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.
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 kontra outsourcing av 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. |
| Prising: | |
| 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
4 grunner til at du trenger å outsource datakommentarprosjektene dine
Ekspertdataannotatorer
La oss starte med det åpenbare. Dataannotatorer er utdannede fagfolk som har den riktige domeneekspertisen 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 stor forskjell ettersom kommentatorer ville 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.
[Les også: En nybegynnerveiledning for datakommentarer: tips og beste fremgangsmåter]
