O fornecimento de conjuntos de dados para módulos de inteligência artificial (IA) de recursos públicos/abertos e gratuitos estão entre as perguntas mais comuns que recebemos durante nossas sessões de consulta. Os empreendedores, especialistas em IA e techpreneurs expressaram que seu orçamento é a principal preocupação ao decidir onde obter seus dados de treinamento de IA.
A maioria dos empreendedores entende a importância de dados de treinamento de qualidade e contextuais para seus módulos. Eles percebem a diferença que dados relevantes podem trazer para resultados e resultados; no entanto, em muitos casos, seu orçamento os impede de adquirir dados de treinamento pagos, terceirizados ou de terceiros de fornecedores confiáveis e recorrer a seus próprios esforços na obtenção de dados.
Nesta postagem do blog, exploraremos por que você não deve se contentar com recursos de dados públicos para economizar dinheiro devido às consequências que eles criarão.
Fontes de dados de treinamento de IA confiáveis e disponíveis publicamente
Antes de entrarmos em recursos públicos, a primeira opção deve ser seus dados internos. Todas as empresas geram volumes de dados de qualidade com os quais podem aprender. Essas fontes incluem CRM, PoS, campanhas de anúncios online e muito mais. Temos certeza de que sua empresa possui um repositório de dados em seus servidores e sistemas internos. Antes de terceirizar dados para seus modelos ou utilizar recursos públicos, sugerimos usar as informações existentes que você está gerando internamente para treinar seus modelos de IA. Os dados serão relevantes para o seu negócio, contextuais e atualizados.
No entanto, se sua empresa for nova e não estiver produzindo dados adequados, ou se você temer que possa haver um viés implícito em seus dados, tente uma ou todas as três fontes públicas a seguir.
1. Pesquisa de conjunto de dados do Google
Semelhante à forma como o Google Search Engine é um tesouro de informações valiosas, a Pesquisa de conjunto de dados do Google é um recurso para conjuntos de dados. Se você já usou o Google Acadêmico antes, entenda que seu funcionamento é quase semelhante, onde você pode pesquisar seus conjuntos de dados preferidos com base em palavras-chave.
A Pesquisa de dados do Google permite que os usuários filtrem seus conjuntos de dados por tópico, formato de download, última atualização e outros parâmetros para incluir apenas informações relevantes. Os resultados incluem conjuntos de dados de páginas pessoais, bibliotecas online, editores e muito mais. Os resultados fornecem um resumo detalhado de cada conjunto de dados, incluindo o proprietário, links para download, descrição, data de publicação etc.
2. Repositório de ML da UCI
O UCI ML Repository apresenta mais de 497 conjuntos de dados prontamente disponíveis para pesquisa e download gratuitos fornecidos e mantidos pela Universidade da Califórnia. O repositório oferece uma gama de informações sobre:
- Número de linhas
- Valores faltantes
- Informação de atributo
- Informação da fonte
- Informação de coleção
- Citações de estudos
- Características do conjunto de dados e muito mais
3. Conjuntos de dados do Kaggle
Kaggle é uma das plataformas mais proeminentes para cientistas de dados e entusiastas de aprendizado de máquina disponíveis online. É um site obrigatório para todos os requisitos de conjunto de dados, onde especialistas amadores e em aprendizado de máquina obtêm dados para seus projetos.
O Kaggle abriga mais de 19,000 conjuntos de dados públicos e mais de 200,000 Jupyter Notebooks de código aberto. Você também pode resolver suas dúvidas sobre aprendizado de máquina por meio do fórum da comunidade.
Quando você seleciona seu conjunto de dados preferido, o Kaggle fornece instantaneamente a classificação de usabilidade, detalhes de licenciamento, metadados, estatísticas de uso e muito mais. As páginas do conjunto de dados são projetadas para serem digitalizadas rapidamente, fornecendo uma breve visão geral dos formatos, usabilidade e respondendo a quaisquer perguntas amplas sobre o conjunto de dados.
Os prós e contras dos conjuntos de dados públicos
Os profissionais
A principal vantagem de usar conjuntos de dados públicos é que eles são gratuitos. Eles são facilmente acessados on-line e você pode baixá-los e aplicá-los aos seus projetos. Embora possam ser úteis para testar seus módulos e otimizá-los para obter resultados precisos, os bancos de dados públicos não são uma solução de longo prazo. Se você tem um tempo limitado de lançamento no mercado e precisa desesperadamente de dados de treinamento de IA, os conjuntos de dados públicos seriam sua escolha ideal.
No entanto, há mais contras do que superam os benefícios. Vejamos as desvantagens de usar conjuntos de dados públicos:
os Contras
- É um desafio encontrar um conjunto de dados relevante para o seu projeto. Ou seja, se o seu segmento de mercado for muito nicho ou novo, é improvável que você encontre dados atualizados e contextuais que possam treinar seus modelos de IA.
- Especialistas ou suas equipes internas ainda precisam anotada os conjuntos de dados de recursos públicos a serem usados para seu projeto.
- Existem muitas preocupações em torno dos direitos de licenciamento e uso, limitando o uso do conjunto de dados para fins comerciais.
- Como eles são de código aberto e estão disponíveis para qualquer pessoa, você não tem vantagem competitiva ou vantagem com seus projetos de IA.
Conjuntos de dados gratuitos podem ser úteis, mas são limitados
A produção dos resultados de IA mais precisos, isentos de viés e relevantes não pode ser realizada apenas com recursos gratuitos. Como mencionamos, começar com conjuntos de dados públicos pode ser benéfico. No entanto, se você planeja maximizar os lucros e dimensionar seus negócios, os dados gratuitos não são uma solução realista. Em vez disso, você precisa dos dados mais relevantes e adequados possíveis, personalizados especificamente para seus projetos.
Encontrar conjuntos de dados construtivos construídos para o sucesso a longo prazo só pode ser feito por especialistas como Shaip. Fornecemos os dados de qualidade mais impecáveis para o seu projeto, ao mesmo tempo em que cuidamos das anotações de dados e dos requisitos de rotulagem. Portanto, independentemente do seu tempo de lançamento no mercado, você pode confiar em nós para dados de treinamento de IA de qualidade.
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