יש ויכוח מתמשך בעד ונגד השימוש ב- מערך נתונים מהמדף לפתח פתרונות בינה מלאכותית מתקדמים לעסקים. אבל מערכי הדרכה מהמדפים יכולים להיות הפתרון המושלם עבור ארגונים שאין לרשותם צוות פנימי מיוחד של מדעני נתונים, מהנדסים ומערים.
גם אם לארגונים יש צוותים לפריסות ML בקנה מידה גדול, לפעמים הם מתקשים לאסוף את הנתונים האיכותיים הנדרשים למודל.
יתרה מכך, מהירות הפיתוח והפריסה הכרחית כדי להשיג יתרון תחרותי בשוק, מה שמאלץ חברות רבות להסתמך על מערכי נתונים מהמדפים. בואו נגדיר מחוץ ל-נתוני מדף, ולהבין את היתרונות והשיקולים שלהם לפני שמחליטים ללכת עליהם.
מהם מערכי נתונים מהמדף?
מערך הדרכה מדף הוא אופציה מעשית עבור חברות המעוניינות לפתח ולפרוס במהירות פתרונות AI כאשר אין להן את הזמן או המשאבים לבנות נתונים מותאמים אישית.
נתוני אימון מהמדף, כפי שהשם מרמז, הם מערך נתונים שכבר נאסף, נוקה, סווג ומוכן לשימוש. למרות שלא ניתן לערער את הערך של נתונים מותאמים אישית, החלופה הבאה הטובה ביותר תהיה מערך נתונים מהמדף.
מדוע ומתי כדאי לשקול מערכי נתונים מהמדף?
נתחיל בתשובה לחלק הראשון של ההצהרה - ה 'למה.'
אולי היתרון הגדול ביותר בשימוש במערך הדרכה מהמדף הוא שלו מְהִירוּת. כעסק, אינך צריך עוד להשקיע זמן, כסף ומשאבים משמעותיים בפיתוח נתונים מותאמים אישית מאפס. שלבי איסוף הנתונים והבדיקה הראשוניים תופסים חלק גדול מזמן הפרויקט. ככל שאתה מחכה לפרוס פתרון בשוק, כך יש לו פחות סיכוי להפוך אותו לגדול בשל האופי התחרותי של העסק.
יתרון נוסף הוא מחיר נקודה- מערכי נתונים שנבנו מראש הם חסכוניים ומוכנים. תחשוב על זה שנייה: עסק הבונה פתרון AI יאסוף כמויות אדירות של נתונים פנימיים וחיצוניים. עם זאת, לא כל הנתונים שנאספו משמשים לפיתוח יישומים. בנוסף, החברה לא תשלם רק עבור איסוף הנתונים אלא גם להערכה, ניקוי ועיבוד מחדש. עם מערכי נתונים מהמדף, לעומת זאת, אתה צריך לשלם רק עבור הנתונים שבהם נעשה שימוש.
מכיוון שישנן הנחיות לפרטיות נתונים, נתונים מהמדף הם בדרך כלל א מערך נתונים בטוח ומאובטח יותר. עם זאת, עם נתונים מיידיים, תמיד יהיו סיכונים מעורבים, כגון פחות שליטה על מקור הנתונים והיעדר זכויות קניין רוחני על הנתונים.
כעת נתייחס לחלק הבא של ההצהרה: "מתי" להשתמש בנבנה מראש מערך נתונים?
זיהוי דיבור אוטומטי
ASR, או זיהוי דיבור אוטומטי, משמש לפיתוח יישומים שונים כמו עוזרים קוליים, כתוביות וידאו ועוד. עם זאת, פיתוח יישום מבוסס ASR דורש כמויות אדירות של נתונים ומחשוב מוערים. כאשר אתה מוסיף גיוון שפות לתמהיל, רכישת מערך הנתונים הדרוש לאימון מודלים של ML הופכת למאתגרת.
מכונת תרגום
תרגום מכונה מדויק סולל את הדרך לחוויות לקוחות משופרות ודורש מערכי נתונים באיכות גבוהה להדרכה. אתה צריך כמויות גדולות של נתוני שפה עם הערות מדויקות כדי לפתח יישום תרגום מכונה אמין ואמין.
טקסט לדיבור
טכנולוגיה מסייעת לטקסט לדיבור משמשת עבור מערכות ברכב, עוזרים וירטואליים וטלפונים ניידים. ניתן לפתח את האפליקציה מבוססת TTS כאשר אלגוריתם ה-ML מאומן על נתונים מוערים באיכות גבוהה.
היתרונות של מערכי הדרכה מהמדפים עבור פרויקטי ML
מסייע בהדרכה ובדיקה מהירים ומדויקים יותר
בדיקה והערכה הם המפתחות לפיתוח פתרונות ML בעלי ביצועים גבוהים. כדי להבטיח שהמודל מספק תחזיות אמינות, יש לבדוק אותו על נתונים חדשים וייחודיים. הערכת המודל על פי אותם נתונים המשמשים לבדיקה לא תספק תוצאות מדויקות בתרחישים בעולם האמיתי.
עם זאת, נדרש הרבה זמן ומאמץ כדי לאסוף, לנקות, להוסיף הערות ולאמת נתונים באופן שאינו משפיע על מסגרות הזמן של הפיתוח והפריסה. במקרים כאלה, כדאי להשתמש במערכי נתונים מהמדף מכיוון שהם זמינים, חסכוניים ושימושיים.
מפעיל את פרויקט הבינה המלאכותית שלך
לפעמים, פרויקטים של AI לא יכולים להמריא פשוט כי אין להם את המשאבים הדרושים לאיסוף נתונים מאפס. יתרה מכך, במקרים מסוימים, אין צורך בפתרון חדש לחלוטין. במקרים כאלה, הגיוני להשתמש ב- a מערך נתונים שנאסף מראש לבדוק רק את החלק הזה של המודל שעומד להיפרס.
מאפשר פיתוח ושיפור מהיר
יוזמות בינה מלאכותית לעסקים אינן תיקון חד פעמי; במקום זאת, הם תהליך איטרטיבי המשתמש בנתוני לקוחות כדי לשפר ולשפר מודלים קיימים. עסקים יכולים להשלים את הנתונים הנוכחיים בנתונים חדשים כדי לבדוק מספר מקרי שימוש, לתכנן אסטרטגיות מותאמות אישית ולשפר את חווית הלקוח.
סיכונים בשימוש במערכים הדרכה מהמדף עבור פרויקטי ה-ML שלך
שימוש בנוי מראש נתוני אימוני AI עשוי לבוא עם יתרונות רבים, אבל זה לא חף מחלקו בסיכונים.
עם מערכי הדרכה מהמדפים, אתה מסתכן בשליטה פחותה על המידע, התהליך והפתרון. מכיוון שהנתונים במערכי נתונים שנבנו מראש עשויים להיות גנריים, אפשרויות ההתאמה האישיות מוגבלות גם כן, במיוחד כאשר בודקים מקרי קצה. חברות חייבות להשלים את המידע הקיים בנתונים שנבנו מראש כדי להבטיח שהנתונים מתאימים לצרכי העסק שלך.
באמת להפיק ממנו את המיטב מערכי נתונים לדוגמא ולצמצם את החסרונות של שימוש במערכים מובנים מראש, עליך לבחור שותף נתונים מנוסה ואמין. על ידי בחירת שותף נתונים עם איסוף נתונים ו ביאור נתונים יכולות, אתה יכול להתאים אישית את היישומים שלך ולקצץ משמעותית את זמן היציאה לשוק תוך שמירה על ביצועים גבוהים.
ל-Shaip ניסיון של שנים במתן מערכי נתונים איכותיים לעסקים תוך שימוש בטכנולוגיות מובילות וצוות מנוסה. אנו עוזרים לך להניע את מוצרי הבינה המלאכותית שלך ולהתחיל אותם עם מערכי הנתונים המנוסחים והדינמיים שלנו.
