Om 'n KI-model te ontwikkel is duur, reg? Vir baie maatskappye kan die blote idee om 'n eenvoudige KI-model te ontwikkel hulle dryf om te aanvaar dat hulle miljoene dollars nodig sal hê om dit te ontwikkel. Dikwels blyk hulle ook waar te wees. Elke koste wat jy aangaan behoort jou egter aansienlike opbrengste te gee. Dit is die enigste manier waarop jy weet jy het verstandig in iets belê.
Maar daar is 'n paar uitgawes wat bestuurders of sake-eienaars aangaan weens hul nalatigheid, wanberekenings of swak besluitneming. Een so 'n groot fout wat bestuurders maak, is om te besluit of hulle interne databronne en spanlede moet verkies om hul datastelle te annoteer of die hele proses uit te kontrakteer.
Alhoewel hierdie idee spruit uit die voorneme om te bespaar op uitgawes verbonde aan die uitkontraktering van data-annotasieprojekte, mis hulle dikwels verskeie faktore en raakpunte wat hulle uiteindelik meer laat spandeer op die lang termyn. Baie belanghebbendes is onder die wanopvatting dat die verkiesing van interne data-aantekeningmodules hulle sal help om uitgawes te bespaar en KI-ontwikkelingsprojekte teen 'n ordentlike begroting te voltooi. Dit is egter waar uitgawes begin kop uitsteek.
Sulke besluite dwing bestuurders om verliese aan te gaan weens verskeie redes, insluitend 'n gebrek aan voldoende datastelle of datagenerering raakpunte, afwesigheid van relevante data, 'n oorvloed van ongestruktureerde en onskoongemaakte data, oorhoofse uitgawes om spanlede op te lei om data te annoteer, annotasiesagteware te huur of aan te koop , en meer.
Op die lang termyn bestee hulle uiteindelik twee keer of meer as wat hulle sou spandeer om die hele projek uit te kontrakteer. Dus, as jy iemand is wat steeds in 'n dilemma is of jy vir data-aantekeningverskaffers moet gaan of 'n interne span saamstel, hier is 'n paar ooglopende insigte.
4 Redes wat jy nodig het om jou data-aantekeningprojekte uit te kontrakteer
Kundige data-annoteerders
Kom ons begin met die ooglopende. Data-annoteerders is opgeleide professionele persone wat die regte domeinkundigheid het wat nodig is om die werk te doen. Alhoewel data-annotasie een van die take vir jou interne talentpoel kan wees, is dit die enigste gespesialiseerde werk vir data-annoteerders. Dit maak 'n groot verskil aangesien annoteerders sal weet watter aantekeningmetode die beste werk vir spesifieke datatipes, die beste maniere om grootmaatdata aan te teken, ongestruktureerde data skoon te maak, nuwe bronne vir verskillende datasteltipes voor te berei, en meer.Met soveel sensitiewe faktore betrokke, sal data-annoteerders of jou dataverkopers verseker dat die finale data wat jy ontvang onberispelik is en dat dit direk in jou KI-model ingevoer kan word vir opleidingsdoeleindes.
scalability
Wanneer jy 'n KI-model ontwikkel, is jy altyd in 'n toestand van onsekerheid. Jy weet nooit wanneer jy dalk meer volumes data benodig of wanneer jy opleidingsdata-voorbereiding vir 'n rukkie moet onderbreek nie. Skaalbaarheid is die sleutel om te verseker dat u KI-ontwikkelingsproses glad verloop en hierdie naatloosheid kan nie net met u interne professionele persone bereik word nie.
Dit is net die professionele data-annoteerders wat tred kan hou met dinamiese eise en konsekwent vereiste volumes datastelle kan lewer. Op hierdie stadium moet jy ook onthou dat die lewering van datastelle nie die sleutel is nie, maar die lewering van masjienvoerbare datastelle wel.
Kom ons begin met die ooglopende. Elimineer interne vooroordeel
’n Organisasie is vasgevang in ’n tonnelvisie as jy daaroor dink. Gebonde aan protokolle, prosesse, werkvloeie, metodologieë, ideologieë, werkskultuur, en meer, kan elke enkele werknemer of 'n spanlid min of meer 'n oorvleuelende oortuiging hê. En wanneer sulke eenparige magte werk om data te annoteer, is daar beslis 'n kans dat vooroordeel insluip.
En geen vooroordeel het nog ooit goeie nuus aan enige KI-ontwikkelaar gebring nie. Die bekendstelling van vooroordeel beteken jou masjienleermodelle is geneig tot spesifieke oortuigings en lewer nie objektief geanaliseerde resultate soos dit veronderstel is om te doen nie. Vooroordeel kan jou 'n slegte reputasie vir jou besigheid besorg. Dit is hoekom jy 'n paar vars oë nodig het om konstant op die uitkyk te wees vir sensitiewe onderwerpe soos hierdie en aan te hou om vooroordeel van stelsels te identifiseer en uit te skakel.
Aangesien opleidingdatastelle een van die vroegste bronne is wat vooroordeel kan insluip, is dit ideaal om data-annoteerders te laat werk om vooroordeel te versag en objektiewe en diverse data te lewer.
Uitstekende kwaliteit datastelle
Soos u weet, het KI nie die vermoë om te assesseer nie opleiding datastelle en sê vir ons hulle is van swak gehalte. Hulle leer net uit wat hulle ook al gevoer word. Dit is hoekom wanneer jy data van swak gehalte voer, dit irrelevante of slegte resultate lewer.
Wanneer jy interne bronne het om datastelle te genereer, is die kanse hoogs waarskynlik dat jy dalk datastelle saamstel wat irrelevant, verkeerd of onvolledig is. Jou interne data raakpunte ontwikkel aspekte en die basis van opleiding data voorbereiding op sulke entiteite kan jou KI model net swak maak.Ook, wanneer dit by geannoteerde data kom, kan u spanlede dalk nie presies annoteer wat hulle veronderstel is om te doen nie. Verkeerde kleurkodes, uitgebreide grenskassies en meer kan daartoe lei dat masjiene nuwe dinge aanneem en leer wat heeltemal onbedoeld was.
Dit is waar data-annoteerders uitblink. Hulle is wonderlik om hierdie uitdagende en tydrowende taak te doen. Hulle kan verkeerde aantekeninge raaksien en weet hoe om KMO's betrokke te kry by die aantekening van belangrike data. Dit is hoekom jy altyd die beste kwaliteit datastelle van dataverskaffers kry.
Wanneer jy interne bronne het om datastelle te genereer, is die kanse hoogs waarskynlik dat jy dalk datastelle saamstel wat irrelevant, verkeerd of onvolledig is. Jou interne data raakpunte ontwikkel aspekte en die basis van opleiding data voorbereiding op sulke entiteite kan jou KI model net swak maak.Wikkel
Afgesien van hierdie faktore, is die groot voordeel wat u sal hê wanneer u data-aantekeninge aan verskaffers en kundiges uitkontrakteer tyd. KI-ontwikkeling is kompleks en jy sal uiteenlopende take en vereistes hê om aan te werk. Data-aantekening is nog 'n bykomende verantwoordelikheid vir u spanlede. Wanneer jy uitkontrakteer, kan jy hulle meer tyd laat spandeer aan take wat eintlik saak maak vir jou besigheid en projek.
Kortom, die uitkontraktering van jou data-aantekeningprojek kan jou help om jou interne produktiwiteit te verhoog, 'n vinniger tyd om te bemark, jou meer tyd te bied om jou resultate te toets en algoritmes te optimaliseer, en meer. As jy meer tyd wil bespaar, kontak ons eenvoudig vir al jou data-aantekeningbehoeftes.
Ons ensemble-span betrek KMO's, veteraanprojekbestuurders, datawetenskaplikes en meer wat daaraan werk om die beste kwaliteit datastelle vir jou KI-projek te lewer. Praat nou met ons.
