Процесът на разработване на система с изкуствен интелект (AI) е данъчен. Дори един прост AI модул отнема месеци обучение, за да предвиди, обработи или препоръча резултат. Успешното разработване на AI системи е предизвикателство от гледна точка на труд и време. Компаниите, работещи в рамките на кратки срокове, биха могли да понесат значителни загуби, ако периодът им на обучение се удължи след крайния срок.
Освен това има вероятност компаниите да захранват системите си с лоши данни. Дори и крайните срокове да бъдат спазени, използването на данни за обучение на AI с ниско качество ще доведе до това, че действителната цена на пълноценното разработване на AI може да се окаже прекомерна. За да се избегнат забавени времена за обучение и неточни резултати, трябва да се приложи адекватно сложна стратегия.
В тази публикация ще разгледаме различен аспект от разходите, свързани с разработването на AI. Покрихме преди това Ценообразуване на данни за обучение на AI; днес ще се потопим по-дълбоко и ще проучим други разходи, включени в данните за обучение на AI.
Да започваме.
Колко струват данните за обучение на AI?
Преди да навлезем в цената на данните за обучение на AI, нека дефинираме цената. Трябва да вземем предвид линейни елементи като време и усилия, изразходвани за разработване на AI системи и разходи от транзакционна гледна точка. Парите и времето са от съществено значение за всеки бизнес; и двете могат да се окажат скъпи, ако едното не успее да направи комплимент на другото.
Време, прекарано за извличане и анотиране на данни
Фактори като география, пазарна демография и конкуренция във вашата ниша възпрепятстват наличието на подходящи набори от данни. Колкото по-рафинирана е вашата ниша, толкова по-трудно е да получите контекстуални, подходящи и скорошни данни. При липса на качествени данни, фирмите губят време в ръчно разглеждане на безплатни ресурси, държавни и обществени архиви и вътрешни източници на данни. Времето, прекарано в ръчно търсене на данни, е загуба на време за обучение на вашата AI система.
След като успеете да извлечете данните си, вие допълнително ще забавите обучението, като отделите време за почистване и анотиране на данните, така че вашата машина да може да разбере какво се захранва.
Цената за събиране и анотиране на данни
Необходими са режийни разходи при получаване на данни за AI и лицензиране на AI. Разходите включват:
- Вътрешни събирачи на данни
- Анотатори
- Поддържане на оборудване
- Техническа инфраструктура
- Абонаменти за SaaS инструменти
- Разработка на патентовани приложения
Въпреки че тези разходи може да изглеждат като малка част от общите разходи за разработване на AI продукт, вашата възвръщаемост на инвестициите се влияе значително всеки ден, когато системата ви не работи.
Цената на лошите данни
Лошите данни могат да костват морала на екипа на вашата компания, конкурентното ви предимство и други осезаеми последици, които остават незабелязани. Ние определяме лошите данни като всеки набор от данни, който е нечист, необработен, неподходящ, остарял, неточен или пълен с правописни грешки. Лошите данни могат да развалят вашия AI модел, като внесат пристрастия и повредят вашите алгоритми с изкривени резултати. Неадекватните данни могат да доведат до удължаване на времето ви за пускане на пазара с 2 пъти, тъй като трябва да рестартирате събирането и анотирането на съответните данни за вашата фаза на обучение за AI.
Освен това има вероятност да понижите увереността и морала на вашия екип за разработка на AI, тъй като те постоянно са изложени на лоши и неточни резултати. Технически ще се натъкнете на множество вериги за обратна връзка, които ще ви принудят да преразгледате модела си за оптимизиране и коригиращи мерки.
Разходи за управление
Най-скъпият разход при обучение на вашия AI е свързан с управлението. Всички разходи, включващи администрацията на вашата организация или предприятие, материални и нематериални активи, представляват разходи за управление. Когато всички административни разходи са представени в таблица, разбирате, че има други по-прости начини да получите вашите данни за обучение на AI с минимални усилия и разходи.
Решението
Разходите, които посочихме по-горе, могат лесно да бъдат елиминирани чрез това, което наричаме „платено събиране на данни и услуги за анотации.
Или просто аутсорсинг.
Наемете доставчик на AI данни изисква само да платите за предоставената услуга. Няма нужда да губите време в наемане на екип, прекомерна работа за спазване на крайни срокове, изпитване на последствията от лоши данни или справяне с ниско уважение към екипа и конфликти, водени от морал. Аутсорсингът освобождава време за времето, от което се нуждаете, за да се съсредоточите върху оптимизирането на вашия продукт, работата по промоционални стратегии, представяне пред инвеститори и други важни задачи.
Защо Шайп?
В Shaip имаме експерти по данни и анотатори, които имат достъп до различни ресурси. Независимо от вашия пазарен сегмент, ниша или изисквания, ще намерите качествените данни, от които се нуждаете, за да обучите своя AI модел. Работата с нас е възнаграждаващо изживяване поради нашия прозрачен начин на действие; ние също се придържаме към строги срокове и се фокусираме върху здравословни практики за сътрудничество.
Ако искате да намалите ненужните разходи и вашата AI система да работи на цена, свържете се с нас днес.
