В 2020 году 1.7 МБ данных создается людьми каждую секунду. И в том же году мы производили около 2.5 квинтиллионов байтов данных каждый день в 2020 году. Ученые прогнозируют, что к 2025 году люди будут генерировать около 463 эксабайт данных ежедневно. Однако не все данные могут быть использованы предприятиями для извлечения полезной информации или разработки инструментов машинного обучения.
Тем не менее, когда компании рассматривают возможность разработки моделей ИИ, наступит время, когда им придется принять трудное решение, которое может повлиять на результат модели машинного обучения — внутри компании или внутри компании. аутсорсинговая маркировка данных. Ваше решение может повлиять на процесс разработки, бюджет, производительность и успех проекта. Итак, давайте сравним оба и признаем преимущества и недостатки обоих.
Внутренняя маркировка данных против аутсорсинговой маркировки данных
| Внутренняя маркировка данных | Маркировка данных, переданная на аутсорсинг |
| Гибкость | |
| Если проект простой и не предъявляет специфических требований, то внутренняя маркировка данных команда может служить цели. | Если проект, который вы выполняете, является довольно специфичным и сложным и имеет особые потребности в маркировке, рекомендуется передать ваши потребности в маркировке данных на аутсорсинг. |
| Цены | |
| Внутренняя маркировка и аннотирование данных может быть довольно дорогостоящей для создания инфраструктуры и обучения сотрудников. | Аутсорсинг маркировки данных дает свободу выбора разумного тарифного плана для ваших нужд без ущерба для качества и точности. |
| Руководство | |
| Управление аннотация данных или команда по маркировке может быть сложной задачей, особенно потому, что это требует затрат времени, денег и ресурсов. | Аутсорсинг маркировки и аннотации данных может помочь вам сосредоточиться на разработке модели ML. Кроме того, наличие опытных аннотаторов также может помочь в устранении неполадок. |
| Обучение | |
| Точная маркировка данных требует огромной подготовки персонала по использованию инструментов аннотации. Таким образом, вам приходится тратить много времени и денег на обучение внутри компании. | Аутсорсинг не требует затрат на обучение, поскольку поставщики услуг маркировки данных нанимают обученный и опытный персонал, который может адаптироваться к инструментам, требованиям проекта и методам. |
| Безопасность. | |
| Внутренняя маркировка данных повышает безопасность данных, поскольку детали проекта не передаются третьим лицам. | Аннотирование внешних данных работа не так безопасна, как в доме. Выбор сертифицированных поставщиков услуг со строгими протоколами безопасности является решением. |
| Время | |
| Внутренняя маркировка данных требует гораздо больше времени, чем работа на стороне, поскольку время, необходимое для обучения команды методам, инструментам и процессу, велико. | Лучше передать маркировку данных поставщикам услуг для более короткого времени развертывания, поскольку у них есть хорошо зарекомендовавшие себя средства для точной маркировки данных. |
Когда внутренняя аннотация данных имеет больше смысла?
Хотя у аутсорсинга маркировки данных есть несколько преимуществ, бывают случаи, когда маркировка данных собственными силами имеет больше смысла, чем аутсорсинг. Ты можешь выбрать внутренняя аннотация данных когда:
- Внутренние команды не могут справиться с большими объемами данных
- Эксклюзивный продукт известен только сотрудникам компании
- Проект имеет определенные требования, доступные для внутренних источников
- Затраты времени на обучение внешних поставщиков услуг
4 причины, по которым вам нужно передать свои проекты аннотации данных на аутсорсинг
Аннотаторы экспертных данных
Давайте начнем с очевидного. Аннотаторы данных — это обученные специалисты, которые обладают необходимыми знаниями в нужной области для выполнения работы. Хотя аннотирование данных может быть одной из задач для вашего внутреннего кадрового резерва, это единственная специализированная работа для аннотаторов данных. Это имеет огромное значение, поскольку аннотаторы будут знать, какой метод аннотирования лучше всего подходит для определенных типов данных, лучшие способы аннотирования больших объемов данных, очистки неструктурированных данных, подготовки новых источников 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.
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.
[Также Читайте: Руководство для начинающих по аннотации данных: советы и рекомендации]
