W 2020, 1.7 MB danych został stworzony w każdej sekundzie przez ludzi. W tym samym roku w 2.5 r. każdego dnia wyprodukowaliśmy blisko 2020 tryliona bajtów danych. Naukowcy danych przewidują, że do 2025 r. ludzie będą generować blisko 463 eksabajtów danych dziennie. Jednak nie wszystkie dane mogą być wykorzystywane przez firmy do wyciągania przydatnych spostrzeżeń lub opracowywania narzędzi uczenia maszynowego.
Jednak gdy firmy rozważają opracowanie modeli AI, nadejdzie czas, kiedy będą musiały podjąć trudną decyzję – taką, która może wpłynąć na wynik modelu ML – we własnym zakresie lub outsourcing znakowania danych. Twoja decyzja może wpłynąć na proces rozwoju, budżet, wydajność i powodzenie projektu. Porównajmy więc oba i rozpoznajmy zalety i wady obu.
Etykietowanie danych w firmie a etykietowanie danych w firmie zewnętrznej
| Etykietowanie danych wewnętrznych | Zewnętrzne etykietowanie danych |
| Elastyczność | |
| Jeśli projekt jest prosty i nie ma konkretnych wymagań, to an wewnętrzne etykietowanie danych zespół może służyć temu celowi. | Jeśli projekt, którego się podejmujesz, jest dość specyficzny i złożony oraz ma określone potrzeby w zakresie etykietowania, zaleca się zlecić outsourcing potrzeb w zakresie etykietowania danych. |
| Ceny | |
| Własne etykietowanie danych i adnotacje mogą być dość drogie, jeśli chodzi o zbudowanie infrastruktury i przeszkolenie pracowników. | Outsourcing etykietowania danych zapewnia swobodę wyboru rozsądnego planu cenowego dla Twoich potrzeb bez uszczerbku dla jakości i dokładności. |
| Zarząd | |
| Zarządzanie adnotacja danych lub zespół zajmujący się etykietowaniem może być wyzwaniem, zwłaszcza że wymaga inwestycji w czas, pieniądze i zasoby. | Zlecenie na zewnątrz etykietowania i adnotacji danych może pomóc Ci skupić się na rozwijaniu modelu ML. Ponadto dostępność doświadczonych adnotatorów może również pomóc w rozwiązywaniu problemów. |
| Szkolenia | |
| Dokładne oznaczanie danych wymaga ogromnego przeszkolenia personelu w zakresie korzystania z narzędzi do adnotacji. Musisz więc poświęcić dużo czasu i pieniędzy na wewnętrzne zespoły szkoleniowe. | Outsourcing nie wiąże się z kosztami szkolenia, ponieważ dostawcy usług znakowania danych zatrudniają wyszkolony i doświadczony personel, który potrafi dostosować się do narzędzi, wymagań projektowych i metod. |
| Ochrona | |
| Własne etykietowanie danych zwiększa bezpieczeństwo danych, ponieważ szczegóły projektu nie są udostępniane stronom trzecim. | Adnotacja do danych zleconych na zewnątrz praca nie jest tak bezpieczna jak w domu. Rozwiązaniem jest wybór certyfikowanych dostawców usług z rygorystycznymi protokołami bezpieczeństwa. |
| Czas | |
| Własne etykietowanie danych jest znacznie bardziej czasochłonne niż praca zlecona na zewnątrz, ponieważ czas potrzebny na przeszkolenie zespołu w zakresie metod, narzędzi i procesów jest długi. | Lepiej jest zlecić etykietowanie danych dostawcom usług w celu skrócenia czasu wdrożenia, ponieważ mają oni dobrze ugruntowaną funkcję do dokładnego oznaczania danych. |
Kiedy wewnętrzne adnotacje danych mają większy sens?
Chociaż outsourcing etykietowania danych ma kilka zalet, zdarzają się sytuacje, w których wewnętrzne etykietowanie danych ma więcej sensu niż outsourcing. Możesz wybrać własna adnotacja danych kiedy:
- Zespoły wewnętrzne nie radzą sobie z dużymi ilościami danych
- Ekskluzywny produkt znany jest tylko pracownikom firmy
- Projekt ma określone wymagania dostępne dla źródeł wewnętrznych
- Czasochłonne szkolenie zewnętrznych usługodawców
4 powody, dla których musisz zlecić na zewnątrz swoje projekty adnotacji danych
Eksperci adnotatorzy danych
Zacznijmy od oczywistości. Adnotatorzy danych to przeszkoleni profesjonaliści, którzy mają odpowiednią wiedzę specjalistyczną wymaganą do wykonania tej pracy. Podczas gdy adnotacja danych może być jednym z zadań dla Twojej wewnętrznej puli talentów, jest to jedyne wyspecjalizowane zadanie dla adnotatorów danych. To robi ogromną różnicę, ponieważ adnotatorzy wiedzą, jaka metoda adnotacji sprawdza się najlepiej w przypadku określonych typów danych, najlepsze sposoby adnotacji danych zbiorczych, czyszczenie niestrukturalnych danych, przygotowywanie nowych źródeł dla różnych typów zestawów danych i wiele więcej.
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.
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.
[Przeczytaj także: Przewodnik dla początkujących po adnotacjach danych: wskazówki i najlepsze praktyki]
