開發人工智能 (AI) 系統的過程非常繁重。 即使是簡單的 AI 模塊也需要數月的訓練來預測、處理或推薦結果。 成功開發人工智能係統在勞動力和耗時方面具有挑戰性。 如果培訓時間超過截止日期，在短時間內工作的公司可能會遭受重大損失。
此外，公司還可能向其係統提供不良數據。 即使在截止日期前完成，使用低質量的 AI 訓練數據也會導致全面 AI 開發的實際成本最終可能過高。 為避免訓練時間延遲和結果不准確，必須充分實施複雜的策略。
我們將在這篇文章中介紹開發 AI 所涉及的費用的不同方面。 我們之前已經介紹過 AI訓練數據定價; 今天，我們將深入探討人工智能訓練數據所涉及的其他成本。
讓我們開始吧。
AI 訓練數據的成本是多少？
在我們討論 AI 訓練數據的成本之前，讓我們定義成本。 我們必須從交易的角度考慮線性因素，例如開發人工智能係統所花費的時間和精力以及成本。 金錢和時間對所有企業來說都是必不可少的； 如果一個人不能恭維另一個人，那麼任何一個都可能是昂貴的。
花在採購和註釋數據上的時間
並非所有項目都有相同的要求。 我們的目標是通過獨特的產品在您的特定細分市場中區分您的業務。 人工智能驅動的索賠所涉及的挑戰與數據的來源和註釋直接相關。
地理、市場人口統計和細分市場中的競爭等因素阻礙了相關數據集的可用性。 您的細分市場越精細，獲取上下文、相關和最新數據的難度就越大。 在缺乏高質量數據的情況下，企業會浪費時間手動查看免費資源、政府和公共檔案以及內部數據來源。 手動搜索數據所花費的時間會浪費在訓練 AI 系統上。
一旦您設法獲取數據來源，您將花費時間清理和註釋數據以進一步延遲訓練，以便您的機器可以了解它正在輸入的內容。
收集和註釋數據的代價
採購 AI 數據和 AI 許可時需要管理費用。 費用包括：
- 內部數據收集器
- 註釋者
- 維護設備
- 技術基礎設施
- 訂閱 SaaS 工具
- 專有應用程序的開發
雖然這些費用可能只佔 AI 產品開發總成本的一小部分，但您的 ROI 每天都會受到系統不運行的極大影響。
壞數據的代價
糟糕的數據可能會降低公司團隊的士氣、競爭優勢以及其他未被注意的有形後果. 我們將不良數據定義為任何不干淨、原始、不相關、過時、不准確或充滿拼寫錯誤的數據集。 不良數據可能會通過引入偏差並以扭曲的結果破壞您的算法，從而破壞您的 AI 模型。 數據不足可能導致上市時間延長 2 倍，因為您必須重新開始收集和註釋 AI 訓練階段的相關數據。
此外，您可能會降低您的 AI 開發團隊的信心和士氣，因為他們一直暴露在糟糕和不准確的結果中。 從技術上講，您會遇到多個反饋循環，迫使您重新審視模型以進行優化和糾正措施。
管理費用
訓練 AI 時最昂貴的費用與管理有關。 涉及您的組織或企業的管理、有形和無形資產的所有成本均構成管理費用。 列出所有管理費用後，您會意識到還有其他更直接的方法可以以最少的精力和成本獲取 AI 培訓數據。
解決方案
我們上面概述的費用可以很容易地通過我們所說的“付費數據收集 和註釋服務。
或者簡單地說，外包。
外包時，您會聘請專業團隊進行數據採購、編譯和註釋，以確保您收到 AI 就緒數據。 您將處於最佳位置，準備好將無可挑剔的數據輸入您的 AI 系統。
聘請 AI 數據供應商 只需要您為所提供的服務付費。 無需花時間招聘團隊、過度工作以滿足最後期限、體驗不良數據的後果或處理團隊自尊心低和士氣驅動的衝突。 外包為您騰出時間專注於優化產品、制定促銷策略、向投資者推銷和其他關鍵任務。
為什麼是夏普？
在 Shaip，我們擁有可以訪問各種資源的專家數據科學家和註釋者。 無論您的細分市場、利基或要求如何，您都會找到訓練 AI 模型所需的質量數據。 由於我們透明的運作方式，與我們合作是一次有益的經歷； 我們還遵守嚴格的截止日期，並專注於健康的協作實踐。
如果您希望減少不必要的開支並讓您的 AI 系統以成本方式運行，請立即聯繫我們。
