Opracowanie modelu AI jest drogie, prawda? W przypadku wielu firm sam pomysł opracowania prostego modelu sztucznej inteligencji może skłonić je do założenia, że będą potrzebować milionów dolarów na jego opracowanie. Często też okazują się prawdziwe. Jednak każdy koszt, który poniesiesz, powinien dawać znaczne zwroty. Tylko w ten sposób wiesz, że zainwestowałeś w coś mądrze.
Istnieje jednak kilka wydatków, które menedżerowie lub właściciele firm ponoszą z powodu zaniedbań, błędnych obliczeń lub złego podejmowania decyzji. Jednym z takich poważnych błędów popełnianych przez menedżerów jest podejmowanie decyzji, czy preferować wewnętrzne zasoby danych i członków zespołu, aby opatrywali swoje zbiory danych adnotacjami, czy zlecić cały proces outsourcingowi.
Chociaż pomysł ten wynika z chęci zaoszczędzenia wydatków związanych z outsourcingiem projektów adnotacji danych, często pomijają kilka czynników i punktów styku, które ostatecznie sprawiają, że wydają więcej w dłuższej perspektywie. Wielu interesariuszy ma błędne przekonanie, że preferowanie wewnętrznych modułów adnotacji danych pomoże im zaoszczędzić na wydatkach i ukończyć projekty rozwoju AI przy przyzwoitym budżecie. Jednak w tym miejscu zaczynają pojawiać się wydatki.
Takie decyzje zmuszają menedżerów do ponoszenia strat z kilku powodów, takich jak brak odpowiednich zbiorów danych lub punktów styku generowania danych, brak odpowiednich danych, obfitość nieuporządkowanych i nieoczyszczonych danych, koszty ogólne szkolenia członków zespołu w zakresie opisywania danych, wypożyczania lub kupowania oprogramowania do adnotacji , i więcej.
Na dłuższą metę wydają dwa lub więcej niż wydaliby na outsourcing całego projektu. Jeśli więc nadal masz dylemat, czy powinieneś wybrać dostawców adnotacji do danych, czy zebrać własny zespół, oto kilka pouczających spostrzeżeń.
4 powody, dla których musisz zlecić na zewnątrz swoje projekty adnotacji danych
Eksperci adnotatorzy danych
Zacznijmy od rzeczy oczywistych. Adnotatory danych są wyszkolonymi profesjonalistami, którzy posiadają odpowiednią wiedzę specjalistyczną niezbędną do wykonywania pracy. Chociaż adnotacja danych może być jednym z zadań wewnętrznej puli talentów, jest to jedyne wyspecjalizowane zadanie dla adnotatorów danych. Ma to ogromne znaczenie, ponieważ adnotatorzy wiedzą, jaka metoda adnotacji działa najlepiej w przypadku określonych typów danych, najlepsze sposoby opisywania danych zbiorczych, czyszczenie danych nieustrukturyzowanych, przygotowywanie nowych źródeł dla różnych typów zestawów danych i nie tylko.Przy tak wielu wrażliwych czynnikach, adnotatorzy danych lub dostawcy danych zapewniliby, że ostateczne dane, które otrzymujesz, są nienaganne i mogą być bezpośrednio wprowadzone do modelu AI w celach szkoleniowych.
Skalowalność
Kiedy tworzysz model AI, zawsze jesteś w stanie niepewności. Nigdy nie wiesz, kiedy możesz potrzebować większej ilości danych lub kiedy musisz na chwilę wstrzymać przygotowywanie danych treningowych. Skalowalność jest kluczem do zapewnienia płynnego przebiegu procesu rozwoju sztucznej inteligencji, a tej bezproblemowej pracy nie da się osiągnąć tylko dzięki wewnętrznym specjalistom.
Tylko profesjonalni adnotatorzy danych mogą nadążyć za dynamicznymi wymaganiami i konsekwentnie dostarczać wymagane ilości zestawów danych. W tym momencie należy również pamiętać, że dostarczanie zestawów danych nie jest kluczem, ale dostarczanie zestawów danych do zasilania maszynowego już tak.
Zacznijmy od rzeczy oczywistych. Wyeliminuj uprzedzenia wewnętrzne
Jeśli się nad tym zastanowić, organizacja jest uwikłana w wizję tunelu. Związany protokołami, procesami, przepływami pracy, metodologiami, ideologiami, kulturą pracy i nie tylko, każdy pracownik lub członek zespołu może mieć mniej więcej nakładające się przekonania. A kiedy tak jednomyślne siły pracują nad opisywaniem danych, z pewnością istnieje ryzyko wkradnięcia się błędu.
I żadne uprzedzenia nigdy nie przyniosły dobrych wieści żadnemu programiście AI w dowolnym miejscu. Wprowadzenie stronniczości oznacza, że modele uczenia maszynowego są nastawione na określone przekonania i nie dostarczają obiektywnie analizowanych wyników, tak jak powinny. Stronniczość może spowodować złą reputację Twojej firmy. Dlatego potrzebujesz pary świeżych oczu, aby stale obserwować wrażliwe obiekty, takie jak te, i identyfikować i eliminować uprzedzenia z systemów.
Ponieważ treningowe zestawy danych są jednym z najwcześniejszych źródeł, do których może wkraść się błąd, najlepiej jest pozwolić adnotatorom danych pracować nad łagodzeniem błędów i dostarczaniem obiektywnych i zróżnicowanych danych.
Najwyższej jakości zbiory danych
Jak wiesz, sztuczna inteligencja nie ma możliwości oceny treningowe zbiory danych i powiedz nam, że są złej jakości. Po prostu uczą się z tego, czym są karmione. Dlatego gdy podajesz dane niskiej jakości, generują one nieistotne lub złe wyniki.
Jeśli masz wewnętrzne źródła do generowania zestawów danych, istnieje duże prawdopodobieństwo, że kompilujesz zestawy danych, które są nieistotne, nieprawidłowe lub niekompletne. Twoje wewnętrzne punkty styku z danymi podlegają ewoluującym aspektom, a oparcie przygotowania danych treningowych na takich podmiotach może jedynie osłabić Twój model sztucznej inteligencji.Ponadto, jeśli chodzi o dane z adnotacjami, członkowie zespołu mogą nie opisywać dokładnie tego, co powinni. Nieprawidłowe kody kolorów, rozszerzone ramki ograniczające i nie tylko mogą prowadzić do tego, że maszyny będą przyjmowały i uczyły się nowych rzeczy, które były całkowicie niezamierzone.
W tym celu doskonale sprawdzają się adnotatory danych. Świetnie radzą sobie z tym trudnym i czasochłonnym zadaniem. Potrafią dostrzec nieprawidłowe adnotacje i wiedzą, jak zaangażować MŚP w opisywanie kluczowych danych. Dlatego zawsze otrzymujesz najwyższej jakości zestawy danych od dostawców danych.
Jeśli masz wewnętrzne źródła do generowania zestawów danych, istnieje duże prawdopodobieństwo, że kompilujesz zestawy danych, które są nieistotne, nieprawidłowe lub niekompletne. Twoje wewnętrzne punkty styku z danymi podlegają ewoluującym aspektom, a oparcie przygotowania danych treningowych na takich podmiotach może jedynie osłabić Twój model sztucznej inteligencji.Owijanie w górę
Poza tymi czynnikami, główną zaletą zlecania adnotacji danych dostawcom i ekspertom jest czas. Rozwój AI jest złożony i będziesz miał różne zadania i wymagania do pracy. Adnotacje do danych to kolejna dodatkowa odpowiedzialność dla członków zespołu. Zlecając na zewnątrz, możesz pozwolić im spędzać więcej czasu na zadaniach, które mają znaczenie dla Twojej firmy i projektu.
Krótko mówiąc, outsourcing projektu adnotacji danych może pomóc w zwiększeniu wewnętrznej produktywności, skróceniu czasu wprowadzania produktów na rynek, zapewnieniu więcej czasu na testowanie wyników i optymalizację algorytmów i nie tylko. Jeśli chcesz zaoszczędzić więcej czasu, po prostu skontaktuj się z nami w sprawie wszystkich potrzeb związanych z adnotacjami do danych.
Nasz zespół składa się z MŚP, doświadczonych kierowników projektów, naukowców zajmujących się danymi i nie tylko, którzy pracują nad dostarczaniem najwyższej jakości zestawów danych dla Twojego projektu AI. Porozmawiaj z nami teraz.
