Adnotacja danych

Adnotacje danych wewnętrznych lub zewnętrznych — co daje lepsze wyniki AI?

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.

Adnotacja danych Ponieważ z biegiem lat przeszkoda w gromadzeniu przydatnych danych z kilku źródeł zelżała, firmy torują drogę do opracowywania rozwiązań sztucznej inteligencji nowej generacji. Ponieważ narzędzia oparte na sztucznej inteligencji pomagają firmom podejmować optymalne decyzje dotyczące rozwoju, potrzebują one dokładnie oznaczonych i opatrzonych adnotacjami danych. Etykietowanie danych i adnotacje stanowią część wstępnego przetwarzania danych, w której obiekty zainteresowania są oznaczane lub oznaczane odpowiednimi informacjami, co pomaga w szkoleniu algorytmu ML.

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.

Własne oznaczanie danych a outsourcing Znakowanie danych

Etykietowanie danych wewnętrznychOutsourcing etykietowania 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.
Cennik
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.
Zarządzanie
Zarządzanie adnotacja danych lub zespół zajmujący się etykietowaniem może być wyzwaniem, zwłaszcza że wymaga inwestycji w czas, pieniądze i zasoby.

Outsourcing etykietowania i adnotacji danych może pomóc Ci skoncentrować się na opracowywaniu modelu ML.

Ponadto dostępność doświadczonych adnotatorów może również pomóc w rozwiązywaniu problemów.

Trening
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.
Bezpieczeństwo
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 

Zalety outsourcingu adnotacji danych do Shaip

Masz doskonały wewnętrzny zespół do gromadzenia danych i adnotacji, który ma odpowiednie umiejętności i doświadczenie do obsługi dużych ilości danych. Ponadto nie przewidujesz dodatkowych możliwości przetwarzania danych dla swojego projektu w dalszej kolejności, a Twoja infrastruktura może dokładnie obsługiwać dane dotyczące czyszczenia i etykietowania.

Jeśli możesz spełnić te kryteria, niewątpliwie rozważyłbyś, że Twój wewnętrzny zespół zajmie się Twoimi potrzebami w zakresie oznaczania danych i adnotacji. Jeśli jednak nie masz wewnętrznych możliwości, powinieneś rozważyć uzyskanie fachowej pomocy od liderów branży, takich jak Shaip.

Niektóre z Zalety współpracy z Shaipem to:

Swoboda skupienia się na podstawowej pracy rozwojowej

Jedną z trudnych, ale krytycznych części uczenia modeli ML jest najpierw przygotowanie zestawów danych. Kiedy analitycy danych są zaangażowani w czyszczenie i etykietowanie danych, kieruje ich czas jakości na wykonywanie zbędnych zadań. W rezultacie cykl rozwojowy zacząłby napotykać usterki, ponieważ nakładające się na siebie procesy mogłyby zostać opóźnione.

Kiedy proces jest zlecany na zewnątrz, usprawnia cały system i zapewnia, że ​​proces rozwoju przebiega jednocześnie. Ponadto, gdy firma Shaip zaspokoi Twoje potrzeby w zakresie etykietowania danych, Twój wewnętrzny zespół może skoncentrować się na swoich podstawowych kompetencjach polegających na budowaniu silnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. 

Zapewnienie jakości

Kiedy zespół oddanych, przeszkolonych i doświadczonych ekspertów w zakresie etykietowania danych pracuje wyłącznie nad Twoim projektem, możesz mieć pewność, że wysokiej jakości prace zostaną dostarczone na czas. Shaip zapewnia ulepszone etykietowanie danych dla projektów ML i AI, wykorzystując doświadczenie w pracy z różnymi zestawami danych i opierając się na ich możliwościach etykietowania danych. 

Możliwość obsługi dużych ilości danych

Etykietowanie danych jest pracochłonną pracą i jako taki typowy projekt AI będzie wymagał dokładnych oznaczeń i adnotacji tysięcy zestawów danych. Jednak ilość danych zależy w dużej mierze od rodzaju projektu, a ten wzrost popytu może zwiększyć kamienie milowe Twoich wewnętrznych zespołów. Ponadto, gdy zwiększa się ilość danych, konieczne może być również pozyskanie członków z innych zespołów w celu uzyskania wsparcia, co może wpłynąć na jakość pracy.

Dzięki Shaip możesz cieszyć się stałym wsparciem od wyspecjalizowanych zespołów, które posiadają wiedzę i doświadczenie w obsłudze zmian w wolumenach danych. Ponadto mają zasoby i umiejętności, które pozwalają na bezproblemowe skalowanie wraz z Twoim projektem.

Współpraca z Shaip to najlepsza decyzja dla powodzenia Twojego projektu. Wyszkoliliśmy ekspertów w zakresie etykietowania danych i adnotacji, którzy mają wieloletnie doświadczenie w obsłudze różnorodnych zestawów danych wymagających określonych potrzeb w zakresie etykietowania danych. Dzięki Shaip możesz szybko, dokładnie i w ramach swojego budżetu otrzymywać wysokiej jakości adnotacje.

[Przeczytaj także: Przewodnik dla początkujących po adnotacjach danych: wskazówki i najlepsze praktyki]

Podziel społecznej