Prosessen med å utvikle et kunstig intelligens (AI) system er krevende. Selv en enkel AI-modul tar måneder med trening for å forutsi, behandle eller anbefale et resultat. Vellykket utvikling av AI-systemer er utfordrende når det gjelder arbeid og tidkrevende. Bedrifter som jobber innenfor korte tidsrammer kan lide betydelige tap hvis opplæringsperioden strekker seg etter fristen.
Dessuten vil selskaper sannsynligvis også mate systemene sine med dårlige data. Selv om tidsfristene overholdes, vil bruk av AI-treningsdata av lav kvalitet resultere i at de faktiske kostnadene for fullverdig AI-utvikling kan ende opp med å bli ublu. For å unngå forsinkede treningstider og unøyaktige resultater, må en sofistikert strategi implementeres tilstrekkelig.
Vi skal dekke et annet aspekt av utgiftene involvert i å utvikle AI i dette innlegget. Vi har dekket tidligere Priser for AI-treningsdata; i dag vil vi dykke dypere og utforske andre kostnader forbundet med AI-treningsdata.
La oss komme i gang.
Hvor mye koster AI-treningsdata?
Før vi kommer inn på kostnadene for AI-treningsdata, la oss definere kostnadene. Vi må vurdere lineære elementer som tid og innsats brukt på å utvikle AI-systemer og kostnader fra et transaksjonsperspektiv. Penger og tid er avgjørende for alle virksomheter; enten kan bli dyrt hvis den ene ikke klarer å komplimentere den andre.
Tid brukt på å skaffe og kommentere data
Ikke alle prosjekter har like krav. Vårt mål er å differensiere din virksomhet innenfor ditt spesifikke markedssegment med et unikt tilbud. Utfordringene knyttet til en AI-drevet påstand er direkte relatert til innhenting og merking av data.
Faktorer som geografi, markedsdemografi og konkurranse innenfor din nisje hindrer tilgjengeligheten av relevante datasett. Jo mer raffinert nisjen din er, desto vanskeligere er det å hente inn kontekstuelle, relevante og nyere data. I mangel av kvalitetsdata kaster bedrifter bort tid manuelt på å se gjennom gratis ressurser, offentlige og offentlige arkiver og interne datakilder. Tiden brukt på manuelt søk etter data er bortkastet tid på å trene AI-systemet ditt.
Når du klarer å hente dataene dine, vil du forsinke treningen ytterligere ved å bruke tid på å rense og kommentere dataene slik at maskinen din kan forstå hva den mates.
Prisen for å samle inn og kommentere data
Overhead-utgifter kreves ved innkjøp av AI-data og AI-lisensiering. Utgifter inkluderer:
- Interne datainnsamlere
- Annotatorer
- Vedlikehold av utstyr
- Teknisk infrastruktur
- Abonnementer på SaaS-verktøy
- Utvikling av proprietære applikasjoner
Selv om disse utgiftene kan fremstå som en liten del av de totale kostnadene for AI-produktutvikling, påvirkes avkastningen din i stor grad hver dag systemet ditt ikke yter.
Kostnaden for dårlige data
Dårlige data kan koste bedriftsteamets moral, konkurransefortrinn og andre håndgripelige konsekvenser som ikke blir lagt merke til. Vi definerer dårlige data som ethvert datasett som er urent, rått, irrelevant, utdatert, unøyaktig eller fullt av stavefeil. Dårlige data kan ødelegge AI-modellen din ved å introdusere skjevhet og ødelegge algoritmene dine med skjeve resultater. Utilstrekkelige data kan føre til at tiden din til markedet forlenges med 2X, ettersom du må begynne å samle inn og kommentere relevante data for AI-opplæringsfasen på nytt.
I tillegg vil du sannsynligvis redusere selvtilliten og moralen til AI-utviklingsteamet ditt ettersom de konsekvent blir utsatt for dårlige og unøyaktige resultater. Teknisk sett vil du møte flere tilbakemeldingssløyfer, noe som tvinger deg til å gå tilbake til modellen din for optimalisering og korrigerende tiltak.
Ledelsesutgifter
Den dyreste utgiften ved opplæring av AI er ledelsesrelatert. Alle kostnader som involverer administrasjonen av din organisasjon eller virksomhet, materielle og immaterielle eiendeler utgjør administrasjonskostnader. Når alle administrasjonsutgifter er tabellert, innser du at det er andre mer enkle måter å få AI-treningsdataene dine hentet med minimal innsats og kostnader.
The Solution
Utgiftene vi har skissert ovenfor kan enkelt elimineres gjennom det vi kaller 'betalt datainnsamling og merknadstjenester.'
Eller rett og slett, outsourcing.
Når du outsourcer, ansetter du et spesialisert team for å jobbe med datainnhenting, kompilering og merknader, og sikrer at du mottar AI-klare data. Du vil være i best mulig posisjon, klar til å mate upåklagelig data inn i AI-systemet ditt.
Lei AI-dataleverandør krever bare at du betaler for tjenesten som tilbys. Det er ikke nødvendig å bruke tid på å ansette et team, overarbeide for å overholde tidsfrister, oppleve konsekvensene av dårlige data, eller håndtere lav aktelse i teamet og moraldrevne konflikter. Outsourcing gir plass til tiden du trenger for å fokusere på å optimalisere produktet ditt, jobbe med markedsføringsstrategier, pitche til investorer og andre viktige oppgaver.
Hvorfor Shaip?
Hos Shaip har vi ekspertdataforskere og annotatorer som har tilgang til ulike ressurser. Uavhengig av markedssegment, nisje eller krav, vil du finne kvalitetsdataene du trenger for å trene AI-modellen din. Å jobbe med oss er en givende opplevelse på grunn av vår transparente modus operandi; vi overholder også strenge tidsfrister og fokuserer på sunn samarbeidspraksis.
Hvis du ønsker å redusere unødvendige utgifter og få AI-systemet til å fungere til kostpris, ta kontakt med oss i dag.
