Há um argumento contínuo a favor e contra o uso do conjunto de dados pronto para uso para desenvolver soluções de inteligência artificial de ponta para empresas. Mas os conjuntos de dados de treinamento disponíveis no mercado podem ser a solução perfeita para organizações que não possuem uma equipe interna especializada de cientistas de dados, engenheiros e anotadores à sua disposição.
Mesmo que as organizações tenham equipes para implantações de ML em larga escala, às vezes elas têm problemas para coletar os dados de alta qualidade necessários para o modelo.
Além disso, a velocidade de desenvolvimento e implantação é necessária para obter uma vantagem competitiva no mercado, forçando muitas empresas a confiar em conjuntos de dados disponíveis no mercado. Vamos definir off-the-dados de prateleirae entenda seus benefícios e considerações antes de decidir por eles.
O que são conjuntos de dados prontos para uso?
Um conjunto de dados de treinamento pronto para uso é uma opção viável para empresas que buscam desenvolver e implantar rapidamente soluções de IA quando não têm tempo ou recursos para criar dados personalizados.
Dados de treinamento prontos para uso, como o nome sugere, são um conjunto de dados que já foi coletado, limpo, categorizado e pronto para uso. Embora o valor dos dados personalizados não possa ser prejudicado, a próxima melhor alternativa seria um conjunto de dados pronto para uso.
Por que e quando você deve considerar conjuntos de dados prontos para uso?
Vamos começar respondendo a primeira parte da afirmação - o 'porque.'
Talvez a maior vantagem de usar um conjunto de dados de treinamento pronto para uso seja sua velocidade. Como empresa, você não precisa mais gastar muito tempo, dinheiro e recursos desenvolvendo dados personalizados do zero. A coleta inicial de dados e as etapas de verificação ocupam grande parte do tempo do projeto. Quanto mais você esperar para implantar uma solução no mercado, menos chance ela terá de se tornar grande devido à natureza competitiva do negócio.
Outra vantagem é a ponto de preço—conjuntos de dados pré-construídos são econômicos e estão prontos. Pense nisso por um segundo: uma empresa que desenvolve uma solução de IA coletará grandes quantidades de dados internos e externos. No entanto, nem todos os dados coletados são usados para desenvolver aplicativos. Além disso, a empresa não estará apenas pagando pelo coleta de dados mas também para avaliação, limpeza e retrabalho. Com conjuntos de dados prontos para uso, por outro lado, você só precisa pagar pelos dados usados.
Como existem diretrizes para privacidade de dados, os dados disponíveis no mercado geralmente são uma conjunto de dados mais seguro e seguro. No entanto, com dados instantâneos, sempre haverá riscos envolvidos, como menos controle sobre a fonte de dados e falta de direitos de propriedade intelectual sobre os dados.
Agora vamos abordar a próxima parte da declaração: "quando" para usar um pré-construído conjunto de dados?
Reconhecimento Automático de Fala
ASR, ou Automatic Speech Recognition, é usado para desenvolver vários aplicativos, como assistentes de voz, legendas de vídeo e muito mais. No entanto, desenvolver um aplicativo baseado em ASR requer grandes quantidades de dados anotados e computação. Quando você adiciona diversidade de idiomas à mistura, adquirir o conjunto de dados necessário para treinar os modelos de ML torna-se um desafio.
Maquina de tradução
A tradução automática precisa abre caminho para experiências aprimoradas do cliente e requer conjuntos de dados de alta qualidade para treinamento. Você precisa de grandes quantidades de dados de idioma anotados com precisão para desenvolver um aplicativo de tradução automática credível e confiável.
Texto a Voz
A tecnologia assistiva de conversão de texto em fala é usada para sistemas veiculares, assistentes virtuais e telefones celulares. O aplicativo baseado em TTS pode ser desenvolvido quando o algoritmo ML é treinado em dados anotados de alta qualidade.
Benefícios de conjuntos de dados de treinamento prontos para uso em projetos de ML
Auxilia em treinamento e testes mais rápidos e precisos
Teste e avaliação são as chaves para desenvolver soluções de ML de alto desempenho. Para garantir que o modelo forneça previsões confiáveis, ele deve ser testado em dados novos e exclusivos. Avaliar o modelo com os mesmos dados usados para teste não fornecerá resultados precisos em cenários do mundo real.
No entanto, é preciso muito tempo e esforço para coletar, limpar, anotar e validar dados de uma forma que não afete os prazos de desenvolvimento e implantação. Nesses casos, é vantajoso usar conjuntos de dados disponíveis no mercado, pois eles são prontamente disponíveis, econômicos e úteis.
Inicia seu projeto de IA
Às vezes, os projetos de IA não podem decolar simplesmente porque não possuem os recursos necessários para coletar dados do zero. Além disso, em alguns casos, não é necessária uma solução completamente nova. Nesses casos, faz sentido usar um conjunto de dados pré-coletado para testar apenas a parte do modelo que será implantada.
Permite rápido desenvolvimento e melhoria
As iniciativas de IA para empresas não são uma correção única; em vez disso, eles são um processo iterativo que usa dados do cliente para aprimorar e melhorar os modelos existentes. As empresas podem complementar os dados atuais com novos dados para testar vários casos de uso, elaborar estratégias personalizadas e melhorar a experiência do cliente.
Riscos do uso de conjuntos de dados de treinamento prontos para uso em seus projetos de ML
Usando pré-construído Dados de treinamento de IA pode vir com muitas vantagens, mas não é isenta de riscos.
Com conjuntos de dados de treinamento disponíveis no mercado, você corre o risco de ter menos controle sobre as informações, o processo e a solução. Como os dados em conjuntos de dados pré-construídos podem ser genéricos, as opções de personalização também são bastante limitadas, especialmente ao testar casos extremos. As empresas devem complementar as informações existentes com dados pré-construídos para garantir que os dados estejam alinhados com suas necessidades de negócios.
Para realmente tirar o melhor proveito conjuntos de dados de amostra e mitigar as desvantagens de usar conjuntos de dados pré-construídos, você deve selecionar um parceiro de dados experiente e confiável. Ao escolher um parceiro de dados com coleta de dados e anotando dados capacidades, você pode personalizar seus aplicativos e reduzir significativamente o tempo de lançamento no mercado, mantendo o alto desempenho.
Shaip tem anos de experiência no fornecimento de conjuntos de dados de alta qualidade para empresas que usam tecnologias de ponta e uma equipe experiente. Ajudamos você a dar o pontapé inicial em seus produtos de IA e colocá-los em funcionamento com nossos conjuntos de dados dinâmicos e bem anotados.
