Processen att utveckla ett artificiellt intelligenssystem (AI) är skattepliktigt. Även en enkel AI -modul tar månader av utbildning för att förutsäga, bearbeta eller rekommendera ett resultat. Att framgångsrikt utveckla AI-system är utmanande när det gäller arbete och tidskrävande. Företag som arbetar inom korta tidsramar kan drabbas av betydande förluster om utbildningsperioden sträcker sig utöver tidsfristen.
Dessutom kommer företagen sannolikt också att mata sina system med dålig data. Även om tidsfristerna är uppfyllda kan användning av lågkvalitativa AI-utbildningsdata resultera i att den faktiska kostnaden för fullfjädrad AI-utveckling kan bli orimlig. För att undvika försenade träningstider och felaktiga resultat måste en sofistikerad strategi genomföras på ett adekvat sätt.
Vi kommer att täcka en annan aspekt av kostnaderna för att utveckla AI i det här inlägget. Vi har tidigare täckt Prissättning av AI-träningsdata; idag kommer vi att dyka djupare och utforska andra kostnader som är involverade i AI-träningsdata.
Låt oss börja.
Hur mycket kostar AI Training Data?
Innan vi går in på kostnaden för AI -utbildningsdata, låt oss definiera kostnaden. Vi måste överväga linjära element som tid och ansträngningar för att utveckla AI -system och kostnader ur ett transaktionsperspektiv. Pengar och tid är avgörande för alla företag; antingen kan bli dyrt om det ena inte komplimangerar det andra.
Tid som läggs på att skaffa och kommentera data
Alla projekt har inte samma krav. Vårt mål är att differentiera ditt företag inom ditt specifika marknadssegment med ett unikt erbjudande. Utmaningarna i ett AI-driven påstående är direkt relaterade till att skaffa och kommentera data.
Faktorer som geografi, marknadsdemografi och konkurrens inom din nisch hindrar tillgången på relevanta datauppsättningar. Ju mer förfinad din nisch är, desto svårare är det att hämta kontextuell, relevant och aktuell data. I avsaknad av kvalitetsdata slösar företag tid på att manuellt leta igenom gratisresurser, statliga och offentliga arkiv och interna datakällor. Den tid som ägnas åt att manuellt söka efter data är tidsödande när du tränar ditt AI-system.
När du har lyckats källa dina data kommer du att fördröja utbildningen ytterligare genom att lägga tid på att rengöra och kommentera data så att din maskin kan förstå vad den matas.
Priset för att samla in och kommentera data
Overheadkostnader krävs vid köp av AI -data och AI -licensiering. Utgifterna inkluderar:
- Interna datainsamlare
- Annotatorer
- Underhåll av utrustning
- Teknisk infrastruktur
- Prenumerationer på SaaS -verktyg
- Utveckling av egna applikationer
Även om dessa kostnader kan utgöra en liten del av den totala kostnaden för AI -produktutveckling, påverkas din avkastning kraftigt varje dag ditt system inte fungerar.
Kostnaden för dåliga data
Dålig data kan kosta ditt företags team moral, din konkurrensfördel och andra påtagliga konsekvenser som inte går att märka. Vi definierar dålig data som varje datauppsättning som är oren, rå, irrelevant, föråldrad, felaktig eller full av stavfel. Dålig data kan förstöra din AI -modell genom att införa partiskhet och förstöra dina algoritmer med snedställda resultat. Otillräckliga data kan leda till att du förlänger din tid till marknadsföring med 2X eftersom du måste starta om insamling och annotering av relevant data för din AI -utbildningsfas.
Dessutom kommer du sannolikt att minska förtroendet och moralen för ditt AI -utvecklingsteam eftersom de konsekvent utsätts för dåliga och felaktiga resultat. Tekniskt sett kommer du att stöta på flera återkopplingsslingor som tvingar dig att återkomma till din modell för optimering och korrigerande åtgärder.
Ledningskostnader
Den dyraste kostnaden när du tränar din AI är ledningsrelaterad. Alla kostnader för administration av din organisation eller företag, materiella och immateriella tillgångar utgör förvaltningskostnader. När alla administrationskostnader är tabellerade inser du att det finns andra mer okomplicerade sätt att skaffa dina AI -utbildningsdata med minimal ansträngning och kostnader.
Lösningen
Utgifterna vi har beskrivit ovan kan enkelt elimineras genom vad vi kallar "betald datainsamling och anteckningstjänster.'
Eller helt enkelt, outsourcing.
När du lägger ut på entreprenad anställer du ett specialiserat team för att arbeta med datakälla, kompilering och anteckningar, vilket säkerställer att du får AI-färdig data. Du kommer att vara i bästa möjliga position, redo att mata in oklanderlig data i ditt AI-system.
Anlita AI-dataleverantör kräver bara att du betalar för tjänsten som tillhandahålls. Det finns ingen anledning att lägga tid på att anställa ett team, överanstränga sig för att uppfylla deadlines, uppleva konsekvenserna av dålig data eller hantera lågt teamkänsla och moralstyrda konflikter. Outsourcing ger plats för den tid du behöver för att fokusera på att optimera din produkt, arbeta med marknadsföringsstrategier, pitcha till investerare och andra viktiga uppgifter.
Varför Shaip?
På Shaip har vi expertdatavetenskapare och annotatorer som har tillgång till olika resurser. Oavsett ditt marknadssegment, nisch eller krav, hittar du den kvalitetsdata du behöver för att träna din AI-modell. Att arbeta med oss är en givande upplevelse på grund av vårt transparenta arbetssätt; vi följer också strikta deadlines och fokuserar på sunda samarbetsmetoder.
Om du vill minska onödiga utgifter och få ditt AI -system att fungera till en kostnad, kontakta oss idag.
