を使用することについては、賛否両論が続いています。 既製のデータセット ビジネス向けのハイエンド人工知能ソリューションを開発する。 しかし、既製のトレーニング データセットは、データ サイエンティスト、エンジニア、アノテーターからなる専門の社内チームを自由に配置できない組織にとっては、最適なソリューションとなる可能性があります。
組織に大規模な ML デプロイのチームがある場合でも、モデルに必要な高品質のデータを収集するのに苦労することがあります。
さらに、市場で競争上の優位性を得るには開発と展開のスピードが必要であり、多くの企業は既製のデータセットに頼らざるを得ません。 オフザ-を定義しましょう棚データ、それらを選択する前に、それらの利点と考慮事項を理解してください。
既製のデータセットとは?
既製のトレーニング データセットは、カスタム データを構築するための時間やリソースがない場合に、AI ソリューションを迅速に開発および展開しようとしている企業にとって実行可能なオプションです。
既製のトレーニング データは、その名前が示すように、既に収集、クリーニング、分類され、すぐに使用できるデータセットです。 カスタム データの価値を損なうことはできませんが、次善の策は 既製のデータセット。
既製のデータセットを検討すべき理由と時期
まず、ステートメントの最初の部分に答えることから始めましょう。 'どうして。'
おそらく、既製のトレーニング データセットを使用する最大の利点は、 スピード. ビジネスとして、ゼロからカスタム データを開発するために多大な時間、お金、およびリソースを費やす必要はなくなりました。 初期のデータ収集と精査ステップは、プロジェクト時間の多くを占めます。 ソリューションを市場に投入するまでの時間が長くなればなるほど、ビジネスの競争上の性質により、ソリューションが大きくなる可能性は低くなります。
もう一つの利点は 価格ポイント—事前に構築されたデータセットは、費用対効果が高く、すぐに使用できます。 少し考えてみてください。AI ソリューションを構築する企業は、膨大な量の社内外のデータを収集します。 ただし、収集されたすべてのデータがアプリケーションの開発に使用されるわけではありません。 さらに、会社は料金を支払うだけではありません。 データ収集 評価、クリーニング、リワークにも使用できます。 一方、既製のデータセットでは、使用したデータに対してのみ料金を支払う必要があります。
データのプライバシーに関するガイドラインがあるため、既製のデータは一般的に より安全で安全なデータセット. ただし、インスタント データには、データ ソースに対する制御の低下やデータに対する知的財産権の欠如など、常にリスクが伴います。
それでは、ステートメントの次の部分に取り組みましょう。 "いつ" 事前に構築されたものを使用するには データセット?
自動音声認識
ASR (自動音声認識) は、音声アシスタント、ビデオ キャプションなどのさまざまなアプリケーションの開発に使用されます。 ただし、ASR ベースのアプリケーションを開発するには、大量の注釈付きデータとコンピューティングが必要です。 言語の多様性をミックスに追加すると、ML モデルをトレーニングするために必要なデータセットを取得することが困難になります。
機械翻訳
正確な機械翻訳は、顧客体験を向上させる道を開き、トレーニングには高品質のデータセットが必要です。 信頼性の高い機械翻訳アプリケーションを開発するには、正確に注釈が付けられた大量の言語データが必要です。
テキストを音声に変換する
テキスト読み上げ支援技術は、車載システム、仮想アシスタント、携帯電話に使用されています。 TTS ベースのアプリケーションは、ML アルゴリズムが高品質の注釈付きデータでトレーニングされるときに開発できます。
ML プロジェクト向けの既製のトレーニング データセットの利点
より迅速で正確なトレーニングとテストを支援
テストと評価は、高性能 ML ソリューションを開発するための鍵です。 モデルが信頼できる予測を提供することを確認するには、新しい固有のデータでテストする必要があります。 テストに使用したのと同じデータでモデルを評価しても、実際のシナリオでは正確な結果が得られません。
しかし、開発や展開の時間枠に影響を与えない方法でデータを収集、クリーニング、注釈付け、検証するには、多くの時間と労力が必要です。 このような場合、すぐに利用でき、経済的で、便利な市販のデータセットを使用すると有利です。
AI プロジェクトを開始します
ゼロからデータを収集するために必要なリソースがないという理由だけで、AI プロジェクトが軌道に乗らないことがあります。 さらに、場合によっては、まったく新しいソリューションは必要ありません。 このような場合、 事前収集されたデータセット モデルのデプロイされる部分のみをテストします。
迅速な開発と改善が可能
ビジネス向けの AI イニシアチブは、XNUMX 回限りの修正ではありません。 むしろ、顧客データを使用して既存のモデルを強化および改善する反復プロセスです。 企業は、現在のデータを新しいデータで補足して、いくつかのユースケースをテストし、パーソナライズされた戦略を考案し、カスタマー エクスペリエンスを向上させることができます。
ML プロジェクトに市販のトレーニング データセットを使用するリスク
事前構築済みの使用 AIトレーニングデータ 多くの利点があるかもしれませんが、リスクの分担がないわけではありません。
既製のトレーニング データセットを使用すると、情報、プロセス、およびソリューションを制御できなくなるリスクがあります。 事前に構築されたデータセットのデータは一般的なものである可能性があるため、特にエッジ ケースをテストする場合は、カスタマイズ オプションもかなり制限されます。 企業は、既存の情報を事前構築済みのデータで補完して、データがビジネス ニーズに確実に適合するようにする必要があります。
真に最高のものを得るために サンプルデータセット 事前に構築されたデータセットを使用することの欠点を軽減するには、経験豊富で信頼できるデータ パートナーを選択する必要があります。 データ収集を行うデータ パートナーを選択し、 データに注釈を付ける アプリケーションをカスタマイズして、高性能を維持しながら市場投入までの時間を大幅に短縮できます。
Shaip は、最先端のテクノロジと経験豊富なチームを使用して、企業に高品質のデータセットを提供してきた長年の経験を持っています。 AI 製品のキックスタートを支援し、十分に注釈が付けられた動的なデータセットを使用して、それらを実行に移すことができます。
