Betydningen af kunstig intelligens i dine produkter og tjenester bliver stadig vigtigere i 2021. Som du allerede ved, er dine AI-moduler kun lige så gavnlige som deres træningsdata. Spørgsmålet er: hvor meget skal du bruge på dine AI-træningsdata?
Med et AI-budget pumpet ind i udviklingen af AI-moduler er du nu på det punkt, hvor det er afgørende at udvise forsigtighed, før du investerer i træningsdatasæt.
Det er her, vi kommer ind. Vores erfaring med at arbejde med hundredvis af kunder vil give dig den nødvendige indsigt til at udvikle et effektivt budget til AI Training data at oversætte til et betydeligt investeringsafkast.
Lad os komme efter det.
Hvor meget data har du brug for?
Den krævede datamængde afspejler direkte den pris, du ender med at betale. En nylig undersøgelse foretaget af Dimensionsforskning opdagede, at organisationer i gennemsnit har brug for tæt på 100,000 dataprøver for at deres AI-moduler skal fungere effektivt.
Mens volumen er vigtig, er den datakvalitet, du indfører i systemet, af samme betydning; dataforskydning, datasæt af lav kvalitet, mangel på relevante kommenterede data og andre faktorer kan koste dig tid, ressourcer og kræfter. 100,000 ubetydelige prøver koster i sidste ende mere end 200,000 prøver af kvalitetsdata.
Mængden af data, du rent faktisk har brug for til dit system, afhænger også af de brugssager, du har i hånden. Effektiv definition af dine problemer gør det klart, om du har brug for billed-, tekst-, tale- / lyd- eller videodata (og lydstyrken for hver).
For eksempel, hvis din virksomhed primært er fokuseret på computersyn, har du sandsynligvis brug for en kombination af video- og billeddata snarere end lyd og tekst. Eller hvis du planlægger at implementere chatbots i din e-handelsbutik, er lyd- og tekstdata mere relevante end video og billede.
Desværre er der ingen formel, pakke eller tommelfingerregel til at beregne prisen på AI-træningsdata eller den krævede kvalitet, fordi metrics er unikke på tværs af forskellige forretnings- og markedssegmenter. Beregning af et budget er sammenhængende; ikke to virksomheder vil have de samme behov for AI-træningsdata.
Prisen på data
Økonomer har for nylig erklæret det prisen på data har overgået olieprisen. Hvis du visualiserer det generiske datakoncept som et marked, og billeder, tekst, lydfiler og videoer som produkter prissættes alle separat.
Baseret på dine AI-krav, brugssager og andre afgørende faktorer skal du skaffe individuelle datasættyper til respektive priser. Hver datatype vurderes også til en anden hastighed.
For at give dig en idé om, hvordan datasæt er prissat, her er en hurtig tabel.
| Datatype | Prissætningsstrategi |
| Billede | Pris pr. Enkelt billedfil |
| video | Prissat pr. Sekund, minut, en time eller individuel ramme |
| Audio / tale | Prisen pr. Sekund, et minut eller en time |
| tekst | Pris pr. Ord eller sætning |
Eksemplet ovenfor er simpelthen prisstrategi; den faktiske pris for datasæt afhænger af nogle kritiske faktorer såsom:
- Den geografiske placering af, hvor datasættene kommer fra
- Brugssagens kompleksitet
- Datamængden, der kræves for at træne ML-modeller
- Datakravets umiddelbarhed
I betragtning af disse faktorer skal virksomhedsejere forstå, at prisen for at udvinde AI-træningsdata til et mere tilgængeligt marked vil være betydeligt lavere end for små markeder eller sparsomme geografiske placeringer.
Dataleverandører vs. Open Source: Hvilket er mere budgetvenligt?
Valget mellem open source og dataleverandører er en udfordring for mange virksomheder og virksomheder. Desværre vil enhver AI-ekspert fortælle dig, at dette ikke er et simpelt svar. Open-source webportaler og dataarkiver er værdifulde datakilder, der er stor sandsynlighed for, at disse datasæt vil være forældede eller irrelevante.
De tilgængelige data som open source er normalt ustrukturerede, og der mangler masser af vigtige dataceller. Selvom det lykkes dig at finde nøjagtige datasæt til dine projekter, skal du kommentere sætene for at gøre dem maskinvenlige. Det betyder, at du uundgåeligt vil bruge mere tid på at lede efter data (der kan være ubrugelige) eller at spilde ressourcer for at få dit team til at mærke det til træningsformål.
Dataleverandører virker dyre i starten, men kvaliteten af de data, du modtager, er af upåklagelig kvalitet. Der er ikke behov for at bruge tid og ressourcer på tilsyn eller revision af datasættene. Du behøver ikke at udpege utallige timers sourcing eller tagging af data; du har mulighed for at afsætte 100% af din tid ved hjælp af dataene til at gøre dit produkt mere funktionelt. Afhængigt af dine krav vil kvalitetsdata være meget mere håndterbare for dit team til at indstille og udføre opgaver.
Antag, at du vover på et nyt marked eller geografisk placering, hvor du først markedsfører med at tilbyde AI-drevne løsninger. I så fald er sourcing af data ikke kun kedeligt, men også et gamble. I dette tilfælde er det meget mere omkostningseffektivt at overlade jobbet til et erfarent dataforskerteam.
Indpakning op
Beregning af et passende budget er en kompleks proces. Vejen til mindst modstand i AI-udvikling kræver, at der indsættes et team af eksperter til AI-træningsformål.
Kom i kontakt med en af vores AI-fagfolk på Saip i dag til en konsultation. Vi vil diskutere dine specifikke AI-behov og krav og foreslå en tilpasset prisstrategi, der passer til dit estimerede budget. Vores team er dedikeret til at skaffe kvalitet AI-træningsdata med minimale leveringstider. Vi henter nøjagtige datasæt til dine projekter, tagger dem og sikrer, at dine resultater passer til din virksomheds vision.
