人工智能訓練數據

為 AI 訓練數據制定有效預算時要考慮的 3 個因素

人工智能在您的產品和服務中的重要性在 2021 年變得越來越重要。正如您所知,您的 AI 模塊僅與其訓練數據一樣有益。 問題是:你應該在 AI 訓練數據上花多少錢?

隨著 AI 預算投入到 AI 模塊的開發中,您現在正處於投資訓練數據集之前謹慎行事的關鍵時刻。

這就是我們的切入點。我們與數百個客戶合作的經驗將為您提供製定有效預算所需的洞察力 AI 訓練ng 數據 轉化為顯著的投資回報率。

讓我們追上它。

您需要多少數據?

所需的數據量直接反映了您最終將支付的價格。 最近的一項研究 維度研究 發現組織平均需要接近 100,000 個數據樣本才能使其 AI 模塊有效運行。

您需要多少數據? 雖然數量很重要,但您輸入系統的數據質量也同樣重要; 數據偏差、低質量數據集、缺乏相關註釋數據以及其他因素可能會花費您的時間、資源和精力。 100,000 個無關緊要的樣本最終將花費 200,000 個以上的質量數據樣本。

您的系統實際需要的數據量還取決於您手頭的用例。 有效定義您的問題將清楚您是否需要圖像、文本、語音/音頻或視頻數據(以及每個數據的音量)。

例如,如果您的公司主要專注於計算機視覺,您很可能需要視頻和圖像數據的組合,而不是音頻和文本。 或者,如果您計劃在電子商務商店中部署聊天機器人,則音頻和文本數據比視頻和圖像更相關。

不幸的是,沒有一刀切的公式、包或經驗法則來計算 AI 訓練數據的價格或所需的質量,因為這些指標在不同的業務和細分市場中是獨一無二的。 計算預算是根據上下文進行的; 沒有兩個企業會有相同的 AI 培訓數據需求。

數據的價格

經濟學家最近宣布, 數據的價格 已經超過石油價格。 如果您將數據的通用概念可視化為市場,那麼作為產品的圖像、文本、音頻文件和視頻都是單獨定價的。

根據您的 AI 要求、用例和其他決定因素,您需要以各自的價格採購各個數據集類型。 此外,每種數據類型的價值都不同。

為了讓您了解數據集的定價方式,這裡有一個快速表格。

數據類型定價策略
圖片按單個圖像文件定價
影像介面應用按秒、分鐘、一小時或單個幀定價
音頻/語音按秒、分鐘或小時定價
文本按單詞或句子定價

讓我們今天討論一下您的 AI 訓練數據需求。

上面的例子只是簡單的定價策略; 數據集的實際價格將取決於一些關鍵因素,例如:

  • 數據集來源的地理位置
  • 用例複雜度
  • 訓練 ML 模型所需的數據量
  • 數據要求的即時性

考慮到這些因素,企業主必須明白,為更容易進入的市場提取 AI 訓練數據的價格將明顯低於小市場或地理位置稀疏的市場。

數據供應商對比開源:哪個更划算?

在開源和數據供應商之間進行選擇是許多公司和企業面臨的挑戰。 不幸的是,任何人工智能專家都會告訴你這不是一個簡單的答案。 開源門戶網站和數據檔案是有價值的數據源,這些數據集很可能會過時或無關緊要。

數據供應商對比開源 作為開源可用的數據通常是非結構化的,缺少大量關鍵數據單元。 即使您設法為您的項目發現準確的數據集,您也必須對這些集進行註釋以使其對機器友好。 這意味著您將不可避免地花費更多時間尋找數據(這可能是無用的)或浪費資源,以便讓您的團隊將其標記為培訓目的。

數據供應商起初似乎很昂貴,但是,您收到的數據質量無可挑剔。 無需花費時間和資源來監督或審核數據集。 您不必指定無數小時來尋找或標記數據; 您可以選擇使用數據分配 100% 的時間,以使您的產品更具功能性。 根據您的要求,質量數據將更易於管理,以便您的團隊設置和完成任務。

假設您正在進入一個新的市場或地理位置,在那裡您首先提供 AI 驅動的解決方案。 在這種情況下,獲取數據不僅乏味,而且是一場賭博。 在這種情況下,將工作交給經驗豐富的數據科學家團隊會更加節省成本和時間。

結束語

計算足夠的預算是一個複雜的過程。 AI 開發中阻力最小的路徑需要引入一個專家團隊進行 AI 培訓。

與我們的一位 AI 專業人士聯繫,網址為 夏普 今天進行諮詢。 我們將討論您的特定 AI 需求和要求,並建議適合您估計預算的定制定價策略。 我們的團隊致力於以最短的周轉時間採購高質量的 AI 訓練數據。 我們將為您的項目獲取準確的數據集,標記它們,並確保您的結果符合您的業務願景。

社交分享