A mesterséges intelligencia fontossága termékeiben és szolgáltatásaiban 2021-ben egyre fontosabb. Mint már tudja, a mesterséges intelligencia moduljai csak annyira hasznosak, mint a képzési adatok. A kérdés az: mennyit kell költeni a mesterséges intelligencia edzésadataira?
A mesterséges intelligencia-költségvetésnek a mesterséges intelligencia-modulok fejlesztésébe pumpálásával most már azon a ponton jár, ahol elengedhetetlen az óvatosság, mielőtt az oktatási adatkészletekbe fektetne.
Itt jönünk be. A több száz ügyféllel való együttműködés tapasztalataink alapján betekintést nyerhetünk a hatékony költségvetés kialakításához AI training dátum jelentős ROI-ra fordítani.
Menjünk utána.
Mennyi adatra van szüksége?
A szükséges adatmennyiség közvetlenül tükrözi azt az árat, amelyet végül fizetni fog. A közelmúltbeli tanulmány Dimenziókutatás felfedezte, hogy a szervezeteknek átlagosan közel 100,000 XNUMX adatmintára van szükségük AI-moduljaik hatékony működéséhez.
Bár a mennyiség fontos, a rendszerbe betáplált adatminőség ugyanolyan fontos; az adatok torzítása, az alacsony minőségű adatkészletek, a releváns megjegyzésekkel ellátott adatok hiánya és egyéb tényezők időbe, erőforrásokba és erőfeszítésekbe kerülhetnek. 100,000 200,000 jelentéktelen minta végül több mint XNUMX XNUMX minőségi adatmintába kerül.
A rendszeréhez ténylegesen szükséges adatmennyiség a kezedben lévő felhasználási esettől is függ. A problémák hatékony meghatározása egyértelművé teszi, hogy szükség van-e kép-, szöveg-, beszéd-, hang- vagy videoadatokra (és mindegyik mennyiségére).
Például, ha cége elsősorban a számítógépes látásra összpontosít, akkor nagy valószínűséggel video- és képadatok kombinációjára lesz szükség, nem pedig hangra és szövegre. Vagy ha csevegőrobotokat kíván telepíteni az e-kereskedelmi áruházába, akkor a hang- és szövegadatok relevánsabbak, mint a videók és a képek.
Sajnos nincs egy mindenki számára megfelelő képlet, csomag vagy ökölszabály, amely kiszámítaná az AI képzési adatok árát vagy a szükséges minőséget, mivel a mutatók egyedülállóak a különböző üzleti és piaci szegmensekben. A költségvetés kiszámítása kontextuális; nincs két vállalkozásnak azonos AI-képzési igénye.
Az adatok ára
A közgazdászok nemrégiben ezt nyilatkozták az adatok ára meghaladta az olaj árát. Ha az adatok általános fogalmát piacként jeleníti meg, és a képek, a szöveg, az audio fájlok és a videók termékeként külön-külön kerülnek árazásra.
A mesterséges intelligencia követelményei, felhasználási esetei és egyéb meghatározó tényezők alapján egyedi adattípus-típusokat kell beszereznie a megfelelő áron. Ezenkívül az egyes adattípusokat más ütemben értékelik.
Az alábbiakban bemutatunk egy gyors táblázatot, hogy képet alkothasson az adatkészletek árképzéséről.
| Adattípus | Árazási stratégia |
| Kép | Ára egyetlen képfájlonként |
| videó | Ára másodpercenként, percenként, órában vagy egyedi képkockákon |
| Hang / beszéd | Ára másodpercenként, percenként vagy óránként |
| szöveg | Szavanként vagy mondatként áron |
A fenti példa egyszerűen az árstratégia; az adatkészletek tényleges ára néhány kritikus tényezőtől függ, például:
- Az adatkészletek beszerzésének földrajzi helye
- A felhasználási esetek összetettsége
- Az ML modellek képzéséhez szükséges adatmennyiség
- Az adatigény azonnali követése
Ezeket a tényezőket figyelembe véve a vállalkozások tulajdonosainak meg kell érteniük, hogy a mesterséges intelligencia-képzési adatok kinyerésének ára egy hozzáférhetőbb piac számára lényegesen alacsonyabb lesz, mint a kis piacok vagy ritka földrajzi helyek ára.
Adatszolgáltatók vs. Nyílt forráskód: melyik a költségvetés-barátabb?
A nyílt forráskódú és az adatszolgáltatók közötti választás számos vállalat és vállalkozás előtt álló kihívás. Sajnos bármely AI-szakértő megmondja, hogy ez nem egyszerű válasz. A nyílt forráskódú webportálok és adatarchívumok értékes adatforrások, nagy valószínűséggel ezek az adatkészletek elavultak vagy lényegtelenek.
A nyílt forráskódúként rendelkezésre álló adatok általában strukturálatlanok, rengeteg fontos adatcella hiányzik. Még akkor is, ha sikerül pontos adatkészleteket felfedeznie a projektjeihez, meg kell jegyeznie a készleteket, hogy azok gépbarátak legyenek. Ez azt jelenti, hogy elkerülhetetlenül több időt fog eltölteni adatok keresésével (amelyek haszontalanok lehetnek), vagy erőforrásokat pazarolhat annak érdekében, hogy a csapata felcímkézze azokat képzési célokra.
Az adatszolgáltatók eleinte drágának tűnnek, azonban a kapott adatok minősége kifogástalan minőségű. Nem kell időt és erőforrásokat fordítani felügyeletre vagy az adatkészletek ellenőrzésére. Nem kell számtalan órát kijelölnie az adatok beszerzésével vagy címkézésével; lehetősége van arra, hogy idejének 100% -át az adatok felhasználásával allokálja terméke funkcionálisabbá tételéhez. Az Ön igényeitől függően a minőségi adatok sokkal kezelhetőbbek lesznek a csapat számára feladatok meghatározásához és végrehajtásához.
Tegyük fel, hogy új piacra vagy földrajzi helyre kalandozik, ahol elsőként mutat be mesterséges intelligencia által vezérelt megoldásokat. Ebben az esetben az adatok beszerzése nemcsak unalmas, de hazárd is. Ebben az esetben sokkal költséghatékonyabb és időhatékonyabb a feladatot egy tapasztalt adattudós csapatra bízni.
Csomagolta
A megfelelő költségvetés kiszámítása összetett folyamat. A legkevesebb ellenállás elérése az AI fejlesztésében megköveteli, hogy szakértői csoportot hozzanak létre AI-képzés céljából.
Vegye fel a kapcsolatot AI egyik szakemberünkkel a címen Shaip ma konzultációra. Megbeszéljük az Ön egyedi mesterséges intelligencia-igényeit és követelményeit, és javaslatot teszünk a becsült költségvetésnek megfelelő személyre szabott árstratégiára. Csapatunk elkötelezett amellett, hogy minőségi mesterséges mesterséges képzési adatokat szerezzen be, minimális átfutási idővel. Pontos adatkészleteket fogunk lekérni a projektjeihez, megcímkézni és biztosítani kell, hogy eredményei megfeleljenek üzleti elképzeléseinek.
