Hay un argumento en curso a favor y en contra del uso de la conjunto de datos listo para usar para desarrollar soluciones de inteligencia artificial de alta gama para empresas. Pero los conjuntos de datos de capacitación listos para usar pueden ser la solución perfecta para las organizaciones que no cuentan con un equipo interno especializado de científicos de datos, ingenieros y anotadores a su disposición.
Incluso si las organizaciones tienen equipos para implementaciones de ML a gran escala, a veces tienen problemas para recopilar los datos de alta calidad necesarios para el modelo.
Además, la velocidad de desarrollo e implementación es necesaria para obtener una ventaja competitiva en el mercado, lo que obliga a muchas empresas a confiar en conjuntos de datos listos para usar. Definamos off-the-datos de estantería, y comprenda sus beneficios y consideraciones antes de decidirse por ellos.
¿Qué son los conjuntos de datos listos para usar?
Un conjunto de datos de capacitación listo para usar es una opción viable para las empresas que buscan desarrollar e implementar rápidamente soluciones de IA cuando no tienen el tiempo o los recursos para crear datos personalizados.
Los datos de entrenamiento listos para usar, como sugiere el nombre, son un conjunto de datos que ya se ha recopilado, limpiado, categorizado y listo para usar. Aunque el valor de los datos personalizados no se puede socavar, la siguiente mejor alternativa sería una conjunto de datos listo para usar.
¿Por qué y cuándo debería considerar los conjuntos de datos listos para usar?
Comencemos respondiendo la primera parte de la afirmación: la 'por qué.'
Quizás la mayor ventaja de usar un conjunto de datos de entrenamiento comercial es su velocidad. Como empresa, ya no necesita gastar mucho tiempo, dinero y recursos desarrollando datos personalizados desde cero. Los pasos iniciales de recopilación y verificación de datos ocupan gran parte del tiempo del proyecto. Cuanto más espere para implementar una solución en el mercado, menos posibilidades tendrá de triunfar debido a la naturaleza competitiva del negocio.
Otra ventaja es la punto de precio—los conjuntos de datos prediseñados son rentables y están listos. Piénselo por un segundo: una empresa que crea una solución de inteligencia artificial recopilará cantidades masivas de datos internos y externos. Sin embargo, no todos los datos recopilados se utilizan para desarrollar aplicaciones. Además, la empresa no sólo pagará por la la recopilación de datos sino también para evaluación, limpieza y reelaboración. Con los conjuntos de datos listos para usar, por otro lado, solo tiene que pagar por los datos utilizados.
Dado que existen pautas para la privacidad de los datos, los datos listos para usar son generalmente un conjunto de datos más seguro y seguro. Sin embargo, con los datos instantáneos, siempre habrá riesgos, como un menor control sobre la fuente de datos y la falta de derechos de propiedad intelectual sobre los datos.
Ahora vamos a abordar la siguiente parte de la declaración: "Cuándo" para usar un preconstruido datos?
Reconocimiento automático de voz
ASR, o reconocimiento automático de voz, se utiliza para desarrollar diversas aplicaciones, como asistentes de voz, subtítulos de video y más. Sin embargo, desarrollar una aplicación basada en ASR requiere grandes cantidades de datos anotados y computación. Cuando agrega diversidad de idiomas a la mezcla, adquirir el conjunto de datos necesario para entrenar los modelos ML se vuelve un desafío.
Máquina traductora
La traducción automática precisa allana el camino para mejorar las experiencias de los clientes y requiere conjuntos de datos de alta calidad para la capacitación. Necesita grandes cantidades de datos de idioma anotados con precisión para desarrollar una aplicación de traducción automática creíble y confiable.
Texto a voz
La tecnología de asistencia de texto a voz se utiliza para sistemas de automóviles, asistentes virtuales y teléfonos móviles. La aplicación basada en TTS se puede desarrollar cuando el algoritmo ML se entrena con datos anotados de alta calidad.
Beneficios de los conjuntos de datos de capacitación listos para usar para proyectos de ML
Ayuda en un entrenamiento y pruebas más rápidos y precisos
Las pruebas y la evaluación son las claves para desarrollar soluciones de aprendizaje automático de alto rendimiento. Para garantizar que el modelo entregue predicciones confiables, debe probarse con datos nuevos y únicos. Evaluar el modelo con los mismos datos utilizados para la prueba no proporcionará resultados precisos en escenarios del mundo real.
Sin embargo, se necesita mucho tiempo y esfuerzo para recopilar, limpiar, anotar y validar datos de una manera que no afecte los plazos de desarrollo e implementación. En tales casos, es ventajoso utilizar conjuntos de datos listos para usar, ya que están fácilmente disponibles, son económicos y útiles.
Pone en marcha su proyecto de IA
A veces, los proyectos de IA no pueden despegar simplemente porque no cuentan con los recursos necesarios para recopilar datos desde cero. Además, en algunos casos, no se requiere una solución completamente nueva. En tales casos, tiene sentido utilizar un conjunto de datos recopilados previamente para probar solo la parte del modelo que se va a implementar.
Permite un rápido desarrollo y mejora
Las iniciativas de IA para las empresas no son una solución única; más bien, son un proceso iterativo que utiliza datos de clientes para mejorar y mejorar los modelos existentes. Las empresas pueden complementar los datos actuales con datos nuevos para probar varios casos de uso, diseñar estrategias personalizadas y mejorar la experiencia del cliente.
Riesgos de usar conjuntos de datos de capacitación listos para usar para sus proyectos de ML
Usando pre-construido Datos de entrenamiento de IA puede venir con muchas ventajas, pero no está exento de riesgos.
Con los conjuntos de datos de entrenamiento listos para usar, corre el riesgo de tener menos control sobre la información, el proceso y la solución. Dado que los datos en conjuntos de datos preconstruidos pueden ser genéricos, las opciones de personalización también son bastante limitadas, especialmente cuando se prueban casos extremos. Las empresas deben complementar la información existente con datos preconstruidos para garantizar que los datos estén alineados con sus necesidades comerciales.
Para realmente sacar lo mejor de conjuntos de datos de muestra y mitigar los inconvenientes del uso de conjuntos de datos preconstruidos, debe seleccionar un socio de datos experimentado y confiable. Al elegir un socio de datos con recopilación de datos y anotar datos capacidades, puede personalizar sus aplicaciones y reducir significativamente el tiempo de comercialización mientras mantiene un alto rendimiento.
Shaip tiene años de experiencia proporcionando conjuntos de datos de alta calidad a empresas que utilizan tecnologías de punta y un equipo experimentado. Lo ayudamos a poner en marcha sus productos de IA y a ponerlos en marcha con nuestros conjuntos de datos dinámicos y bien anotados.
