Cuánto Cuestan los Proyectos de ML y Cuándo se Recuperan

• El modelo es raramente el costo más grande; los datos y el mantenimiento generalmente son.
• Los datos mesosos o dispersados aumentan el costo más que cualquier otra cosa.
• Las necesidades de mayor precisión significan más datos, pruebas y revisión.
• Los costos de ejecución y la reentrenamiento continúan después del lanzamiento.
• La devolución depende de las decisiones mejoradas, el valor por decisión y el costo total.
• Comience con una decisión que sucede a menudo y vale la pena mejorar.

Esta guía cubre la preparación de datos, la dificultad del problema, las necesidades de precisión, la conexión al trabajo diario, la revisión, los costos de funcionamiento, el mantenimiento, la recuperación de pagos y un ejemplo trabajado. Ponga claramente: el costo sigue los datos y el mantenimiento, y el reembolso sigue cuántas decisiones el modelo mejora.

Para proyectos NLP específicamente, véase qué proyectos NLP cuestan.

Los datos limpios y conectados cuestan menos. Las hojas de cálculo estafadas cuestan más.

La historia necesaria. Basta de ejemplos anteriores para aprender.

Controles de calidad. Como se explica en datos KPI.

Predicciones simples. Reordena o no presentación de historia limpia.

Más duros. Muchos factores, eventos raros o patrones cambiantes.

Enmarcado primero. Como se explica en Errores ML.

Sugerencias que la gente revisa. La menor precisión todavía puede ayudar.

Decisiones automáticas. Necesita mayor precisión y más pruebas.

Errores costosos. Levante el bar.

Predicciones dentro de las herramientas existentes. CRM, programación o inventario.

Reglas que activan la acción. Como se explica en convertir las predicciones en decisiones.

Hora de revisar las predicciones. Especialmente temprano.

Anulas registradas. Mejoran el modelo.

Computación y almacenamiento. Creciendo con datos y uso.

Monitoreo. Dibujos y alertas.

Los patrones cambian. Modelos de deriva a medida que los clientes y mercados cambian.

Reentrenamiento regular. En datos frescos.

Vista de cinco años. Como se explica en qué software personalizado cuesta.

Mejoraron las decisiones. Cuántos, con qué frecuencia.

Valor por decisión. Dinero salvado o ganado cada vez.

Costo total. Construir, correr, revisar y mantener.

El caso completo está cubierto el caso de negocio para la analítica predictiva.

Estos son números asumidos. Reemplazarlos con el tuyo.

Un lado de valor. Un modelo mejora 200 decisiones de reordenamiento a la semana alrededor de $15 cada una, aproximadamente $3,000 por semana o $156.000 al año.

Costo. Compare eso con sus citas para construir, correr, revisar y mantener.

La prueba. Si el costo total del primer año es menor, paga dentro del año, como en reordenada predicción.

Reordenas en el portal. Como en portales mayoristas B2B.

Empieza con una decisión. Frecuente y valioso.

Use primero los datos existentes. Antes de recoger más.

Elige a los socios cuidadosamente. Como se explica en elegir un socio ML.

Los ve con evidencia. Como se explica en debida diligencia en un socio personalizado AI.

En casa o pareja. Como pesaba en equipo de datos interna vs partner.

Primero simple. Como se explica en aprendizaje automático para operadores.

Mejoraron las decisiones. Cuenta por semana.

Valor por decisión. Ahorros o ingresos.

Costo total. Construir, correr, revisar y mantener.

Período de devolución. Meses para romper incluso.

Precisión con el tiempo. Cuidado con la deriva.

Escoge una decisión frecuente, estima cuántos suceden y qué vale cada mejora y verifica la disponibilidad de datos.

Obtenga citas que cubren la construcción, funcionamiento, revisión y mantenimiento, y trabaje el período de devolución.

Ejecute un pequeño piloto, mida las decisiones mejoradas y valor por decisión contra su estimación.

Astra Results Marketing explica qué impulsa los costos de aprendizaje automático y funciona con usted antes de construir. Comenzamos con una decisión valiosa, utilizamos primero los datos existentes e incluimos el mantenimiento en cada estimación.

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Preparación de datos, dificultad de problema, necesidades de precisión, conexión al trabajo diario, tiempo de revisión, costos de funcionamiento y mantenimiento.

Normalmente no. Obtener datos listos y mantener el modelo exacto con el tiempo a menudo cuesta más.

Multiplica las decisiones mejoradas por el valor de cada decisión y compáralo con el costo total del mismo periodo.

Computing, monitoring, review time and regular retraining.

Comience con una decisión frecuente y valiosa, utilice los datos existentes y mantenga la primera versión simple.

Las decisiones mejoran, valor por decisión, costo total, período de reembolso y precisión con el tiempo.

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