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
הם אומרים שאתה מקבל על מה שאתה משלם, והפתגם נכון במיוחד כשמדובר במערכי נתונים. אם אתה משתמש בקוד פתוח או בנתוני מקורות המונים כבסיס למודל ה- AI שלך, אתה יכול לצפות להוציא הון בהתמודדות עם החסרונות העיקריים הבאים:
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 של קוד פתוח אינם באחריותך - עד שתשתמש בהם לאימון אלגוריתם ה- AI שלך. יתכן שמערך הנתונים הוכרז כציבורי ללא התקינה דה-הזדהות של נתונים, כלומר אתה יכול להפר את חוקי הגנת הצרכן על ידי שימוש בהם. שימוש בשני מקורות שונים של נתונים אלה יכול גם לאפשר קישור בין נתונים אנונימיים אחרת הכלולים בכל אחד מהם, תוך חשיפת 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.
כשאתה משקיע ב מערכי נתונים שמקורם של שייפ, אתה קונה את העקביות והאיכות של כוח עבודה מנוהל באופן מלא, שירותים מקצה לקצה ממקורות ועד ביאורים, וצוות מומחים בתעשייה הביתית שיכולים להבין את השימוש הסופי במודל שלך ולייעץ לך לגבי כיצד להשיג את יעדיך בצורה הטובה ביותר. עם נתונים שנאצרים על פי המפרט המדויק שלך, אנו יכולים עזור למודל שלך ליצור את הפלט האיכותי ביותר בפחות איטרציות, האצת ההצלחה שלך ובסופו של דבר חוסכת לך כסף.