製品やサービスにおける人工知能の重要性は、2021年にますます重要になっています。すでにご存知のように、AIモジュールはトレーニングデータと同じくらい有益です。 問題は、AIトレーニングデータにいくら費やす必要があるかということです。
AIモジュールの開発にAI予算が投入された今、トレーニングデータセットに投資する前に注意を払うことが重要な段階にあります。
それが私たちの出番です。何百ものクライアントと協力した経験から、効果的な予算を立てるために必要な洞察が得られます。 AI トレーニングng データ 大きなROIに変換します。
それを追いかけましょう。
どのくらいのデータが必要ですか？
必要なデータ量は、最終的に支払う価格を直接反映しています。 による最近の研究 次元研究 組織がAIモジュールを効果的に機能させるには、平均して100,000近くのデータサンプルが必要であることがわかりました。
ボリュームは重要ですが、システムに供給するデータ品質も同様に重要です。 データの偏り、低品質のデータセット、関連する注釈付きデータの欠如、およびその他の要因により、時間、リソース、および労力がかかる可能性があります。 100,000の重要でないサンプルは、最終的に200,000を超える品質データのサンプルのコストがかかります。
システムに実際に必要なデータの量は、手元にあるユースケースによっても異なります。 問題を効果的に定義することで、画像、テキスト、音声/音声、またはビデオデータ（およびそれぞれの音量）が必要かどうかが明確になります。
たとえば、会社が主にコンピュータビジョンに重点を置いている場合、オーディオとテキストではなく、ビデオと画像のデータの組み合わせが必要になる可能性があります。 または、eコマースストアにチャットボットを展開する場合は、ビデオや画像よりも音声とテキストのデータの方が関連性が高くなります。
残念ながら、AIトレーニングデータの価格や必要な品質を計算するための万能の公式、パッケージ、または経験則はありません。これは、メトリックがさまざまなビジネスおよび市場セグメントにわたって一意であるためです。 予算の計算は状況に応じて行われます。 XNUMXつの企業が同じAIトレーニングデータのニーズを持つことはありません。
データの価格
エコノミストは最近、 データの価格 石油の価格を上回っています。 データの一般的な概念を市場として視覚化し、製品としての画像、テキスト、オーディオファイル、およびビデオはすべて個別に価格設定されます。
AI要件、ユースケース、およびその他の決定要因に基づいて、個々のデータセットタイプをそれぞれの価格で調達する必要があります。 また、各データ型は異なるレートで評価されます。
データセットの価格設定についてのアイデアを提供するために、ここに簡単な表があります。
| データ型 | 価格戦略 |
| 画像 | 単一の画像ファイルごとの価格 |
| ビデオ | XNUMX秒、XNUMX分、XNUMX時間、または個々のフレームあたりの価格 |
| オーディオ/スピーチ | XNUMX秒、XNUMX分、またはXNUMX時間あたりの価格 |
| テキスト | 単語または文ごとの価格 |
上記の例は、単に価格戦略です。 データセットの実際の価格は、次のようないくつかの重要な要因によって異なります。
- データセットが提供されている地理的な場所
- ユースケースの複雑さ
- MLモデルのトレーニングに必要なデータ量
- データ要件の即時性
これらの要因を考慮すると、ビジネスオーナーは、よりアクセスしやすい市場向けにAIトレーニングデータを抽出する価格が、小規模な市場や地理的にまばらな場所よりも大幅に低くなることを理解する必要があります。
データベンダー対。 オープンソース：どちらが予算にやさしいですか？
オープンソースベンダーとデータベンダーのどちらを選択するかは、多くの企業や企業に提示されている課題です。 残念ながら、AIの専門家なら誰でも、これは簡単な答えではないと言うでしょう。 オープンソースのWebポータルとデータアーカイブは貴重なデータソースであり、これらのデータセットは廃止されるか、無関係になる可能性が高くなります。
オープンソースとして利用可能なデータは通常、構造化されておらず、重要なデータセルの負荷が欠落しています。 プロジェクトの正確なデータセットを見つけることができたとしても、それらをマシンフレンドリーにするためにセットに注釈を付ける必要があります。 つまり、トレーニング目的でチームにラベルを付けるために、必然的にデータの検索（役に立たない可能性がある）やリソースの浪費に多くの時間を費やすことになります。
データベンダーは最初は高価に見えますが、受け取るデータの品質は申し分のない品質です。 データセットの監視や監査に時間とリソースを費やす必要はありません。 データの調達やタグ付けに数え切れないほどの時間を指定する必要はありません。 製品をより機能的にするために、データを使用して時間の100％を割り当てるオプションがあります。 要件に応じて、チームがタスクを設定および実行するための品質データがはるかに管理しやすくなります。
AI主導のソリューションを提供することで最初に市場に参入する、新しい市場または地理的な場所に足を踏み入れているとします。 その場合、データの調達は面倒なだけでなく、ギャンブルでもあります。 この場合、経験豊富なデータサイエンティストチームに仕事を任せる方がはるかに費用と時間がかかります。
アップラッピング
適切な予算の計算は複雑なプロセスです。 AI開発における抵抗を最小限に抑えるには、AIトレーニングの目的で専門家のチームを参加させる必要があります。
で私たちのAI専門家のXNUMX人と連絡を取る シャイプ 今日は相談に。 特定のAIのニーズと要件について話し合い、見積もり予算に合わせてカスタマイズされた価格戦略を提案します。 私たちのチームは、最小限の所要時間で高品質のAIトレーニングデータを調達することに専念しています。 プロジェクトの正確なデータセットを取得してタグを付け、結果がビジネスのビジョンに適合していることを確認します。
