بعد سنوات من التطوير الباهظ للذكاء الاصطناعي والنتائج المخيبة للآمال ، أدى انتشار البيانات الضخمة والتوافر الجاهز لقوة الحوسبة إلى حدوث انفجار في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن المزيد والمزيد من الشركات تتطلع إلى الاستفادة من الإمكانات المذهلة للتكنولوجيا ، يحاول بعض هؤلاء الوافدين الجدد الحصول على أقصى قدر من النتائج بأقل ميزانية ، وإحدى الاستراتيجيات الأكثر شيوعًا هي تدريب الخوارزميات باستخدام مجموعات بيانات مجانية أو مخفضة السعر.
لا توجد طريقة للتغلب على حقيقة أن مجموعات البيانات مفتوحة المصدر أو مجموعات البيانات التعهيد الجماعي أرخص بالفعل من البيانات المرخصة من البائع ، والبيانات الرخيصة أو المجانية في بعض الأحيان هي كل ما تستطيع شركة AI الناشئة تحمله. قد تأتي مجموعات البيانات التي تعتمد على التعهيد الجماعي مع بعض ميزات ضمان الجودة المضمنة ، كما يمكن توسيع نطاقها بسهولة ، مما يجعلها أكثر جاذبية للشركات الناشئة التي تتخيل نموًا وتوسعًا سريعًا.
نظرًا لأن مجموعات البيانات مفتوحة المصدر متاحة في المجال العام ، فإنها تسهل التطوير التعاوني بين فرق الذكاء الاصطناعي المتعددة وتسمح للمهندسين بتجربة أي عدد من التكرارات ، كل ذلك دون أن تتحمل الشركة تكاليف إضافية. لسوء الحظ ، تأتي كل من مجموعات البيانات مفتوحة المصدر والتعهيد الجماعي مع بعض العيوب الرئيسية التي يمكن أن تلغي بسرعة أي مدخرات محتملة مسبقًا.
التكلفة الحقيقية لمجموعات البيانات الرخيصة
يقولون أنك تحصل على ما تدفعه مقابل ، وهذا القول المأثور صحيح بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بمجموعات البيانات. إذا كنت تستخدم البيانات مفتوحة المصدر أو التعهيد الجماعي كأساس لنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك ، فيمكنك توقع إنفاق ثروة في مواجهة هذه العيوب الرئيسية:
دقة منخفضة:
تعاني البيانات المجانية أو الرخيصة في منطقة معينة ، وهي منطقة تميل إلى تخريب جهود تطوير الذكاء الاصطناعي: الدقة. النماذج التي تم تطويرها باستخدام بيانات مفتوحة المصدر غير دقيقة بشكل عام بسبب مشكلات الجودة التي تتخلل البيانات نفسها. عندما يتم التعهيد الجماعي للبيانات بشكل مجهول ، لا يكون العمال مسؤولين عن النتائج غير المرغوب فيها ، وتؤدي التقنيات المختلفة ومستويات الخبرة إلى تناقضات كبيرة مع البيانات.
زيادة المنافسة:
يمكن للجميع العمل ببيانات مفتوحة المصدر ، مما يعني أن العديد من الشركات تفعل ذلك بالضبط. عندما يعمل فريقان متنافسان بنفس المدخلات بالضبط ، فمن المحتمل أن ينتهي بهما الأمر بنفس المخرجات - أو على الأقل متشابهة بشكل لافت للنظر. بدون تمايز حقيقي ، ستتنافس على ساحة لعب متكافئة لكل عميل ، ودولار استثماري ، وأوقية من التغطية الإعلامية. هذه ليست الطريقة التي تريد أن تعمل بها في بيئة أعمال صعبة بالفعل.
بيانات ثابتة:
تخيل أنك تتبع وصفة حيث كمية ونوعية مكوناتك في حالة تغير مستمر. يتم تحديث العديد من مجموعات البيانات مفتوحة المصدر باستمرار ، وعلى الرغم من أن هذه التحديثات قد تكون إضافات قيمة ، إلا أنها قد تهدد أيضًا تكامل مشروعك. يعد العمل من نسخة خاصة من البيانات مفتوحة المصدر خيارًا قابلاً للتطبيق ، ولكنه يعني أيضًا أنك لا تستفيد من التحديثات والإضافات الجديدة.
مخاوف الخصوصية:
مجموعات البيانات مفتوحة المصدر ليست مسؤوليتك - حتى تستخدمها لتدريب خوارزمية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. من الممكن أن تكون مجموعة البيانات قد تم نشرها على الملأ دون الحاجة إلى ذلك إزالة الهوية من البيانات ، مما يعني أنك قد تنتهك قوانين حماية بيانات المستهلك باستخدامها. يمكن أن يؤدي استخدام مصدرين مختلفين لهذه البيانات أيضًا إلى تمكين ربط البيانات المجهولة المصدر الموجودة في كل منهما ، مما يؤدي إلى كشف المعلومات الشخصية.
تأتي مجموعات البيانات مفتوحة المصدر أو التعهيد الجماعي بسعر جذاب ، لكن سيارات السباق التي تتنافس وتفوز على أعلى المستويات لا يتم إخراجها من مكان السيارات المستعملة.
عندما تستثمر في مجموعات البيانات التي تم الحصول عليها بواسطة Shaip، فأنت تشتري تناسق وجودة القوى العاملة المُدارة بالكامل ، والخدمات الشاملة من المصادر إلى التعليقات التوضيحية ، وفريق من خبراء الصناعة الداخليين الذين يمكنهم فهم الاستخدام النهائي لنموذجك بشكل كامل وتقديم المشورة لك بشأن أفضل السبل لتحقيق أهدافك. من خلال البيانات المنسقة وفقًا لمواصفاتك الدقيقة ، يمكننا ذلك تساعد نموذجك على إنتاج مخرجات بأعلى جودة في عدد أقل من التكرارات ، مما يسرع من نجاحك ويوفر لك المال في النهاية.