Processen med at udvikle et kunstigt intelligenssystem (AI) beskatter. Selv et simpelt AI-modul tager flere måneders træning for at forudsige, behandle eller anbefale et resultat. At udvikle AI-systemer med succes er udfordrende med hensyn til arbejdskraft og tidskrævende. Virksomheder, der arbejder inden for korte tidsrammer, kan lide betydelige tab, hvis deres uddannelsesperiode strækker sig ud over deres deadline.
Desuden vil virksomheder sandsynligvis også give deres systemer dårlige data. Selvom deadlines overholdes, vil brug af AI-kvalitetsuddannelsesdata resultere i, at de faktiske omkostninger ved fuldt udviklet AI-udvikling kan ende med at blive ublu. For at undgå forsinkede træningstider og unøjagtige resultater skal en sofistikeret strategi implementeres tilstrækkeligt.
Vi vil dække et andet aspekt af udgifterne til udvikling af AI i dette indlæg. Vi har tidligere dækket Priser for AI -træningsdata; i dag vil vi dykke dybere og undersøge andre omkostninger forbundet med AI -træningsdata.
Lad os komme igang.
Hvor meget koster AI -træningsdata?
Før vi går ind i omkostningerne ved AI-træningsdata, lad os definere omkostninger. Vi skal overveje lineære elementer som tid og kræfter brugt på at udvikle AI-systemer og omkostninger set fra et transaktionelt perspektiv. Penge og tid er afgørende for alle virksomheder; begge kunne vise sig at være dyre, hvis den ene ikke komplimenterer den anden.
Tid brugt på sourcing og annotering af data
Ikke alle projekter har samme krav. Vores mål er at differentiere din virksomhed inden for dit specifikke markedssegment med et unikt tilbud. Udfordringerne i et AI-drevet krav er direkte relateret til sourcing og kommentering af data.
Faktorer som geografi, markedsdemografi og konkurrence inden for din niche hindrer tilgængeligheden af relevante datasæt. Jo mere raffineret din niche er, jo sværere er det at skaffe kontekstuelle, relevante og nylige data. I mangel af kvalitetsdata spilder virksomhederne tid manuelt på at kigge gratis ressourcer, offentlige og offentlige arkiver og interne kilder til data. Den tid, der bruges manuelt til at søge efter data, er tidsspildende i uddannelse af dit AI-system.
Når det er lykkedes dig at hente dine data, forsinker du træningen yderligere ved at bruge tid på at rense og kommentere dataene, så din maskine kan forstå, hvad de bliver fodret med.
Prisen for indsamling og kommentering af data
Der kræves overheadudgifter, når du køber AI-data og AI-licensering. Omkostningerne inkluderer:
- Interne dataindsamlere
- Annotatorer
- Vedligeholdelse af udstyr
- Teknisk infrastruktur
- Abonnementer på SaaS-værktøjer
- Udvikling af proprietære applikationer
Selvom disse udgifter kan fremstå som en lille del af de samlede omkostninger ved AI-produktudvikling, påvirkes dit investeringsafkast stærkt hver dag, dit system ikke fungerer.
Omkostningerne ved dårlige data
Dårlige data kan koste din virksomheds team moral, din konkurrencemæssige fordel og andre håndgribelige konsekvenser, der går ubemærket hen. Vi definerer dårlige data som ethvert datasæt, der er urent, rå, irrelevant, forældet, unøjagtigt eller fyldt med stavefejl. Dårlige data kan ødelægge din AI-model ved at indføre bias og ødelægge dine algoritmer med skæve resultater. Utilstrækkelige data kan resultere i at udvide din tid til markedet med 2X, da du skal genstarte indsamling og kommentering af relevante data til din AI-træningsfase.
Derudover vil du sandsynligvis sænke dit AI-udviklingsteams tillid og moral, da de konsekvent udsættes for dårlige og unøjagtige resultater. Teknisk set vil du støde på flere feedback-sløjfer, hvilket tvinger dig til at revidere din model til optimering og korrigerende foranstaltninger.
Ledelsesudgifter
Den dyreste udgift, når du træner din AI, er ledelsesrelateret. Alle omkostninger, der involverer administrationen af din organisation eller virksomhed, materielle og immaterielle aktiver, udgør ledelsesudgifter. Når alle administrationsomkostninger er opstillet, er du klar over, at der er andre mere enkle måder at få dine AI-træningsdata indkøbt med minimal indsats og omkostninger.
Løsningen
De udgifter, vi har skitseret ovenfor, kan let elimineres gennem det, vi kalder 'indsamling af betalte data og annotationstjenester. '
Eller simpelthen outsourcing.
Når du outsourcer, ansætter du et specialiseret team til at arbejde med datasource, kompilering og annotering, hvilket sikrer, at du modtager AI-klar data. Du vil være i den bedst mulige position, klar til at indføre upåklagelige data i dit AI -system.
Ansæt AI -dataleverandør kræver kun, at du betaler for den service, der leveres. Der er ingen grund til at bruge tid på at ansætte et team, overarbejde for at overholde deadlines, opleve konsekvenserne af dårlige data eller håndtere lavt teamværd og moraldrevne konflikter. Outsourcing giver plads til den tid, du har brug for at fokusere på at optimere dit produkt, arbejde med salgsfremmende strategier, pitching til investorer og andre afgørende opgaver.
Hvorfor Shaip?
Hos Shaip har vi ekspertdataforskere og annotatorer, der har adgang til forskellige ressourcer. Uanset dit markedssegment, din niche eller dine krav finder du de kvalitetsdata, du har brug for for at træne din AI -model. At arbejde med os er en givende oplevelse på grund af vores transparente modus operandi; vi overholder også strenge deadlines og fokuserer på sunde samarbejdspraksis.
Hvis du ønsker at reducere unødvendige udgifter og få dit AI-system til at koste til pris, skal du kontakte os i dag.
