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.
Aangesien die struikelblok om nuttige data uit verskeie bronne in te samel oor die jare verlig is, baan besighede die weg om volgende-gen KI-oplossings te ontwikkel. Aangesien KI-gebaseerde nutsmiddels besighede help om die optimale besluite vir groei te neem, benodig hulle akkuraat benoemde en geannoteerde data. Data -etikettering en annotasie vorm deel van datavoorverwerking, waarin die voorwerpe van belang gemerk of gemerk word met relevante inligting, wat help om die ML-algoritme op te lei.
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 versus uitkontraktering 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
Die voordele van die uitkontraktering van data-aantekeninge werk aan Shaip
Jy het 'n uitstekende interne data-insameling- en annotasiespan wat die regte vaardighede en ervaring het om groot hoeveelhede data te hanteer. Boonop voorsien jy nie bykomende datavermoëns vir jou projek later nie, en jou infrastruktuur kan skoonmaak- en etiketteringdata akkuraat hanteer.
As jy aan hierdie kriteria kan voldoen, sal jy ongetwyfeld jou interne span oorweeg om jou data-etiketterings- en annotasiebehoeftes te onderneem. As jy egter nie die interne vermoëns het nie, moet jy dit oorweeg om kundige hulp van bedryfsleiers soos Shaip te kry.
Sommige van die voordele van werk met Shaip is:
Vryheid om op kernontwikkelingswerk te fokus
Een van die uitdagende dog kritieke dele van die opleiding van ML-modelle is om eers die datastelle voor te berei. Wanneer datawetenskaplikes betrokke is by die skoonmaak en etikettering van die data, kanaliseer dit hul kwaliteittyd om oortollige take te onderneem. As gevolg hiervan sal die ontwikkelingsiklus foute begin ondervind aangesien die oorvleuelende prosesse vertraag kan word.
Wanneer die proses uitgekontrakteer word, stroomlyn dit die hele stelsel en verseker dat die ontwikkelingsproses gelyktydig plaasvind. Boonop, met Shaip wat u data-etiketteringsbehoeftes onderneem, kan u interne span fokus op hul kernvaardighede om sterk KI-gebaseerde oplossings te bou.
Versekering van kwaliteit
Wanneer daar 'n span toegewyde, opgeleide en ervare data-etiketteringskundiges is wat eksklusief aan u projek werk, kan u verseker wees dat u werk van hoë gehalte betyds afgelewer kry. Shaip lewer verbeterde data-etikettering vir ML- en KI-projekte deur die ervaring van werk aan diverse datastelle te benut en voort te bou op hul data-etiketteringsvermoëns.
Vermoë om groot hoeveelhede data te hanteer
Data -etikettering is 'n arbeidsintensiewe werk, en as sodanig sal 'n tipiese KI-projek vereis dat duisende datastelle akkuraat geëtiketteer en geannoteer moet word. Die volume data hang egter grootliks af van die tipe projek, en hierdie toename in aanvraag kan die mylpale van u interne spanne verhoog. Verder, wanneer die datamassa toeneem, kan daar ook van jou verwag word om lede van ander spanne vir ondersteuning te verkry, wat werkkwaliteit kan beïnvloed.
Met Shaip kan jy konstante ondersteuning geniet van toegewyde spanne wat die kundigheid en ervaring het om veranderinge aan datavolumes te hanteer. Daarbenewens het hulle die hulpbronne en vaardigheid om moeiteloos saam met jou projek te skaal.
Om met Shaip saam te werk is die beste besluit vir jou projek se sukses. Ons het opgeleide data-etiketterings- en annotasie-kundiges wat jare se ondervinding het met die hantering van uiteenlopende datastelle wat spesifieke data-etiketteringsbehoeftes vereis. Met Shaip kan u aantekeninge van hoë gehalte vinnig, akkuraat en binne u begroting ontvang.
[Lees ook: 'n Beginnersgids vir data-aantekening: wenke en beste praktyke]
