Die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz in Ihren Produkten und Dienstleistungen wird im Jahr 2021 immer wichtiger. Wie Sie bereits wissen, sind Ihre KI-Module nur so nützlich wie ihre Trainingsdaten. Die Frage ist: Wie viel sollten Sie für Ihre KI-Trainingsdaten ausgeben?
Mit einem in die Entwicklung von KI-Modulen gepumpten KI-Budget sind Sie jetzt an einem Punkt angelangt, an dem Vorsicht geboten ist, bevor Sie in Trainingsdatensätze investieren.
Hier kommen wir ins Spiel. Unsere Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Hunderten von Kunden wird Ihnen die notwendigen Einblicke geben, um ein effektives Budget für zu entwickeln AI training technische Daten einen signifikanten ROI zu übersetzen.
Lass uns hinterherkommen.
Wie viele Daten benötigen Sie?
Das benötigte Datenvolumen spiegelt direkt den Preis wider, den Sie letztendlich zahlen werden. Eine aktuelle Studie von Dimensionsforschung haben herausgefunden, dass Unternehmen im Durchschnitt fast 100,000 Datenproben benötigen, damit ihre KI-Module effektiv funktionieren.
Während das Volumen wichtig ist, ist die Datenqualität, die Sie in das System einspeisen, ebenso wichtig. Datenverzerrung, minderwertige Datensätze, das Fehlen relevanter kommentierter Daten und andere Faktoren können Sie Zeit, Ressourcen und Mühe kosten. 100,000 unbedeutende Proben werden letztendlich mehr als 200,000 Proben von Qualitätsdaten kosten.
Wie viel Daten Sie tatsächlich für Ihr System benötigen, hängt auch von den Anwendungsfällen ab, die Sie zur Hand haben. Durch eine effektive Definition Ihrer Probleme wird klar, ob Sie Bild-, Text-, Sprach-/Audio- oder Videodaten (und die jeweilige Lautstärke) benötigen.
Wenn sich Ihr Unternehmen beispielsweise hauptsächlich auf Computer Vision konzentriert, benötigen Sie höchstwahrscheinlich eine Kombination aus Video- und Bilddaten anstelle von Audio und Text. Wenn Sie Chatbots in Ihrem E-Commerce-Shop bereitstellen möchten, sind Audio- und Textdaten relevanter als Video und Bild.
Leider gibt es keine einheitliche Formel, kein Paket oder keine Faustregel, um den Preis von KI-Trainingsdaten oder die erforderliche Qualität zu berechnen, da die Metriken in verschiedenen Geschäfts- und Marktsegmenten einzigartig sind. Die Berechnung eines Budgets ist kontextabhängig; Keine zwei Unternehmen haben die gleichen Anforderungen an KI-Trainingsdaten.
Der Preis der Daten
Ökonomen haben das kürzlich erklärt der Preis für Daten hat den Ölpreis übertroffen. Wenn Sie das generische Konzept von Daten als Markt visualisieren, werden Bilder, Texte, Audiodateien und Videos als Produkte separat ausgewiesen.
Basierend auf Ihren KI-Anforderungen, Anwendungsfällen und anderen bestimmenden Faktoren müssen Sie einzelne Datensatztypen zu entsprechenden Preisen beschaffen. Außerdem wird jeder Datentyp mit einer anderen Rate bewertet.
Um Ihnen eine Vorstellung von den Preisen für Datasets zu geben, finden Sie hier eine kurze Tabelle.
| Dateityp | Preisstrategie |
| Bild | Preis pro einzelne Bilddatei |
| Video | Preis pro Sekunde, Minute, Stunde oder Einzelbild |
| Audio / Sprache | Preis pro Sekunde, Minute oder Stunde |
| Text | Preis pro Wort oder Satz |
Das obige Beispiel ist einfach eine Preisstrategie; Der tatsächliche Preis von Datensätzen hängt von einigen kritischen Faktoren ab, wie z.
- Der geografische Standort, aus dem die Datensätze stammen
- Die Komplexität des Anwendungsfalls
- Das zum Trainieren von ML-Modellen erforderliche Datenvolumen
- Die Unmittelbarkeit der Datenanforderungen
Unter Berücksichtigung dieser Faktoren müssen Geschäftsinhaber verstehen, dass der Preis für die Extraktion von KI-Trainingsdaten für einen leichter zugänglichen Markt deutlich niedriger sein wird als der von kleinen Märkten oder spärlichen geografischen Standorten.
Datenanbieter vs. Open-Source: Was ist budgetfreundlicher?
Die Wahl zwischen Open-Source- und Datenanbietern stellt viele Unternehmen und Unternehmen vor eine Herausforderung. Leider wird Ihnen jeder KI-Experte sagen, dass dies keine einfache Antwort ist. Open-Source-Webportale und Datenarchive sind wertvolle Datenquellen, es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass diese Datensätze veraltet oder irrelevant sind.
Die als Open Source verfügbaren Daten sind in der Regel unstrukturiert und es fehlen viele wichtige Datenzellen. Auch wenn es Ihnen gelingt, genaue Datensätze für Ihre Projekte zu finden, müssen Sie die Datensätze mit Anmerkungen versehen, um sie maschinenfreundlich zu machen. Das bedeutet, dass Sie unweigerlich mehr Zeit damit verbringen, nach Daten zu suchen (die nutzlos sein könnten) oder Ressourcen verschwenden, um Ihr Team dazu zu bringen, sie zu Schulungszwecken zu kennzeichnen.
Datenanbieter erscheinen zunächst teuer, aber die Qualität der Daten, die Sie erhalten, ist von tadelloser Qualität. Sie müssen weder Zeit noch Ressourcen für die Überwachung oder Prüfung der Datensätze aufwenden. Sie müssen nicht unzählige Stunden aufwenden, um Daten zu beschaffen oder zu markieren; Sie haben die Möglichkeit, 100 % Ihrer Zeit mit den Daten zu verwenden, um Ihr Produkt funktionaler zu gestalten. Abhängig von Ihren Anforderungen sind Qualitätsdaten für Ihr Team viel besser handhabbar, um Aufgaben festzulegen und zu erledigen.
Angenommen, Sie betreten einen neuen Markt oder einen neuen geografischen Standort, an dem Sie als Erster KI-gesteuerte Lösungen anbieten. In diesem Fall ist die Datenbeschaffung nicht nur mühsam, sondern auch ein Glücksspiel. In diesem Fall ist es viel kosten- und zeitsparender, die Aufgabe einem erfahrenen Data Scientist-Team zu überlassen.
Fazit
Die Berechnung eines angemessenen Budgets ist ein komplexer Prozess. Der Weg des geringsten Widerstands in der KI-Entwicklung erfordert die Einbindung eines Expertenteams für KI-Trainingszwecke.
Kontaktieren Sie einen unserer KI-Profis unter Saip heute zur Beratung. Wir besprechen Ihre spezifischen KI-Anforderungen und -Anforderungen und schlagen eine maßgeschneiderte Preisstrategie vor, die Ihrem geschätzten Budget entspricht. Unser Team ist bestrebt, qualitativ hochwertige KI-Trainingsdaten mit minimalen Durchlaufzeiten zu beschaffen. Wir holen genaue Datensätze für Ihre Projekte, markieren sie und stellen sicher, dass Ihre Ergebnisse der Vision Ihres Unternehmens entsprechen.
