Dữ liệu đào tạo về AI

3 yếu tố cần xem xét khi đưa ra ngân sách hiệu quả cho dữ liệu đào tạo AI của bạn

Tầm quan trọng của Trí tuệ nhân tạo trong các sản phẩm và dịch vụ của bạn ngày càng cần thiết vào năm 2021. Như bạn đã biết, các mô-đun AI của bạn chỉ có lợi như dữ liệu đào tạo của chúng. Câu hỏi đặt ra là: bạn nên chi bao nhiêu cho dữ liệu đào tạo AI của mình?

Với ngân sách AI được bơm vào việc phát triển các mô-đun AI, bây giờ bạn đã đến lúc điều quan trọng là phải thận trọng trước khi đầu tư vào bộ dữ liệu đào tạo.

Đó là nơi chúng tôi bước vào. Kinh nghiệm của chúng tôi làm việc với hàng trăm khách hàng sẽ cung cấp cho bạn những hiểu biết cần thiết để phát triển một ngân sách hiệu quả cho AI đào tạong dữ liệu để chuyển thành ROI đáng kể.

Hãy bắt đầu sau nó.

Bạn cần bao nhiêu dữ liệu?

Khối lượng dữ liệu cần thiết phản ánh trực tiếp mức giá mà bạn sẽ phải trả. Một nghiên cứu gần đây của Nghiên cứu chiều phát hiện ra rằng trung bình các tổ chức cần gần 100,000 mẫu dữ liệu để các mô-đun AI của họ hoạt động hiệu quả.

Bạn cần bao nhiêu dữ liệu? Mặc dù khối lượng là quan trọng, nhưng chất lượng dữ liệu bạn cung cấp vào hệ thống cũng quan trọng như nhau; sai lệch dữ liệu, bộ dữ liệu chất lượng thấp, thiếu dữ liệu được chú thích có liên quan và các yếu tố khác có thể khiến bạn tốn thời gian, tài nguyên và công sức. 100,000 mẫu không đáng kể cuối cùng sẽ tốn hơn 200,000 mẫu dữ liệu chất lượng.

Lượng dữ liệu bạn thực sự cần cho hệ thống của mình cũng phụ thuộc vào các trường hợp sử dụng mà bạn có trong tay. Việc xác định hiệu quả các vấn đề của bạn sẽ giúp bạn rõ ràng liệu bạn cần dữ liệu hình ảnh, văn bản, giọng nói / âm thanh hay video (và âm lượng của từng vấn đề).

Ví dụ: nếu công ty của bạn tập trung chủ yếu vào thị giác máy tính, thì rất có thể bạn sẽ cần sự kết hợp giữa dữ liệu video và hình ảnh hơn là âm thanh và văn bản. Hoặc, nếu bạn định triển khai chatbots trên cửa hàng Thương mại điện tử của mình, dữ liệu âm thanh và văn bản có liên quan hơn video và hình ảnh.

Thật không may, không có công thức, gói hoặc quy tắc chung nào phù hợp với tất cả để tính giá dữ liệu đào tạo AI hoặc chất lượng cần thiết vì các chỉ số là duy nhất trên các phân khúc thị trường và doanh nghiệp khác nhau. Tính toán ngân sách là theo ngữ cảnh; sẽ không có hai doanh nghiệp nào có nhu cầu dữ liệu đào tạo AI giống nhau.

Giá của dữ liệu

Các nhà kinh tế gần đây đã tuyên bố rằng giá của dữ liệu đã vượt qua giá dầu. Nếu bạn hình dung khái niệm chung về dữ liệu như một thị trường và hình ảnh, văn bản, tệp âm thanh và video dưới dạng các sản phẩm đều được định giá riêng.

Dựa trên các yêu cầu về AI, các trường hợp sử dụng và các yếu tố quyết định khác, bạn sẽ cần mua các loại tập dữ liệu riêng lẻ với mức giá tương ứng. Ngoài ra, mỗi kiểu dữ liệu được định giá ở một tỷ lệ khác nhau.

Để cung cấp cho bạn ý tưởng về cách các tập dữ liệu được định giá, đây là một bảng nhanh.

Loại dữ liệuChiến lược giá
Hình ảnhĐịnh giá cho mỗi tệp hình ảnh đơn lẻ
VideoĐịnh giá trên giây, phút, một giờ hoặc khung hình riêng lẻ
Âm thanh / Lời nóiĐịnh giá mỗi giây, một phút hoặc giờ
bản vănĐịnh giá cho mỗi từ hoặc câu

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

Ví dụ trên chỉ đơn giản là chiến lược định giá; giá thực tế của bộ dữ liệu sẽ phụ thuộc vào một số yếu tố quan trọng như:

  • Vị trí địa lý của nơi tập dữ liệu được lấy ra
  • Sự phức tạp của ca sử dụng
  • Khối lượng dữ liệu cần thiết để đào tạo các mô hình ML
  • Tính tức thời của các yêu cầu dữ liệu

Xem xét các yếu tố này, chủ doanh nghiệp phải hiểu rằng giá trích xuất dữ liệu đào tạo AI cho một thị trường dễ tiếp cận hơn sẽ thấp hơn đáng kể so với các thị trường nhỏ hoặc vị trí địa lý thưa thớt.

Nhà cung cấp dữ liệu Vs. Nguồn mở: Cái nào thân thiện với ngân sách hơn?

Lựa chọn giữa nguồn mở và nhà cung cấp dữ liệu là một thách thức đối với nhiều công ty và doanh nghiệp. Thật không may, bất kỳ chuyên gia AI nào cũng sẽ cho bạn biết đây không phải là một câu trả lời đơn giản. Các cổng thông tin web và kho lưu trữ dữ liệu mã nguồn mở là những nguồn dữ liệu có giá trị, có khả năng cao những tập dữ liệu này sẽ lỗi thời hoặc không còn phù hợp.

Nhà cung cấp dữ liệu Vs. Mã nguồn mở Dữ liệu có sẵn dưới dạng nguồn mở thường không có cấu trúc, với vô số ô dữ liệu quan trọng bị thiếu. Ngay cả khi bạn quản lý để khám phá các bộ dữ liệu chính xác cho các dự án của mình, bạn phải chú thích các bộ để làm cho chúng thân thiện với máy. Có nghĩa là bạn chắc chắn sẽ dành nhiều thời gian hơn để tìm kiếm dữ liệu (có thể là vô ích) hoặc lãng phí tài nguyên để được nhóm của bạn gắn nhãn cho mục đích đào tạo.

Ban đầu, các nhà cung cấp dữ liệu có vẻ đắt đỏ, tuy nhiên, chất lượng dữ liệu bạn nhận được là chất lượng hoàn hảo. Không cần phải dành thời gian và nguồn lực để giám sát hoặc kiểm tra các tập dữ liệu. Bạn sẽ không phải chỉ định vô số giờ tìm nguồn cung ứng hoặc gắn thẻ dữ liệu; bạn có tùy chọn phân bổ 100% thời gian của mình bằng cách sử dụng dữ liệu để làm cho sản phẩm của bạn hoạt động tốt hơn. Tùy thuộc vào yêu cầu của bạn, dữ liệu chất lượng sẽ dễ quản lý hơn nhiều để nhóm của bạn thiết lập và hoàn thành nhiệm vụ.

Giả sử bạn đang mạo hiểm tham gia vào một thị trường mới hoặc vị trí địa lý, nơi bạn là người đầu tiên tiếp thị trong việc cung cấp các giải pháp dựa trên AI. Trong trường hợp đó, việc tìm nguồn cung ứng dữ liệu không chỉ tẻ nhạt mà còn là một canh bạc. Trong trường hợp này, việc giao công việc cho một nhóm nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm sẽ tiết kiệm hơn nhiều về chi phí và thời gian.

Tổng kết

Tính toán một ngân sách thích hợp là một quá trình phức tạp. Con đường ít kháng cự nhất trong phát triển AI đòi hỏi phải có một đội ngũ chuyên gia cho các mục đích đào tạo AI.

Liên hệ với một trong những chuyên gia AI của chúng tôi tại Shaip hôm nay để được tư vấn. Chúng tôi sẽ thảo luận về nhu cầu và yêu cầu AI cụ thể của bạn và đề xuất chiến lược giá tùy chỉnh phù hợp với ngân sách ước tính của bạn. Nhóm của chúng tôi dành riêng cho việc mua sắm dữ liệu đào tạo AI chất lượng với thời gian quay vòng tối thiểu. Chúng tôi sẽ tìm nạp các bộ dữ liệu chính xác cho các dự án của bạn, gắn thẻ chúng và đảm bảo kết quả của bạn phù hợp với tầm nhìn của doanh nghiệp bạn.

Xã hội Chia sẻ

Chia sẻ trên facebook
Chia sẻ trên twitter
Chia sẻ trên linkin
Chia sẻ trên email
Chia sẻ trên whatsapp