Após anos de desenvolvimento caro de IA e resultados decepcionantes, a onipresença do big data e a pronta disponibilidade do poder de computação estão produzindo uma explosão nas implementações de IA. À medida que mais e mais empresas procuram explorar os incríveis recursos da tecnologia, alguns desses novos participantes estão tentando obter o máximo de resultados com um orçamento mínimo, e uma das estratégias mais comuns é treinar algoritmos usando conjuntos de dados gratuitos ou com desconto.
Não há como contornar o fato de que conjuntos de dados de código aberto ou de crowdsourcing são realmente mais baratos do que dados licenciados de um fornecedor, e dados baratos ou gratuitos às vezes são tudo o que uma startup de IA pode pagar. Os conjuntos de dados de crowdsourcing podem até vir com alguns recursos integrados de garantia de qualidade e também são mais facilmente dimensionados, o que os torna ainda mais atraentes para startups que imaginam crescimento e expansão rápidos.
Como os conjuntos de dados de código aberto estão disponíveis em domínio público, eles facilitam o desenvolvimento colaborativo entre várias equipes de IA e permitem que os engenheiros experimentem qualquer número de iterações, tudo sem que uma empresa incorra em custos adicionais. Infelizmente, os conjuntos de dados de código aberto e de crowdsourcing também apresentam algumas desvantagens importantes que podem anular rapidamente qualquer potencial economia inicial.
O verdadeiro custo de conjuntos de dados baratos
Eles dizem que você recebe o que paga, e o ditado é particularmente verdadeiro quando se trata de conjuntos de dados. Se você usa dados de código aberto ou de crowdsourcing como base para seu modelo de IA, pode esperar gastar uma fortuna enfrentando essas grandes desvantagens:
Precisão reduzida:
Dados gratuitos ou baratos sofrem em uma área específica, e é aquele que tende a sabotar os esforços de desenvolvimento de IA: precisão. Os modelos desenvolvidos usando dados de código aberto geralmente são imprecisos devido aos problemas de qualidade que permeiam os próprios dados. Quando os dados são coletados anonimamente, os trabalhadores não são responsáveis por resultados indesejáveis, e diferentes técnicas e níveis de experiência produzem grandes inconsistências com os dados.
Aumento da concorrência:
Todos podem trabalhar com dados de código aberto, o que significa que muitas empresas estão fazendo exatamente isso. Quando duas equipes concorrentes estão trabalhando com as mesmas entradas exatas, é provável que acabem com as mesmas – ou pelo menos surpreendentemente semelhantes – saídas. Sem uma verdadeira diferenciação, você estará competindo em igualdade de condições para cada cliente, dólar de investimento e um grama de cobertura da mídia. Não é assim que você deseja operar em um cenário de negócios já desafiador.
Dados estáticos:
Imagine seguir uma receita onde a quantidade e a qualidade de seus ingredientes estão constantemente em fluxo. Muitos conjuntos de dados de código aberto são atualizados continuamente e, embora essas atualizações possam ser adições valiosas, elas também podem ameaçar a integridade do seu projeto. Trabalhar a partir de uma cópia privada de dados de código aberto é uma opção viável, mas também significa que você não está se beneficiando de atualizações e novas adições.
Preocupações com a privacidade:
Os conjuntos de dados de código aberto não são de sua responsabilidade – até que você os utilize para treinar seu algoritmo de IA. É possível que o conjunto de dados tenha sido tornado público sem a devida desidentificação de dados, o que significa que você pode estar violando as leis de proteção de dados do consumidor ao usá-lo. A utilização de duas fontes diferentes desses dados também pode possibilitar que os dados anônimos contidos em cada um sejam vinculados, expondo informações pessoais.
Conjuntos de dados de código aberto ou de crowdsourcing vêm com um preço atraente, mas os carros de corrida que competem e vencem nos níveis mais altos não são expulsos do lote de carros usados.
Quando você investe em conjuntos de dados fornecidos por Shaip, você está comprando a consistência e a qualidade de uma força de trabalho totalmente gerenciada, serviços de ponta a ponta, desde o fornecimento até a anotação, e uma equipe de especialistas internos do setor que podem compreender totalmente o uso final do seu modelo e aconselhá-lo sobre como melhor atingir seus objetivos. Com dados selecionados de acordo com suas especificações exatas, podemos ajude seu modelo a gerar a saída da mais alta qualidade em menos iterações, acelerando seu sucesso e economizando seu dinheiro.