Dezvoltarea unui model AI este costisitoare, nu? Pentru multe companii, simpla idee de a dezvolta un model AI simplu le-ar putea împinge să presupună că ar avea nevoie de milioane de dolari pentru a-l dezvolta. De multe ori, se dovedesc a fi și adevărate. Cu toate acestea, fiecare cost pe care îl suportați ar trebui să vă ofere profituri semnificative. Doar așa știi că ai investit în ceva cu înțelepciune.
Dar există câteva cheltuieli pe care managerii sau proprietarii de afaceri le suportă din cauza neglijenței, calculelor greșite sau a luării proaste a deciziilor. O astfel de greșeală majoră pe care o fac managerii este să decidă dacă preferă resursele interne de date și membrii echipei să-și adnoteze seturile de date sau să externalizeze întregul proces.
În timp ce această idee provine din intenția de a economisi cheltuielile implicate în externalizarea proiectelor de adnotare a datelor, acestea trec adesea cu vederea mai mulți factori și puncte de contact care, în cele din urmă, îi fac să cheltuiască mai mult pe termen lung. O mulțime de părți interesate au concepția greșită că preferarea modulelor interne de adnotare a datelor îi va ajuta să economisească cheltuieli și să finalizeze proiecte de dezvoltare AI cu un buget decent. Totuși, acolo încep să apară cheltuielile.
Astfel de decizii obligă managerii să suporte pierderi din mai multe motive, inclusiv lipsa unor seturi de date adecvate sau a punctelor de contact pentru generarea datelor, absența datelor relevante, abundența de date nestructurate și necurățate, cheltuieli generale pentru a instrui membrii echipei să adnoteze date, să închirieze sau să cumpere software de adnotare. , și altele.
Pe termen lung, ajung să cheltuiască de două ori sau mai mult decât ar cheltui pentru externalizarea întregului proiect. Așadar, dacă sunteți cineva care se află încă într-o dilemă dacă ar trebui să alegeți furnizori de adnotări de date sau să aduni o echipă internă, iată câteva perspective care vă deschid ochii.
4 motive pentru care aveți nevoie pentru a externaliza proiectele de adnotare a datelor
Adnotatori de date experți
Să începem cu ceea ce este evident. Adnotatori de date sunt profesioniști pregătiți care au expertiza în domeniu adecvată necesară pentru a face treaba. Deși adnotarea datelor ar putea fi una dintre sarcinile pentru grupul de talent intern, acesta este singurul loc de muncă specializat pentru adnotatorii de date. Acest lucru face o diferență enormă, deoarece adnotatorii ar ști ce metodă de adnotare funcționează cel mai bine pentru anumite tipuri de date, cele mai bune modalități de adnotare a datelor în bloc, curățarea datelor nestructurate, pregătirea surselor noi pentru diverse tipuri de seturi de date și multe altele.Cu atâția factori sensibili implicați, adnotatorii de date sau furnizorii dvs. de date s-ar asigura că datele finale pe care le primiți sunt impecabile și că pot fi introduse direct în modelul dvs. AI în scopuri de instruire.
scalabilitate
Când dezvoltați un model AI, vă aflați întotdeauna într-o stare de incertitudine. Nu știi niciodată când s-ar putea să ai nevoie de mai multe volume de date sau când trebuie să întrerupi pregătirea datelor de antrenament pentru un timp. Scalabilitatea este esențială pentru a vă asigura că procesul dumneavoastră de dezvoltare AI se desfășoară fără probleme, iar această uniformitate nu poate fi obținută doar cu profesioniștii dumneavoastră interni.
Numai adnotatorii de date profesioniști sunt cei care pot ține pasul cu cerințele dinamice și pot furniza în mod constant volumele necesare de seturi de date. În acest moment, ar trebui să vă amintiți, de asemenea, că furnizarea de seturi de date nu este cheia, dar este și furnizarea de seturi de date alimentabile de mașină.
Să începem cu ceea ce este evident. Eliminați părtinirea internă
O organizație este prinsă într-o viziune de tunel dacă te gândești la asta. Limitat de protocoale, procese, fluxuri de lucru, metodologii, ideologii, cultura muncii și multe altele, fiecare angajat sau membru al echipei ar putea avea mai mult sau mai puțin o convingere care se suprapune. Și când astfel de forțe unanime lucrează la adnotarea datelor, există cu siguranță o șansă de părtinire.
Și nicio părtinire nu a adus vreodată vești bune vreunui dezvoltator AI de nicăieri. Introducerea părtinirii înseamnă că modelele dvs. de învățare automată sunt înclinate către convingeri specifice și nu oferă rezultate analizate în mod obiectiv așa cum ar trebui. Prejudecățile ți-ar putea aduce o reputație proastă pentru afacerea ta. De aceea ai nevoie de o pereche de ochi proaspeți pentru a avea o atenție constantă la subiecte sensibile ca acestea și pentru a continua să identifici și să elimini părtinirile din sisteme.
Întrucât seturile de date de antrenament sunt una dintre primele surse în care se poate strecura distorsiunea, este ideal să lăsăm adnotatorii de date să lucreze la atenuarea părtinirii și a furniza date obiective și diverse.
Seturi de date de calitate superioară
După cum știți, AI nu are capacitatea de a evalua seturi de date de antrenament și spune-ne că sunt de proastă calitate. Ei doar învață din orice sunt hrăniți. De aceea, atunci când furnizați date de proastă calitate, acestea produc rezultate irelevante sau proaste.
Când aveți surse interne pentru a genera seturi de date, este foarte probabil să compilați seturi de date irelevante, incorecte sau incomplete. Punctele dvs. de contact de date interne sunt aspecte în evoluție și bazarea pregătirii datelor de antrenament pe astfel de entități ar putea doar să vă slăbească modelul AI.De asemenea, când vine vorba de date adnotate, este posibil ca membrii echipei dvs. să nu adnoteze exact ceea ce ar trebui să facă. Codurile de culoare greșite, casetele de delimitare extinse și multe altele ar putea duce la mașinile să asume și să învețe lucruri noi care au fost complet neintenționate.
Aici excelează adnotatorii de date. Sunt grozavi în a face această sarcină provocatoare și consumatoare de timp. Ei pot identifica adnotări incorecte și știu cum să implice IMM-urile în adnotarea datelor esențiale. Acesta este motivul pentru care obțineți întotdeauna seturi de date de cea mai bună calitate de la furnizorii de date.
Când aveți surse interne pentru a genera seturi de date, este foarte probabil să compilați seturi de date irelevante, incorecte sau incomplete. Punctele dvs. de contact de date interne sunt aspecte în evoluție și bazarea pregătirii datelor de antrenament pe astfel de entități ar putea doar să vă slăbească modelul AI.Încheierea
Pe lângă acești factori, avantajul major pe care îl veți avea atunci când externalizați adnotarea datelor către furnizori și experți este timpul. Dezvoltarea AI este complexă și veți avea diverse sarcini și cerințe la care să lucrați. Adnotarea datelor este o altă responsabilitate suplimentară pentru membrii echipei dvs. Când externalizați, îi puteți lăsa să petreacă mai mult timp pe sarcini care contează de fapt pentru afacerea și proiectul dvs.
Pe scurt, externalizarea proiectului de adnotare a datelor vă poate ajuta să vă creșteți productivitatea internă, să aveți un timp mai rapid de comercializare, să vă oferiți mai mult timp pentru a vă testa rezultatele și a optimiza algoritmii și multe altele. Dacă doriți să economisiți mai mult timp, contactați-ne pentru toate nevoile dvs. de adnotare a datelor.
Echipa noastră de ansamblu implică IMM-uri, manageri de proiect veterani, oameni de știință ai datelor și alții care lucrează la furnizarea de seturi de date de cea mai bună calitate pentru proiectul tău AI. Vorbește cu noi acum.
