L'approvisionnement d'ensembles de données pour les modules d'intelligence artificielle (IA) à partir de ressources publiques/ouvertes et gratuites fait partie des questions les plus fréquemment posées lors de nos séances de consultation. Les entrepreneurs, les spécialistes de l'IA et les techpreneurs ont exprimé que leur budget est une préoccupation majeure lorsqu'ils décident où se procurer leurs données de formation à l'IA.
La plupart des entrepreneurs comprennent l'importance de la qualité et des données de formation contextuelles pour leurs modules. Ils réalisent la différence que les données pertinentes peuvent apporter aux résultats et aux résultats ; Cependant, dans de nombreux cas, leur budget les empêche d'acquérir des données de formation payées, externalisées ou tierces auprès de fournisseurs fiables et de recourir à leurs propres efforts pour rechercher des données.
Dans cet article de blog, nous explorerons pourquoi vous ne devriez pas vous contenter de ressources de données publiques pour économiser de l'argent en raison des conséquences qu'elles créeront.
Sources de données de formation en IA fiables et accessibles au public
Avant d'entrer dans les ressources publiques, la première option devrait être vos données internes. Toutes les entreprises génèrent des volumes de données de qualité dont elles peuvent tirer des enseignements. Ces sources incluent leur CRM, leurs points de vente, leurs campagnes publicitaires en ligne, etc. Nous sommes convaincus que votre entreprise dispose d'un référentiel de données dans vos serveurs et systèmes internes. Avant d'externaliser des données pour vos modèles ou d'utiliser des ressources publiques, nous vous suggérons d'utiliser les informations existantes que vous générez en interne pour former vos modèles d'IA. Les données seront pertinentes pour votre entreprise, contextuelles et à jour.
Cependant, si votre entreprise est nouvelle et ne produit pas de données adéquates, ou si vous craignez qu'il y ait un biais implicite dans vos données, essayez une ou les trois sources publiques suivantes.
1. Recherche d'ensembles de données Google
Tout comme le moteur de recherche Google est un trésor d'informations précieuses, Google Dataset Search est une ressource pour les ensembles de données. Si vous avez déjà utilisé Google Scholar, sachez que son fonctionnement est presque similaire, où vous pouvez rechercher vos ensembles de données préférés en fonction de mots-clés.
La recherche de données Google permet aux utilisateurs de filtrer leurs ensembles de données par sujet, format de téléchargement, dernière mise à jour et autres paramètres pour n'inclure que les informations pertinentes. Les résultats incluent des ensembles de données provenant de pages personnelles, de bibliothèques en ligne, d'éditeurs, etc. Les résultats fournissent un résumé détaillé de chaque ensemble de données, y compris le propriétaire, les liens de téléchargement, la description, la date de publication, etc.
2. Référentiel ML UCI
Le référentiel UCI ML contient plus de 497 ensembles de données facilement disponibles pour rechercher et télécharger gratuitement fournis et maintenus par l'Université de Californie. Le référentiel propose une série d'informations concernant :
- Nombre de lignes
- Valeurs manquantes
- Informations sur les attributs
- Informations sur la source
- Informations de collection
- Citations d'études
- Caractéristiques de l'ensemble de données et plus
3. Ensembles de données Kaggle
Kaggle est l'une des plateformes les plus importantes pour les scientifiques des données et les passionnés d'apprentissage automatique disponibles en ligne. Il s'agit d'un site Web incontournable pour toutes les exigences relatives aux ensembles de données, où les experts amateurs et en apprentissage automatique recherchent des données pour leurs projets.
Kaggle abrite plus de 19,000 200,000 ensembles de données publics et plus de XNUMX XNUMX ordinateurs portables Jupyter open source. Vous pouvez également résoudre vos questions sur l'apprentissage automatique via le forum de la communauté.
Lorsque vous sélectionnez votre ensemble de données préféré, Kaggle fournit instantanément l'évaluation de la convivialité, les détails de la licence, les métadonnées, les statistiques d'utilisation, etc. Les pages de l'ensemble de données sont conçues pour être numérisées rapidement, donnant un bref aperçu des formats, de la convivialité et répondant à toutes les questions générales sur l'ensemble de données.
Les avantages et les inconvénients des ensembles de données publics
Les Pros
Le principal avantage de l'utilisation de jeux de données publics est qu'ils sont gratuits. Ils sont facilement accessibles en ligne, et vous pouvez les télécharger et les appliquer à vos projets. Bien qu'elles puissent être utiles pour tester vos modules et les optimiser pour des résultats précis, les bases de données publiques ne sont pas une solution à long terme. Si vous avez un temps de mise sur le marché limité et que vous avez désespérément besoin de données de formation en IA, les ensembles de données publics seraient votre choix le plus idéal.
Cependant, il y a plus d'inconvénients que d'avantages. Examinons les inconvénients de l'utilisation d'ensembles de données publics :
Les inconvénients
- Il est difficile de trouver un ensemble de données pertinent pour votre projet. Cela signifie que si votre segment de marché est trop spécialisé ou nouveau, il est peu probable que vous trouviez des données à jour et contextuelles qui pourraient entraîner vos modèles d'IA.
- Les experts ou vos équipes internes doivent encore annoter les ensembles de données des ressources publiques à utiliser pour votre projet.
- Il existe de nombreuses préoccupations concernant les licences et les droits d'utilisation, limitant l'utilisation de l'ensemble de données à des fins commerciales.
- Parce qu'ils sont open source et disponibles pour tous, vous n'avez aucun avantage concurrentiel ou avantage avec vos projets d'IA.
Les ensembles de données gratuits peuvent être utiles mais sont limités
La production des résultats d'IA les plus précis, sans biais et pertinents ne peut être réalisée avec uniquement des ressources gratuites. Comme nous l'avons mentionné, commencer avec des ensembles de données publics peut être bénéfique. Cependant, si vous envisagez de maximiser vos profits et de faire évoluer votre entreprise, les données gratuites ne sont pas une solution réaliste. Au lieu de cela, vous avez besoin des données les plus pertinentes et adaptées possibles, personnalisées spécifiquement pour vos projets.
La recherche d'ensembles de données constructifs conçus pour un succès à long terme ne peut être effectuée que par des experts comme Shaip. Nous recherchons les données de qualité les plus irréprochables pour votre projet tout en prenant également en charge les annotations de données et les exigences d'étiquetage. Ainsi, quel que soit votre délai de mise sur le marché, vous pouvez compter sur nous pour données de formation en IA de qualité.
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