수년간의 값비싼 AI 개발과 압도적인 결과 이후, 빅 데이터의 편재성과 컴퓨팅 파워의 준비된 가용성으로 인해 AI 구현이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 점점 더 많은 기업이 이 기술의 놀라운 기능을 활용하려고 함에 따라 이러한 새로운 참가자 중 일부는 최소한의 예산으로 최대의 결과를 얻으려고 노력하고 있으며 가장 일반적인 전략 중 하나는 무료 또는 할인된 데이터 세트를 사용하여 알고리즘을 훈련하는 것입니다.
오픈 소스 또는 크라우드 소싱된 데이터 세트가 공급업체의 라이선스 데이터보다 실제로 저렴하고 저렴하거나 무료 데이터가 때때로 AI 스타트업이 감당할 수 있는 전부라는 사실을 피할 수 있는 방법이 없습니다. 크라우드 소싱 데이터 세트에는 품질 보증 기능이 내장되어 있을 수도 있으며 확장이 더 용이하여 빠른 성장과 확장을 꿈꾸는 스타트업에게 더욱 매력적입니다.
오픈 소스 데이터 세트는 공개 도메인에서 사용할 수 있기 때문에 여러 AI 팀 간의 공동 개발을 용이하게 하고 엔지니어가 회사에서 추가 비용을 들이지 않고도 원하는 수의 반복을 실험할 수 있습니다. 불행히도 오픈 소스 및 크라우드 소싱 데이터 세트 모두 잠재적인 선행 비용 절감을 빠르게 무효화할 수 있는 몇 가지 주요 단점이 있습니다.
저렴한 데이터 세트의 진정한 비용
그들은 당신이 지불한 만큼 얻는다고 말하며, 이 속담은 데이터 세트와 관련하여 특히 사실입니다. AI 모델의 기반으로 오픈 소스 또는 크라우드 소싱 데이터를 사용하는 경우 다음과 같은 주요 단점과 씨름하는 데 막대한 비용을 지출할 것으로 예상할 수 있습니다.
정확도 감소:
무료 또는 저렴한 데이터는 특정 영역에서 어려움을 겪고 있으며 AI 개발 노력을 방해하는 경향이 있는 데이터인 정확성입니다. 오픈 소스 데이터를 사용하여 개발된 모델은 일반적으로 데이터 자체에 침투하는 품질 문제로 인해 부정확합니다. 데이터가 익명으로 크라우드소싱되면 작업자는 바람직하지 않은 결과에 대해 책임을 지지 않으며 다양한 기술과 경험 수준으로 인해 데이터와 큰 불일치가 발생합니다.
경쟁 증가:
누구나 오픈 소스 데이터로 작업할 수 있습니다. 즉, 많은 회사에서 그렇게 하고 있습니다. 경쟁하는 두 팀이 정확히 동일한 입력으로 작업할 때 결과는 같거나 최소한 놀라울 정도로 유사할 가능성이 높습니다. 진정한 차별화 없이는 모든 고객, 투자 비용 및 XNUMX온스의 언론 보도를 위해 공평한 경쟁의 장에서 경쟁하게 될 것입니다. 그것은 이미 도전적인 비즈니스 환경에서 운영하고 싶은 방식이 아닙니다.
정적 데이터:
재료의 양과 질이 끊임없이 변화하는 레시피를 따른다고 상상해 보십시오. 많은 오픈 소스 데이터 세트가 지속적으로 업데이트되며 이러한 업데이트는 가치 있는 추가 사항이 될 수 있지만 프로젝트의 무결성을 위협할 수도 있습니다. 오픈 소스 데이터의 개인 복사본에서 작업하는 것은 실행 가능한 옵션이지만 업데이트 및 새로운 추가의 혜택을 받지 못한다는 의미이기도 합니다.
개인 정보 보호 문제:
오픈 소스 데이터 세트는 AI 알고리즘을 훈련하는 데 활용하기 전까지는 귀하의 책임이 아닙니다. 데이터 세트가 적절한 절차 없이 공개되었을 수 있습니다. 비 식별 데이터를 사용함으로써 소비자 데이터 보호법을 위반할 수 있음을 의미합니다. 이 데이터의 두 가지 다른 소스를 활용하면 각각에 포함된 익명 데이터가 연결되어 개인 정보가 노출될 수도 있습니다.
오픈 소스 또는 크라우드 소싱 데이터 세트는 매력적인 가격표와 함께 제공되지만 최고 수준에서 경쟁하고 승리하는 경주용 자동차는 중고차 로트에서 쫓겨나지 않습니다.
투자 할 때 Shaip에서 제공하는 데이터 세트, 완벽하게 관리되는 인력의 일관성과 품질, 소싱에서 주석에 이르는 종단 간 서비스, 모델의 최종 사용을 완전히 파악하고 다음 사항에 대해 조언할 수 있는 사내 업계 전문가 팀을 구입합니다. 목표를 달성하는 가장 좋은 방법. 귀하의 정확한 사양에 따라 선별된 데이터를 사용하여 모델이 최고 품질의 출력을 생성하도록 지원 더 적은 반복으로 성공을 가속화하고 궁극적으로 비용을 절감할 수 있습니다.