Створення даних проти відкритих даних
Набори даних з відкритим кодом – це хороші ресурси, які містять уже існуючі загальнодоступні дані. Створення даних – це нові дані, які генеруються або збираються. Після створення нові дані можуть бути відкритими. Хоча це можуть бути захищені дані, наприклад дані пацієнтів, або вони можуть бути обмежені іншим чином. Оскільки дані з відкритим кодом є, ну, відкритим кодом, вони майже безкоштовні для всіх. Немає причин не використовувати дані з відкритих джерел. Ви можете включити це безкоштовне та відкрите джерело до більшого спеціального набору даних.
З іншого боку, створення даних із таких речей, як нові фотографії та відео, може бути кращим для вашого конкретного проекту. Це також може бути кращим. Це тому, що дані з відкритим кодом часто спочатку не створювалися для машинного навчання. У той час як, скажімо, збір відеоданих для машинного навчання має на увазі використання даних для навчання ШІ з самого початку. Звичайно, ви завжди можете розраховувати на нас у створенні ваших даних.
Ви також можете не знайти тип даних, який вам потрібен для вашого проекту, у відкритому наборі даних. Наприклад, люди можуть досить захищати такі речі, як збір даних точного землеробства, який вони проводили. Такі дані можуть забезпечити конкурентну перевагу або підказати конкурентам певні проблеми, з якими стикається ферма. Вірте чи ні, певні види сільськогосподарських даних можуть становити інтерес для національної безпеки.
Хоча було б дуже добре, якби всі дані могли бути безкоштовними та відкритими, є вагомі причини, чому це не так. Це означає, що вам, ймовірно, знадобляться послуги зі збору даних і маркування, подібні до тих, які ми надаємо для вашого проекту. Зазвичай ви хочете включити в набір даних найбільш релевантні дані, щоб уникнути упередженості. Використання збору даних і анотацій, які є унікальними та адаптованими до потреб вашого проекту, можуть допомогти вам створити кращий продукт.
Дані з відкритим кодом іноді є продуктом так званого вичерпання даних. Вичерпання даних може бути корисним, але може бути неповним або мати інші проблеми. Вичерпання даних є свого роду побічним продуктом. Дані з відкритих джерел також можуть надходити з багатьох різнорідних джерел. Це також може бути неправильно витлумачено. Він також може бути старим і менш якісним.
Іншим важливим моментом є те, що дані з відкритим кодом все ще є даними, захищеними авторським правом. Це означає, що ви повинні дотримуватися ліцензії на відкрите кодове джерело або ліцензій, згідно з якими дані знаходяться. Ви не можете використовувати всі дані з відкритим кодом для комерційного використання. Безумовно, навчання штучного інтелекту для продукту, який ви збираєтеся продавати, є комерційним використанням. Існує багато різних видів ліцензій з відкритим кодом, які базуються на законі про авторське право. Вам може знадобитися адвокат або ціла команда юристів, щоб допомогти вам зрозуміти різні ліцензії та дотримуватися їх.
Дані, створені для використання, як правило, не мають ліцензії чи авторських прав, про які варто турбуватися. Це чудово, тому що проект штучного інтелекту вже дуже складний, з великою кількістю рухомих частин, якими може бути важко керувати. Це можуть бути лише дані вашої компанії, якщо ви хочете, тож ви їх контролюєте. Ви можете зробити його відкритим кодом і загальнодоступним або залишити його запатентованим.
Плюси та мінуси відкритих даних
- Однією з переваг є підвищена зрозумілість і прозорість, що створює довіру. Справжнім недоліком є те, що залежно від даних можуть виникнути занепокоєння щодо конфіденційності та згоди.
- Дані з відкритими джерелами можуть надати можливості для залучення та внеску спільноти.
- Плюси й мінуси в тому, що дані з відкритим кодом дуже доступні.
- Дані з відкритим кодом можуть підвищити ефективність і зменшити витрати. Це завжди великий плюс.
- Іншою проблемою конфіденційності відкритих джерел є ефект мозаїки. Анонімні дані можуть не залишатися анонімними, якщо в різних загальнодоступних наборах даних з’являється достатньо різних фрагментів.
- Ліцензування з відкритим вихідним кодом може запобігти комерційному використанню та вимагає дотримання різних правил. Це може бути проблемою.
Створення даних для вашої наступної інновації
Створення даних може забезпечити ваш суверенітет над набором даних, який ви використовуєте для навчання свого ШІ. Це означає, що ви можете використовувати ці дані для своїх комерційних продуктів. Ви також можете краще підтримувати конфіденційність, що часто є справжньою проблемою. Це включає конфіденційність для людей, чиї дані можуть бути включені в певній формі, а також конфіденційність для вашої компанії та проекту. У сфері кібербезпеки ми дізнаємося, що конфіденційність є невід’ємною частиною безпеки.
Ще одна приємна особливість створення даних полягає в тому, що ви можете встановити всі параметри відповідно до своїх потреб. Такі дані можна перевірити, а також підвищити пояснюваність. З якісним створенням даних ви маєте більше контролю над своїми даними та всім процесом створення набору даних, маркування та навчання моделі. Також можна гарантувати високу якість даних за допомогою служб збору відеоданих або служб збору даних зображень, таких як наші.
Використання найкращих практик створення даних також покращує набір даних для прогнозування. Це тому, що можна зібрати більше інформації, щоб помістити дані в контекст. Важливо, щоб
пам’ятайте, що вам часто не доводиться вибирати між відкритими вихідними даними чи створенням даних. Натомість ви можете включити дані з відкритим кодом, використовуючи наші служби збору даних і маркування, щоб принести користь вашому проекту.