Pentingnya Kecerdasan Buatan dalam produk dan layanan Anda semakin penting di tahun 2021. Seperti yang sudah Anda ketahui, modul AI Anda hanya bermanfaat seperti data pelatihannya. Pertanyaannya adalah: berapa banyak yang harus Anda keluarkan untuk data pelatihan AI Anda?
Dengan anggaran AI yang dipompa ke dalam pengembangan modul AI, Anda sekarang berada pada titik di mana sangat penting untuk berhati-hati sebelum berinvestasi dalam set data pelatihan.
Di situlah kami masuk. Pengalaman kami bekerja dengan ratusan klien akan memberi Anda wawasan yang diperlukan untuk mengembangkan anggaran yang efektif untuk AI pelatihanng data untuk menerjemahkan ke ROI yang signifikan.
Mari kita mengejarnya.
Berapa Banyak Data yang Anda Butuhkan?
Volume data yang diperlukan secara langsung mencerminkan harga yang akan Anda bayar. Sebuah studi baru-baru ini oleh Penelitian Dimensi menemukan bahwa organisasi rata-rata membutuhkan hampir 100,000 sampel data agar modul AI mereka berfungsi secara efektif.
Meskipun volume penting, kualitas data yang Anda masukkan ke dalam sistem sama pentingnya; bias data, kumpulan data berkualitas rendah, kurangnya data beranotasi yang relevan, dan faktor lainnya dapat menghabiskan waktu, sumber daya, dan tenaga Anda. 100,000 sampel yang tidak signifikan pada akhirnya akan menelan biaya lebih dari 200,000 sampel data berkualitas.
Jumlah data yang sebenarnya Anda perlukan untuk sistem Anda juga bergantung pada kasus penggunaan yang Anda miliki. Mendefinisikan masalah Anda secara efektif akan memperjelas apakah Anda memerlukan data gambar, teks, ucapan/audio, atau video (dan volume masing-masing).
Misalnya, jika perusahaan Anda berfokus terutama pada visi komputer, kemungkinan besar Anda akan memerlukan kombinasi data video dan gambar daripada audio dan teks. Atau, jika Anda berencana untuk menggunakan chatbots di toko eCommerce Anda, data audio dan teks lebih relevan daripada video dan gambar.
Sayangnya, tidak ada formula, paket, atau aturan praktis untuk menghitung harga data pelatihan AI atau kualitas yang diperlukan karena metriknya unik di berbagai segmen bisnis dan pasar. Menghitung anggaran bersifat kontekstual; tidak ada dua bisnis yang memiliki kebutuhan data pelatihan AI yang sama.
Harga Data
Para ekonom baru-baru ini menyatakan bahwa harga datanya telah melampaui harga minyak. Jika Anda memvisualisasikan konsep umum data sebagai pasar, dan gambar, teks, file audio, dan video sebagai produk, semuanya diberi harga secara terpisah.
Berdasarkan persyaratan AI, kasus penggunaan, dan faktor penentu lainnya, Anda perlu mendapatkan jenis set data individual dengan harga masing-masing. Juga, setiap tipe data dihargai pada tingkat yang berbeda.
Untuk memberi Anda gambaran tentang bagaimana harga set data, berikut adalah tabel singkatnya.
| Tipe data | Strategi Penentuan Harga |
| Gambar | Harga per file gambar tunggal |
| Video | Harga per detik, menit, satu jam, atau bingkai individu |
| Audio / Ucapan | Harga per detik, menit, atau jam |
| Teks | Harga per kata atau kalimat |
Contoh di atas hanyalah strategi penetapan harga; harga sebenarnya dari kumpulan data akan bergantung pada beberapa faktor penting seperti:
- Lokasi geografis tempat kumpulan data bersumber
- Kompleksitas kasus penggunaan
- Volume data yang diperlukan untuk melatih model ML
- Kebutuhan data yang segera
Mempertimbangkan faktor-faktor ini, pemilik bisnis harus memahami bahwa harga penggalian data pelatihan AI untuk pasar yang lebih mudah diakses akan jauh lebih murah daripada pasar kecil atau lokasi geografis yang jarang.
Vendor Data Vs. Open-Source: Mana yang Lebih Hemat?
Memilih antara open-source dan vendor data merupakan tantangan yang dihadapi banyak perusahaan dan bisnis. Sayangnya, ahli AI mana pun akan memberi tahu Anda bahwa ini bukan jawaban yang sederhana. Portal web sumber terbuka dan arsip data adalah sumber data yang berharga, ada kemungkinan besar kumpulan data ini akan usang atau tidak relevan.
Data yang tersedia sebagai sumber terbuka biasanya tidak terstruktur, dengan banyak sel data penting yang hilang. Bahkan jika Anda berhasil menemukan set data yang akurat untuk proyek Anda, Anda harus memberi anotasi pada set tersebut untuk membuatnya ramah mesin. Artinya, Anda pasti akan menghabiskan lebih banyak waktu untuk mencari data (yang mungkin tidak berguna) atau membuang-buang sumber daya agar tim Anda memberi label untuk tujuan pelatihan.
Vendor data tampak mahal pada awalnya, namun kualitas data yang Anda terima memiliki kualitas yang sempurna. Tidak perlu menghabiskan waktu dan sumber daya untuk mengawasi atau mengaudit kumpulan data. Anda tidak perlu menentukan sumber atau penandaan data yang tak terhitung jumlahnya; Anda memiliki opsi untuk mengalokasikan 100% waktu Anda menggunakan data untuk membuat produk Anda lebih fungsional. Bergantung pada kebutuhan Anda, data berkualitas akan jauh lebih mudah dikelola oleh tim Anda untuk mengatur dan menyelesaikan tugas.
Misalkan Anda menjelajah ke pasar baru atau lokasi geografis, di mana Anda pertama kali memasarkan dalam menawarkan solusi berbasis AI. Dalam hal ini, sumber data tidak hanya membosankan tetapi juga perjudian. Dalam hal ini, jauh lebih efektif biaya dan waktu untuk menyerahkan pekerjaan kepada tim ilmuwan data yang berpengalaman.
Wrapping Up
Menghitung anggaran yang memadai adalah proses yang kompleks. Jalur yang paling tidak tahan dalam pengembangan AI membutuhkan tim ahli untuk tujuan pelatihan AI.
Hubungi salah satu profesional AI kami di Shaip hari ini untuk konsultasi. Kami akan membahas kebutuhan dan persyaratan AI spesifik Anda dan menyarankan strategi penetapan harga khusus yang sesuai dengan perkiraan anggaran Anda. Tim kami berdedikasi untuk mendapatkan data pelatihan AI berkualitas dengan waktu penyelesaian yang minimal. Kami akan mengambil kumpulan data yang akurat untuk proyek Anda, menandainya, dan memastikan hasil Anda sesuai dengan visi bisnis Anda.
