В недавней гостевой статье технические эксперты из Shaip поделились некоторыми мыслями о ключевом факторе, о котором необходимо позаботиться, прежде чем приступать к развертыванию ИИ и обучению данных ИИ.
Вот основные выводы из статьи
- Модули ИИ могут быть столь же эффективны, как и их обучающие данные, а сбор правильного набора данных — гигантская задача. Прежде чем приступить к обучению данных ИИ, одним из наиболее важных соображений является то, сколько вы готовы потратить на данные ИИ.
- Три ключевых момента, на которые следует обратить внимание, прежде чем составлять бюджет данных для обучения ИИ, — это объем необходимых данных, цена данных и выбор правильных поставщиков.
- В среднем компаниям требуется около 100,00 XNUMX образцов данных для эффективного функционирования их моделей ИИ. При этом качество данных, которые вы вводите в свою систему, также имеет значение. Плохое качество данных означает больше ошибок в данных и более высокие затраты. По-видимому, объем данных напрямую влияет на цену, которую вы в конечном итоге заплатите. Чтобы узнать больше о ключевых вещах, которые нужно продвигать, прежде чем составлять бюджет данных для обучения ИИ.
Читай полную статью здесь:
https://www.kdnuggets.com/2021/05/shaip-budgeting-ai-training-data.html
