パブリック/オープンおよび無料のリソースから人工知能（AI）モジュールのデータセットを調達することは、コンサルテーションセッション中に尋ねられる最も一般的な質問のXNUMXつです。 起業家、AIスペシャリスト、技術者は、AIトレーニングデータをどこから入手するかを決定する際に、予算が主な関心事であると述べています。
ほとんどの起業家は、モジュールの品質とコンテキストトレーニングデータの重要性を理解しています。 彼らは、関連するデータが結果と結果にもたらす可能性のある違いを認識しています。 ただし、多くの場合、予算により、信頼できるベンダーから有料、外部委託、またはサードパーティのトレーニングデータを取得することが制限されており、データの調達に独自の努力を払っています。
このブログ投稿では、公共のデータリソースがもたらす結果のために、お金を節約するためにそれらを受け入れるべきではない理由を探ります。
信頼できる公的に利用可能なAIトレーニングデータソース
ただし、ビジネスが新しく、十分なデータを生成していない場合、またはデータに暗黙のバイアスがある可能性がある場合は、次の公開ソースのXNUMXつまたはXNUMXつすべてを試してください。
1. Googleデータセット検索
Google検索エンジンが貴重な情報の宝庫であるのと同様に、Googleデータセット検索はデータセットのリソースです。 以前にGoogleScholarを使用したことがある場合は、その機能はほぼ同じであり、キーワードに基づいて好みのデータセットを検索できることを理解してください。
Google Data Searchを使用すると、ユーザーはトピック、ダウンロード形式、最終更新、その他のパラメータでデータセットをフィルタリングして、関連情報のみを含めることができます。 結果には、個人ページ、オンラインライブラリ、出版社などのデータセットが含まれます。 結果は、所有者、ダウンロードリンク、説明、公開日などを含む、各データセットの詳細な要約を提供します。
2. UCIMLリポジトリ
UCI MLリポジトリは、カリフォルニア大学が提供および保守している497を超えるデータセットを無料で検索およびダウンロードできる機能を備えています。 リポジトリは、以下に関するさまざまな情報を提供します。
- 行数
- 欠損値
- 属性情報
- ソース情報
- 収集情報
- 研究の引用
- データセットの特性など
3. Kaggleデータセット
Kaggleには、19,000を超えるパブリックデータセットと200,000を超えるオープンソースのJupyterNotebookがあります。 コミュニティフォーラムを通じて、機械学習で質問を解決することもできます。
好みのデータセットを選択すると、Kaggleはすぐにユーザビリティ評価、ライセンスの詳細、メタデータ、使用統計などを提供します。 データセットページはすばやくスキャンされるように設計されており、形式、使いやすさの概要を示し、データセットに関する幅広い質問に答えます。
公開データセットの長所と短所
長所
公開データセットを使用する最大の利点は、それらが無料であるということです。 それらはオンラインで簡単にアクセスでき、ダウンロードしてプロジェクトに適用できます。 モジュールをテストし、正確な結果を得るためにモジュールを最適化するのに役立つ場合がありますが、パブリックデータベースは長期的なソリューションではありません。 市場投入までの時間が限られており、AIトレーニングデータがどうしても必要な場合は、公開データセットが最も理想的な選択肢です。
ただし、メリットを上回るよりも多くのデメリットがあります。 公開データセットを使用することの欠点を見てみましょう。
短所
- プロジェクトに関連するデータセットを見つけるのは困難です。 つまり、市場セグメントがニッチすぎるか新しい場合、AIモデルをトレーニングできる最新のコンテキストデータが見つかる可能性はほとんどありません。
- 専門家または社内チームは引き続き 注釈を付ける プロジェクトに使用される公開リソースからのデータセット。
- ライセンスと使用権については多くの懸念があり、商用目的でのデータセットの使用が制限されています。
- それらはオープンソースであり、誰でも利用できるため、AIプロジェクトで競争上の優位性や優位性はありません。
無料のデータセットは便利ですが、制限があります
最も正確で、バイアスのない、関連性のあるAIの結果を生み出すことは、無料のリソースだけでは達成できません。 すでに述べたように、公開データセットを使い始めることは有益です。 ただし、利益を最大化してビジネスを拡大することを計画している場合、無料のデータは現実的なソリューションではありません。 代わりに、プロジェクトに合わせて特別にカスタマイズされた、可能な限り最も関連性が高く適切なデータが必要です。
長期的な成功のために構築された建設的なデータセットを見つけることは、Shaipのような専門家によってのみ行うことができます。 データの注釈とラベル付けの要件にも対応しながら、プロジェクトで最も非の打ちどころのない品質データを調達します。 したがって、市場投入までの時間に関係なく、私たちに頼ることができます 質の高いAIトレーニングデータ.
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