现成的训练数据集如何让您的 ML 项目顺利起步？

关于使用现成数据集为企业开发高端人工智能解决方案，一直存在着争论。但对于没有专门的内部数据科学家、工程师和注释者团队的组织来说，现成的训练数据集可能是完美的解决方案。

现成数据集

即使组织拥有大规模 ML 部署的团队，他们有时也会难以收集模型所需的高质量数据。

此外，开发和部署的速度对于在市场上获得竞争优势是必不可少的，这迫使许多公司依赖现成的数据集。让我们定义现成的数据，并在决定使用它们之前了解它们的好处和注意事项。

货架数据

什么是现成的数据集？

对于希望快速开发和部署 AI 解决方案的公司来说，当它们没有时间或资源构建自定义数据时，现成的训练数据集是一个可行的选择。

顾名思义，现成的训练数据是已经收集、清理、分类并可供使用的数据集。 虽然自定义数据的价值不容小觑，但下一个最佳选择是现成的数据集。

现成的数据集。

为什么以及何时应该考虑现成的数据集？

让我们从回答该陈述的第一部分开始——“为什么”。

“为什么”。

使用现成的训练数据集的最大优势可能在于它的速度。 作为一家企业，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。初始数据收集和审核步骤占用了项目的大部分时间。由于业务的竞争性质，等待将解决方案部署到市场的时间越长，成功的机会就越小。

速度 价格点 数据收集 更安全、更可靠的数据集

现在让我们来处理该语句的下一部分：“何时”使用预构建的数据集？

“何时”