從公共/開放和免費資源中獲取人工智能 (AI) 模塊的數據集是我們在諮詢會議期間最常見的問題之一。 企業家、人工智能專家和科技企業家表示，在決定從哪裡獲取人工智能訓練數據時，他們的預算是首要考慮的問題。
大多數企業家都了解質量和情境培訓數據對其模塊的重要性。 他們意識到相關數據可以給結果和結果帶來差異； 然而，在許多情況下，他們的預算限制他們無法從可靠的供應商那裡獲取付費、外包或第三方培訓數據，也無法依靠自己的努力來獲取數據。
在這篇博文中，我們將探討為什麼您不應該為了省錢而選擇公共數據資源，因為它們會產生後果。
可靠的公開人工智能訓練數據源
在我們進入公共資源之前，第一個選擇應該是您的內部數據。 所有企業都會生成大量可供學習的高質量數據。 這些來源包括他們的 CRM、PoS、在線廣告活動等等。 我們相信您的企業在內部服務器和系統中擁有數據存儲庫。 在為您的模型外包數據或利用公共資源之前，我們建議使用您內部生成的現有信息來訓練您的 AI 模型。 這些數據將與您的業務相關、符合上下文並且是最新的。
但是，如果您的企業是新企業並且無法生成足夠的數據，或者您擔心數據中可能存在隱性偏差，請嘗試以下一種或全部三種公共來源。
1. 谷歌數據集搜索
與 Google 搜索引擎是有價值信息的寶庫類似，Google 數據集搜索是數據集的資源。 如果您以前使用過 Google Scholar，請了解其功能幾乎相似，您可以在其中根據關鍵字搜索您喜歡的數據集。
Google 數據搜索允許用戶按主題、下載格式、上次更新和其他參數過濾數據集，以僅包含相關信息。 結果包括來自個人頁面、在線圖書館、出版商等的數據集。 結果提供了每個數據集的詳細摘要，包括所有者、下載鏈接、描述、發布日期等。
2. UCI 機器學習存儲庫
UCI ML 存儲庫擁有超過 497 個數據集，可供免費搜索和下載，由加州大學提供和維護。 該存儲庫提供了一系列有關以下方面的信息：
- 行數
- 缺少價值觀
- 屬性信息
- 來源信息
- 收集信息
- 研究引用
- 數據集特徵等
3. Kaggle 數據集
Kaggle 是數據科學家和機器學習愛好者最重要的在線平台之一。 它是滿足所有數據集需求的首選網站，業餘愛好者和機器學習專家可以在這里為他們的項目獲取數據。
Kaggle 擁有超過 19,000 個公共數據集和超過 200,000 個開源 Jupyter Notebook。 您還可以通過社區論壇解決有關機器學習的問題。
當您選擇首選數據集時，Kaggle 會立即提供可用性評級、許可詳細信息、元數據、使用統計信息等。 數據集頁面旨在快速掃描，簡要概述格式、可用性並回答有關數據集的任何廣泛問題。
公共數據集的優點和缺點
優點
使用公共數據集的最大優點是它們是免費的。 它們可以輕鬆在線訪問，您可以下載並將它們應用到您的項目中。 雖然它們有助於測試模塊並優化它們以獲得準確的結果，但公共數據庫並不是長期解決方案。 如果您的上市時間有限且迫切需要人工智能訓練數據，那麼公共數據集將是您最理想的選擇。
然而，弊大於利。 讓我們看看使用公共數據集的缺點：
利弊
- 為您的項目找到相關的數據集是一項挑戰。 這意味著，如果您的細分市場太小眾或太新，您不太可能找到可以訓練您的人工智能模型的最新上下文數據。
- 專家或您的內部團隊仍然必須 註釋 用於您的項目的公共資源數據集。
- 關於許可和使用權存在大量擔憂，限制了數據集的商業用途。
- 由於它們是開源的並且可供任何人使用，因此您的人工智能項目沒有競爭優勢或優勢。
免費數據集可能有用但有限
僅靠免費資源無法產生最準確、無偏見且相關的人工智能結果。 正如我們提到的，開始使用公共數據集可能是有益的。 但是，如果您計劃實現利潤最大化並擴展業務，免費數據並不是一個現實的解決方案。 相反，您需要盡可能最相關、最合適的數據，並專門為您的項目定制。
尋找為長期成功而構建的建設性數據集只能由像 Shaip 這樣的專家來完成。 我們為您的項目提供最無可挑剔的質量數據，同時也滿足數據註釋和標籤要求。 因此，無論您的上市時間如何，您都可以信賴我們 高質量的人工智能訓練數據.
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