최근 게스트 기능에서 Shaip의 기술 전문가는 AI 배포 및 AI 데이터 교육 여정을 시작하기 전에 처리해야 하는 핵심 요소에 대한 몇 가지 생각을 공유했습니다.
기사의 주요 내용은 다음과 같습니다.
- AI 모듈은 훈련 데이터만큼 효과적일 수 있으며 올바른 데이터 집합을 수집하는 것은 엄청난 작업입니다. AI 데이터 교육 여정을 시작하기 전에 가장 중요한 고려 사항 중 하나는 AI 데이터에 얼마를 지출할 의향이 있는지입니다.
- AI 교육 데이터 예산을 책정하기 전에 살펴봐야 할 세 가지 주요 고려 사항은 필요한 데이터 양, 데이터 가격 및 올바른 공급업체 선택입니다.
- 평균적으로 회사는 AI 모델의 효과적인 기능을 위해 100,00개에 가까운 데이터 샘플이 필요합니다. 즉, 시스템에 입력하는 데이터의 품질도 중요합니다. 열악한 데이터 품질은 더 많은 데이터 편향과 더 높은 비용을 의미합니다. 분명히 데이터의 양은 결국 지불하게 될 가격에 직접적인 영향을 미칩니다. AI 교육 데이터의 예산을 책정하기 전에 마케팅해야 할 주요 핵심 사항에 대해 더 많이 알기 위해.
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https://www.kdnuggets.com/2021/05/shaip-budgeting-ai-training-data.html
