आपके उत्पादों और सेवाओं में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का महत्व 2021 में तेजी से आवश्यक हो गया है। जैसा कि आप पहले से ही जानते हैं, आपके एआई मॉड्यूल केवल उनके प्रशिक्षण डेटा के समान ही फायदेमंद हैं। सवाल यह है कि आपको अपने एआई प्रशिक्षण डेटा पर कितना खर्च करना चाहिए?
एआई मॉड्यूल के विकास में लगाए गए एआई बजट के साथ, अब आप उस बिंदु पर हैं जहां प्रशिक्षण डेटासेट में निवेश करने से पहले सावधानी बरतना महत्वपूर्ण है।
यहीं हम आते हैं। सैकड़ों ग्राहकों के साथ काम करने का हमारा अनुभव आपको एक प्रभावी बजट विकसित करने के लिए आवश्यक जानकारी देगा। AI ट्रेनीng तिथि एक महत्वपूर्ण आरओआई में अनुवाद करने के लिए।
चलो इसके पीछे लग जाओ.
आपको कितना डेटा चाहिए?
आवश्यक डेटा की मात्रा सीधे तौर पर उस कीमत को दर्शाती है जो आपको चुकानी पड़ेगी। द्वारा एक हालिया अध्ययन आयामी अनुसंधान पता चला कि संगठनों को अपने एआई मॉड्यूल को प्रभावी ढंग से कार्य करने के लिए औसतन लगभग 100,000 डेटा नमूनों की आवश्यकता होती है।
जबकि वॉल्यूम महत्वपूर्ण है, आपके द्वारा सिस्टम में फीड की गई डेटा गुणवत्ता भी उतनी ही महत्वपूर्ण है; डेटा पूर्वाग्रह, निम्न-गुणवत्ता वाले डेटासेट, प्रासंगिक एनोटेटेड डेटा की कमी और अन्य कारकों से आपका समय, संसाधन और प्रयास बर्बाद हो सकता है। 100,000 महत्वहीन नमूनों की कीमत अंततः गुणवत्ता डेटा के 200,000 नमूनों से अधिक होगी।
आपके सिस्टम के लिए वास्तव में आवश्यक डेटा की मात्रा आपके पास मौजूद उपयोग के मामलों पर भी निर्भर करती है। आपके मुद्दों को प्रभावी ढंग से परिभाषित करने से यह स्पष्ट हो जाएगा कि आपको छवि, पाठ, भाषण/ऑडियो, या वीडियो डेटा (और प्रत्येक की मात्रा) की आवश्यकता है या नहीं।
उदाहरण के लिए, यदि आपकी कंपनी मुख्य रूप से कंप्यूटर विज़न पर केंद्रित है, तो आपको ऑडियो और टेक्स्ट के बजाय वीडियो और छवि डेटा के संयोजन की सबसे अधिक आवश्यकता होगी। या, यदि आप अपने ईकॉमर्स स्टोर पर चैटबॉट तैनात करने की योजना बना रहे हैं, तो ऑडियो और टेक्स्ट डेटा वीडियो और छवि से अधिक प्रासंगिक हैं।
दुर्भाग्य से, एआई प्रशिक्षण डेटा की कीमत या आवश्यक गुणवत्ता की गणना करने के लिए कोई एक आकार-फिट-सभी फॉर्मूला, पैकेज या अंगूठे का नियम नहीं है क्योंकि मेट्रिक्स विभिन्न व्यवसाय और बाजार क्षेत्रों में अद्वितीय हैं। बजट की गणना करना प्रासंगिक है; किन्हीं दो व्यवसायों की AI प्रशिक्षण डेटा आवश्यकताएँ समान नहीं होंगी।
डेटा की कीमत
अर्थशास्त्रियों ने हाल ही में इसकी घोषणा की है डेटा की कीमत तेल की कीमत को पार कर गया है. यदि आप एक बाज़ार के रूप में डेटा की सामान्य अवधारणा की कल्पना करते हैं, और उत्पादों के रूप में छवियाँ, पाठ, ऑडियो फ़ाइलें और वीडियो सभी की कीमत अलग-अलग होती है।
आपकी एआई आवश्यकताओं, उपयोग के मामलों और अन्य निर्धारण कारकों के आधार पर, आपको संबंधित कीमतों पर अलग-अलग डेटासेट प्रकार खरीदने की आवश्यकता होगी। साथ ही, प्रत्येक डेटा प्रकार का मूल्यांकन एक अलग दर पर किया जाता है।
आपको यह अंदाज़ा देने के लिए कि डेटासेट की कीमत कैसे तय की जाती है, यहां एक त्वरित तालिका दी गई है।
| डाटा प्रकार | कीमत निर्धारण कार्यनीति |
| छवि | प्रति एकल छवि फ़ाइल का मूल्य |
| वीडियो | प्रति सेकंड, मिनट, एक घंटा या व्यक्तिगत फ्रेम की कीमत |
| ऑडियो/भाषण | प्रति सेकंड, एक मिनट या घंटे की कीमत |
| टेक्स्ट | प्रति शब्द या वाक्य का मूल्य |
उपरोक्त उदाहरण केवल मूल्य निर्धारण रणनीति है; डेटासेट की वास्तविक कीमत कुछ महत्वपूर्ण कारकों पर निर्भर करेगी जैसे:
- वह भौगोलिक स्थिति जहां डेटासेट स्रोत हैं
- उपयोग-मामले की जटिलता
- एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा मात्रा
- डेटा आवश्यकताओं की तात्कालिकता
इन कारकों को ध्यान में रखते हुए, व्यवसाय मालिकों को यह समझना चाहिए कि अधिक सुलभ बाजार के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा निकालने की कीमत छोटे बाजारों या विरल भौगोलिक स्थानों की तुलना में काफी कम होगी।
डेटा विक्रेता बनाम। ओपन-सोर्स: कौन सा अधिक बजट-अनुकूल है?
ओपन-सोर्स और डेटा विक्रेताओं के बीच चयन करना कई कंपनियों और व्यवसायों के लिए एक चुनौती है। दुर्भाग्य से, कोई भी एआई विशेषज्ञ आपको बताएगा कि यह कोई आसान उत्तर नहीं है। ओपन-सोर्स वेब-पोर्टल और डेटा संग्रह मूल्यवान डेटा स्रोत हैं, इस बात की बहुत अधिक संभावना है कि ये डेटासेट अप्रचलित या अप्रासंगिक होंगे।
ओपन-सोर्स के रूप में उपलब्ध डेटा आमतौर पर असंरचित होता है, जिसमें बहुत सारे महत्वपूर्ण डेटा सेल गायब होते हैं। भले ही आप अपनी परियोजनाओं के लिए सटीक डेटासेट खोजने में कामयाब हो जाएं, आपको सेट को मशीन-अनुकूल बनाने के लिए एनोटेट करना होगा। मतलब यह है कि आप अनिवार्य रूप से डेटा की तलाश में अधिक समय बिताएंगे (जो बेकार हो सकता है) या अपनी टीम को प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए लेबल करने के लिए संसाधनों को बर्बाद कर रहे हैं।
डेटा विक्रेता पहले महंगे लगते हैं, हालाँकि, आपको प्राप्त होने वाले डेटा की गुणवत्ता त्रुटिहीन होती है। डेटासेट के पर्यवेक्षण या ऑडिटिंग पर समय और संसाधन खर्च करने की कोई आवश्यकता नहीं है। आपको डेटा की सोर्सिंग या टैगिंग के लिए अनगिनत घंटे निर्धारित नहीं करने होंगे; आपके पास अपने उत्पाद को अधिक कार्यात्मक बनाने के लिए डेटा का उपयोग करके अपना 100% समय आवंटित करने का विकल्प है। आपकी आवश्यकताओं के आधार पर, आपकी टीम के लिए कार्य निर्धारित करने और पूरा करने के लिए गुणवत्ता डेटा अधिक प्रबंधनीय होगा।
मान लीजिए कि आप एक नए बाजार या भौगोलिक स्थान पर कदम रख रहे हैं, जहां आप एआई-संचालित समाधान पेश करने वाले पहले व्यक्ति हैं। उस स्थिति में, डेटा सोर्स करना न केवल थकाऊ है बल्कि एक जुआ भी है। इस मामले में, एक अनुभवी डेटा वैज्ञानिक टीम को काम छोड़ना अधिक लागत और समय प्रभावी है।
लपेटकर
पर्याप्त बजट की गणना करना एक जटिल प्रक्रिया है। एआई विकास में कम से कम प्रतिरोध के मार्ग के लिए एआई प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए विशेषज्ञों की एक टीम लाने की आवश्यकता है।
हमारे एआई पेशेवरों में से किसी एक से संपर्क करें शेप देना आज परामर्श के लिए. हम आपकी विशिष्ट एआई आवश्यकताओं और आवश्यकताओं पर चर्चा करेंगे और आपके अनुमानित बजट के अनुरूप एक अनुकूलित मूल्य निर्धारण रणनीति का सुझाव देंगे। हमारी टीम न्यूनतम टर्नअराउंड समय के साथ गुणवत्तापूर्ण एआई प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करने के लिए समर्पित है। हम आपकी परियोजनाओं के लिए सटीक डेटासेट लाएंगे, उन्हें टैग करेंगे और सुनिश्चित करेंगे कि आपके परिणाम आपके व्यवसाय के दृष्टिकोण के अनुरूप हों।
