Il y a un argument en cours pour et contre l'utilisation de la ensemble de données prêt à l'emploi développer des solutions d'intelligence artificielle haut de gamme pour les entreprises. Mais les ensembles de données de formation prêts à l'emploi peuvent constituer la solution idéale pour les organisations qui ne disposent pas d'une équipe interne spécialisée de data scientists, d'ingénieurs et d'annotateurs.
Même si les organisations disposent d'équipes pour les déploiements ML à grande échelle, elles ont parfois du mal à collecter les données de haute qualité requises pour le modèle.
De plus, la vitesse de développement et de déploiement est nécessaire pour obtenir un avantage concurrentiel sur le marché, obligeant de nombreuses entreprises à s'appuyer sur des ensembles de données prêts à l'emploi. Définissons off-the-données de rayon, et comprenez leurs avantages et considérations avant de décider de les opter.
Que sont les ensembles de données prêts à l'emploi ?
Un ensemble de données de formation prêt à l'emploi est une option viable pour les entreprises qui cherchent à développer et déployer rapidement des solutions d'IA lorsqu'elles n'ont pas le temps ou les ressources nécessaires pour créer des données personnalisées.
Les données de formation prêtes à l'emploi, comme leur nom l'indique, sont un ensemble de données qui a déjà été collecté, nettoyé, catégorisé et prêt à l'emploi. Bien que la valeur des données personnalisées ne puisse être compromise, la meilleure alternative suivante serait un jeu de données prêt à l'emploi.
Pourquoi et quand devriez-vous envisager des ensembles de données prêts à l'emploi ?
Commençons par répondre à la première partie de l'énoncé—la 'Pourquoi.'
Le plus grand avantage de l'utilisation d'un ensemble de données d'entraînement prêt à l'emploi est peut-être son vitesse. En tant qu'entreprise, vous n'avez plus besoin de consacrer beaucoup de temps, d'argent et de ressources à développer des données personnalisées à partir de zéro. Les étapes initiales de collecte et de vérification des données occupent une grande partie du temps du projet. Plus vous attendez pour déployer une solution sur le marché, moins elle a de chances de réussir en raison de la nature concurrentielle de l'entreprise.
Un autre avantage est le point de prix—les ensembles de données prédéfinis sont rentables et prêts. Pensez-y une seconde : une entreprise qui crée une solution d'IA collectera d'énormes quantités de données internes et externes. Cependant, toutes les données collectées ne sont pas utilisées pour développer des applications. De plus, l'entreprise paiera non seulement pour le collecte de données mais aussi pour l'évaluation, le nettoyage et les retouches. Avec les ensembles de données prêts à l'emploi, en revanche, vous ne payez que pour les données utilisées.
Comme il existe des directives sur la confidentialité des données, les données prêtes à l'emploi sont généralement un ensemble de données plus sûr et plus sécurisé. Cependant, avec des données instantanées, il y aura toujours des risques, comme moins de contrôle sur la source de données et un manque de droits de propriété intellectuelle sur les données.
Passons maintenant à la partie suivante de l'énoncé : "lorsque" utiliser un pré-construit jeu de données?
Reconnaissance vocale automatique
ASR, ou reconnaissance automatique de la parole, est utilisé pour développer diverses applications telles que les assistants vocaux, le sous-titrage vidéo, etc. Cependant, le développement d'une application basée sur ASR nécessite d'énormes quantités de données annotées et de calcul. Lorsque vous ajoutez la diversité linguistique au mélange, l'acquisition de l'ensemble de données nécessaire pour former les modèles ML devient difficile.
Traduction automatique
Une traduction automatique précise ouvre la voie à une expérience client améliorée et nécessite des ensembles de données de haute qualité pour la formation. Vous avez besoin de grandes quantités de données linguistiques annotées avec précision pour développer une application de traduction automatique crédible et fiable.
Text-to-Speech
La technologie d'assistance de synthèse vocale est utilisée pour les systèmes embarqués, les assistants virtuels et les téléphones portables. L'application basée sur TTS peut être développée lorsque l'algorithme ML est formé sur des données annotées de haute qualité.
Avantages des ensembles de données de formation prêts à l'emploi pour les projets ML
Aide à une formation et à des tests plus rapides et plus précis
Les tests et l'évaluation sont les clés du développement de solutions de ML performantes. Pour s'assurer que le modèle fournit des prédictions fiables, il doit être testé sur des données nouvelles et uniques. L'évaluation du modèle sur les mêmes données que celles utilisées pour les tests ne fournira pas de résultats précis dans des scénarios réels.
Pourtant, il faut beaucoup de temps et d'efforts pour collecter, nettoyer, annoter et valider les données d'une manière qui n'affecte pas les délais de développement et de déploiement. Dans de tels cas, il est avantageux d'utiliser des ensembles de données prêts à l'emploi car ils sont facilement disponibles, économiques et utiles.
Démarre votre projet d'IA
Parfois, les projets d'IA ne peuvent pas démarrer simplement parce qu'ils ne disposent pas des ressources nécessaires pour collecter des données à partir de rien. De plus, dans certains cas, une solution complètement nouvelle n'est pas nécessaire. Dans de tels cas, il est logique d'utiliser un jeu de données pré-collecté pour tester uniquement la partie du modèle qui va être déployée.
Permet un développement et une amélioration rapides
Les initiatives d'IA pour les entreprises ne sont pas une solution ponctuelle ; il s'agit plutôt d'un processus itératif qui utilise les données des clients pour améliorer et améliorer les modèles existants. Les entreprises peuvent compléter les données actuelles par de nouvelles données pour tester plusieurs cas d'utilisation, concevoir des stratégies personnalisées et améliorer l'expérience client.
Risques liés à l'utilisation d'ensembles de données de formation prêts à l'emploi pour vos projets ML
Utilisation de pré-construit Données d'entraînement à l'IA peut présenter de nombreux avantages, mais il n'est pas sans risque.
Avec des ensembles de données de formation prêts à l'emploi, vous risquez d'avoir moins de contrôle sur les informations, le processus et la solution. Étant donné que les données des ensembles de données prédéfinis peuvent être génériques, les options de personnalisation sont également assez limitées, en particulier lors des tests pour les cas extrêmes. Les entreprises doivent compléter les informations existantes avec des données prédéfinies pour s'assurer que les données sont alignées sur les besoins de votre entreprise.
Pour vraiment tirer le meilleur parti de exemples d'ensembles de données et atténuer les inconvénients de l'utilisation d'ensembles de données prédéfinis, vous devez sélectionner un partenaire de données expérimenté et fiable. En choisissant un partenaire de données avec collecte de données et annoter des données capacités, vous pouvez personnaliser vos applications et réduire considérablement les délais de mise sur le marché tout en maintenant des performances élevées.
Shaip a des années d'expérience dans la fourniture d'ensembles de données de haute qualité aux entreprises utilisant des technologies haut de gamme et une équipe expérimentée. Nous vous aidons à démarrer vos produits d'IA et à les faire démarrer avec nos ensembles de données bien annotés et dynamiques.
