Å utvikle en AI-modell er dyrt, ikke sant? For mange selskaper kan bare ideen om å utvikle en enkel AI-modell få dem til å anta at de trenger millioner av dollar for å utvikle den. Ofte viser de seg å være sanne også. Imidlertid bør hver kostnad du pådrar gi deg betydelig avkastning. Det er den eneste måten du vet at du har investert i noe fornuftig.
Men det er noen få utgifter ledere eller bedriftseiere pådrar seg på grunn av deres uaktsomhet, feilberegninger eller dårlige beslutninger. En slik stor feil ledere gjør er å bestemme om de vil foretrekke interne dataressurser og teammedlemmer til å kommentere datasettene deres eller sette ut hele prosessen.
Selv om denne ideen stammer fra intensjonen om å spare på utgifter forbundet med outsourcing av datakommentarprosjekter, overser de ofte flere faktorer og berøringspunkter som til slutt får dem til å bruke mer i det lange løp. Mange interessenter er under misforståelsen om at å foretrekke interne datakommentarmoduler vil hjelpe dem å spare på utgifter og fullføre AI-utviklingsprosjekter på et anstendig budsjett. Men det er der utgiftene begynner å dukke opp.
Slike beslutninger tvinger ledere til å pådra seg tap på grunn av flere årsaker, inkludert mangel på tilstrekkelige datasett eller berøringspunkter for datagenerering, fravær av relevante data, en overflod av ustrukturerte og urensede data, overheadkostnader for å trene teammedlemmer til å kommentere data, leie eller kjøpe merknadsprogramvare , og mer.
I det lange løp ender de opp med å bruke to ganger eller mer enn hva de ville brukt på å outsource hele prosjektet. Så hvis du fortsatt er i et dilemma om du bør gå for leverandører av datakommentarer eller sette sammen et internt team, her er noen øyeåpnende innsikter.
4 grunner til at du trenger å outsource datakommentarprosjektene dine
Ekspertdataannotatorer
La oss starte med det åpenbare. Dataannotatorer er utdannede fagfolk som har den rette domenekompetansen som kreves for å utføre jobben. Selv om datakommentarer kan være en av oppgavene for din interne talentmasse, er dette den eneste spesialiserte jobben for dataannotatorer. Dette utgjør en enorm forskjell ettersom kommentatorer vil vite hvilken annoteringsmetode som fungerer best for spesifikke datatyper, de beste måtene å kommentere massedata, rense ustrukturerte data, forberede nye kilder for ulike datasetttyper og mer.Med så mange sensitive faktorer involvert, vil dataannotatorer eller dataleverandører sikre at de endelige dataene du mottar er upåklagelig og at de kan mates direkte inn i AI-modellen din for opplæringsformål.
skalerbarhet
Når du utvikler en AI-modell, er du alltid i en tilstand av usikkerhet. Du vet aldri når du kan trenge flere datamengder eller når du trenger å pause treningsdataforberedelsen en stund. Skalerbarhet er nøkkelen for å sikre at AI-utviklingsprosessen din skjer jevnt, og denne sømløsheten kan ikke oppnås bare med dine interne fagfolk.
Det er bare de profesjonelle dataannotatorene som kan holde tritt med dynamiske krav og konsekvent levere nødvendige mengder datasett. På dette tidspunktet bør du også huske at levering av datasett ikke er nøkkelen, men å levere maskinmatbare datasett er det.
Eliminer intern skjevhet
En organisasjon er fanget i et tunnelsyn hvis man tenker seg om. Bundet av protokoller, prosesser, arbeidsflyter, metoder, ideologier, arbeidskultur og mer, kan hver enkelt ansatt eller et teammedlem ha mer eller mindre en overlappende tro. Og når slike enstemmige krefter jobber med å kommentere data, er det definitivt en sjanse for at skjevhet kommer snikende.
Og ingen skjevhet har noen gang brakt inn gode nyheter til noen AI-utviklere noe sted. Innføringen av skjevhet betyr at maskinlæringsmodellene dine er tilbøyelige til spesifikke oppfatninger og ikke leverer objektivt analyserte resultater slik det er ment. Bias kan gi deg et dårlig rykte for virksomheten din. Det er derfor du trenger et par friske øyne for å ha konstant utkikk etter sensitive motiver som disse og fortsette å identifisere og eliminere skjevheter fra systemer.
Siden opplæringsdatasett er en av de tidligste kildene skjevhet kan snike seg inn i, er det ideelt å la dataannotatorer jobbe med å redusere skjevheter og levere objektive og mangfoldige data.
Datasett av overlegen kvalitet
Som du vet, har AI ikke evnen til å vurdere opplæringsdatasett og fortell oss at de er av dårlig kvalitet. De bare lærer av hva de enn blir matet med. Det er derfor når du mater data av dårlig kvalitet, gir de irrelevante eller dårlige resultater.
Når du har interne kilder for å generere datasett, er det stor sannsynlighet for at du kompilerer datasett som er irrelevante, feilaktige eller ufullstendige. Dine interne datakontaktpunkter er i utvikling, og å basere forberedelse av treningsdata på slike enheter kan bare gjøre AI-modellen din svak.Når det kommer til kommenterte data, kan det hende at teammedlemmene dine ikke kommenterer nøyaktig hva de skal. Feil fargekoder, utvidede avgrensningsbokser og mer kan føre til at maskiner antar og lærer nye ting som var helt utilsiktet.
Det er der dataannotatorer utmerker seg. De er flinke til å gjøre denne utfordrende og tidkrevende oppgaven. De kan oppdage feil merknader og vet hvordan de kan få små og mellomstore bedrifter med på å kommentere viktige data. Dette er grunnen til at du alltid får datasett av beste kvalitet fra dataleverandører.
Innpakning Up
Bortsett fra disse faktorene, er den største fordelen du vil ha når du outsourcer datakommentarer til leverandører og eksperter tid. AI-utvikling er kompleks og du vil ha ulike oppgaver og krav å jobbe med. Datakommentarer er et annet ekstra ansvar for teammedlemmene dine. Når du outsourcer, kan du la dem bruke mer tid på oppgaver som faktisk betyr noe for virksomheten din og prosjektet.
Kort sagt, outsourcing av datakommentarprosjektet ditt kan hjelpe deg med å øke din interne produktivitet, ha en raskere tid til markedet, gi deg mer tid til å teste resultatene og optimalisere algoritmer og mer. Hvis du ønsker å spare mer tid, er det bare å ta kontakt med oss for alle dine behov for datakommentarer.
Ensembleteamet vårt involverer små og mellomstore bedrifter, veteranprosjektledere, dataforskere og flere som jobber med å levere datasett av beste kvalitet for AI-prosjektet ditt. Snakk med oss nå.
