În 2020, 1.7 MB de date a fost creat în fiecare secundă de oameni. Și în același an, am produs aproape 2.5 chintilioane de octeți de date în fiecare zi în 2020. Oamenii de știință de date prevăd că până în 2025, oamenii vor genera aproape 463 exabytes de date zilnic. Cu toate acestea, nu toate datele pot fi folosite de companii pentru a obține informații utile sau pentru a dezvolta instrumente de învățare automată.
Pe măsură ce obstacolul de a colecta date utile din mai multe surse s-a atenuat de-a lungul anilor, companiile deschid calea pentru a dezvolta soluții AI de nouă generație. Deoarece instrumentele bazate pe inteligență artificială ajută companiile să ia deciziile optime pentru creștere, acestea au nevoie de date etichetate și adnotate cu precizie. Etichetarea datelor și adnotările fac parte din preprocesarea datelor, în care obiectele de interes sunt etichetate sau etichetate cu informații relevante, ceea ce ajută la antrenarea algoritmului ML.
Cu toate acestea, atunci când companiile se gândesc să dezvolte modele de inteligență artificială, va veni un moment în care vor trebui să ia o decizie grea - una care ar putea afecta rezultatul modelului ML - la nivel intern sau etichetarea datelor externalizate. Decizia dumneavoastră ar putea afecta procesul de dezvoltare, bugetul, performanța și succesul proiectului. Deci, să le comparăm pe ambele și să recunoaștem avantajele și dezavantajele ambelor.
Etichetarea internă a datelor vs. etichetarea datelor în externalizare
| Etichetarea internă a datelor | Etichetarea datelor externalizate |
| Flexibilitate | |
| Dacă proiectul este simplu și nu are cerințe specifice, atunci an etichetarea internă a datelor echipa poate servi scopului. | Dacă proiectul pe care îl întreprindeți este destul de specific și complex și are nevoi specifice de etichetare, se recomandă să externalizați nevoile dvs. de etichetare a datelor. |
| Tarif | |
| Etichetarea și adnotarea datelor interne pot fi destul de costisitoare pentru a construi infrastructura și a instrui angajații. | Externalizarea etichetării datelor vine cu libertatea de a alege un plan de preț rezonabil pentru nevoile dumneavoastră, fără a compromite calitatea și acuratețea. |
| Management | |
| Gestionarea unui adnotarea datelor sau echipa de etichetare poate fi o provocare, mai ales că necesită investiții în timp, bani și resurse. | Externalizarea etichetării și adnotării datelor vă poate ajuta să vă concentrați pe dezvoltarea modelului ML. În plus, disponibilitatea adnotatorilor cu experiență poate ajuta și la depanarea problemelor. |
| Pregătire | |
| Etichetarea exactă a datelor necesită o pregătire imensă a personalului cu privire la utilizarea instrumentelor de adnotare. Deci, trebuie să cheltuiți mult timp și bani pe echipele interne de antrenament. | Externalizarea nu implică costuri de formare, deoarece furnizorii de servicii de etichetare a datelor angajează personal calificat și cu experiență care se poate adapta instrumentelor, cerințelor proiectului și metodelor. |
| Securitate | |
| Etichetarea internă a datelor crește securitatea datelor, deoarece detaliile proiectului nu sunt partajate terților. | Adnotarea datelor externalizate munca nu este la fel de sigură ca în casă. Alegerea furnizorilor de servicii certificați cu protocoale de securitate stricte este soluția. |
| Timp | |
| Etichetarea internă a datelor necesită mult mai mult timp decât munca externalizată, deoarece timpul necesar instruirii echipei cu privire la metode, instrumente și proces este mare. | Este mai bine să externalizați etichetarea datelor către furnizorii de servicii pentru un timp de implementare mai scurt, deoarece aceștia au o facilitate bine stabilită pentru etichetarea exactă a datelor. |
Când are mai mult sens adnotarea datelor interne?
Deși există mai multe beneficii ale externalizării etichetării datelor, există momente în care etichetarea internă a datelor are mai mult sens decât externalizarea. Tu poti alege adnotarea datelor interne cand:
- Echipele interne nu pot gestiona volumele mari de date
- Un produs exclusiv este cunoscut doar de angajații companiei
- Proiectul are cerințe specifice disponibile surselor interne
- Pregătirea furnizorilor externi de servicii necesită timp
Avantajele externalizării adnotărilor de date lucrează către Shaip
Aveți o echipă internă excelentă de colectare și adnotare a datelor, care are abilitățile și experiența potrivite pentru a gestiona cantități mari de date. În plus, nu prevedeți capacități suplimentare de date pentru proiectul dvs. în continuare, iar infrastructura dvs. poate gestiona cu acuratețe datele de curățare și etichetare.
Dacă puteți îndeplini aceste criterii, fără îndoială, ați lua în considerare echipa dvs. internă pentru a răspunde nevoilor dvs. de etichetare și adnotare a datelor. Cu toate acestea, dacă nu aveți capabilitățile interne, ar trebui să vă gândiți să obțineți ajutor de la lideri din industrie, cum ar fi Shaip.
Unele dintre Avantajele de lucru cu Shaip sunt:
Libertatea de a se concentra pe munca de bază de dezvoltare
Una dintre părțile provocatoare, dar critice ale antrenării modelelor ML este pregătirea mai întâi a setului de date. Atunci când oamenii de știință din date sunt implicați în curățarea și etichetarea datelor, acesta își canalizează timpul de calitate în îndeplinirea unor sarcini redundante. Ca rezultat, ciclul de dezvoltare ar începe să se confrunte cu probleme, deoarece procesele care se suprapun ar putea fi întârziate.
Atunci când procesul este externalizat, eficientizează întregul sistem și asigură că procesul de dezvoltare are loc simultan. În plus, cu Shaip care răspunde nevoilor dvs. de etichetare a datelor, echipa dvs. internă se poate concentra pe competențele lor de bază de a construi soluții puternice bazate pe inteligență artificială.
Asigurarea calitatii
Atunci când există o echipă de experți în etichetarea datelor dedicați, instruiți și cu experiență care lucrează exclusiv la proiectul dvs., puteți fi sigur că obțineți o muncă de înaltă calitate livrată la timp. Shaip oferă etichetare îmbunătățită a datelor pentru proiecte ML și AI, valorificând experiența de lucru pe diverse seturi de date și construind pe capacitățile lor de etichetare a datelor.
Abilitatea de a gestiona cantități mari de date
Etichetarea datelor este o muncă intensivă în muncă și, ca atare, un proiect AI tipic va necesita etichetarea și adnotarea cu acuratețe a mii de seturi de date. Cu toate acestea, volumul de date depinde în mare măsură de tipul de proiect, iar această creștere a cererii poate crește reperele echipelor tale interne. În plus, atunci când volumul de date crește, s-ar putea să vi se solicite, de asemenea, să obțineți membri din alte echipe pentru asistență, ceea ce ar putea afecta calitatea muncii.
Cu Shaip, vă puteți bucura de asistență constantă din partea echipelor dedicate, care au expertiza și experiența necesare pentru a gestiona modificările volumelor de date. În plus, au resursele și abilitățile de a scala împreună cu proiectul dvs. fără efort.
Parteneriatul cu Shaip este cea mai bună decizie pentru succesul proiectului dumneavoastră. Am instruit experți în etichetarea și adnotarea datelor, care au ani de experiență în manipularea diverselor seturi de date care necesită nevoi specifice de etichetare a datelor. Cu Shaip, puteți primi adnotări de înaltă calitate rapid, precis și în limita bugetului dvs.
[Citește și: Un ghid pentru începători pentru adnotarea datelor: sfaturi și bune practici]
