Điều gì quyết định chi phí của một dự án AI

Điều gì quyết định chi phí của một dự án AI

Các dự án Trí tuệ nhân tạo rất phức tạp vì nó liên quan đến mô hình, dữ liệu, cơ sở hạ tầng, công nghệ và quan trọng là một trường hợp kinh doanh hấp dẫn. Nói chung, người ta có thể gộp chi phí thành hai nhóm: Chi phí trực tiếp và Chi phí gián tiếp.

Chi phí trực tiếp là những chi phí liên quan đến việc đánh giá trường hợp kinh doanh, phát triển thuật toán và cho phép AI ra quyết định. Chúng bao gồm thẩm định và hiểu biết kinh doanh, thu thập và xử lý dữ liệu, phát triển và xác thực AI, nền tảng và cơ sở hạ tầng, triển khai, tính toán hoặc thực thi, giám sát, bảo trì và hỗ trợ.
Đọc thêm..

Công cụ đề xuất dựa trên AI có giá bao nhiêu

Cũng giống như bất kỳ dự án AI nào khác, chi phí của công cụ đề xuất phụ thuộc vào nhiều yếu tố như mục tiêu kinh doanh, tính khả dụng của dữ liệu, dữ liệu phức tạp, v.v. Tương tự, các công cụ đề xuất dựa trên AI có nhiều tùy chọn và cách tiếp cận để phát triển và triển khai. Chúng tôi sẽ đề cập đến 2 loại phương pháp tiếp cận chính cùng với ưu và nhược điểm từ góc độ chi phí. Đây là sử dụng các dịch vụ bán sẵn hoặc sản xuất sản phẩm tùy chỉnh trong nhà.
Đọc thêm..

Những điều cần cân nhắc khi lập kế hoạch ngân sách cho AI

Để bắt đầu, Aswini Thota, Nhà khoa học dữ liệu chính tại Bose Corporation tin rằng bạn nên phân tích hoạt động kinh doanh và nhận ra những khoảng trống mà bạn muốn lấp đầy với sự trợ giúp của AI. Ông đề nghị coi AI như bất kỳ triển khai công nghệ nào khác và bao gồm cả các đối tác kinh doanh trong cuộc thảo luận.

“Khi lập kế hoạch cho AI, các chi phí phải được tính toán kỹ lưỡng. Ngân sách không chỉ yêu cầu bao gồm chi phí thực hiện và phần mềm mà còn có các chi phí khác liên quan. Suy nghĩ kỹ về ngân sách chỉ nên bao gồm chi phí tạo ra mô hình nhưng cũng cần đề cập đến những gì cần thiết để duy trì như cũ, ”Thota nói.
Đọc thêm..

Đây có phải là lý do khiến mô hình ML của bạn không phân phối ROI không?

Mặc dù có thể có một số lý do để nêu lý do tại sao một mô hình không thành công, nhưng một trong số đó là ML quá tự tin. Chúng ta có thể gọi mô hình AI-ML là quá tự tin khi các mô hình thể hiện sự tự tin cao vào tất cả các dự đoán của họ. Nó rõ ràng hơn trong trường hợp phân loại (dự đoán hình ảnh của một con chó hoặc con mèo) hơn là trong các phép hồi quy (dự đoán các giá trị liên tục như giá của một ngôi nhà hoặc ô tô) vì chúng là các mô hình xác suất.
Đọc thêm..