AI -treningsdata

3 faktorer å vurdere når du kommer opp med et effektivt budsjett for AI-treningsdataene dine

Betydningen av kunstig intelligens i produktene og tjenestene dine er stadig viktigere i 2021. Som du allerede vet, er AI-modulene dine bare like fordelaktige som treningsdataene deres. Spørsmålet er: hvor mye bør du bruke på AI-treningsdataene dine?

Med et AI-budsjett pumpet inn i utviklingen av AI-moduler, er du nå på det punktet hvor det er avgjørende å utvise forsiktighet før du investerer i opplæringsdatasett.

Det er her vi kommer inn. Vår erfaring med å jobbe med hundrevis av kunder vil gi deg den innsikten som er nødvendig for å utvikle et effektivt budsjett for AI Training dato å oversette til en betydelig avkastning.

La oss komme etter det.

Hvor mye data trenger du?

Datavolumet som kreves gjenspeiler direkte prisen du vil ende opp med å betale. En fersk studie av Dimensjonsforskning oppdaget at organisasjoner i gjennomsnitt trenger nærmere 100,000 XNUMX dataprøver for at AI-modulene deres skal fungere effektivt.

Hvor mye data trenger du? Mens volum er viktig, er datakvaliteten du mater inn i systemet like viktig; dataskjevhet, datasett av lav kvalitet, mangel på relevante annoterte data og andre faktorer kan koste deg tid, ressurser og krefter. 100,000 200,000 ubetydelige prøver vil til slutt koste mer enn XNUMX XNUMX prøver med kvalitetsdata.

Mengden data du faktisk trenger for systemet ditt avhenger også av brukssakene du har i hånden. Effektiv definering av problemene dine vil gjøre det klart om du trenger bilde-, tekst-, tale-/lyd- eller videodata (og volumet av hver).

For eksempel, hvis bedriften din primært fokuserer på datasyn, vil du mest sannsynlig trenge en kombinasjon av video- og bildedata i stedet for lyd og tekst. Eller, hvis du planlegger å distribuere chatbots i e-handelsbutikken din, er lyd- og tekstdata mer relevante enn video og bilde.

Dessverre er det ingen formel, pakke eller tommelfingerregel for å beregne prisen på AI-treningsdata eller kvaliteten som kreves fordi beregningene er unike på tvers av ulike forretnings- og markedssegmenter. Å beregne et budsjett er kontekstuell; ingen to virksomheter vil ha samme behov for AI-treningsdata.

Prisen på data

Økonomer har nylig erklært det prisen på data har overgått oljeprisen. Hvis du visualiserer det generiske konseptet data som et marked, og bilder, tekst, lydfiler og videoer som produkter prises ut separat.

Basert på dine AI-krav, brukstilfeller og andre avgjørende faktorer, må du anskaffe individuelle datasetttyper til respektive priser. Hver datatype verdsettes også med en annen hastighet.

For å gi deg en idé om hvordan datasett er priset, her er en rask tabell.

Data-typePris strategi
BildePris per enkelt bildefil
videoPris per sekund, minutt, time eller enkeltbilde
Lyd / talePris per sekund, et minutt eller time
tekstPris per ord eller setning

La oss diskutere AI Training Data-kravet i dag.

Eksemplet ovenfor er ganske enkelt prisstrategi; den faktiske prisen på datasett vil avhenge av noen kritiske faktorer som:

  • Den geografiske plasseringen av hvor datasettene er hentet
  • Bruk-tilfelle kompleksiteten
  • Datavolumet som kreves for å trene ML-modeller
  • Umiddelbarheten av datakrav

Tatt i betraktning disse faktorene, må bedriftseiere forstå at prisen for å trekke ut AI-treningsdata for et mer tilgjengelig marked vil være betydelig lavere enn for små markeder eller spredte geografiske steder.

Dataleverandører vs. Åpen kildekode: Hva er mer budsjettvennlig?

Å velge mellom åpen kildekode og dataleverandører er en utfordring for mange selskaper og virksomheter. Dessverre vil enhver AI-ekspert fortelle deg at dette ikke er et enkelt svar. Åpen kildekode-nettportaler og dataarkiver er verdifulle datakilder, det er stor sannsynlighet for at disse datasettene vil være foreldet eller irrelevante.

Dataleverandører kontra åpen kildekode Dataene som er tilgjengelige som åpen kildekode er vanligvis ustrukturerte, med mange viktige dataceller som mangler. Selv om du klarer å oppdage nøyaktige datasett for prosjektene dine, må du kommentere settene for å gjøre dem maskinvennlige. Dette betyr at du uunngåelig vil bruke mer tid på å lete etter data (som kan være ubrukelig) eller kaste bort ressurser for å få laget ditt til å merke dem for treningsformål.

Dataleverandører virker dyre i begynnelsen, men kvaliteten på dataene du mottar er av upåklagelig kvalitet. Det er ikke nødvendig å bruke tid og ressurser på tilsyn eller revisjon av datasettene. Du trenger ikke å angi utallige timer for innhenting eller tagging av data; du har muligheten til å allokere 100 % av tiden din ved å bruke dataene for å gjøre produktet mer funksjonelt. Avhengig av dine krav, vil kvalitetsdata være mye mer håndterbare for teamet ditt å sette og utføre oppgaver.

Anta at du begir deg ut i et nytt marked eller geografisk sted, hvor du er den første til å markedsføre med å tilby AI-drevne løsninger. I så fall er det ikke bare kjedelig å hente data, men også et gamble. I dette tilfellet er det mye mer kostnads- og tidseffektivt å overlate jobben til et erfarent dataforskerteam.

Innpakning Up

Å beregne et tilstrekkelig budsjett er en kompleks prosess. Veien til minst motstand i AI-utvikling krever å bringe inn et team med eksperter for AI-treningsformål.

Ta kontakt med en av våre AI-eksperter på Shaip i dag for konsultasjon. Vi vil diskutere dine spesifikke AI-behov og -krav og foreslå en tilpasset prisstrategi som passer ditt estimerte budsjett. Teamet vårt er dedikert til å skaffe AI-treningsdata av høy kvalitet med minimale behandlingstider. Vi henter nøyaktige datasett for prosjektene dine, merker dem og sørger for at resultatene dine passer til virksomhetens visjon.

Sosial Share