支持和反對使用 現成的數據集 為企業開發高端人工智能解決方案。 但是，對於沒有由數據科學家、工程師和註釋者組成的專門內部團隊的組織來說，現成的訓練數據集可能是完美的解決方案。
即使組織擁有用於大規模 ML 部署的團隊，他們有時也難以收集模型所需的高質量數據。
此外，開發和部署的速度對於在市場上獲得競爭優勢是必要的，這迫使許多公司依賴現成的數據集。 讓我們定義關閉-貨架數據，並在決定選擇他們之前了解他們的好處和考慮因素。
什麼是現成的數據集？
對於希望在沒有時間或資源構建自定義數據時快速開發和部署 AI 解決方案的公司而言，現成的訓練數據集是一個可行的選擇。
現成的訓練數據，顧名思義，是已經收集、清洗、分類並準備好使用的數據集。 儘管不能削弱自定義數據的價值，但下一個最佳選擇是 現成的數據集。
為什麼以及何時應該考慮現成的數據集？
讓我們從回答聲明的第一部分開始—— '為什麼。'
也許使用現成的訓練數據集的最大優勢是它 速度. 作為企業，您不再需要花費大量時間、金錢和資源從頭開始開發自定義數據。 初始數據收集和審查步驟佔用了大部分項目時間。 您等待將解決方案部署到市場的時間越長，由於業務的競爭性質，它做大的機會就越小。
另一個優點是 價格點—預構建的數據集具有成本效益且準備就緒。 想一想：構建人工智能解決方案的企業將收集大量內部和外部數據。 但是，並非所有收集的數據都用於開發應用程序。 此外，該公司不僅會支付 數據收集 也用於評估、清潔和返工。 另一方面，使用現成的數據集，您只需為使用的數據付費。
由於有數據隱私指南，現成的數據通常是 更安全和更安全的數據集. 然而，對於即時數據，總是會涉及到風險，例如對數據源的控制較少以及數據缺乏知識產權。
現在讓我們處理聲明的下一部分： “什麼時候” 使用預先構建的 數據集?
自動語音識別
ASR，即自動語音識別，用於開發各種應用程序，例如語音助手、視頻字幕等。 然而，開發基於 ASR 的應用程序需要大量的註釋數據和計算。 當您將語言多樣性添加到混合中時，獲取所需的數據集來訓練 ML 模型變得具有挑戰性。
機器翻譯
準確的機器翻譯為增強客戶體驗鋪平了道路，需要高質量的數據集進行培訓。 您需要大量準確註釋的語言數據來開發可信且可靠的機器翻譯應用程序。
文本到語音轉換
文本轉語音輔助技術用於車載系統、虛擬助手和手機。 當 ML 算法在高質量註釋數據上訓練時，可以開發基於 TTS 的應用程序。
機器學習項目現成訓練數據集的好處
有助於更快、更準確的訓練和測試
測試和評估是開發高性能 ML 解決方案的關鍵。 為確保模型提供可靠的預測，應該在新的和獨特的數據上進行測試。 在用於測試的相同數據上評估模型不會在真實場景中提供準確的結果。
然而，以不影響開發和部署時間表的方式收集、清理、註釋和驗證數據需要花費大量時間和精力。 在這種情況下，使用現成的數據集是有利的，因為它們很容易獲得、經濟且有用。
啟動您的 AI 項目
有時，AI 項目之所以無法成功，僅僅是因為它們沒有從頭開始收集數據所需的資源。 此外，在某些情況下，不需要全新的解決方案。 在這種情況下，使用 預先收集的數據集 僅測試將要部署的模型部分。
允許快速開發和改進
面向企業的 AI 計劃不是一次性解決方案； 相反，它們是一個迭代過程，使用客戶數據來增強和改進現有模型。 企業可以用新數據來補充現有數據，以測試多個用例、制定個性化策略並改善客戶體驗。
為您的 ML 項目使用現成的訓練數據集的風險
使用預建 人工智能訓練數據 可能會帶來許多優勢，但並非沒有風險。
使用現成的訓練數據集，您可能無法控制信息、流程和解決方案。 由於預建數據集中的數據可能是通用的，因此自定義選項也非常有限，尤其是在測試邊緣情況時。 公司必須用預先構建的數據來補充現有信息，以確保數據符合您的業務需求。
真正充分利用 樣本數據集 並減輕使用預建數據集的弊端，您必須選擇經驗豐富且可靠的數據合作夥伴。 通過選擇數據收集和數據合作夥伴 註釋數據 功能，您可以自定義您的應用程序並顯著縮短上市時間，同時保持高性能。
Shaip 擁有多年使用一流技術和經驗豐富的團隊為企業提供高質量數據集的經驗。 我們幫助您啟動您的 AI 產品，並使用我們註釋良好的動態數據集讓它們開始運行。
