בתכונת אורח שפרסמה לאחרונה, מומחים טכניים מ-Shaip שיתפו כמה מחשבות על הגורם המרכזי שיש לטפל בו לפני היציאה למסע של פריסת AI והדרכה של נתוני AI.
להלן הנקודות העיקריות מהמאמר
- מודולי בינה מלאכותית יכולים להיות יעילים כמו נתוני האימון שלהם, ואיסוף קבוצת הנתונים הנכונה היא משימה אדירה. לפני היציאה למסע של אימון נתוני AI, אחד השיקולים החשובים ביותר הוא כמה אתה מוכן להוציא על נתוני AI.
- שלושת השיקולים העיקריים שיש לבדוק לפני תקצוב נתוני AI Training הם, כמות הנתונים הנדרשת, מחיר הנתונים ובחירת הספקים הנכונים.
- חברות צריכות בממוצע קרוב ל-100,00 דגימות נתונים כדי לתפקד בצורה יעילה של דגמי הבינה המלאכותית שלהן. עם זאת נאמר, איכות הנתונים שאתה מזין למערכת שלך חשובה גם כן. איכות נתונים ירודה פירושה יותר הטיות נתונים ועלויות גבוהות יותר. ככל הנראה, נפח הנתונים משפיע ישירות על המחיר שתשלם בסופו של דבר. כדי לדעת יותר על הדברים העיקריים שיש לשווק לפני תקצוב נתוני אימון בינה מלאכותית.
קרא את המאמר המלא כאן:
https://www.kdnuggets.com/2021/05/shaip-budgeting-ai-training-data.html
