वर्षों के महंगे एआई विकास और भारी परिणामों के बाद, बड़े डेटा की सर्वव्यापकता और कंप्यूटिंग शक्ति की तैयार उपलब्धता एआई कार्यान्वयन में एक विस्फोट पैदा कर रही है। जैसा कि अधिक से अधिक व्यवसाय प्रौद्योगिकी की अविश्वसनीय क्षमताओं का दोहन करने के लिए देख रहे हैं, इनमें से कुछ नए प्रवेशकर्ता न्यूनतम बजट पर अधिकतम परिणाम प्राप्त करने का प्रयास कर रहे हैं, और सबसे आम रणनीतियों में से एक मुफ्त या रियायती डेटासेट का उपयोग करके एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना है।
इस तथ्य से बचने का कोई तरीका नहीं है कि ओपन सोर्स या क्राउडसोर्स डेटासेट वास्तव में किसी वेंडर से लाइसेंस प्राप्त डेटा से सस्ता है, और सस्ता या मुफ्त डेटा कभी-कभी एआई स्टार्टअप वहन कर सकता है। क्राउडसोर्स किए गए डेटासेट कुछ अंतर्निहित गुणवत्ता आश्वासन सुविधाओं के साथ भी आ सकते हैं, और उन्हें अधिक आसानी से बढ़ाया भी जा सकता है, जो उन्हें तेजी से विकास और विस्तार की कल्पना करने वाले स्टार्टअप के लिए और भी आकर्षक बनाता है।
क्योंकि ओपन-सोर्स डेटासेट सार्वजनिक डोमेन में उपलब्ध हैं, वे कई एआई टीमों के बीच सहयोगात्मक विकास की सुविधा प्रदान करते हैं और वे इंजीनियरों को किसी भी कंपनी के अतिरिक्त लागत के बिना किसी भी संख्या में पुनरावृत्तियों के साथ प्रयोग करने की अनुमति देते हैं। दुर्भाग्य से, दोनों ओपन सोर्स और क्राउडसोर्स्ड डेटासेट भी कुछ प्रमुख नुकसान के साथ आते हैं जो किसी भी संभावित अग्रिम बचत को जल्दी से नकार सकते हैं।
सस्ते डेटासेट की सही कीमत
वे कहते हैं कि आपको वह मिलता है जिसके लिए आप भुगतान करते हैं, और जब डेटासेट की बात आती है तो कहावत विशेष रूप से सच होती है। यदि आप अपने एआई मॉडल की नींव के रूप में ओपन सोर्स या क्राउडसोर्स डेटा का उपयोग करते हैं, तो आप इन प्रमुख नुकसानों से जूझते हुए भाग्य खर्च करने की उम्मीद कर सकते हैं:
कम सटीकता:
नि: शुल्क या सस्ते डेटा एक विशेष क्षेत्र में पीड़ित हैं, और यह वह है जिसमें एआई विकास के प्रयासों को तोड़फोड़ करने की प्रवृत्ति है: सटीकता। ओपन-सोर्स डेटा का उपयोग करके विकसित किए गए मॉडल आमतौर पर गुणवत्ता के मुद्दों के कारण गलत होते हैं जो डेटा को ही प्रभावित करते हैं। जब डेटा को गुमनाम रूप से क्राउडसोर्स किया जाता है, तो कार्यकर्ता अवांछनीय परिणामों के लिए जवाबदेह नहीं होते हैं, और विभिन्न तकनीकें और अनुभव स्तर डेटा के साथ बड़ी विसंगतियां पैदा करते हैं।
बढ़ी हुई प्रतियोगिता:
ओपन-सोर्स डेटा के साथ हर कोई काम कर सकता है, जिसका मतलब है कि कई कंपनियां ठीक यही कर रही हैं। जब दो प्रतिस्पर्धी टीमें एक ही सटीक इनपुट के साथ काम कर रही हैं, तो वे समान - या कम से कम हड़ताली समान - आउटपुट के साथ समाप्त होने की संभावना रखते हैं। सच्चे भेदभाव के बिना, आप प्रत्येक ग्राहक, निवेश डॉलर, और मीडिया कवरेज के औंस के लिए एक समान खेल मैदान पर प्रतिस्पर्धा करेंगे। ऐसा नहीं है कि आप पहले से ही चुनौतीपूर्ण व्यावसायिक परिदृश्य में कैसे काम करना चाहते हैं।
स्थैतिक डेटा:
एक ऐसी रेसिपी का अनुसरण करने की कल्पना करें जहाँ आपके अवयवों की मात्रा और गुणवत्ता लगातार प्रवाह में थी। कई ओपन-सोर्स डेटासेट लगातार अपडेट होते रहते हैं, और जबकि ये अपडेट मूल्यवान जोड़ हो सकते हैं, वे आपके प्रोजेक्ट की अखंडता को भी खतरे में डाल सकते हैं। ओपन-सोर्स डेटा की एक निजी प्रति से काम करना एक व्यवहार्य विकल्प है, लेकिन इसका अर्थ यह भी है कि आप अपडेट और नए परिवर्धन से लाभान्वित नहीं हो रहे हैं।
सुरक्षा की सोच:
ओपन-सोर्स डेटासेट आपकी ज़िम्मेदारी नहीं है - जब तक कि आप अपने एआई एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए उनका उपयोग नहीं करते। यह संभव है कि डेटासेट उचित के बिना सार्वजनिक किया गया हो de-पहचान डेटा का, जिसका अर्थ है कि आप इसका उपयोग करके उपभोक्ता डेटा संरक्षण कानूनों का उल्लंघन कर सकते हैं। इस डेटा के दो अलग-अलग स्रोतों का उपयोग करने से व्यक्तिगत जानकारी को उजागर करने वाले प्रत्येक में निहित अन्यथा अज्ञात डेटा को लिंक करना संभव हो सकता है।
ओपन-सोर्स या क्राउडसोर्स्ड डेटासेट एक आकर्षक मूल्य टैग के साथ आते हैं, लेकिन रेस कार जो उच्चतम स्तर पर प्रतिस्पर्धा करती हैं और जीतती हैं, वे यूज्ड-कार लॉट से दूर नहीं होती हैं।
जब आप निवेश करते हैं डेटासेट जो शैप द्वारा सोर्स किए गए हैं, आप पूरी तरह से प्रबंधित कार्यबल की निरंतरता और गुणवत्ता खरीद रहे हैं, सोर्सिंग से लेकर एनोटेशन तक शुरू से अंत तक सेवाएं, और इन-हाउस उद्योग विशेषज्ञों की एक टीम खरीद रहे हैं जो आपके मॉडल के अंतिम उपयोग को पूरी तरह से समझ सकते हैं और आपको सलाह दे सकते हैं अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए कितना अच्छा है। आपके सटीक विनिर्देशों के अनुसार क्यूरेट किए गए डेटा के साथ, हम कर सकते हैं अपने मॉडल को उच्चतम-गुणवत्ता वाला आउटपुट उत्पन्न करने में सहायता करें कम पुनरावृत्तियों में, आपकी सफलता में तेजी लाने और अंततः आपके पैसे बचाने में।