从公共/开放和免费资源中采购人工智能 (AI) 模块的数据集是我们在咨询会议期间被问到的最常见问题之一。 企业家、人工智能专家和技术企业家表示，在决定从何处获取人工智能培训数据时，他们的预算是首要考虑的问题。
大多数企业家都了解质量和上下文培训数据对其模块的重要性。 他们意识到相关数据可以为结果和结果带来的差异； 然而，在许多情况下，他们的预算限制了他们从可靠的供应商那里获取付费、外包或 3rd 方培训数据，并依靠自己的努力来采购数据。
在这篇博文中，我们将探讨为什么您不应该满足于使用公共数据资源来节省资金，因为它们会产生后果。
可靠的公开可用的 AI 训练数据源
在我们进入公共资源之前，第一个选项应该是您的内部数据。 所有企业都会生成大量可以从中学习的高质量数据。 这些来源包括他们的 CRM、PoS、在线广告活动等。 我们相信您的企业在您的内部服务器和系统中有一个数据存储库。 在为您的模型外包数据或利用公共资源之前，我们建议您使用您在内部生成的现有信息来训练您的 AI 模型。 这些数据将与您的业务相关、上下文相关并且是最新的。
但是，如果您的业务是新的并且没有产生足够的数据，或者您担心您的数据中可能存在隐性偏见，请尝试以下一种或所有三种公共来源。
1. 谷歌数据集搜索
类似于谷歌搜索引擎是一个有价值信息的宝库，谷歌数据集搜索是数据集的资源。 如果您之前使用过 Google Scholar，请了解其功能几乎相似，您可以在其中根据关键字搜索您喜欢的数据集。
Google 数据搜索允许用户按主题、下载格式、上次更新和其他参数过滤他们的数据集，以仅包含相关信息。 结果包括来自个人页面、在线图书馆、出版商等的数据集。 结果提供了每个数据集的详细摘要，包括所有者、下载链接、描述、发布日期等。
2. UCI 机器学习库
UCI ML Repository 拥有超过 497 个数据集，可供搜索和免费下载，由加州大学提供和维护。 该存储库提供了一系列有关以下方面的信息：
- 行数
- 缺少价值观
- 属性信息
- 来源信息
- 收藏信息
- 研究引文
- 数据集特征等
3. Kaggle 数据集
Kaggle 是面向数据科学家和机器学习爱好者的最杰出的在线平台之一。 它是满足所有数据集要求的首选网站，业余爱好者和机器学习专家可以在这里为他们的项目获取数据。
Kaggle 拥有超过 19,000 个公共数据集和超过 200,000 个开源 Jupyter Notebook。 您还可以通过社区论坛解决有关机器学习的问题。
当您选择首选数据集时，Kaggle 会立即提供可用性评级、许可详细信息、元数据、使用统计信息等。 数据集页面旨在快速扫描，简要概述格式、可用性并回答有关数据集的任何广泛问题。
公共数据集的优缺点
优点
使用公共数据集的最大优势是它们是免费的。 它们可以轻松地在线访问，您可以下载它们并将其应用到您的项目中。 虽然它们有助于测试您的模块并优化它们以获得准确的结果，但公共数据库并不是一个长期的解决方案。 如果您的上市时间有限且迫切需要 AI 训练数据，那么公共数据集将是您最理想的选择。
然而，弊大于利。 让我们看看使用公共数据集的缺点：
利弊
- 为您的项目找到相关的数据集具有挑战性。 这意味着，如果您的细分市场太小众或太新，您就不太可能找到可以训练您的 AI 模型的最新和上下文数据。
- 专家或您的内部团队仍然必须 注释 来自公共资源的数据集用于您的项目。
- 关于许可和使用权存在大量担忧，限制了数据集用于商业目的。
- 因为它们是开源的并且可供任何人使用，所以您的 AI 项目没有竞争优势或优势。
免费数据集可能有用但有限
仅使用免费资源无法生成最准确、无偏见且相关的 AI 结果。 就像我们提到的，开始使用公共数据集可能是有益的。 但是，如果您打算最大化利润并扩展您的业务，那么免费数据并不是一个现实的解决方案。 相反，您需要尽可能为您的项目定制的最相关和最合适的数据。
寻找为长期成功而构建的建设性数据集只能由像 Shaip 这样的专家来完成。 我们为您的项目提供最无可挑剔的质量数据，同时还满足数据注释和标签要求。 因此，无论您的上市时间如何，您都可以依靠我们 优质的人工智能训练数据.
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