기성품 데이터 세트

기성품 교육 데이터 세트는 어떻게 ML 프로젝트를 시작하게 합니까?

사용에 대한 찬반 논란이 계속되고 있다. 기성품 데이터 세트 기업을 위한 고급 인공 지능 솔루션을 개발합니다. 그러나 기성 교육 데이터 세트는 데이터 과학자, 엔지니어 및 주석 작성자로 구성된 전문 사내 팀이 없는 조직에 완벽한 솔루션이 될 수 있습니다.

조직에 대규모 ML 배포를 위한 팀이 있더라도 모델에 필요한 고품질 데이터를 수집하는 데 문제가 있는 경우가 있습니다.

또한 시장에서 경쟁 우위를 확보하려면 개발 및 배포 속도가 필요하므로 많은 기업이 기성품 데이터 세트에 의존해야 합니다. off-the-를 정의하자선반 데이터, 그들에게 가기로 결정하기 전에 그들의 이점과 고려 사항을 이해하십시오.

기성품 데이터 세트란 무엇입니까?

교육 데이터 라이선스 기성품 교육 데이터 세트는 맞춤형 데이터를 구축할 시간이나 리소스가 없을 때 AI 솔루션을 신속하게 개발하고 배포하려는 회사에 실행 가능한 옵션입니다.

기성 훈련 데이터는 이름에서 알 수 있듯이 이미 수집, 정리, 분류 및 사용할 준비가 된 데이터 세트입니다. 맞춤 데이터의 가치를 훼손할 수는 없지만 차선책은 기성품 데이터 세트.

기성품 데이터 세트를 고려해야 하는 이유와 시기는?

진술의 첫 번째 부분인 '왜.' 

아마도 기성 훈련 데이터 세트를 사용하는 가장 큰 이점은 속도. 기업으로서 더 이상 처음부터 맞춤형 데이터를 개발하는 데 상당한 시간, 비용 및 리소스를 소비할 필요가 없습니다. 초기 데이터 수집 및 심사 단계는 프로젝트 시간의 대부분을 차지합니다. 솔루션을 시장에 배포하는 데 시간이 오래 걸릴수록 비즈니스의 경쟁적 특성으로 인해 솔루션을 크게 만들 기회가 줄어듭니다.

또 다른 장점은 가격 포인트—사전 구축된 데이터 세트는 비용 효율적이고 준비되어 있습니다. 잠시 생각해 보십시오. AI 솔루션을 구축하는 기업은 막대한 양의 내부 및 외부 데이터를 수집합니다. 그러나 수집된 모든 데이터가 애플리케이션 개발에 사용되는 것은 아닙니다. 또한 회사는 비용을 지불할 뿐만 아니라 데이터 수집 뿐만 아니라 평가, 청소 및 재작업에도 사용됩니다. 반면 기성품 데이터 세트를 사용하면 사용한 데이터에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.

데이터 프라이버시에 대한 지침이 있으므로 기성 데이터는 일반적으로 보다 안전하고 안전한 데이터 세트. 그러나 인스턴트 데이터에는 데이터 소스에 대한 통제력이 떨어지고 데이터에 대한 지적 재산권이 부족한 등 항상 위험이 수반됩니다.

이제 성명서의 다음 부분을 다루겠습니다. "언제" 미리 만들어진 것을 사용하기 위해 데이터 세트?

자동 음성 인식

ASR(Automatic Speech Recognition)은 음성 어시스턴트, 비디오 캡션 등과 같은 다양한 애플리케이션을 개발하는 데 사용됩니다. 그러나 ASR 기반 애플리케이션을 개발하려면 엄청난 양의 주석이 달린 데이터와 컴퓨팅이 필요합니다. 믹스에 언어 다양성을 추가하면 ML 모델을 교육하는 데 필요한 데이터 세트를 획득하는 것이 어려워집니다.

기계 번역

정확한 기계 번역은 향상된 고객 경험을 위한 길을 열어주고 교육을 위한 고품질 데이터 세트가 필요합니다. 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는 기계 번역 애플리케이션을 개발하려면 정확하게 주석이 달린 대량의 언어 데이터가 필요합니다.

텍스트 음성 변환

텍스트 음성 변환 보조 기술은 차량 내 시스템, 가상 비서 및 휴대폰에 사용됩니다. TTS 기반 애플리케이션은 ML 알고리즘이 고품질 주석 데이터에 대해 훈련될 때 개발될 수 있습니다.

오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.

ML 프로젝트를 위한 기성 교육 데이터 세트의 이점

보다 빠르고 정확한 교육 및 테스트 지원

테스트 및 평가는 고성능 ML 솔루션 개발의 핵심입니다. 모델이 신뢰할 수 있는 예측을 제공하도록 하려면 새롭고 고유한 데이터에 대해 테스트해야 합니다. 테스트에 사용된 동일한 데이터에서 모델을 평가하면 실제 시나리오에서 정확한 결과를 제공하지 않습니다.

그러나 개발 및 배포 기간에 영향을 미치지 않는 방식으로 데이터를 수집, 정리, 주석 달고 검증하는 데는 많은 시간과 노력이 필요합니다. 이러한 경우 쉽게 사용할 수 있고 경제적이며 유용하기 때문에 기성품 데이터 세트를 사용하는 것이 유리합니다.

AI 프로젝트 시작

때로는 AI 프로젝트가 처음부터 데이터를 수집하는 데 필요한 리소스가 없기 때문에 시작할 수 없습니다. 또한 어떤 경우에는 완전히 새로운 솔루션이 필요하지 않습니다. 이러한 경우에는 다음을 사용하는 것이 좋습니다. 사전 수집된 데이터 세트 배포할 모델의 해당 부분만 테스트합니다.

신속한 개발 및 개선 가능

기업을 위한 AI 이니셔티브는 일회성 해결책이 아닙니다. 오히려 고객 데이터를 사용하여 기존 모델을 개선하고 개선하는 반복 프로세스입니다. 기업은 새로운 데이터로 현재 데이터를 보완하여 여러 사용 사례를 테스트하고 개인화된 전략을 고안하며 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

ML 프로젝트에 기성 교육 데이터 세트를 사용할 때의 위험

기성 훈련 데이터 세트의 위험

사전 빌드 사용 AI 훈련 데이터 많은 이점이 있을 수 있지만 위험 부담이 없는 것은 아닙니다.

기성 교육 데이터 세트를 사용하면 정보, 프로세스 및 솔루션에 대한 통제력이 떨어질 위험이 있습니다. 사전 구축된 데이터 세트의 데이터는 일반적일 수 있으므로 특히 엣지 케이스를 테스트할 때 사용자 지정 옵션도 상당히 제한됩니다. 기업은 사전 구축된 데이터로 기존 정보를 보완하여 데이터가 비즈니스 요구 사항에 부합하도록 해야 합니다.

진정으로 최선을 다하려면 샘플 데이터 세트 사전 구축된 데이터 세트 사용의 단점을 완화하려면 경험이 풍부하고 신뢰할 수 있는 데이터 파트너를 선택해야 합니다. 데이터 수집 및 데이터 파트너를 선택하여 데이터에 주석 달기 기능을 통해 애플리케이션을 사용자 정의하고 높은 성능을 유지하면서 시장 출시 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

Shaip은 최고의 기술과 경험이 풍부한 팀을 사용하여 기업에 고품질 데이터 세트를 제공한 다년간의 경험을 가지고 있습니다. 주석이 잘 달린 동적 데이터 세트를 사용하여 AI 제품을 시작하고 실행을 시작할 수 있도록 도와드립니다.

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