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.
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 prin 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. |
| Stabilirea prețurilor: | |
| 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
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. Adnotatorii de date sunt profesioniști pregătiți care au expertiza în domeniu adecvată necesară pentru a face treaba. În timp ce 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.
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.
[Citește și: Un ghid pentru începători pentru adnotarea datelor: sfaturi și bune practici]
