לאחר שנים של פיתוח AI מלאי יקר ותוצאות מוחפות, בכל מקום גדול הנתונים הגדולים והזמינות המוכנה של כוח המחשוב מייצרים פיצוץ ביישומי AI. ככל שיותר ויותר עסקים מחפשים להשתמש ביכולות המדהימות של הטכנולוגיה, חלק מהמתמודדים החדשים הללו מנסים להשיג תוצאות מקסימליות בתקציב מינימלי, ואחת האסטרטגיות הנפוצות ביותר היא להכשיר אלגוריתמים באמצעות מערכי נתונים בחינם או מוזלים.
אין שום דרך לעקוף את העובדה שמערכי נתונים של קוד פתוח או קהל אכן זולים יותר מנתונים מורשים של ספק, ונתונים זולים או חינמיים הם לפעמים כל מה שסטארט אפ AI יכול להרשות לעצמו. מערכי נתונים בהמונים עשויים להגיע אפילו עם כמה תכונות מובנות לאבטחת איכות, והן גם מתרחשות בקלות רבה יותר, מה שהופך אותם לאטרקטיביים עוד יותר עבור חברות סטארט-אפ המדמיינות צמיחה והתרחבות מהירה.
מכיוון שמערכי נתונים של קוד פתוח זמינים ברשות הרבים, הם מאפשרים פיתוח שיתופי פעולה בין צוותי AI מרובים והם מאפשרים למהנדסים להתנסות במספר כלשהו של איטרציות, וכל זאת מבלי שחברה תישא בעלויות נוספות. למרבה הצער, גם בקוד פתוח וגם במערכי נתונים בהמונים יש כמה חסרונות גדולים שיכולים לשלול במהירות כל חסכון פוטנציאלי מראש.
העלות האמיתית של מערכי נתונים זולים
דיוק מופחת:
נתונים חינמיים או זולים סובלים בתחום מסוים, וזהו שיש לו נטייה לחבל במאמצי פיתוח AI: דיוק. מודלים שפותחו באמצעות נתוני קוד פתוח בדרך כלל אינם מדויקים בגלל בעיות האיכות שחודרות לנתונים עצמם. כאשר הנתונים עוברים קהל באופן אנונימי, העובדים אינם אחראים לתוצאות לא רצויות, וטכניקות ורמות ניסיון שונות מייצרות סתירות משמעותיות עם הנתונים.
תחרות מוגברת:
כולם יכולים לעבוד עם נתוני קוד פתוח, כלומר חברות רבות עושות בדיוק את זה. כששני צוותים מתחרים עובדים עם אותן תשומות מדויקות, הם עשויים בסופו של דבר לקבל תפוקות זהות - או לפחות דומות להפליא. ללא בידול אמיתי, תתמודד על שוויון שווה עבור כל לקוח, דולר השקעה, ואונקיית כיסוי תקשורתי. לא כך אתה רוצה לפעול בנוף עסקי מאתגר כבר.
נתונים סטטיים:
דמיין לעקוב אחרי מתכון שבו כמות ואיכות המרכיבים שלך כל הזמן שטפו. מערכי נתונים של קוד פתוח רבים מתעדכנים ברציפות, ובעוד שעדכונים אלה עשויים להיות תוספות יקרות ערך, הם יכולים גם לאיים על שלמות הפרויקט שלך. עבודה מעותק פרטי של נתוני קוד פתוח היא אפשרות קיימא, אבל זה גם אומר שאתה לא מרוויח מעדכונים ותוספות חדשות.
חששות בנוגע לפרטיות:
מערכי נתונים בקוד פתוח אינם באחריותך - עד שתשתמש בהם כדי לאמן את אלגוריתם הבינה המלאכותית שלך. ייתכן שמערך הנתונים פורסם ללא זיהוי נתונים נאות, כלומר אתה עלול להפר את חוקי הגנת נתוני הצרכן על ידי שימוש בו. שימוש בשני מקורות שונים של נתונים אלה עלול גם לאפשר קישור בין הנתונים האנונימיים הכלולים בכל אחד מהם, ובכך לחשוף מידע אישי.
מערכי נתונים של קוד פתוח או של קהל מגיעים עם תג מחיר מושך, אך מכוניות מירוץ שמתחרות ומנצחות ברמות הגבוהות ביותר אינן מונעות ממגרש המכוניות המשומשות.
כשאתם משקיעים במערכי נתונים שמקורם על ידי Shaip , אתם רוכשים את העקביות והאיכות של כוח אדם מנוהל במלואו, שירותים מקצה לקצה, החל ממקורות ועד ביאור, וצוות של מומחים פנימיים בתעשייה שיכולים להבין באופן מלא את השימוש הסופי של המודל שלכם ולייעץ לכם כיצד להשיג את המטרות שלכם בצורה הטובה ביותר. בעזרת נתונים שנאספו בהתאם למפרטים המדויקים שלכם, נוכל לעזור למודל שלכם לייצר את הפלט האיכותי ביותר בפחות איטרציות, להאיץ את הצלחתכם ובסופו של דבר לחסוך לכם כסף.
