Σε ένα πρόσφατο χαρακτηριστικό επισκέπτη, τεχνικοί εμπειρογνώμονες από τη Shaip μοιράστηκαν μερικές σκέψεις σχετικά με τον βασικό παράγοντα που πρέπει να ληφθεί μέριμνα πριν ξεκινήσετε το ταξίδι ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης και εκπαίδευσης των δεδομένων AI.
Εδώ είναι τα βασικά στοιχεία από το άρθρο
- Οι μονάδες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να είναι εξίσου αποτελεσματικές με τα δεδομένα εκπαίδευσής τους και η συλλογή του σωστού συνόλου δεδομένων είναι μια μαμούθ εργασία. Πριν ξεκινήσετε το ταξίδι εκπαίδευσης δεδομένων AI, ένα από τα πιο σημαντικά ζητήματα είναι πόσα είστε διατεθειμένοι να ξοδέψετε για τα δεδομένα AI.
- Τα τρία βασικά ζητήματα που πρέπει να εξετάσετε πριν εγγραφείτε στον προϋπολογισμό των δεδομένων Εκπαίδευσης AI είναι, ο όγκος των απαιτούμενων δεδομένων, η τιμή των δεδομένων και η επιλογή των σωστών προμηθευτών.
- Κατά μέσο όρο, οι εταιρείες χρειάζονται σχεδόν 100,00 δείγματα δεδομένων για την αποτελεσματική λειτουργία των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης τους. Τούτου λεχθέντος, η ποιότητα των δεδομένων που τροφοδοτείτε στο σύστημά σας έχει επίσης σημασία. Η κακή ποιότητα δεδομένων σημαίνει περισσότερες προκαταλήψεις δεδομένων και υψηλότερο κόστος. Προφανώς, ο όγκος των δεδομένων επηρεάζει άμεσα την τιμή που θα καταλήξετε να πληρώσετε. Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τα κορυφαία βασικά πράγματα που πρέπει να διαφημίσετε πριν από τον προϋπολογισμό των δεδομένων εκπαίδευσης AI.
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
https://www.kdnuggets.com/2021/05/shaip-budgeting-ai-training-data.html
