Het belang van kunstmatige intelligentie in uw producten en diensten wordt in 2021 steeds belangrijker. Zoals u al weet, zijn uw AI-modules slechts zo nuttig als hun trainingsgegevens. De vraag is: hoeveel moet u uitgeven aan uw AI-trainingsgegevens?
Met een AI-budget dat is gepompt in de ontwikkeling van AI-modules, bevindt u zich nu op het punt waar het cruciaal is om voorzichtig te zijn voordat u investeert in trainingsdatasets.
Dat is waar wij van pas komen. Onze ervaring in het werken met honderden klanten zal u de inzichten geven die nodig zijn om een effectief budget te ontwikkelen voor AI Training gegevens te vertalen naar een aanzienlijke ROI.
Laten we erachteraan gaan.
Hoeveel gegevens heb je nodig?
Het benodigde datavolume weerspiegelt direct de prijs die u uiteindelijk zult betalen. Een recente studie van Dimensionaal onderzoek ontdekte dat organisaties gemiddeld bijna 100,000 datasamples nodig hebben om hun AI-modules effectief te laten functioneren.
Hoewel volume belangrijk is, is de gegevenskwaliteit die u in het systeem invoert even belangrijk; gegevensbias, datasets van lage kwaliteit, gebrek aan relevante geannoteerde gegevens en andere factoren kunnen u tijd, middelen en moeite kosten. 100,000 onbeduidende steekproeven zullen uiteindelijk meer dan 200,000 steekproeven van kwaliteitsgegevens kosten.
De hoeveelheid data die je daadwerkelijk nodig hebt voor je systeem hangt ook af van de use cases die je in handen hebt. Door uw problemen effectief te definiëren, wordt duidelijk of u beeld-, tekst-, spraak-/audio- of videogegevens (en het volume van elk) nodig hebt.
Als uw bedrijf zich bijvoorbeeld voornamelijk richt op computervisie, heeft u hoogstwaarschijnlijk een combinatie van video- en beeldgegevens nodig in plaats van audio en tekst. Of, als u van plan bent om chatbots in uw eCommerce-winkel in te zetten, zijn audio- en tekstgegevens relevanter dan video en afbeelding.
Helaas is er geen standaardformule, pakket of vuistregel om de prijs van AI-trainingsgegevens of de vereiste kwaliteit te berekenen, omdat de statistieken uniek zijn in verschillende bedrijfs- en marktsegmenten. Het berekenen van een budget is contextueel; geen twee bedrijven zullen dezelfde behoefte hebben aan AI-trainingsgegevens.
De prijs van gegevens
Economen hebben onlangs verklaard dat: de prijs van gegevens de olieprijs heeft overtroffen. Als je het generieke concept van data als een markt visualiseert, en afbeeldingen, tekst, audiobestanden en video's als producten worden allemaal apart geprijsd.
Op basis van uw AI-vereisten, gebruiksscenario's en andere bepalende factoren, moet u afzonderlijke typen gegevenssets aanschaffen tegen de respectievelijke prijzen. Ook wordt elk gegevenstype op een ander tempo gewaardeerd.
Om u een idee te geven van de prijs van datasets, volgt hier een korte tabel.
| Data type | Prijsstrategie |
| Beeld | Geprijsd per enkel afbeeldingsbestand |
| Video | Geprijsd per seconde, minuut, uur of individueel frame |
| Audio / Spraak | Geprijsd per seconde, minuut of uur |
| Tekst | Geprijsd per woord of zin |
Het bovenstaande voorbeeld is gewoon een prijsstrategie; de werkelijke prijs van datasets hangt af van enkele kritische factoren, zoals:
- De geografische locatie waar de datasets vandaan komen
- De complexiteit van de use-case
- Het datavolume dat nodig is om ML-modellen te trainen
- De directheid van gegevensvereisten
Gezien deze factoren moeten bedrijfseigenaren begrijpen dat de prijs van het extraheren van AI-trainingsgegevens voor een meer toegankelijke markt aanzienlijk lager zal zijn dan die van kleine markten of schaarse geografische locaties.
Gegevensverkopers vs. Open source: wat is budgetvriendelijker?
Kiezen tussen open source en dataleveranciers is een uitdaging voor veel bedrijven en bedrijven. Helaas zal elke AI-expert u vertellen dat dit geen eenvoudig antwoord is. Open-source webportalen en data-archieven zijn waardevolle databronnen, de kans is groot dat deze datasets verouderd of irrelevant zijn.
De gegevens die als open source beschikbaar zijn, zijn meestal ongestructureerd, waarbij veel cruciale gegevenscellen ontbreken. Zelfs als het je lukt om nauwkeurige datasets voor je projecten te ontdekken, moet je de sets annoteren om ze machinevriendelijk te maken. Dit betekent dat u onvermijdelijk meer tijd zult besteden aan het zoeken naar gegevens (die nutteloos kunnen zijn) of het verspillen van middelen om uw team deze te laten labelen voor trainingsdoeleinden.
Gegevensverkopers lijken in eerste instantie duur, maar de kwaliteit van de gegevens die u ontvangt is van onberispelijke kwaliteit. U hoeft geen tijd en middelen te besteden aan toezicht of controle van de datasets. U hoeft niet talloze uren te besteden aan het sourcen of taggen van gegevens; u hebt de mogelijkheid om 100% van uw tijd te besteden aan het gebruik van de gegevens om uw product functioneler te maken. Afhankelijk van uw vereisten, zullen kwaliteitsgegevens veel beter beheersbaar zijn voor uw team om taken in te stellen en uit te voeren.
Stel dat u zich op een nieuwe markt of geografische locatie waagt, waar u als eerste op de markt bent met het aanbieden van AI-gestuurde oplossingen. In dat geval is het sourcen van data niet alleen vervelend, maar ook een gok. In dit geval is het veel kosten- en tijdbesparender om het werk over te laten aan een ervaren datawetenschapper-team.
Afsluiten
Het berekenen van een adequaat budget is een complex proces. De weg van de minste weerstand in AI-ontwikkeling vereist het inschakelen van een team van experts voor AI-trainingsdoeleinden.
Neem contact op met een van onze AI-professionals op Shaip vandaag voor een consult. We bespreken uw specifieke AI-behoeften en -vereisten en stellen een aangepaste prijsstrategie voor die past bij uw geschatte budget. Ons team is toegewijd aan het verkrijgen van hoogwaardige AI-trainingsgegevens met minimale doorlooptijden. We halen nauwkeurige datasets voor uw projecten op, taggen ze en zorgen ervoor dat uw resultaten passen bij de visie van uw bedrijf.
