Разработка модели искусственного интеллекта - дорогое удовольствие, правда? Для многих компаний сама идея разработки простой модели искусственного интеллекта может подтолкнуть их к мысли, что для ее разработки им потребуются миллионы долларов. Часто они также оказываются правдой. Однако все понесенные вами расходы должны принести вам значительную прибыль. Это единственный способ узнать, что вы вложили во что-то разумно.
Но есть некоторые расходы, которые менеджеры или владельцы бизнеса несут из-за своей халатности, просчетов или неправильного принятия решений. Одна из таких серьезных ошибок менеджеров заключается в том, что они решают, отдавать предпочтение внутренним ресурсам данных и членам команды для аннотирования своих наборов данных или передать весь процесс на аутсорсинг.
Хотя эта идея проистекает из намерения сэкономить на затратах, связанных с аутсорсингом проектов аннотации данных, они часто упускают из виду несколько факторов и точек соприкосновения, которые в конечном итоге заставляют их тратить больше в долгосрочной перспективе. Многие заинтересованные стороны ошибочно полагают, что предпочтение модулей аннотации внутренних данных поможет им сэкономить на расходах и завершить проекты разработки ИИ с приличным бюджетом. Однако именно здесь и начинают расти расходы.
Такие решения вынуждают менеджеров нести убытки по нескольким причинам, включая отсутствие адекватных наборов данных или точек соприкосновения с генерацией данных, отсутствие соответствующих данных, обилие неструктурированных и неочищенных данных, накладные расходы на обучение членов команды аннотированию данных, аренду или покупку программного обеспечения для аннотирования. , и более.
В конечном итоге они тратят вдвое или больше, чем они потратили бы на аутсорсинг всего проекта. Итак, если вы все еще находитесь в затруднительном положении, стоит ли вам обращаться к поставщикам аннотаций данных или собрать внутреннюю команду, вот несколько интересных идей.
4 причины, по которым вам нужно передать свои проекты аннотации данных на аутсорсинг
Аннотаторы экспертных данных
Начнем с очевидного. Аннотаторы данных являются обученными профессионалами, обладающими необходимыми знаниями в данной области, необходимыми для выполнения работы. Хотя аннотирование данных может быть одной из задач вашего внутреннего кадрового резерва, это единственная специализированная работа для аннотаторов данных. Это имеет огромное значение, поскольку аннотаторы будут знать, какой метод аннотации лучше всего подходит для определенных типов данных, лучшие способы аннотировать массивные данные, очищать неструктурированные данные, готовить новые источники для различных типов наборов данных и многое другое.При таком большом количестве важных факторов аннотаторы данных или ваши поставщики данных будут гарантировать, что конечные данные, которые вы получаете, безупречны и что они могут быть напрямую введены в вашу модель искусственного интеллекта для целей обучения.
Масштабируемость
Когда вы разрабатываете модель искусственного интеллекта, вы всегда находитесь в состоянии неопределенности. Вы никогда не знаете, когда вам может потребоваться больший объем данных или когда вам нужно на время приостановить подготовку данных для обучения. Масштабируемость является ключом к обеспечению плавности процесса разработки ИИ, и эту плавность невозможно достичь только силами ваших штатных специалистов.
Только профессиональные аннотаторы данных могут идти в ногу с динамическими требованиями и последовательно предоставлять требуемые объемы наборов данных. На этом этапе вы также должны помнить, что доставка наборов данных не является ключевым, а доставка наборов данных с возможностью машинной подачи.
Начнем с очевидного. Устранение внутреннего смещения
Если задуматься, организация захвачена туннельным видением. Связанный протоколами, процессами, рабочими процессами, методологиями, идеологиями, культурой работы и многим другим, каждый сотрудник или член команды может иметь более или менее совпадающие убеждения. И когда такие единодушные силы работают над аннотированием данных, определенно существует вероятность появления предвзятости.
И никакая предвзятость никогда не приносила хороших новостей ни одному разработчику ИИ где бы то ни было. Введение предвзятости означает, что ваши модели машинного обучения склонны к определенным убеждениям и не дают объективно проанализированных результатов, как предполагалось. Предвзятость может принести вам плохую репутацию для вашего бизнеса. Вот почему вам нужна пара свежих глаз, чтобы постоянно следить за такими деликатными предметами, как эти, и продолжать выявлять и устранять предвзятость со стороны систем.
Поскольку наборы обучающих данных являются одним из первых источников, в которые может закрасться систематическая ошибка, лучше всего позволить аннотаторам данных работать над уменьшением предвзятости и предоставлением объективных и разнообразных данных.
Наборы данных высшего качества
Как вы знаете, ИИ не умеет оценивать наборы данных для обучения и сообщите нам, что они низкого качества. Они просто учатся на том, что их кормят. Вот почему, когда вы вводите некачественные данные, они дают нерелевантные или плохие результаты.
Когда у вас есть внутренние источники для создания наборов данных, высока вероятность того, что вы можете компилировать наборы данных, которые не имеют отношения к делу, являются неправильными или неполными. Ваши внутренние точки соприкосновения с данными - это развивающиеся аспекты, и подготовка данных для обучения на таких объектах может только сделать вашу модель ИИ слабой.Кроме того, когда дело доходит до аннотированных данных, члены вашей команды могут не аннотировать в точности то, что они должны. Неправильные цветовые коды, расширенные ограничивающие рамки и многое другое могут привести к тому, что машины будут принимать и изучать новые вещи, которые были совершенно непреднамеренными.
Вот где преуспевают аннотаторы данных. Они отлично справляются с этой сложной и трудоемкой задачей. Они могут обнаружить неправильные аннотации и знают, как привлечь МСП к аннотированию важных данных. Вот почему вы всегда получаете наборы данных самого высокого качества от поставщиков данных.
Когда у вас есть внутренние источники для создания наборов данных, высока вероятность того, что вы можете компилировать наборы данных, которые не имеют отношения к делу, являются неправильными или неполными. Ваши внутренние точки соприкосновения с данными - это развивающиеся аспекты, и подготовка данных для обучения на таких объектах может только сделать вашу модель ИИ слабой.Подводя итог
Помимо этих факторов, при передаче аннотации данных поставщикам и экспертам главное преимущество - это время. Разработка искусственного интеллекта сложна, и у вас будут разные задачи и требования, над которыми нужно работать. Аннотации данных - еще одна дополнительная ответственность для членов вашей команды. Когда вы выполняете аутсорсинг, вы можете позволить им тратить больше времени на задачи, которые действительно важны для вашего бизнеса и проекта.
Короче говоря, передача вашего проекта аннотации данных на аутсорсинг может помочь вам повысить вашу внутреннюю продуктивность, ускорить выход на рынок, дать вам больше времени для тестирования результатов и оптимизации алгоритмов и т. Д. Если вы хотите сэкономить больше времени, просто свяжитесь с нами для всех ваших потребностей в аннотации данных.
В нашу коллективную команду входят представители малого и среднего бизнеса, опытные менеджеры проектов, специалисты по обработке данных и многие другие, которые работают над предоставлением наборов данных высочайшего качества для вашего проекта ИИ. Поговорите с нами сейчас.
