企业为何开始选择使用成品训练数据集？

许多企业都在向 AI/ML（人工智能/机器学习）领域投入巨资，但由于缺乏高质量的训练数据，很多项目难以投入生产。有些时候您可能已经有了适当的数据，可以进行标注并用来训练您的机器学习模型，但很多时候您没有这样的数据。从头开始采集和构建自定义数据集会花费大量时间和资源，进而延误 AI 项目的进度，并最终使您无法获得任何实际的业务成果。

成品数据集是帮助您构建高质量 AI/ML 模型训练数据的绝佳选择。这种成品训练数据集可为企业提供升级和快速运行模型所需的数据，而成本通常比自定义数据采集工作低得多。成品数据集可以运行许多 AI 试点项目，并用其他数据补充生产模型，从而提高整体性能和成本效益。无论企业规模如何，在时间和预算紧张时，成品数据集都是绝佳的解决方案。

成品训练数据集的类型一般包括图像、视频、语音、音频和文本数据集等。

数据集可广泛应用于各类人工智能场景中，例如：

• 用于广播、呼叫中心、车载和手机应用程序的完全转录语音数据集

• 发音词典，包括通用词汇和特定领域的词汇（例如名称、地点、自然数）

• 带有词性标记的词典和词库

• 带有词法信息和名称实体符号的文本语料库

• ASR（自动语音识别）启动包（对话式）

• 针对数字助手的 ASR 训练数据集

• 文档 OCR（印刷文本和手写体）训练数据集

• 路标 OCR 训练数据集

• 受益于成品训练数据集的机器学习项目

这些数据集提供了有力的工具让企业能够快速开发基于自动语音识别 (ASR)、合成语音 (TTS)，自然语言理解（NLP）等贴近目标市场的产品。不可否认基于 NLP 和会话理解的 AI 应用在其开发阶段需要高水平的语言专业知识，但是我们应该意识到，做了适度标注的高质量 NLP 数据集能为开发这些项目的团队减轻大量负担。成品的语音和文本数据集能帮助企业节省成本并大幅度缩短开发周期，这些数据集的典型应用场景包括自动语音识别（ASR）、语音合成（TTS）和机器翻译（MT）。

自动语音识别 (ASR)

准确的自动语音识别 (ASR) 系统对于提升各种应用中的人机交互体验和便利性至关重要，包括视频和图片的字幕和解说、识别有问题的内容，以及构建更有用的 AI 辅助技术等应用。但是，正如我们前面提到的，构建高度准确的语音识别模型通常需要大量的计算和标注资源。如果您要面对的不仅是全球数量众多的语言，还有这些语言中的方言，那么情况会变得更复杂。

语音合成 (TTS)

TTS 项目也面临类似的挑战。这种辅助技术对于移动电话、车载系统、消费医学和虚拟助手等应用非常有效。这些技术的运转都依赖 TTS 系统，并且这些系统需要使用高质量的语音数据进行准确的训练，才能确保准确的响应。

机器翻译（MT）

高度准确的自动翻译可能决定了您能否提供优质的客户体验。使用高质量的训练数据来构建机器翻译引擎才能确保用户认为这个引擎是有用的，而不是让人觉得无语。您可能已经猜到了，创建一个连贯且有用的翻译引擎的关键在于，您需要大量经过专业标注的语言数据。

企业为何开始使用成品训练数据集？

从头采集一套数据，往往意味着较为高昂的时间成本。就成本和效率而言，成品数据集能实现部分先要进入市场的 AI 企业低成本、高效率地对模型进行训练；其次，客户和当下的市场环境对数据隐私和安全的要求越来越严谨，这也可能会影响您使用现有的数据集。

此外，企业也越来越注重如何减少机器学习模型中的偏见问题。因此，使用一家以负责任的 AI 为核心的数据服务商的现成训练数据集可以帮助确保您的模型是用多样化的高质量数据来训练的。这对于发现种族和道德差异的 ASR（语音识别）系统来说尤为重要。

因此，购买一套现成的成品数据集也逐渐成为企业寻求快速突破的不二之选。预构建的数据集在过去通常运用在 NLP（自然语言处理）上。如今，它们还包括计算机视觉，特别是传感和移动端应用（例如，用于 3D 传感相机、送货无人机、自动驾驶车辆、机器人等），以及对更广泛的图像和视频数据集的需求。现成的数据集越来越多，源于整体训练数据需求向具有更具体和复杂的应用场景的转变。