L'importanza dell'Intelligenza Artificiale nei tuoi prodotti e servizi è sempre più essenziale nel 2021. Come già sai, i tuoi moduli di intelligenza artificiale sono utili solo quanto i loro dati di formazione. La domanda è: quanto dovresti spendere per i tuoi dati di allenamento AI?
Con un budget AI pompato nello sviluppo di moduli AI, ora sei al punto in cui è fondamentale prestare attenzione prima di investire in set di dati di addestramento.
È qui che entriamo in gioco. La nostra esperienza di lavoro con centinaia di clienti ti fornirà le informazioni necessarie per sviluppare un budget efficace per AI training dati per tradursi in un ROI significativo.
Inseguiamolo.
Di quanti dati hai bisogno?
Il volume di dati richiesto riflette direttamente il prezzo che finirai per pagare. Un recente studio di Ricerca dimensionale ha scoperto che le organizzazioni necessitano in media di quasi 100,000 campioni di dati affinché i loro moduli di intelligenza artificiale funzionino in modo efficace.
Mentre il volume è importante, la qualità dei dati che inserisci nel sistema è altrettanto importante; bias di dati, set di dati di bassa qualità, mancanza di dati annotati rilevanti e altri fattori potrebbero costarti tempo, risorse e fatica. 100,000 campioni insignificanti alla fine costeranno più di 200,000 campioni di dati di qualità.
La quantità di dati di cui hai effettivamente bisogno per il tuo sistema dipende anche dai casi d'uso che hai in mano. Definire efficacemente i tuoi problemi chiarirà se hai bisogno di immagini, testo, dati vocali/audio o video (e il volume di ciascuno).
Ad esempio, se la tua azienda si concentra principalmente sulla visione artificiale, molto probabilmente avrai bisogno di una combinazione di dati video e immagini anziché audio e testo. Oppure, se prevedi di implementare chatbot nel tuo negozio eCommerce, i dati audio e di testo sono più rilevanti di video e immagini.
Sfortunatamente, non esiste una formula, un pacchetto o una regola pratica unica per calcolare il prezzo dei dati di formazione AI o la qualità richiesta perché le metriche sono uniche in diversi segmenti di business e di mercato. Il calcolo di un budget è contestuale; non ci sono due aziende che avranno le stesse esigenze di dati di formazione sull'IA.
Il prezzo dei dati
Gli economisti lo hanno recentemente dichiarato il prezzo dei dati ha superato il prezzo del petrolio. Se visualizzi il concetto generico di dati come mercato e immagini, testo, file audio e video come prodotti hanno tutti un prezzo separato.
In base ai requisiti dell'IA, ai casi d'uso e ad altri fattori determinanti, dovresti procurarti tipi di set di dati individuali ai rispettivi prezzi. Inoltre, ogni tipo di dati viene valutato a una velocità diversa.
Per darti un'idea del prezzo dei set di dati, ecco una tabella rapida.
| Tipo di dati | Strategia di prezzo |
| Immagine | Prezzo per singolo file immagine |
| Video | Prezzo al secondo, minuto, un'ora o singolo fotogramma |
| Audio/Discorso | Prezzo al secondo, al minuto o all'ora |
| Testo | Prezzo per parola o frase |
L'esempio sopra è semplicemente una strategia di prezzo; il prezzo effettivo dei set di dati dipenderà da alcuni fattori critici come:
- La posizione geografica da cui provengono i set di dati
- La complessità del caso d'uso
- Il volume di dati richiesto per addestrare i modelli ML
- L'immediatezza dei requisiti di dati
Considerando questi fattori, gli imprenditori devono capire che il prezzo dell'estrazione dei dati di formazione sull'IA per un mercato più accessibile sarà significativamente inferiore a quello dei piccoli mercati o delle località geografiche sparse.
Fornitori di dati vs. Open-Source: quale è più conveniente?
La scelta tra fornitori di dati e open source è una sfida presentata a molte aziende e aziende. Sfortunatamente, qualsiasi esperto di intelligenza artificiale ti dirà che questa non è una risposta semplice. I portali web e gli archivi di dati open source sono preziose fonti di dati, c'è un'alta probabilità che questi set di dati siano obsoleti o irrilevanti.
I dati disponibili come open source sono generalmente non strutturati, con un sacco di celle di dati cruciali mancanti. Anche se riesci a scoprire set di dati accurati per i tuoi progetti, devi annotare i set per renderli compatibili con le macchine. Ciò significa che trascorrerai inevitabilmente più tempo alla ricerca di dati (che potrebbero essere inutili) o sprecherai risorse per convincere il tuo team a etichettarli per scopi di formazione.
All'inizio i fornitori di dati sembrano costosi, tuttavia la qualità dei dati che ricevi è di qualità impeccabile. Non è necessario dedicare tempo e risorse alla supervisione o all'audit dei set di dati. Non dovrai designare innumerevoli ore per l'approvvigionamento o la codifica dei dati; hai la possibilità di allocare il 100% del tuo tempo utilizzando i dati per rendere il tuo prodotto più funzionale. A seconda delle tue esigenze, i dati di qualità saranno molto più gestibili per il tuo team per impostare e portare a termine le attività.
Supponiamo che ti stai avventurando in un nuovo mercato o in una posizione geografica, dove sei il primo a commercializzare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. In tal caso, il reperimento dei dati non è solo noioso, ma anche un azzardo. In questo caso, è molto più efficiente in termini di costi e tempo lasciare il lavoro a un team esperto di data scientist.
Avvolgere Up
Il calcolo di un budget adeguato è un processo complesso. Il percorso di minor resistenza nello sviluppo dell'IA richiede il coinvolgimento di un team di esperti per scopi di formazione sull'IA.
Mettiti in contatto con uno dei nostri professionisti dell'IA all'indirizzo Saip oggi per un consulto. Discuteremo le tue esigenze e requisiti specifici di IA e suggeriremo una strategia di prezzo personalizzata adatta al tuo budget stimato. Il nostro team si dedica all'acquisizione di dati di formazione AI di qualità con tempi di consegna minimi. Recupereremo set di dati accurati per i tuoi progetti, li taggheremo e garantiremo che i tuoi risultati si adattino alla visione della tua attività.
