공개/공개 및 무료 리소스에서 인공 지능(AI) 모듈용 데이터 세트를 소싱하는 것은 상담 세션에서 가장 일반적인 질문 중 하나입니다. 기업가, AI 전문가 및 기술 기업가는 AI 교육 데이터를 소싱할 위치를 결정할 때 예산이 주요 관심사라고 표현했습니다.
대부분의 기업가는 모듈에 대한 품질 및 상황별 교육 데이터의 중요성을 이해합니다. 그들은 관련 데이터가 결과와 결과에 가져올 수 있는 차이를 깨닫습니다. 그러나 대부분의 경우 예산 때문에 신뢰할 수 있는 공급업체로부터 유료, 아웃소싱 또는 제3자 교육 데이터를 획득하지 못하고 데이터 소싱에 대한 자체적인 노력에 의존합니다.
이 블로그 게시물에서는 공개 데이터 리소스가 초래하는 결과 때문에 비용을 절약하기 위해 안주해서는 안 되는 이유를 살펴보겠습니다.
공개적으로 사용 가능한 신뢰할 수 있는 AI 교육 데이터 소스
공개 리소스에 들어가기 전에 첫 번째 옵션은 내부 데이터여야 합니다. 모든 기업은 배울 수 있는 양질의 데이터를 대량으로 생성합니다. 이러한 소스에는 CRM, PoS, 온라인 광고 캠페인 등이 포함됩니다. 귀사의 내부 서버 및 시스템에 데이터 저장소가 있다고 확신합니다. 모델에 대한 데이터를 아웃소싱하거나 공개 리소스를 활용하기 전에 내부적으로 생성하는 기존 정보를 사용하여 AI 모델을 훈련하는 것이 좋습니다. 데이터는 귀하의 비즈니스와 관련이 있고 상황에 따라 최신 상태가 됩니다.
그러나 귀하의 비즈니스가 신규이고 적절한 데이터를 생성하지 않거나 데이터에 내재된 편견이 있을 수 있다는 우려가 있는 경우 다음 공개 소스 중 하나 또는 세 개 모두를 시도하십시오.
1. 구글 데이터세트 검색
Google 검색 엔진이 귀중한 정보의 보고인 것처럼 Google 데이터 세트 검색은 데이터 세트의 리소스입니다. 이전에 Google Scholar를 사용한 적이 있다면 키워드를 기반으로 원하는 데이터 세트를 검색할 수 있는 기능이 거의 유사하다는 것을 이해하십시오.
Google 데이터 검색을 사용하면 사용자가 주제, 다운로드 형식, 마지막 업데이트 및 기타 매개변수별로 데이터세트를 필터링하여 관련 정보만 포함할 수 있습니다. 결과에는 개인 페이지, 온라인 라이브러리, 게시자 등의 데이터 세트가 포함됩니다. 결과는 소유자, 다운로드 링크, 설명, 게시 날짜 등을 포함하여 각 데이터 세트에 대한 자세한 요약을 제공합니다.
2. UCI ML 리포지토리
UCI ML Repository는 University of California에서 제공 및 유지 관리하는 무료로 검색 및 다운로드할 수 있는 497개 이상의 데이터 세트를 제공합니다. 저장소는 다음에 관한 다양한 정보를 제공합니다.
- 라인 수
- 결 측값
- 속성 정보
- 소스 정보
- 수집 정보
- 연구 인용
- 데이터 세트 특성 등
3. 캐글 데이터세트
Kaggle은 온라인에서 사용할 수 있는 데이터 과학자 및 기계 학습 애호가를 위한 가장 유명한 플랫폼 중 하나입니다. 아마추어 및 기계 학습 전문가가 프로젝트를 위해 데이터를 소싱하는 모든 데이터 세트 요구 사항에 대한 이동 웹 사이트입니다.
Kaggle에는 19,000개 이상의 공개 데이터 세트와 200,000개 이상의 오픈 소스 Jupyter 노트북이 있습니다. 커뮤니티 포럼을 통해 기계 학습에 대한 질문을 해결할 수도 있습니다.
선호하는 데이터 세트를 선택하면 Kaggle은 사용성 등급, 라이선스 세부 정보, 메타데이터, 사용 통계 등을 즉시 제공합니다. 데이터 세트 페이지는 형식, 유용성에 대한 간략한 개요를 제공하고 데이터 세트에 대한 광범위한 질문에 답변하여 빠르게 스캔하도록 설계되었습니다.
공개 데이터 세트의 장단점
장점
공개 데이터 세트를 사용하는 가장 큰 장점은 무료라는 것입니다. 온라인에서 쉽게 액세스할 수 있으며 다운로드하여 프로젝트에 적용할 수 있습니다. 모듈을 테스트하고 정확한 결과를 위해 최적화하는 데 도움이 될 수 있지만 공용 데이터베이스는 장기적인 솔루션이 아닙니다. 출시 시간이 제한되어 있고 AI 교육 데이터가 절실히 필요한 경우 공개 데이터 세트가 가장 이상적인 선택이 될 것입니다.
그러나 장점보다 단점이 더 많습니다. 공개 데이터 세트 사용의 단점을 살펴보겠습니다.
단점
- 프로젝트에 적합한 데이터 세트를 찾는 것은 어렵습니다. 즉, 시장 세그먼트가 너무 틈새 시장이거나 새롭다면 AI 모델을 훈련할 수 있는 최신 상황 데이터를 찾을 가능성이 거의 없습니다.
- 전문가 또는 사내 팀은 여전히 주석을 달다 프로젝트에 사용할 공개 리소스의 데이터세트.
- 라이선스 및 사용 권한에 대한 많은 우려가 있어 데이터 세트의 상업적 용도를 제한합니다.
- 오픈 소스이고 누구나 사용할 수 있기 때문에 AI 프로젝트에 경쟁 우위나 우위가 없습니다.
무료 데이터 세트는 유용할 수 있지만 제한적입니다.
가장 정확하고 편향되지 않은 관련 AI 결과를 생성하는 것은 무료 리소스만으로는 달성할 수 없습니다. 앞서 언급했듯이 공개 데이터 세트로 시작하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 그러나 수익을 극대화하고 비즈니스를 확장하려는 경우 무료 데이터는 현실적인 솔루션이 아닙니다. 대신, 귀하의 프로젝트에 특별히 맞춤화된 가장 관련성이 높고 적합한 데이터가 필요합니다.
장기적인 성공을 위해 구축된 건설적인 데이터 세트를 찾는 것은 Shaip과 같은 전문가만 수행할 수 있습니다. 우리는 데이터 주석 및 라벨링 요구 사항을 처리하면서 프로젝트에 가장 완벽한 품질의 데이터를 제공합니다. 따라서 출시 시간에 관계없이 당사에 의존할 수 있습니다. 양질의 AI 훈련 데이터.
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