Οι μονάδες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να είναι τόσο αποτελεσματικές όσο τα δεδομένα εκπαίδευσής τους και η συλλογή του σωστού συνόλου δεδομένων είναι μια δουλειά-μαμούθ. Προτού καν σχεδιάσετε να προμηθευτείτε τα δεδομένα, ένα από τα πιο σημαντικά ζητήματα για τον καθορισμό του ποσού που θα πρέπει να ξοδέψετε για τα δεδομένα εκπαίδευσης AI.

Σε αυτό το άρθρο, θα σας δώσουμε πληροφορίες για να δημιουργήσετε έναν αποτελεσματικό προϋπολογισμό Δεδομένα εκπαίδευσης AI.
 

Πόσα δεδομένα χρειάζεστε;

 
Ο όγκος των δεδομένων που χρειάζεστε επηρεάζει άμεσα την τιμή που θα καταλήξετε να πληρώσετε. Σύμφωνα με Διαστατική έρευνα Οι εταιρείες χρειάζονται κατά μέσο όρο σχεδόν 100,000 δείγματα δεδομένων για την αποτελεσματική λειτουργία των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης τους.

Με αυτό, η ποιότητα των δεδομένων που τροφοδοτείτε στα συστήματά σας έχει επίσης σημασία. καθώς σύνολα δεδομένων κακής ποιότητας, μεροληψία δεδομένων, έλλειψη σχετικών δεδομένων, έλλειψη σχολιασμένων δεδομένων μπορεί να σας κοστίσει χρόνο, χρήμα και προσπάθειες.

Επιπλέον, το πόσα δεδομένα χρειάζεστε εξαρτάται επίσης από τις περιπτώσεις χρήσης που ορίζετε για τα μοντέλα σας, κάτι που θα σας δώσει περαιτέρω σαφήνεια σχετικά με το εάν χρειάζεστε δεδομένα εικόνας, κειμένου, ομιλίας ή ήχου.

Δεν υπάρχει καθορισμένος τύπος ή εμπειρικός κανόνας για τον υπολογισμό της τιμής των δεδομένων εκπαίδευσης AI ή της ποσότητας τους, επειδή οι απαιτήσεις είναι πολύ μοναδικές και καμία επιχείρηση δεν μπορεί να έχει τον ίδιο προϋπολογισμό δεδομένων εκπαίδευσης AI.
 

Η τιμή των δεδομένων

 
Για να σας δώσουμε μια ιδέα για το πώς τιμολογούνται τα σύνολα δεδομένων, ακολουθεί ένας γρήγορος πίνακας.

Τύπος δεδομένων	Στρατηγική τιμολόγησης
Εικόνα	Τιμή ανά αρχείο εικόνας
Βίντεο	Τιμή ανά δευτερόλεπτο, λεπτό, ώρα ή μεμονωμένο καρέ
Ήχος / Ομιλία	Τιμή ανά δευτερόλεπτο, λεπτό ή ώρα
Κείμενο	Τιμή ανά λέξη ή πρόταση

Και πάλι, αυτή είναι απλώς η στρατηγική τιμολόγησης. Η πραγματική τιμολόγηση των συνόλων δεδομένων θα εξαρτηθεί πλήρως από

• Η γεωγραφική θέση από την οποία πρέπει να προέρχονται τα σύνολα δεδομένων
• Η πολυπλοκότητα της περίπτωσης χρήσης
• Ο όγκος των δεδομένων που χρειάζεστε για να εκπαιδεύσετε τα μοντέλα ML σας
• Η αμεσότητα των απαιτήσεων δεδομένων κ.λπ

Ανοιχτού κώδικα έναντι προμηθευτών δεδομένων: Ποιο να επιλέξετε;

 
Ενώ οι πύλες και τα αρχεία ανοιχτού κώδικα είναι εξαιρετικές πηγές δεδομένων, είναι επίσης πολύ πιθανό τα σύνολα δεδομένων που υπάρχουν να είναι απαρχαιωμένα ή άσχετα. Επιπλέον, τα δεδομένα θα μπορούσαν επίσης να είναι αδόμητα με τόνους κρίσιμων κυψελών δεδομένων να λείπουν.

Ενώ, οι πωλητές δεδομένων φαίνεται να φαίνονται ακριβοί στην αρχή, ωστόσο, αυτό που λαμβάνετε είναι μια άψογη ποιότητα δεδομένων που δεν χρειάζεται επίβλεψη ή έλεγχο. Δεν χρειάζεται να ξοδεύετε αμέτρητες ώρες για την προμήθεια ή την επισήμανση δεδομένων, αλλά απλώς επικεντρωθείτε στο να κάνετε το προϊόν σας πιο λειτουργικό.

Ολοκληρώνοντας

 
Μέχρι τώρα, θα είχατε καταλάβει ότι η απάντηση που ψάχνετε δεν είναι απλή. Γι' αυτό χρειάζεστε ειδικούς όπως Σάιπ για να σας βοηθήσει με τις απαιτήσεις σας για τα Εκπαιδευτικά Δεδομένα AI.