- AIモデルの構築には、専用チップからの計算能力が主な費用源である。
- データラベリングもAIモデルのトレーニングや性能向上において重要である。
- データラベリングのコストは高く、技術的なデータや専門家レベルのデータのラベリングが増加している。
- データラベリングは時間とコストがかかるが、大きな成果をもたらす。
データラベリングはAIモデルの開発において欠かせない要素であり、特に専門家レベルのデータのラベリングは高額なコストを伴う。今後もデータラベリングの重要性が高まる一方で、それによって得られる成果は膨大であると言える。
元記事: https://fortune.com/2024/08/23/data-labeling-ai-scaleai-snorkel-costs/