В 2020, 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.
Поскольку с годами проблема сбора полезных данных из нескольких источников уменьшилась, компании прокладывают путь к разработке решений искусственного интеллекта следующего поколения. Поскольку инструменты на основе ИИ помогают предприятиям принимать оптимальные решения для роста, им нужны точно размеченные и аннотированные данные. Маркировка данных и аннотации являются частью предварительной обработки данных, при которой интересующие объекты помечаются или помечаются соответствующей информацией, что помогает обучать алгоритм ML.
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.
Маркировка внутренних данных против маркировки данных аутсорсинга
| Маркировка внутренних данных | Маркировка внешних данных |
| Трансформируемость | |
| 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 машинного обучения. 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
Преимущества аутсорсинга работы с аннотациями данных в Shaip
У вас есть отличная собственная команда по сбору данных и аннотации, которая обладает необходимыми навыками и опытом для обработки больших объемов данных. Кроме того, вы не предвидите дополнительных возможностей обработки данных для вашего проекта в будущем, и ваша инфраструктура может точно обрабатывать данные очистки и маркировки.
Если вы можете выполнить эти критерии, вы, несомненно, рассмотрите возможность того, чтобы ваша внутренняя команда взяла на себя ваши потребности в маркировке данных и аннотации. Однако, если у вас нет внутренних возможностей, вам следует подумать о том, чтобы получить экспертную помощь от лидеров отрасли, таких как Shaip.
Некоторые из Преимущества работы с Shaip являются:
Свобода сосредоточиться на основной работе по развитию
Одной из сложных, но важных частей обучения моделей машинного обучения является подготовка наборов данных. Когда специалисты по данным участвуют в очистке и маркировке данных, они направляют свое качественное время на выполнение избыточных задач. В результате в цикле разработки возникнут сбои, поскольку перекрывающиеся процессы могут быть отложены.
Когда процесс передается на аутсорсинг, это оптимизирует всю систему и гарантирует, что процесс разработки происходит одновременно. Кроме того, благодаря тому, что Shaip возьмет на себя выполнение ваших задач по маркировке данных, ваша внутренняя команда сможет сосредоточиться на своей основной деятельности по созданию надежных решений на основе ИИ.
Гарантия качества
Если над вашим проектом работает команда преданных своему делу, обученных и опытных специалистов по маркировке данных, вы можете быть уверены в своевременном выполнении высококачественной работы. Shaip обеспечивает улучшенную маркировку данных для проектов машинного обучения и искусственного интеллекта, используя опыт работы с разнообразными наборами данных и опираясь на свои возможности маркировки данных.
Способность обрабатывать большие объемы данных
Маркировка данных — это трудоемкая работа, и поэтому типичный проект ИИ потребует точной маркировки и аннотирования тысяч наборов данных. Однако объем данных во многом зависит от типа проекта, и это увеличение спроса может увеличить вехи ваших внутренних команд. Кроме того, когда объем данных увеличивается, вам также может потребоваться привлечь членов из других команд для поддержки, что может повлиять на качество работы.
С Shaip вы можете получать постоянную поддержку от специализированных команд, обладающих знаниями и опытом для обработки изменений в объемах данных. Кроме того, у них есть ресурсы и навыки, которые легко масштабируются вместе с вашим проектом.
Партнерство с Shaip — лучшее решение для успеха вашего проекта. У нас есть обученные специалисты по маркировке и аннотации данных, которые имеют многолетний опыт работы с разнообразными наборами данных, требующими особых требований к маркировке данных. С Shaip вы можете получать высококачественные аннотации быстро, точно и в рамках вашего бюджета.
[Также Читайте: Руководство для начинающих по аннотации данных: советы и рекомендации]
