Znaczenie sztucznej inteligencji w Twoich produktach i usługach będzie coraz bardziej istotne w 2021 r. Jak już wiesz, Twoje moduły AI są tak korzystne, jak ich dane treningowe. Pytanie brzmi: ile powinieneś wydać na swoje dane treningowe AI?
Z budżetem AI wpompowanym w rozwój modułów AI, jesteś teraz w punkcie, w którym należy zachować ostrożność przed inwestowaniem w treningowe zestawy danych.
I tu właśnie wkraczamy. Nasze doświadczenie w pracy z setkami klientów da Ci wiedzę niezbędną do opracowania efektywnego budżetu na AI trenowaćng dane przełożyć się na znaczny zwrot z inwestycji.
Chodźmy za tym.
Ile danych potrzebujesz?
Wymagana ilość danych bezpośrednio odzwierciedla cenę, którą ostatecznie zapłacisz. Ostatnie badanie autorstwa Badania wymiarowe odkryli, że organizacje potrzebują średnio blisko 100,000 XNUMX próbek danych, aby ich moduły AI działały efektywnie.
Chociaż objętość jest ważna, jakość danych, które wprowadzasz do systemu, jest równie ważna; stronniczość danych, zestawy danych o niskiej jakości, brak odpowiednich danych z adnotacjami i inne czynniki mogą kosztować czas, zasoby i wysiłek. 100,000 200,000 nieistotnych próbek będzie ostatecznie kosztować ponad XNUMX XNUMX próbek danych jakościowych.
Ilość danych, których faktycznie potrzebujesz dla swojego systemu, zależy również od przypadków użycia, które masz pod ręką. Skuteczne zdefiniowanie problemów pozwoli jasno określić, czy potrzebujesz obrazu, tekstu, mowy/dźwięku lub danych wideo (i ich głośności).
Na przykład, jeśli Twoja firma koncentruje się głównie na wizji komputerowej, najprawdopodobniej będziesz potrzebować kombinacji danych wideo i obrazu, a nie dźwięku i tekstu. Lub, jeśli planujesz wdrożyć chatboty w swoim sklepie eCommerce, dane audio i tekstowe są bardziej istotne niż wideo i obrazy.
Niestety, nie ma jednej uniwersalnej formuły, pakietu lub zasady pozwalającej obliczyć cenę danych szkoleniowych AI lub wymaganą jakość, ponieważ wskaźniki są unikalne w różnych segmentach biznesowych i rynkowych. Obliczanie budżetu jest kontekstowe; żadne dwie firmy nie będą miały takich samych potrzeb w zakresie danych szkoleniowych AI.
Cena danych
Ekonomiści stwierdzili niedawno, że cena danych przekroczyła cenę ropy. Jeśli wizualizujesz ogólną koncepcję danych jako rynku, a obrazy, tekst, pliki audio i filmy jako produkty są wyceniane osobno.
W oparciu o Twoje wymagania dotyczące sztucznej inteligencji, przypadki użycia i inne decydujące czynniki, będziesz musiał zakupić poszczególne typy zbiorów danych po odpowiednich cenach. Ponadto każdy typ danych jest wyceniany z inną częstotliwością.
Aby zorientować się, jak są wyceniane zestawy danych, oto krótka tabela.
| DataType | Polityka cenowa |
| Obraz | Cena za pojedynczy plik obrazu |
| Wideo | Wyceniony za sekundę, minutę, godzinę lub pojedynczą klatkę |
| Dźwięk / mowa | Wyceniony za sekundę, minutę lub godzinę |
| Tekst | Cena za słowo lub zdanie |
Powyższy przykład to po prostu strategia cenowa; rzeczywista cena zestawów danych będzie zależeć od kilku krytycznych czynników, takich jak:
- Lokalizacja geograficzna, z której pochodzą zbiory danych
- Złożoność przypadku użycia
- Objętość danych wymagana do trenowania modeli ML
- Natychmiastowość wymagań dotyczących danych
Biorąc pod uwagę te czynniki, właściciele firm muszą zrozumieć, że cena pozyskania danych szkoleniowych AI dla bardziej dostępnego rynku będzie znacznie niższa niż w przypadku małych rynków lub nielicznych lokalizacji geograficznych.
Dostawcy danych vs. Open-Source: co jest bardziej przyjazne dla budżetu?
Wybór między dostawcami oprogramowania typu open source i danych jest wyzwaniem dla wielu firm i biznesów. Niestety, każdy ekspert AI powie, że nie jest to prosta odpowiedź. Portale internetowe o otwartym kodzie źródłowym i archiwa danych są cennymi źródłami danych, istnieje duże prawdopodobieństwo, że te zbiory danych będą przestarzałe lub nieistotne.
Dane dostępne jako open source są zwykle nieustrukturyzowane, a brakuje wielu kluczowych komórek danych. Nawet jeśli uda Ci się odkryć dokładne zestawy danych dla swoich projektów, musisz opisać zestawy, aby były przyjazne dla maszyn. Oznacza to, że nieuchronnie spędzisz więcej czasu na szukaniu danych (które mogą być bezużyteczne) lub marnowaniu zasobów, aby Twój zespół oznaczył je do celów szkoleniowych.
Dostawcy danych z początku wydają się drodzy, jednak jakość danych, które otrzymujesz, jest nienagannej jakości. Nie ma potrzeby poświęcania czasu i zasobów na nadzór lub audyt zbiorów danych. Nie będziesz musiał wyznaczać niezliczonych godzin na pozyskiwanie lub oznaczanie danych; masz możliwość przeznaczyć 100% swojego czasu na wykorzystanie danych, aby Twój produkt był bardziej funkcjonalny. W zależności od wymagań dane dotyczące jakości będą znacznie łatwiejsze do zarządzania przez Twój zespół w celu ustalenia i realizacji zadań.
Załóżmy, że wkraczasz na nowy rynek lub lokalizację geograficzną, gdzie jako pierwszy sprzedajesz rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. W takim przypadku pozyskiwanie danych jest nie tylko żmudne, ale także ryzykowne. W takim przypadku znacznie bardziej opłacalne jest pozostawienie zadania doświadczonemu zespołowi analityków danych.
Owijanie w górę
Obliczenie odpowiedniego budżetu to złożony proces. Ścieżka najmniejszego oporu w rozwoju AI wymaga sprowadzenia zespołu ekspertów na potrzeby szkolenia AI.
Skontaktuj się z jednym z naszych specjalistów AI pod adresem Szaip dzisiaj na konsultację. Omówimy Twoje konkretne potrzeby i wymagania dotyczące sztucznej inteligencji i zaproponujemy dostosowaną strategię cenową, pasującą do szacowanego budżetu. Nasz zespół zajmuje się pozyskiwaniem wysokiej jakości danych szkoleniowych AI przy minimalnym czasie realizacji. Pozyskamy dokładne zbiory danych dla Twoich projektów, oznaczymy je i upewnimy się, że wyniki pasują do wizji Twojej firmy.
