कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणाली विकसित करने की प्रक्रिया कठिन है। यहां तक कि एक साधारण एआई मॉड्यूल को भी किसी परिणाम की भविष्यवाणी करने, संसाधित करने या अनुशंसा करने के लिए महीनों के प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। एआई सिस्टम को सफलतापूर्वक विकसित करना श्रम और समय लेने की दृष्टि से चुनौतीपूर्ण है। कम समय सीमा के भीतर काम करने वाली कंपनियों को महत्वपूर्ण नुकसान हो सकता है यदि उनकी प्रशिक्षण अवधि उनकी समय सीमा से आगे बढ़ जाती है।
इसके अलावा, कंपनियों द्वारा अपने सिस्टम में ख़राब डेटा डालने की भी संभावना है। भले ही समय सीमा पूरी हो जाए, निम्न-गुणवत्ता वाले एआई प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करने से पूर्ण-विकसित एआई विकास की वास्तविक लागत अत्यधिक हो सकती है। विलंबित प्रशिक्षण समय और गलत परिणामों से बचने के लिए, एक परिष्कृत रणनीति को पर्याप्त रूप से लागू किया जाना चाहिए।
हम इस पोस्ट में AI विकसित करने में आने वाले खर्चों के एक अलग पहलू को कवर करने जा रहे हैं। हमने पहले कवर किया है एआई प्रशिक्षण डेटा मूल्य निर्धारण; आज, हम गहराई से विचार करेंगे और एआई प्रशिक्षण डेटा में शामिल अन्य लागतों का पता लगाएंगे।
आइये शुरुआत करते हैं|
AI प्रशिक्षण डेटा की लागत कितनी है?
इससे पहले कि हम एआई प्रशिक्षण डेटा की लागत के बारे में जानें, आइए लागत को परिभाषित करें। हमें लेन-देन के नजरिए से एआई सिस्टम विकसित करने में लगने वाले समय और प्रयासों और लागत जैसे रैखिक तत्वों पर विचार करना चाहिए। सभी व्यवसायों के लिए पैसा और समय आवश्यक है; यदि कोई दूसरे की प्रशंसा करने में विफल रहता है तो कोई भी महंगा साबित हो सकता है।
डेटा की सोर्सिंग और एनोटेटिंग पर व्यतीत किया गया समय
सभी परियोजनाओं की आवश्यकताएँ समान नहीं होतीं। हमारा लक्ष्य एक अद्वितीय पेशकश के साथ आपके विशिष्ट बाजार खंड में आपके व्यवसाय को अलग करना है। एआई-संचालित दावे में शामिल चुनौतियाँ सीधे तौर पर डेटा की सोर्सिंग और एनोटेटिंग से संबंधित हैं।
भूगोल, बाज़ार जनसांख्यिकी और आपके क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा जैसे कारक प्रासंगिक डेटासेट की उपलब्धता में बाधा डालते हैं। आपका विषय जितना अधिक परिष्कृत होगा, प्रासंगिक, प्रासंगिक और हालिया डेटा प्राप्त करना उतना ही कठिन होगा। गुणवत्तापूर्ण डेटा के अभाव में, व्यवसाय डेटा के लिए मुफ़्त संसाधनों, सरकारी और सार्वजनिक अभिलेखागार और आंतरिक स्रोतों को मैन्युअल रूप से देखने में समय बर्बाद करते हैं। डेटा को मैन्युअल रूप से खोजने में लगने वाला समय आपके एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने में समय बर्बाद करने वाला है।
एक बार जब आप अपने डेटा का स्रोत बनाने में कामयाब हो जाते हैं, तो आप डेटा को साफ करने और एनोटेट करने में समय बर्बाद करके प्रशिक्षण में और देरी करेंगे ताकि आपकी मशीन समझ सके कि उसे क्या खिलाया जा रहा है।
डेटा एकत्र करने और व्याख्या करने की कीमत
एआई डेटा और एआई लाइसेंसिंग की सोर्सिंग करते समय ओवरहेड खर्च की आवश्यकता होती है। व्यय में शामिल हैं:
- इन-हाउस डेटा संग्राहक
- व्याख्याकार
- उपकरण का रख-रखाव
- टेक अवसंरचना
- SaaS टूल की सदस्यता
- मालिकाना अनुप्रयोगों का विकास
हालाँकि ये खर्च AI उत्पाद विकास की कुल लागत के एक छोटे से हिस्से के रूप में दिखाई दे सकते हैं, आपका ROI हर दिन आपके सिस्टम के प्रदर्शन न करने पर बहुत प्रभावित होता है।
ख़राब डेटा की कीमत
ख़राब डेटा आपकी कंपनी टीम के मनोबल, आपकी प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त और अन्य ठोस परिणामों को ख़त्म कर सकता है जिन पर किसी का ध्यान नहीं जाता. हम खराब डेटा को ऐसे किसी भी डेटासेट के रूप में परिभाषित करते हैं जो अशुद्ध, कच्चा, अप्रासंगिक, पुराना, गलत या वर्तनी त्रुटियों से भरा हो। खराब डेटा पूर्वाग्रह पैदा करके और विषम परिणामों के साथ आपके एल्गोरिदम को दूषित करके आपके एआई मॉडल को खराब कर सकता है। अपर्याप्त डेटा के परिणामस्वरूप बाज़ार में आपका समय 2 गुना बढ़ सकता है क्योंकि आपको अपने एआई प्रशिक्षण चरण के लिए प्रासंगिक डेटा एकत्र करना और एनोटेट करना फिर से शुरू करना होगा।
इसके अतिरिक्त, आपकी एआई विकास टीम के आत्मविश्वास और मनोबल में कमी आने की संभावना है क्योंकि उन्हें लगातार खराब और गलत परिणामों का सामना करना पड़ रहा है। तकनीकी रूप से, आपको कई फीडबैक लूप का सामना करना पड़ेगा, जो आपको अनुकूलन और सुधारात्मक उपायों के लिए अपने मॉडल पर फिर से विचार करने के लिए मजबूर करेगा।
प्रबंधन व्यय
आपके एआई को प्रशिक्षित करते समय सबसे महंगा खर्च प्रबंधन से संबंधित है। आपके संगठन या उद्यम के प्रशासन, मूर्त और अमूर्त से जुड़ी सभी लागतें प्रबंधन व्यय का गठन करती हैं। जब सभी प्रशासनिक खर्चों को सारणीबद्ध किया जाता है, तो आपको एहसास होता है कि आपके एआई प्रशिक्षण डेटा को न्यूनतम प्रयास और लागत के साथ प्राप्त करने के अन्य अधिक सरल तरीके हैं।
समाधान
ऊपर बताए गए खर्चों को हम जिसे 'कहते हैं' के माध्यम से आसानी से समाप्त किया जा सकता है।भुगतान किया गया डेटा संग्रह और एनोटेशन सेवाएँ।'
या बस, आउटसोर्सिंग।
जब आप आउटसोर्स करते हैं, तो आप डेटा सोर्सिंग, संकलन और एनोटेशन पर काम करने के लिए एक विशेष टीम को नियुक्त करते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि आपको एआई-तैयार डेटा प्राप्त हो। आप यथासंभव सर्वोत्तम स्थिति में होंगे, अपने एआई सिस्टम में त्रुटिहीन डेटा फीड करने के लिए तैयार होंगे।
एआई डेटा विक्रेता को नियुक्त करें आपको केवल प्रदान की गई सेवा के लिए भुगतान करना होगा। किसी टीम को नियुक्त करने, समय सीमा को पूरा करने के लिए अत्यधिक काम करने, खराब डेटा के परिणामों का अनुभव करने, या कम टीम सम्मान और मनोबल-संचालित संघर्षों से निपटने में समय बर्बाद करने की कोई आवश्यकता नहीं है। आउटसोर्सिंग आपके उत्पाद को अनुकूलित करने, प्रचार रणनीतियों पर काम करने, निवेशकों को प्रोत्साहित करने और अन्य महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए आवश्यक समय के लिए जगह बनाती है।
क्यों शाप?
शेप में, हमारे पास विशेषज्ञ डेटा वैज्ञानिक और एनोटेटर हैं जिनकी विविध संसाधनों तक पहुंच है। आपके बाज़ार खंड, क्षेत्र या आवश्यकताओं के बावजूद, आपको अपने एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक गुणवत्ता वाला डेटा मिलेगा। हमारी पारदर्शी कार्यप्रणाली के कारण हमारे साथ काम करना एक पुरस्कृत अनुभव है; हम कड़ी समयसीमा का भी पालन करते हैं और स्वस्थ सहयोग प्रथाओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
यदि आप अनावश्यक खर्चों को कम करना चाहते हैं और अपने एआई सिस्टम को लागत पर संचालित करना चाहते हैं, तो आज ही हमसे संपर्क करें।
