Tekoälyn harjoittelutiedot

3 tekijää, jotka on otettava huomioon keksittäessäsi tehokas budjetti tekoälyharjoittelutiedoillesi

Tekoälyn merkitys tuotteissasi ja palveluissasi on yhä tärkeämpi vuonna 2021. Kuten jo tiedät, tekoälymoduulisi ovat vain yhtä hyödyllisiä kuin heidän koulutustietonsa. Kysymys kuuluu: kuinka paljon sinun pitäisi käyttää tekoälyn harjoitustietoihin?

Kun tekoälybudjetti pumpataan tekoälymoduulien kehittämiseen, olet nyt pisteessä, jossa on ehdottoman tärkeää noudattaa varovaisuutta ennen investointeja koulutusjoukkoihin.

Siellä tulemme sisään. Kokemuksemme sadoista asiakkaista antaa sinulle tarvittavat oivallukset tehokkaan budjetin luomiseen AI training tiedot kääntää merkittäväksi sijoitetun pääoman tuottoprosentiksi.

Lähdetään sen jälkeen.

Kuinka paljon tietoja tarvitset?

Vaadittu tietomäärä heijastaa suoraan hintaa, jonka maksat. Tuore tutkimus Mittatutkimus huomasi, että organisaatiot tarvitsevat keskimäärin lähes 100,000 XNUMX datanäytettä, jotta tekoälymoduulit toimisivat tehokkaasti.

Kuinka paljon tietoja tarvitset? Vaikka tilavuus on tärkeä, järjestelmään syötettävän datan laatu on yhtä tärkeä; tietojen puolueellisuus, heikkolaatuiset tietojoukot, merkityksellisten tietojen puute ja muut tekijät voivat maksaa sinulle aikaa, resursseja ja vaivaa. 100,000 200,000 merkityksetöntä näytettä maksaa lopulta yli XNUMX XNUMX näytettä laatutietoa.

Järjestelmällesi tarvitsemasi tietomäärä riippuu myös käsillä olevista käyttötapauksista. Määritellessäsi ongelmasi tehokkaasti, tarvitsetko kuva-, teksti-, puhe- / ääni- tai videotietoja (ja kummankin määrän).

Esimerkiksi, jos yrityksesi keskittyy ensisijaisesti tietokonenäköön, tarvitset todennäköisesti video- ja kuvatietojen yhdistelmän äänen ja tekstin sijaan. Tai jos aiot ottaa chatbotteja verkkokauppaan, ääni- ja tekstitiedot ovat merkityksellisempiä kuin video ja kuva.

Valitettavasti ei ole olemassa yhtä kaikille sopivaa kaavaa, pakettia tai nyrkkisääntöä tekoälyharjoittelutietojen hinnan tai vaaditun laadun laskemiseksi, koska mittarit ovat ainutlaatuisia eri liiketoiminta- ja markkinasegmenteillä. Budjetin laskeminen on asiayhteyteen; kahdella yrityksellä ei ole samoja tekoälyn koulutustietoja.

Tietojen hinta

Ekonomistit ovat äskettäin julistaneet sen tietojen hinta on ylittänyt öljyn hinnan. Jos visualisoit yleisen datakäsitteen markkinoina, ja kuvat, teksti, äänitiedostot ja videot tuotteina hinnoitellaan erikseen.

Tekoälyvaatimusten, käyttötapausten ja muiden määräävien tekijöiden perusteella sinun on hankittava yksittäiset tietojoukotyypit vastaaviin hintoihin. Kukin tietotyyppi arvioidaan myös eri nopeudella.

Tässä on lyhyt taulukko, joka antaa sinulle käsityksen siitä, miten aineistoja hinnoitellaan.

TietotyyppiHinnoittelustrategia
KuvaHinnoiteltu yksittäistä kuvatiedostoa kohti
VideoHinnoiteltu sekunnissa, minuutissa, tunnissa tai yksittäisessä kehyksessä
Ääni / puheHinnoiteltu sekunnissa, minuutissa tai tunnissa
tekstiHinnoitettu per sana tai lause

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Yllä oleva esimerkki on yksinkertaisesti hinnoittelustrategia; tietojoukkojen todellinen hinta riippuu joistakin kriittisistä tekijöistä, kuten:

  • Maantieteellinen sijainti, josta tietojoukot ovat peräisin
  • Käyttötapauksen monimutkaisuus
  • ML-mallien kouluttamiseen tarvittava tietomäärä
  • Tietovaatimusten välittömyys

Nämä tekijät huomioon ottaen yritysten omistajien on ymmärrettävä, että tekoälykoulutustietojen saamisen hinta helpommin saavutettavissa oleville markkinoille tulee olemaan huomattavasti pienempi kuin pienten markkinoiden tai harvojen maantieteellisten alueiden hinta.

Datan toimittajat vs. Avoimen lähdekoodin: mikä on edullisempaa?

Valinta avoimen lähdekoodin ja datan toimittajien välillä on haaste, joka on esitetty monille yrityksille ja yrityksille. Valitettavasti kukaan tekoälyn asiantuntija kertoo sinulle, että tämä ei ole yksinkertainen vastaus. Avoimen lähdekoodin web-portaalit ja data-arkistot ovat arvokkaita tietolähteitä, on todennäköistä, että nämä aineistot ovat vanhentuneita tai merkityksettömiä.

Tietojen toimittajat vs. Avoin lähdekoodi Avoimen lähdekoodin muodossa olevat tiedot ovat yleensä rakenteeltaan puuttuvia, ja tärkeitä datasoluja puuttuu. Vaikka onnistutkin löytämään tarkkoja tietoaineistoja projekteillesi, sinun on annettava merkinnät sarjoista, jotta niistä tulisi koneystävällisiä. Tämä tarkoittaa, että vietät väistämättä enemmän aikaa tietojen etsimiseen (jotka voivat olla hyödyttömiä) tai tuhlaat resursseja saadaksesi joukkueesi merkitsemään sen koulutusta varten.

Datan toimittajat näyttävät aluksi kalliilta, mutta saamiesi tietojen laatu on moitteetonta. Ei tarvitse käyttää aikaa ja resursseja tietojoukkojen valvontaan tai auditointiin. Sinun ei tarvitse nimetä lukemattomia tunteja tietojen hankkimisesta tai merkitsemisestä; sinulla on mahdollisuus kohdistaa 100% ajastasi tietojen avulla, jotta tuotteesi toimisi paremmin. Vaatimuksistasi riippuen laatutiedot ovat paljon hallittavampia tiimillesi tehtävien asettamisessa ja suorittamisessa.

Oletetaan, että olet matkalla uusille markkinoille tai maantieteelliseen sijaintiin, jossa olet ensin markkinoimassa tarjoamalla tekoälyyn perustuvia ratkaisuja. Siinä tapauksessa tietojen hankkiminen ei ole pelkästään työlästä, vaan myös uhkapeliä. Tässä tapauksessa on paljon kustannustehokkaampaa ja ajankohtaisempi jättää työ kokeneen datatieteilijäryhmän tehtäväksi.

Käärimistä

Riittävän budjetin laskeminen on monimutkainen prosessi. Pienimmän vastustuskyvyn tekoälyn kehittäminen edellyttää asiantuntijaryhmän kutsumista mukaan tekoälyn koulutustarkoituksiin.

Ota yhteyttä johonkin tekoälyammattilaisistamme osoitteessa Shaip tänään kuulemista varten. Keskustelemme tekoälyn erityistarpeistasi ja -vaatimuksistasi ja ehdotamme räätälöityä hinnoittelustrategiaa, joka vastaa arvioitua budjettiasi. Tiimimme on omistautunut hankkimaan korkealaatuisia tekoälyharjoittelutietoja minimaalisilla läpimenoaikoilla. Haemme tarkat tietojoukot projekteillesi, merkitsemme ne ja varmistamme, että tulokset sopivat yrityksesi visioon.

Sosiaalinen osuus