人工智能在您的产品和服务中的重要性在 2021 年变得越来越重要。正如您所知，您的 AI 模块仅与其训练数据一样有益。 问题是：你应该在 AI 训练数据上花多少钱？
随着 AI 预算投入到 AI 模块的开发中，您现在正处于投资训练数据集之前谨慎行事的关键时刻。
这就是我们的切入点。我们与数百个客户合作的经验将为您提供制定有效预算所需的洞察力 AI training data 转化为显着的投资回报率。
让我们追上它。
您需要多少数据？
所需的数据量直接反映了您最终要支付的价格。 最近的一项研究 维度研究 发现组织平均需要接近 100,000 个数据样本才能使其 AI 模块有效运行。
虽然数量很重要，但您输入系统的数据质量也同样重要； 数据偏差、低质量数据集、缺乏相关注释数据以及其他因素可能会花费您的时间、资源和精力。 100,000 个无关紧要的样本最终将花费 200,000 个以上的质量数据样本。
您的系统实际需要的数据量还取决于您手头的用例。 有效定义您的问题将清楚您是否需要图像、文本、语音/音频或视频数据（以及每个数据的音量）。
例如，如果您的公司主要专注于计算机视觉，您很可能需要视频和图像数据的组合，而不是音频和文本。 或者，如果您计划在电子商务商店中部署聊天机器人，则音频和文本数据比视频和图像更相关。
不幸的是，没有一刀切的公式、包或经验法则来计算 AI 训练数据的价格或所需的质量，因为这些指标在不同的业务和细分市场中是独一无二的。 计算预算是根据上下文进行的； 没有两个企业会有相同的 AI 培训数据需求。
数据的价格
经济学家最近宣布， 数据的价格 已经超过石油价格。 如果您将数据的通用概念可视化为市场，那么作为产品的图像、文本、音频文件和视频都是单独定价的。
根据您的 AI 要求、用例和其他决定因素，您需要以各自的价格采购各个数据集类型。 此外，每种数据类型的价值都不同。
为了让您了解数据集的定价方式，这里有一个快速表格。
上面的例子只是简单的定价策略； 数据集的实际价格将取决于一些关键因素，例如：
- 数据集来源的地理位置
- 用例复杂度
- 训练 ML 模型所需的数据量
- 数据要求的即时性
考虑到这些因素，企业主必须明白，为更容易进入的市场提取 AI 训练数据的价格将明显低于小市场或地理位置稀疏的市场。
数据供应商对比开源：哪个更划算？
在开源和数据供应商之间进行选择是许多公司和企业面临的挑战。 不幸的是，任何人工智能专家都会告诉你这不是一个简单的答案。 开源门户网站和数据档案是有价值的数据源，这些数据集很可能会过时或无关紧要。
作为开源可用的数据通常是非结构化的，缺少大量关键数据单元。 即使您设法为您的项目发现准确的数据集，您也必须对这些集进行注释以使其对机器友好。 这意味着您将不可避免地花费更多时间寻找数据（这可能是无用的）或浪费资源，以便让您的团队将其标记为培训目的。
数据供应商起初似乎很昂贵，但是，您收到的数据质量无可挑剔。 无需花费时间和资源来监督或审核数据集。 您不必指定无数小时来寻找或标记数据； 您可以选择使用数据分配 100% 的时间，以使您的产品更具功能性。 根据您的要求，质量数据将更易于管理，以便您的团队设置和完成任务。
假设您正在进入一个新的市场或地理位置，在那里您首先提供 AI 驱动的解决方案。 在这种情况下，获取数据不仅乏味而且是一场赌博。 在这种情况下，将工作交给经验丰富的数据科学家团队会更加节省成本和时间。
总结
计算足够的预算是一个复杂的过程。 AI 开发中阻力最小的路径需要引入一个专家团队进行 AI 培训。
与我们的一位 AI 专业人士联系，网址为 夏普 今天咨询。 我们将讨论您的特定 AI 需求和要求，并建议适合您估计预算的定制定价策略。 我们的团队致力于以最短的周转时间采购高质量的 AI 训练数据。 我们将为您的项目获取准确的数据集，标记它们，并确保您的结果符合您的业务愿景。
