I 2020, 1.7 MB data ble skapt hvert sekund av mennesker. Og samme år produserte vi nærmere 2.5 kvintillioner databyte hver dag i 2020. Dataforskere spår at innen 2025 vil folk generere nær 463 exabyte av data daglig. Imidlertid kan ikke alle dataene brukes av bedrifter til å hente nyttig innsikt eller utvikle maskinlæringsverktøy.
Ettersom hindringen for å samle nyttige data fra flere kilder har lettet gjennom årene, baner bedrifter vei for å utvikle neste generasjons AI-løsninger. Siden AI-baserte verktøy hjelper bedrifter med å ta de optimale beslutningene for vekst, trenger de nøyaktig merkede og kommenterte data. Datamerking og merknader utgjør en del av dataforbehandling, der objektene av interesse er merket eller merket med relevant informasjon, noe som hjelper til med å trene ML-algoritmen.
Likevel, når selskaper vurderer å utvikle AI-modeller, vil det komme en tid da de må ta en vanskelig beslutning – en som kan påvirke resultatet av ML-modellen – internt eller outsourcet datamerking. Beslutningen din kan påvirke utviklingsprosessen, budsjettet, ytelsen og suksessen til prosjektet. Så la oss sammenligne begge og gjenkjenne fordelene og ulempene med begge.
Intern datamerking vs outsourcing datamerking
| Intern datamerking | Outsourcet datamerking |
| fleksibilitet | |
| Hvis prosjektet er enkelt og ikke har spesifikke krav, så en intern datamerking team kan tjene formålet. | Hvis prosjektet du gjennomfører er ganske spesifikt og komplekst og har spesifikke merkingsbehov, anbefales det å outsource dine datamerkingsbehov. |
| Priser | |
| Intern datamerking og merking kan være ganske dyrt å bygge infrastrukturen og lære opp ansatte. | Outsourcing av datamerking kommer med friheten til å velge en rimelig prisplan for dine behov uten at det går på bekostning av kvalitet og nøyaktighet. |
| Administrasjon | |
| Håndtere a datanotering eller merketeam kan være en utfordring, spesielt siden det krever investering i tid, penger og ressurser. | Outsourcing av datamerking og merknader kan hjelpe deg med å fokusere på å utvikle ML-modellen. I tillegg kan tilgjengeligheten av erfarne kommentatorer også hjelpe til med feilsøking. |
| Kurs | |
| Nøyaktig datamerking krever enorm opplæring av ansatte i bruk av merknadsverktøy. Så du må bruke mye tid og penger på interne treningsteam. | Outsourcing innebærer ikke opplæringskostnader, ettersom leverandørene av datamerking ansetter utdannet og erfarent personale som kan tilpasse seg verktøyene, prosjektkravene og metodene. |
| Sikkerhet | |
| Intern datamerking øker datasikkerheten, siden prosjektdetaljene ikke deles med tredjeparter. | Outsourcet datakommentar arbeidet er ikke like sikkert som internt. Å velge sertifiserte tjenesteleverandører med strenge sikkerhetsprotokoller er løsningen. |
| Tid | |
| Intern datamerking er mye mer tidkrevende enn outsourcet arbeid, ettersom tiden det tar å trene teamet på metodene, verktøyene og prosessene er høy. | Det er bedre å sette ut datamerking til tjenesteleverandører for en kortere distribusjonstid ettersom de har et veletablert anlegg for nøyaktig datamerking. |
Når gir in-house datakommentarer mer mening?
Selv om det er flere fordeler med outsourcing av datamerking, er det tider når intern datamerking gir mer mening enn outsourcing. Du kan velge intern datakommentar når:
- De interne teamene kan ikke håndtere de store datavolumene
- Et eksklusivt produkt er kun kjent for ansatte i selskapet
- Prosjektet har spesifikke krav tilgjengelig for interne kilder
- Tidkrevende å lære opp eksterne tjenesteleverandører
Fordelene med å outsource datakommentarer til Shaip
Du har et utmerket internt datainnsamlings- og kommentarteam som har de rette ferdighetene og erfaringene til å håndtere store datamengder. I tillegg forutser du ikke ytterligere datafunksjoner for prosjektet ditt, og infrastrukturen din kan håndtere rengjørings- og merkedata nøyaktig.
Hvis du kan oppfylle disse kriteriene, vil du utvilsomt vurdere det interne teamet ditt for å ta seg av datamerking og merknadsbehov. Men hvis du ikke har de interne egenskapene, bør du vurdere å få eksperthjelp fra industriledere som Shaip.
Noen av fordeler arbeid med Shaip er:
Frihet til å fokusere på kjerneutviklingsarbeid
En av de utfordrende, men likevel kritiske delene av opplæring av ML-modeller, er først å forberede datasettene. Når dataforskere er involvert i å rense og merke dataene, kanaliserer det deres kvalitetstid til å påta seg overflødige oppgaver. Som et resultat vil utviklingssyklusen begynne å møte feil da de overlappende prosessene kan bli forsinket.
Når prosessen outsources, effektiviserer det hele systemet og sikrer at utviklingsprosessen skjer samtidig. I tillegg, med Shaip som tar seg av dine datamerkingsbehov, kan det interne teamet ditt fokusere på kjernekompetansen deres for å bygge sterke AI-baserte løsninger.
Kvalitetssikring
Når det er et team med dedikerte, trente og erfarne datamerkingseksperter som utelukkende jobber med prosjektet ditt, kan du være trygg på å få levert arbeid av høy kvalitet til rett tid. Shaip leverer forbedret datamerking for ML- og AI-prosjekter ved å utnytte opplevelsen av å jobbe med ulike datasett og bygge videre på datamerkingsmulighetene deres.
Evne til å håndtere store datamengder
Datamerking er en arbeidskrevende jobb, og som sådan vil et typisk AI-prosjekt kreve at tusenvis av datasett merkes og kommenteres nøyaktig. Datavolumet avhenger imidlertid i stor grad av typen prosjekt, og denne økningen i etterspørselen kan øke milepælene til de interne teamene dine. Videre, når datamengden øker, kan du også bli bedt om å hente medlemmer fra andre team for støtte, noe som kan påvirke arbeidskvaliteten.
Med Shaip kan du nyte konstant støtte fra dedikerte team som har ekspertisen og erfaringen til å håndtere endringer i datavolumer. I tillegg har de ressursene og ferdighetene til å skalere sammen med prosjektet ditt uten problemer.
Å samarbeide med Shaip er den beste beslutningen for prosjektets suksess. Vi har trent eksperter på datamerking og merknader som har mange års erfaring med å håndtere ulike datasett som krever spesifikke datamerkingsbehov. Med Shaip kan du motta merknader av høy kvalitet raskt, nøyaktig og innenfor budsjettet ditt.
[Les også: En nybegynnerveiledning for datakommentarer: tips og beste fremgangsmåter]
