Trong một bài viết khách mời gần đây, các chuyên gia kỹ thuật từ Shaip đã chia sẻ một số suy nghĩ về yếu tố chính cần được quan tâm trước khi bắt tay vào hành trình triển khai AI và đào tạo dữ liệu AI.
Dưới đây là những điểm chính rút ra từ bài báo
- Các mô-đun AI có thể hiệu quả như dữ liệu đào tạo của chúng và việc thu thập tập hợp dữ liệu phù hợp là một nhiệm vụ khổng lồ. Trước khi bắt tay vào hành trình đào tạo dữ liệu AI, một trong những cân nhắc quan trọng nhất là bạn sẵn sàng chi bao nhiêu cho dữ liệu AI.
- Ba cân nhắc chính cần xem xét trước khi lập ngân sách cho dữ liệu Đào tạo AI là lượng dữ liệu cần thiết, giá dữ liệu và chọn nhà cung cấp phù hợp.
- Trung bình các công ty cần gần 100,00 mẫu dữ liệu để các mô hình AI của họ hoạt động hiệu quả. Như đã nói, chất lượng dữ liệu bạn cung cấp vào hệ thống của mình cũng có vấn đề. Chất lượng dữ liệu kém có nghĩa là nhiều sai lệch dữ liệu hơn và chi phí cao hơn. Rõ ràng, khối lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến mức giá mà bạn sẽ phải trả. Để biết thêm về những điều quan trọng hàng đầu cần tiếp thị trước khi lập ngân sách cho dữ liệu đào tạo AI.
Đọc toàn bộ bài viết ở đây:
https://www.kdnuggets.com/2021/05/shaip-budgeting-ai-training-data.html
