La obtención de conjuntos de datos para módulos de inteligencia artificial (IA) de recursos públicos / abiertos y gratuitos se encuentran entre las preguntas más comunes que nos hacen durante nuestras sesiones de consulta. Los emprendedores, especialistas en inteligencia artificial y emprendedores tecnológicos han expresado que su presupuesto es una preocupación principal al decidir dónde obtener sus datos de entrenamiento de inteligencia artificial.
La mayoría de los emprendedores comprenden la importancia de los datos de capacitación contextual y de calidad para sus módulos. Se dan cuenta de la diferencia que los datos relevantes pueden aportar a los resultados y resultados; sin embargo, en muchos casos, su presupuesto les impide adquirir datos de capacitación pagados, subcontratados o de terceros de proveedores confiables y recurrir a sus propios esfuerzos para obtener datos.
En esta publicación de blog, exploraremos por qué no debería conformarse con los recursos de datos públicos para ahorrar dinero debido a las consecuencias que generarán.
Fuentes de datos de entrenamiento de IA confiables y disponibles públicamente
Antes de entrar en recursos públicos, la primera opción debe ser sus datos internos. Todas las empresas generan volúmenes de datos de calidad de los que pueden aprender. Estas fuentes incluyen su CRM, PoS, campañas publicitarias en línea y más. Estamos seguros de que su empresa tiene un depósito de datos en sus servidores y sistemas internos. Antes de subcontratar datos para sus modelos o utilizar recursos públicos, le sugerimos que utilice la información existente que está generando internamente para entrenar sus modelos de IA. Los datos serán relevantes para su negocio, contextuales y actualizados.
Sin embargo, si su empresa es nueva y no produce datos adecuados, o si teme que pueda haber un sesgo implícito en sus datos, pruebe con una o las tres de las siguientes fuentes públicas.
1. Búsqueda de conjuntos de datos de Google
De manera similar a cómo el motor de búsqueda de Google es un tesoro de información valiosa, la búsqueda de conjuntos de datos de Google es un recurso para conjuntos de datos. Si ha utilizado Google Scholar antes, comprenda que su funcionamiento es casi similar, donde puede buscar sus conjuntos de datos preferidos en función de palabras clave.
La búsqueda de datos de Google permite a los usuarios filtrar sus conjuntos de datos por tema, formato de descarga, última actualización y otros parámetros para incluir solo información relevante. Los resultados incluyen conjuntos de datos de páginas personales, bibliotecas en línea, editores y más. Los resultados proporcionan un resumen detallado de cada conjunto de datos, incluido el propietario, los enlaces de descarga, la descripción, la fecha de publicación, etc.
2. Repositorio UCI ML
El Repositorio ML de UCI cuenta con más de 497 conjuntos de datos disponibles para buscar y descargar de forma gratuita proporcionada y mantenida por la Universidad de California. El repositorio ofrece una variedad de información sobre:
- Número de líneas
- Valores faltantes
- Información de atributos
- Información de origen
- Información de colección
- Citas de estudios
- Características del conjunto de datos y más
3. Conjuntos de datos de Kaggle
Kaggle es una de las plataformas más destacadas para científicos de datos y entusiastas del aprendizaje automático disponible en línea. Es un sitio web al que se accede para todos los requisitos del conjunto de datos, donde los expertos en aprendizaje automático y aficionados obtienen datos para sus proyectos.
Kaggle alberga más de 19,000 conjuntos de datos públicos y más de 200,000 Jupyter Notebooks de código abierto. También puede resolver sus preguntas sobre el aprendizaje automático a través del foro de la comunidad.
Cuando selecciona su conjunto de datos preferido, Kaggle proporciona instantáneamente la calificación de usabilidad, los detalles de la licencia, los metadatos, las estadísticas de uso y más. Las páginas del conjunto de datos están diseñadas para ser escaneadas rápidamente, brindando una breve descripción general de los formatos, la usabilidad y responde a cualquier pregunta general sobre el conjunto de datos.
Los pros y los contras de los conjuntos de datos públicos
Los Pros
La principal ventaja de utilizar conjuntos de datos públicos es que son gratuitos. Se puede acceder fácilmente a ellos en línea y puede descargarlos y aplicarlos a sus proyectos. Si bien pueden ser útiles para probar sus módulos y optimizarlos para obtener resultados precisos, las bases de datos públicas no son una solución a largo plazo. Si tiene un tiempo limitado para comercializar y necesita desesperadamente datos de entrenamiento de IA, los conjuntos de datos públicos serían su opción más ideal.
Sin embargo, hay más desventajas que los beneficios. Veamos las desventajas de usar conjuntos de datos públicos:
Los contras
- Es un desafío encontrar un conjunto de datos relevante para su proyecto. Es decir, si su segmento de mercado es demasiado nicho o nuevo, es poco probable que encuentre datos contextuales y actualizados que puedan entrenar sus modelos de IA.
- Los expertos o sus equipos internos aún deben anotar los conjuntos de datos de los recursos públicos que se utilizarán para su proyecto.
- Existen muchas preocupaciones en torno a las licencias y los derechos de uso, lo que limita el uso del conjunto de datos con fines comerciales.
- Debido a que son de código abierto y están disponibles para cualquier persona, no tiene ninguna ventaja competitiva ni ventaja con sus proyectos de IA.
Los conjuntos de datos gratuitos pueden ser útiles pero son limitados
La producción de resultados de IA más precisos, libres de sesgos y relevantes no se puede lograr solo con recursos gratuitos. Como mencionamos, comenzar con conjuntos de datos públicos puede ser beneficioso. Sin embargo, si planea maximizar las ganancias y escalar su negocio, los datos gratuitos no son una solución realista. En cambio, necesita los datos más relevantes y adecuados posibles, personalizados específicamente para sus proyectos.
Solo expertos como Shaip pueden encontrar conjuntos de datos constructivos creados para el éxito a largo plazo. Obtenemos los datos de calidad más impecables para su proyecto al mismo tiempo que nos ocupamos de las anotaciones de datos y los requisitos de etiquetado. Por lo tanto, independientemente de su tiempo de comercialización, puede confiar en nosotros para datos de entrenamiento de IA de calidad.
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