Egy mesterséges intelligencia modell kifejlesztése drága, igaz? Sok vállalat számára egy egyszerű mesterséges intelligencia-modell kifejlesztésének puszta ötlete arra késztetheti őket, hogy azt feltételezzék, dollármilliókra lesz szükségük a kifejlesztéséhez. Sokszor kiderül, hogy igazak is. Azonban minden felmerülő költségnek jelentős megtérülést kell biztosítania. Csak így tudja, hogy bölcsen fektetett be valamibe.
Vannak azonban olyan kiadások, amelyek a menedzsereket vagy a vállalkozások tulajdonosait terhelik hanyagságuk, téves számításaik vagy rossz döntéshozataluk miatt. Az egyik ilyen nagy hiba, amit a vezetők elkövetnek, hogy eldöntik, hogy inkább a belső adatforrásokat és a csapattagokat részesítik-e előnyben az adatkészleteik megjegyzéseivel, vagy kiszervezik-e a teljes folyamatot.
Noha ez az ötlet abból a szándékból ered, hogy megtakarítsák az adatfeljegyzési projektek kiszervezésével kapcsolatos kiadásokat, gyakran figyelmen kívül hagynak több olyan tényezőt és érintkezési pontot, amelyek miatt hosszú távon többet költenek. Sok érdekelt fél abban a tévhitben él, hogy a belső adatfeljegyzési modulok előnyben részesítése segít megtakarítani a kiadásokat, és tisztességes költségvetés mellett végrehajtani az AI-fejlesztési projekteket. A kiadások azonban itt kezdenek növekedni.
Az ilyen döntések arra kényszerítik a vezetőket, hogy veszteségeket szenvedjenek el több okból kifolyólag, ideértve a megfelelő adatkészletek vagy adatgenerálási érintkezési pontok hiányát, a releváns adatok hiányát, a strukturálatlan és tisztítatlan adatok bőségét, a csapattagok adatmegjegyzésre való képzésének általános költségeit, annotációs szoftver bérlését vagy vásárlását. , és több.
Hosszú távon kétszer vagy többet költenek, mint amennyit a teljes projekt kiszervezésére költenének. Tehát, ha valaki még mindig dilemmában van, hogy az adatfeljegyzések szállítóit keresse fel, vagy házon belüli csapatot állítson össze, íme néhány szemfelnyitó betekintés.
4 ok, amiért ki kell szerveznie adatfeljegyzési projektjeit
Szakértői adatok jegyzői
Kezdjük a nyilvánvalóval. Adatannotátorok képzett szakemberek, akik rendelkeznek a munka elvégzéséhez szükséges megfelelő szakértelemmel. Bár az adatfeljegyzések a belső tehetségtárának egyik feladata lehet, ez az egyetlen speciális feladat az adatjegyzők számára. Ez óriási különbséget jelent, mivel az annotátorok tudják, melyik annotációs módszer működik a legjobban bizonyos adattípusokhoz, a tömeges adatok megjegyzéseinek legjobb módjai, a strukturálatlan adatok tisztítása, új források előkészítése a különböző adatkészlet-típusokhoz stb.A sok érzékeny tényező miatt az adatjegyzők vagy az Ön adatszolgáltatói gondoskodnának arról, hogy a kapott végső adatok kifogástalanok legyenek, és közvetlenül betáplálhatók legyenek az AI-modellbe képzési célokra.
skálázhatóság
Amikor mesterséges intelligencia-modellt fejleszt, mindig bizonytalanságban van. Soha nem tudhatja, mikor lehet szüksége több adatmennyiségre, vagy mikor kell egy időre szüneteltetnie az edzésadatok előkészítését. A méretezhetőség kulcsfontosságú az AI-fejlesztési folyamat zökkenőmentes lebonyolításában, és ez a zökkenőmentesség nem érhető el csak a házon belüli szakemberekkel.
Csak a professzionális adatjegyzők képesek lépést tartani a dinamikus igényekkel, és következetesen szállítani a szükséges mennyiségű adatkészletet. Ezen a ponton azt is emlékeznie kell, hogy nem az adatkészletek szállítása a kulcs, hanem a gépi adatkészletek szállítása.
Kezdjük a nyilvánvalóval. Távolítsa el a belső elfogultságot
Egy szervezetet egy alagútvízió ragadt meg, ha belegondolunk. Protokollokhoz, folyamatokhoz, munkafolyamatokhoz, módszertanokhoz, ideológiákhoz, munkakultúrához és sok máshoz kötötten minden egyes alkalmazott vagy csapattag többé-kevésbé átfedő meggyőződéssel rendelkezhet. És amikor ilyen egyöntetű erők dolgoznak az adatok annotálásán, minden bizonnyal megvan az esély a torzításra.
És az elfogultság sem hozott jó hírt az AI-fejlesztőknek sehol sem. Az elfogultság bevezetése azt jelenti, hogy a gépi tanulási modelljei hajlamosak bizonyos hiedelmekre, és nem adnak objektíven elemzett eredményeket, ahogyan azt kellene. Az elfogultság rossz hírnévre tehet szert vállalkozása számára. Ezért van szüksége egy pár friss szemre, hogy folyamatosan figyelje az ilyen érzékeny témákat, és folyamatosan azonosítsa és kiküszöbölje a rendszerek torzítását.
Mivel a betanítási adatkészletek az egyik legkorábbi forrás, amelybe a torzítás behatolhat, ideális, ha hagyjuk, hogy az adatmagyarázók dolgozzanak a torzítás csökkentésén, valamint az objektív és változatos adatok továbbításán.
Kiváló minőségű adatkészletek
Mint tudod, a mesterséges intelligencia nem képes értékelni képzési adatkészletek és közölje velünk, hogy rossz minőségűek. Csak tanulnak abból, amivel táplálkoznak. Ez az oka annak, hogy amikor rossz minőségű adatokat ad meg, azok irreleváns vagy rossz eredményeket adnak ki.
Ha belső forrásai vannak az adatkészletek létrehozásához, nagy valószínűséggel irreleváns, helytelen vagy hiányos adatkészleteket fordít. Az Ön belső adatkapcsolati pontjai folyamatosan fejlődnek, és a betanítási adatok ilyen entitásokra történő alapozása csak gyengítheti az AI-modellt.Továbbá, ha a megjegyzésekkel ellátott adatokról van szó, előfordulhat, hogy a csapattagok nem pontosan azt írják le, amit kellene. A rossz színkódok, a kiterjesztett határolókeretek és még sok más ahhoz vezethet, hogy a gépek teljesen nem szándékos új dolgokat feltételeznek és tanulnak meg.
Itt jeleskednek az adatmagyarázók. Remekül teljesítik ezt a kihívásokkal teli és időigényes feladatot. Kiszúrják a helytelen megjegyzéseket, és tudják, hogyan vonják be a kkv-kat a kulcsfontosságú adatok megjegyzésébe. Ez az oka annak, hogy mindig a legjobb minőségű adatkészleteket kapja meg az adatszolgáltatóktól.
Ha belső forrásai vannak az adatkészletek létrehozásához, nagy valószínűséggel irreleváns, helytelen vagy hiányos adatkészleteket fordít. Az Ön belső adatkapcsolati pontjai folyamatosan fejlődnek, és a betanítási adatok ilyen entitásokra történő alapozása csak gyengítheti az AI-modellt.Csomagolta
Ezeket a tényezőket leszámítva az idő a fő előnye, ha az adatfeljegyzéseket szállítóknak és szakértőknek adja ki. A mesterséges intelligencia fejlesztése összetett, és sokféle feladatot és követelményt kell teljesítenie. Az adatok megjegyzése a csapattagok további felelőssége. Ha kiszervezi, több időt fordíthat azokra a feladatokra, amelyek valóban fontosak az Ön vállalkozása és projektje szempontjából.
Röviden, az adatfeliratozási projekt kiszervezése segíthet növelni belső termelékenységét, gyorsabban eljuthat a piacra, több időt biztosíthat az eredmények tesztelésére és az algoritmusok optimalizálására, és így tovább. Ha több időt szeretne megtakarítani, egyszerűen forduljon hozzánk minden adatjelölési igényével kapcsolatban.
Együttes csapatunkban kkv-k, veterán projektmenedzserek, adattudósok és még sok más található, akik azon dolgoznak, hogy a legjobb minőségű adatkészleteket biztosítsák AI-projektje számára. Beszéljen velünk most.
