In 2020, 1.7 MB data is elke sekonde deur mense geskep. En in dieselfde jaar het ons elke dag in 2.5 byna 2020 kwintiljoen datagrepe geproduseer. Datawetenskaplikes voorspel dat mense teen 2025 byna 463 exabyte daaglikse data. Nie al die data kan egter deur besighede gebruik word om nuttige insigte te verkry of masjienleerhulpmiddels te ontwikkel nie.
Tog, wanneer maatskappye dit oorweeg om KI-modelle te ontwikkel, sal daar 'n tyd kom wanneer hulle 'n moeilike besluit moet neem - een wat die uitkoms van die ML-model kan beïnvloed - intern of uitgekontrakteerde data-etikettering. Jou besluit kan die ontwikkelingsproses, begroting, prestasie en sukses van die projek beïnvloed. Laat ons dus albei vergelyk en die voordele en nadele van albei erken.
In-huis data-etikettering vs uitkontraktering van data-etikettering
| In-huis data-etikettering | Uitgekontrakteerde data-etikettering |
| Buigsaamheid | |
| As die projek eenvoudig is en nie spesifieke vereistes het nie, dan is 'n interne data-etikettering span kan die doel dien. | As die projek wat jy aanpak redelik spesifiek en kompleks is en spesifieke etiketteringsbehoeftes het, word dit aanbeveel om jou data-etiketteringsbehoeftes uit te kontrakteer. |
| pryse | |
| Interne data-etikettering en -aantekeninge kan redelik duur wees om die infrastruktuur te bou en werknemers op te lei. | Uitkontraktering van data-etikettering kom met die vryheid om 'n redelike prysplan vir jou behoeftes te kies sonder om kwaliteit en akkuraatheid in te boet. |
| bestuur | |
| Bestuur van 'n data-aantekening of etiketteringspan kan 'n uitdaging wees, veral omdat dit belegging in tyd, geld en hulpbronne vereis. | Die uitkontraktering van data-etikettering en -aantekeninge kan jou help om op die ontwikkeling van die ML-model te fokus. Daarbenewens kan die beskikbaarheid van ervare annoteerders ook help om probleme op te los. |
| opleiding | |
| Akkurate data-etikettering vereis enorme opleiding van personeel oor die gebruik van annotasie-instrumente. Jy moet dus baie tyd en geld spandeer aan interne opleidingspanne. | Uitkontraktering behels nie opleidingskoste nie, aangesien die data-etiketteringsdiensverskaffers opgeleide en ervare personeel aanstel wat kan aanpas by die gereedskap, projekvereistes en metodes. |
| Sekuriteit | |
| Interne data-etikettering verhoog datasekuriteit, aangesien die projekbesonderhede nie met derde partye gedeel word nie. | Uitgekontrakteerde data-aantekening werk is nie so veilig soos in die huis nie. Die keuse van gesertifiseerde diensverskaffers met streng sekuriteitsprotokolle is die oplossing. |
| tyd | |
| In-huis data-etikettering is baie meer tydrowend as uitgekontrakteerde werk, aangesien die tyd wat dit neem om die span op te lei oor die metodes, gereedskap en proses hoog is. | Dit is beter om data-etikettering aan diensverskaffers uit te kontrakteer vir 'n korter ontplooiingstyd aangesien hulle 'n goed gevestigde fasiliteit het vir akkurate data-etikettering. |
Wanneer maak in-huis data-annotasie meer sin?
Alhoewel daar verskeie voordele aan die uitkontraktering van data-etikettering is, is daar tye wanneer interne data-etikettering meer sin maak as uitkontraktering. Jy kan kies interne data-aantekening wanneer:
- Die interne spanne kan nie die groot datavolumes hanteer nie
- 'n Eksklusiewe produk is slegs bekend aan werknemers van die maatskappy
- Die projek het spesifieke vereistes beskikbaar vir interne bronne
- Tydrowend om eksterne diensverskaffers op te lei
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.
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.
[Lees ook: 'n Beginnersgids vir data-aantekening: wenke en beste praktyke]
