يعد تحديد مصادر مجموعات البيانات لوحدات الذكاء الاصطناعي (AI) من الموارد العامة / المفتوحة والمجانية من بين الأسئلة الأكثر شيوعًا التي نطرحها خلال جلسات التشاور الخاصة بنا. أعرب رواد الأعمال والمتخصصون في الذكاء الاصطناعي ورجال الأعمال التقنيون عن أن ميزانيتهم هي الشغل الشاغل عند تحديد مصدر بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.
يدرك معظم رواد الأعمال أهمية الجودة وبيانات التدريب السياقية لوحداتهم. إنهم يدركون الفرق الذي يمكن أن تحققه البيانات ذات الصلة في النتائج والنتائج ؛ ومع ذلك ، في كثير من الحالات ، تقيد ميزانيتهم الحصول على بيانات تدريب مدفوعة أو خارجية أو خارجية من بائعين موثوقين واللجوء إلى جهودهم الخاصة في الحصول على البيانات.
في منشور المدونة هذا ، سوف نستكشف سبب عدم قبولك لمصادر البيانات العامة لتوفير المال بسبب العواقب التي ستحدثها.
مصادر بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي المتاحة للجمهور يمكن الاعتماد عليها
قبل أن ندخل في الموارد العامة ، يجب أن يكون الخيار الأول هو بياناتك الداخلية. تولد جميع الشركات كميات كبيرة من البيانات الجيدة التي يمكنهم التعلم منها. تتضمن هذه المصادر CRM و PoS والحملات الإعلانية عبر الإنترنت والمزيد. نحن واثقون من أن عملك يحتوي على مستودع للبيانات في الخوادم والأنظمة الداخلية الخاصة بك. قبل الاستعانة بمصادر خارجية لبيانات النماذج الخاصة بك أو استخدام الموارد العامة ، نقترح استخدام المعلومات الحالية التي تقوم بإنشائها داخليًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. ستكون البيانات ذات صلة بعملك والسياق والحديث.
ومع ذلك ، إذا كان عملك جديدًا ولا ينتج بيانات كافية ، أو كنت تخشى أن يكون هناك تحيز ضمني في بياناتك ، فجرّب أحد المصادر العامة الثلاثة التالية أو جميعها.
1. بحث Google Dataset
على غرار الطريقة التي يعتبر بها محرك بحث Google كنزًا من المعلومات القيمة ، يعد بحث مجموعة البيانات من Google موردًا لمجموعات البيانات. إذا كنت قد استخدمت الباحث العلمي من Google من قبل ، فافهم أن وظيفته متشابهة تقريبًا ، حيث يمكنك البحث عن مجموعات البيانات المفضلة لديك بناءً على الكلمات الرئيسية.
يسمح Google Data Search للمستخدمين بالتصفية من خلال مجموعات البيانات الخاصة بهم حسب الموضوع وتنسيق التنزيل والتحديث الأخير والمعلمات الأخرى لتضمين المعلومات ذات الصلة فقط. تتضمن النتائج مجموعات بيانات من الصفحات الشخصية والمكتبات عبر الإنترنت والناشرين وغير ذلك. توفر النتائج ملخصًا مفصلاً لكل مجموعة بيانات ، بما في ذلك المالك ، وروابط التنزيل ، والوصف ، وتاريخ النشر ، وما إلى ذلك.
2. مستودع UCI ML
يضم مستودع UCI ML أكثر من 497 مجموعة بيانات متاحة بسهولة للبحث فيها وتنزيلها مجانًا مقدمة من جامعة كاليفورنيا وصيانتها. يقدم المستودع مجموعة من المعلومات المتعلقة بما يلي:
- عدد الخطوط
- قيم مفقودة
- معلومات السمة
- مصدر معلومات
- معلومات المجموعة
- اقتباسات من الدراسات
- خصائص مجموعة البيانات والمزيد
3. مجموعات بيانات Kaggle
Kaggle هي واحدة من أبرز المنصات المتاحة على الإنترنت لعلماء البيانات وهواة التعلم الآلي. إنه موقع ويب go-to لجميع متطلبات مجموعة البيانات ، حيث يقوم خبراء الهواة وخبراء التعلم الآلي بتوفير البيانات لمشاريعهم.
Kaggle هي موطن لأكثر من 19,000 مجموعة بيانات عامة وأكثر من 200,000 Jupyter Notebooks مفتوح المصدر. يمكنك أيضًا حل أسئلتك حول التعلم الآلي من خلال منتدى المجتمع.
عند تحديد مجموعة البيانات المفضلة لديك ، توفر Kaggle على الفور تصنيف قابلية الاستخدام وتفاصيل الترخيص والبيانات الوصفية وإحصاءات الاستخدام والمزيد. تم تصميم صفحات مجموعة البيانات ليتم مسحها ضوئيًا بسرعة ، مما يوفر نظرة عامة موجزة عن التنسيقات وسهولة الاستخدام والإجابة على أي أسئلة عامة حول مجموعة البيانات.
إيجابيات وسلبيات مجموعات البيانات العامة
الايجابيات
الميزة الأولى لاستخدام مجموعات البيانات العامة هي أنها مجانية. يمكن الوصول إليها بسهولة عبر الإنترنت ، ويمكنك تنزيلها وتطبيقها على مشاريعك. في حين أنها يمكن أن تكون مفيدة في اختبار الوحدات النمطية الخاصة بك وتحسينها للحصول على نتائج دقيقة ، إلا أن قواعد البيانات العامة ليست حلاً طويل المدى. إذا كان لديك وقت محدود للتسويق وتحتاج بشدة إلى بيانات تدريب على الذكاء الاصطناعي ، فستكون مجموعات البيانات العامة هي خيارك الأمثل.
ومع ذلك ، هناك سلبيات أكثر مما تفوق الفوائد. لنلقِ نظرة على عيوب استخدام مجموعات البيانات العامة:
السلبيات
- من الصعب العثور على مجموعة بيانات ذات صلة بمشروعك. بمعنى ، إذا كان قطاع السوق الخاص بك مناسبًا جدًا أو جديدًا ، فمن غير المرجح أن تجد بيانات محدثة وسياقية يمكنها تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
- لا يزال يتعين على الخبراء أو فرقك الداخلية علق مجموعات البيانات من الموارد العامة لاستخدامها في مشروعك.
- هناك الكثير من المخاوف حول حقوق الترخيص والاستخدام ، مما يحد من استخدام مجموعة البيانات للأغراض التجارية.
- نظرًا لأنها مفتوحة المصدر ومتاحة لأي شخص ، فليس لديك ميزة تنافسية أو ميزة في مشروعات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
يمكن أن تكون مجموعات البيانات المجانية مفيدة ولكنها محدودة
لا يمكن تحقيق نتائج الذكاء الاصطناعي الأكثر دقة وخالية من التحيز وذات الصلة بالموارد المجانية فقط. كما ذكرنا ، يمكن أن يكون البدء في استخدام مجموعات البيانات العامة مفيدًا. ومع ذلك ، إذا كنت تخطط لمضاعفة الأرباح وتوسيع نطاق عملك ، فإن البيانات المجانية ليست حلاً واقعيًا. بدلاً من ذلك ، أنت بحاجة إلى البيانات الأكثر صلةً وملاءمةً الممكنة ، والمخصصة خصيصًا لمشاريعك.
لا يمكن العثور على مجموعات البيانات البناءة المصممة لتحقيق النجاح على المدى الطويل إلا من قبل خبراء مثل Shaip. نحن نصدر بيانات الجودة التي لا تشوبها شائبة لمشروعك مع الاهتمام أيضًا بشروح البيانات ومتطلبات وضع العلامات. لذلك ، بغض النظر عن الوقت الذي تقضيه في التسويق ، يمكنك الاعتماد علينا جودة بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي.
الحصول على اتصال معنا اليوم.
