支持和反对使用 现成的数据集 为企业开发高端人工智能解决方案。 但是，对于没有由数据科学家、工程师和注释者组成的专门内部团队的组织来说，现成的训练数据集可能是完美的解决方案。
即使组织拥有用于大规模 ML 部署的团队，他们有时也难以收集模型所需的高质量数据。
此外，开发和部署的速度是在市场上获得竞争优势所必需的，这迫使许多公司依赖现成的数据集。 让我们定义关闭-货架数据，并在决定选择他们之前了解他们的好处和考虑因素。
什么是现成的数据集？
对于希望在没有时间或资源构建自定义数据时快速开发和部署 AI 解决方案的公司而言，现成的训练数据集是一个可行的选择。
现成的训练数据，顾名思义，是已经收集、清洗、分类并准备好使用的数据集。 尽管不能削弱自定义数据的价值，但下一个最佳选择是 现成的数据集。
为什么以及何时应该考虑现成的数据集？
让我们从回答声明的第一部分开始—— '为什么。'
也许使用现成的训练数据集的最大优势是它 速度. 作为企业，您不再需要花费大量时间、金钱和资源从头开始开发自定义数据。 初始数据收集和审查步骤占用了大部分项目时间。 您等待将解决方案部署到市场的时间越长，由于业务的竞争性质，它做大的机会就越小。
另一个优点是 价格点—预构建的数据集具有成本效益且准备就绪。 想一想：构建人工智能解决方案的企业将收集大量内部和外部数据。 但是，并非所有收集的数据都用于开发应用程序。 此外，该公司不仅会支付 数据采集 也用于评估、清洁和返工。 另一方面，使用现成的数据集，您只需为使用的数据付费。
由于有数据隐私指南，现成的数据通常是 更安全和更安全的数据集. 然而，对于即时数据，总是会涉及到风险，例如对数据源的控制较少以及数据缺乏知识产权。
现在让我们处理声明的下一部分： “什么时候” 使用预先构建的 数据集?
自动语音识别
ASR，即自动语音识别，用于开发各种应用程序，例如语音助手、视频字幕等。 然而，开发基于 ASR 的应用程序需要大量的注释数据和计算。 当您将语言多样性添加到混合中时，获取所需的数据集来训练 ML 模型变得具有挑战性。
机器翻译
准确的机器翻译为增强客户体验铺平了道路，需要高质量的数据集进行培训。 您需要大量准确注释的语言数据来开发可信且可靠的机器翻译应用程序。
文字转语音
文本转语音辅助技术用于车载系统、虚拟助手和手机。 当 ML 算法在高质量注释数据上训练时，可以开发基于 TTS 的应用程序。
机器学习项目现成训练数据集的好处
有助于更快、更准确的训练和测试
测试和评估是开发高性能 ML 解决方案的关键。 为确保模型提供可靠的预测，应该在新的和独特的数据上进行测试。 在用于测试的相同数据上评估模型不会在真实场景中提供准确的结果。
然而，以不影响开发和部署时间表的方式收集、清理、注释和验证数据需要花费大量时间和精力。 在这种情况下，使用现成的数据集是有利的，因为它们很容易获得、经济且有用。
启动您的 AI 项目
有时，AI 项目之所以无法成功，仅仅是因为它们没有从头开始收集数据所需的资源。 此外，在某些情况下，不需要全新的解决方案。 在这种情况下，使用 预先收集的数据集 仅测试将要部署的模型部分。
允许快速开发和改进
面向企业的 AI 计划不是一次性解决方案； 相反，它们是一个迭代过程，使用客户数据来增强和改进现有模型。 企业可以用新数据来补充现有数据，以测试多个用例、制定个性化策略并改善客户体验。
为您的 ML 项目使用现成的训练数据集的风险
使用预建 人工智能训练数据 可能会带来许多优势，但并非没有风险。
使用现成的训练数据集，您可能无法控制信息、流程和解决方案。 由于预建数据集中的数据可能是通用的，因此自定义选项也非常有限，尤其是在测试边缘情况时。 公司必须用预先构建的数据来补充现有信息，以确保数据符合您的业务需求。
真正充分利用 样本数据集 并减轻使用预建数据集的弊端，您必须选择经验丰富且可靠的数据合作伙伴。 通过选择数据收集和数据合作伙伴 注释数据 功能，您可以自定义您的应用程序并显着缩短上市时间，同时保持高性能。
Shaip 拥有多年使用一流技术和经验丰富的团队为企业提供高质量数据集的经验。 我们帮助您启动您的 AI 产品，并使用我们注释良好的动态数据集让它们开始运行。
