็นตลาดเฉพาะหรือใหม่เกินไป โอกาสที่คุณจะพบข้อมูลที่เป็นปัจจุบันและตามบริบทก็ไม่น่าจะเป็นไปได้ที่สามารถฝึกโมเดล AI ของคุณได้
- ผู้เชี่ยวชาญหรือทีมงานภายในของคุณยังต้อง ใส่คำอธิบายประกอบ ชุดข้อมูลจากทรัพยากรสาธารณะที่จะใช้สำหรับโครงการของคุณ
- มีข้อกังวลมากมายเกี่ยวกับการออกใบอนุญาตและสิทธิ์ในการใช้งาน ซึ่งจำกัดการใช้ชุดข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ทางการค้า
- เนื่องจากเป็นโอเพ่นซอร์สและพร้อมใช้งานสำหรับทุกคน คุณไม่มีความได้เปรียบในการแข่งขันหรือได้เปรียบกับโครงการ AI ของคุณ
ชุดข้อมูลฟรีมีประโยชน์แต่มีข้อจำกัด
การสร้างผลลัพธ์ AI ที่แม่นยำ ไม่มีอคติ และมีความเกี่ยวข้องมากที่สุดไม่สามารถทำได้ด้วยทรัพยากรฟรีเท่านั้น ดังที่เราได้กล่าวไปแล้ว การเริ่มต้นใช้งานชุดข้อมูลสาธารณะนั้นมีประโยชน์ อย่างไรก็ตาม หากคุณวางแผนที่จะเพิ่มผลกำไรสูงสุดและขยายธุรกิจของคุณ ข้อมูลฟรีก็ไม่ใช่โซลูชันที่เป็นจริง แต่คุณต้องการข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเหมาะสมที่สุด ซึ่งปรับแต่งมาเพื่อโครงการของคุณโดยเฉพาะ
การค้นหาชุดข้อมูลเชิงสร้างสรรค์ที่สร้างขึ้นเพื่อความสำเร็จในระยะยาวนั้นสามารถทำได้โดยผู้เชี่ยวชาญอย่าง Shaip เท่านั้น เราจัดหาข้อมูลคุณภาพที่ไร้ที่ติที่สุดสำหรับโครงการของคุณ ในขณะเดียวกันก็ดูแลคำอธิบายประกอบข้อมูลและข้อกำหนดในการติดฉลาก ดังนั้น ไม่ว่าคุณจะใช้เวลาในการทำการตลาดแค่ไหน คุณก็สามารถวางใจให้เราได้ ข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่มีคุณภาพ.
ติดต่อเราวันนี้
