Kuna mabishano yanayoendelea kwa na dhidi ya kutumia seti ya data iliyo nje ya rafu kutengeneza masuluhisho ya kijasusi bandia ya hali ya juu kwa biashara. Lakini hifadhidata za mafunzo ya nje ya rafu zinaweza kuwa suluhisho bora kwa mashirika ambayo hayana timu maalum ya ndani ya wanasayansi wa data, wahandisi na wachambuzi wanayoweza kutumia.
Hata kama mashirika yana timu za utumiaji wa ML kwa kiwango kikubwa, wakati mwingine yanatatizika kukusanya data ya ubora wa juu inayohitajika kwa muundo.
Zaidi ya hayo, kasi ya maendeleo na upelekaji ni muhimu ili kupata faida ya ushindani katika soko, na kulazimisha makampuni mengi kutegemea hifadhidata zisizo kwenye rafu. Wacha tufafanue mbali-data ya rafu, na uelewe faida na mazingatio yao kabla ya kuamua kuzifuata.
Seti za Data za Nje ya Rafu ni nini?
Seti ya data ya mafunzo ya nje ya rafu ni chaguo linalofaa kwa kampuni zinazotafuta kukuza na kusambaza suluhisho za AI wakati hazina wakati au nyenzo za kuunda data maalum.
Data ya mafunzo ya nje ya rafu, kama jina linavyopendekeza, ni mkusanyiko wa data ambao tayari umekusanywa, kusafishwa, kuainishwa, na tayari kutumika. Ingawa thamani ya data maalum haiwezi kudhoofishwa, mbadala bora inayofuata itakuwa seti ya data iliyo nje ya rafu.
Kwa nini na lini Unapaswa Kuzingatia Hifadhidata Zilizopo Nje ya Rafu?
Hebu tuanze kwa kujibu sehemu ya kwanza ya kauli hiyo—the 'kwanini.'
Labda faida kubwa ya kutumia hifadhidata ya mafunzo ya nje ya rafu ni yake kuongeza kasi ya. Kama biashara, huhitaji tena kutumia muda, pesa na rasilimali muhimu kutengeneza data maalum kutoka mwanzo. Ukusanyaji wa data wa awali na hatua za ukaguzi huchukua muda mwingi wa mradi. Kadiri unavyosubiri kupeleka suluhisho sokoni, ndivyo inavyokuwa na nafasi ndogo ya kuifanya kuwa kubwa kutokana na hali ya ushindani wa biashara.
Faida nyingine ni bei ya bei-seti za data zilizoundwa awali ni za gharama nafuu na ziko tayari. Fikiria kwa sekunde moja: biashara inayojenga suluhisho la AI itakusanya kiasi kikubwa cha data ya ndani na nje. Hata hivyo, si data zote zilizokusanywa hutumika kutengeneza programu. Zaidi ya hayo, kampuni haitakuwa tu kulipa kwa ukusanyaji wa takwimu lakini pia kwa tathmini, kusafisha, na kufanya kazi upya. Kwa hifadhidata za nje ya rafu, kwa upande mwingine, lazima ulipe tu data iliyotumiwa.
Kwa vile kuna miongozo ya faragha ya data, data ya nje ya rafu kwa ujumla ni a hifadhidata salama na salama zaidi. Hata hivyo, kwa kutumia data ya papo hapo, hatari zitahusishwa kila wakati, kama vile udhibiti mdogo wa chanzo cha data na ukosefu wa haki miliki juu ya data.
Sasa hebu tushughulikie sehemu inayofuata ya taarifa hiyo: "lini" kutumia iliyojengwa awali daftari?
Utambuzi wa Hotuba Moja kwa Moja
ASR, au Utambuzi wa Matamshi ya Kiotomatiki, hutumika kutengeneza programu mbalimbali kama vile visaidizi vya sauti, manukuu ya video na zaidi. Hata hivyo, kutengeneza programu kulingana na ASR kunahitaji kiasi kikubwa cha data iliyofafanuliwa na kompyuta. Unapoongeza anuwai ya lugha kwenye mchanganyiko, kupata hifadhidata inayohitajika ili kufunza miundo ya ML inakuwa changamoto.
Tafsiri ya Mashine
Tafsiri sahihi ya mashine hufungua njia ya utumiaji ulioboreshwa kwa wateja na inahitaji seti za data za ubora wa juu kwa mafunzo. Unahitaji idadi kubwa ya data ya lugha iliyofafanuliwa kwa usahihi ili kuunda programu ya tafsiri ya mashine inayoaminika na inayotegemewa.
Nakala-kwa-Hotuba
Teknolojia ya usaidizi ya maandishi hadi usemi hutumiwa kwa mifumo ya ndani ya gari, wasaidizi pepe na simu za mkononi. Programu inayotegemea TTS inaweza kutengenezwa wakati algoriti ya ML imefunzwa kwenye data ya ubora wa juu.
Manufaa ya Seti za Data za Mafunzo ya Nje ya rafu kwa Miradi ya ML
Usaidizi katika Mafunzo na Majaribio ya Haraka na Sahihi zaidi
Majaribio na tathmini ni funguo za kutengeneza suluhu za ML zenye utendakazi wa hali ya juu. Ili kuhakikisha kuwa mtindo unatoa ubashiri unaotegemewa, unapaswa kujaribiwa kwenye data mpya na ya kipekee. Kutathmini muundo kwenye data sawa inayotumika kwa majaribio hakutatoa matokeo sahihi katika hali halisi.
Hata hivyo, inachukua muda na juhudi nyingi kukusanya, kusafisha, kufafanua na kuthibitisha data kwa njia ambayo haiathiri muda wa maendeleo na matumizi. Katika hali kama hizi, ni vyema kutumia hifadhidata zisizo kwenye rafu kwa kuwa zinapatikana kwa urahisi, ni za kiuchumi na zinafaa.
Huanzisha mradi wako wa AI
Wakati mwingine, miradi ya AI haiwezi kuanza kwa sababu tu haina rasilimali zinazohitajika kukusanya data kutoka mwanzo. Aidha, katika baadhi ya matukio, ufumbuzi mpya kabisa hauhitajiki. Katika hali kama hizi, ni mantiki kutumia a seti ya data iliyokusanywa mapema kujaribu tu sehemu hiyo ya mfano ambayo itatumwa.
Inaruhusu Maendeleo ya Haraka na Uboreshaji
Mipango ya AI kwa biashara sio marekebisho ya mara moja; badala yake, ni mchakato unaorudiwa unaotumia data ya mteja ili kuboresha na kuboresha miundo iliyopo. Biashara zinaweza kuongeza data ya sasa kwa kutumia data mpya ili kujaribu visa vingi vya utumiaji, kubuni mikakati iliyobinafsishwa na kuboresha hali ya utumiaji kwa wateja.
Hatari za Kutumia Seti za Data za Mafunzo ya Nje ya Rafu kwa Miradi yako ya ML
Kwa kutumia iliyojengwa awali Data ya mafunzo ya AI inaweza kuja na faida nyingi, lakini si bila sehemu yake ya hatari.
Ukiwa na hifadhidata za mafunzo ya nje ya rafu, una hatari ya kuwa na udhibiti mdogo wa maelezo, mchakato na suluhisho. Kwa kuwa data katika hifadhidata zilizoundwa awali inaweza kuwa ya jumla, chaguo za ubinafsishaji pia ni chache sana, haswa wakati wa kujaribu visa vya ukingo. Ni lazima kampuni ziongeze maelezo yaliyopo na data iliyoundwa awali ili kuhakikisha kuwa data inalingana na mahitaji yako ya biashara.
Ili kupata bora kutoka kwa kweli sampuli za hifadhidata na kupunguza mapungufu ya kutumia hifadhidata zilizoundwa awali, lazima uchague mshirika wa data mwenye uzoefu na anayetegemeka. Kwa kuchagua mshirika wa data na ukusanyaji wa data na data ya maelezo uwezo, unaweza kubinafsisha programu zako na kupunguza kwa kiasi kikubwa muda hadi soko huku ukidumisha utendaji wa juu.
Shaip ana uzoefu wa miaka mingi wa kutoa seti za data za ubora wa juu kwa biashara zinazotumia teknolojia za hali ya juu na timu yenye uzoefu. Tunakusaidia kuanzisha bidhaa zako za AI na kuzianzisha kwa kutumia hifadhidata zetu zilizofafanuliwa vizuri na zinazobadilika.
