A 2020, 1.7 MB adat minden másodpercben létrehozták az emberek. Ugyanebben az évben pedig 2.5-ban naponta közel 2020 kvintimillió adatbájtot állítottunk elő. Adatkutatók azt jósolják, hogy 2025-re az emberek közel 463 exabájt napi adatmennyiség. A vállalkozások azonban nem használhatják fel az összes adatot hasznos ismeretek levonására vagy gépi tanulási eszközök fejlesztésére.
Ahogy az évek során enyhült a több forrásból származó hasznos adatok összegyűjtésének akadálya, a vállalkozások egyengetik az utat a következő generációs AI-megoldások fejlesztése felé. Mivel a mesterséges intelligencia-alapú eszközök segítenek a vállalkozásoknak meghozni az optimális döntéseket a növekedés érdekében, pontosan megjelölt és megjegyzésekkel ellátott adatokra van szükségük. Adatok címkézése és az annotáció az adat-előfeldolgozás részét képezik, amelyben az érdeklődésre számot tartó objektumokat releváns információkkal jelölik vagy címkézik, ami segíti az ML algoritmus betanítását.
Mégis, amikor a vállalatok mesterséges intelligencia-modellek fejlesztésén gondolkodnak, eljön az idő, amikor nehéz döntést kell hozniuk – amely hatással lehet az ML-modell kimenetelére – házon belül vagy kihelyezett adatcímkézés. Az Ön döntése hatással lehet a fejlesztési folyamatra, a költségvetésre, a teljesítményre és a projekt sikerére. Hasonlítsuk tehát össze mindkettőt, és ismerjük fel mindkettő előnyeit és hátrányait.
Házon belüli adatcímkézés vs outsourcing adatcímkézés
| Házon belüli adatcímkézés | Kihelyezett adatcímkézés |
| Rugalmasság | |
| Ha a projekt egyszerű, és nincsenek konkrét követelmények, akkor egy házon belüli adatcímkézés csapat szolgálhatja a célt. | Ha az Ön által vállalt projekt meglehetősen specifikus és összetett, és speciális címkézési igényekkel rendelkezik, ajánlatos az adatcímkézési igényeket kiszervezni. |
| Árazás | |
| A házon belüli adatcímkézés és annotálás meglehetősen költséges lehet az infrastruktúra kiépítése és az alkalmazottak képzése. | Az adatcímkézés kiszervezése azzal a szabadsággal jár, hogy az Ön igényeinek megfelelő ésszerű árazási tervet válasszon a minőség és a pontosság feláldozása nélkül. |
| Támogató | |
| Kezelése a adat annotáció vagy a címkézési csapat kihívást jelenthet, különösen azért, mert idő-, pénz- és erőforrás-befektetést igényel. | Az adatcímkézés és a megjegyzések kiszervezése segíthet az ML-modell fejlesztésére összpontosítani. Ezen túlmenően a tapasztalt jegyzők elérhetősége is segíthet a hibaelhárításban. |
| Képzések | |
| A pontos adatcímkézés megköveteli a személyzet hatalmas képzését az annotációs eszközök használatáról. Így sok időt és pénzt kell költenie a házon belüli képzési csapatokra. | Az outsourcing nem jár képzési költségekkel, mivel az adatcímkézési szolgáltatók képzett és tapasztalt munkatársakat alkalmaznak, akik alkalmazkodni tudnak az eszközökhöz, a projektkövetelményekhez és a módszerekhez. |
| Biztonság | |
| A házon belüli adatcímkézés növeli az adatbiztonságot, mivel a projekt részleteit nem osztják meg harmadik felekkel. | Kihelyezett adatok annotáció a munka nem olyan biztonságos, mint a házon belül. A megoldást a szigorú biztonsági protokollokkal rendelkező minősített szolgáltatók kiválasztása jelenti. |
| Time | |
| A házon belüli adatcímkézés sokkal időigényesebb, mint a kiszervezett munka, mivel sok időbe telik a csapatnak a módszerekre, eszközökre és folyamatokra való betanítása. | Jobb az adatcímkézést a szolgáltatóknak kiszervezni rövidebb üzembe helyezési időre, mivel jól bevált lehetőségük van a pontos adatcímkézésre. |
Mikor van értelme a házon belüli adatfeljegyzéseknek?
Noha az adatcímkézési kiszervezésnek számos előnye van, vannak esetek, amikor a házon belüli adatcímkézés értelmesebb, mint a kiszervezés. Választhatsz házon belüli adatannotáció ha:
- A házon belüli csapatok nem tudják kezelni a nagy adatmennyiséget
- Egy exkluzív terméket csak a cég alkalmazottai ismernek
- A projekt sajátos követelményeket támaszt a belső forrásokkal szemben
- A külső szolgáltatók képzése időigényes
Az adatfeljegyzések kiszervezésének előnyei a Shaip számára
Kiváló házon belüli adatgyűjtő és annotáló csapata van, akik megfelelő készségekkel és tapasztalattal rendelkeznek nagy mennyiségű adat kezeléséhez. Ezenkívül nem tervez további adatképességeket a projekthez, és az infrastruktúra pontosan tudja kezelni a tisztítási és címkézési adatokat.
Ha teljesíteni tudja ezeket a kritériumokat, kétségtelenül fontolóra veszi a házon belüli csapatot, hogy vállalja adatcímkézési és megjegyzési igényeit. Ha azonban nem rendelkezik a házon belüli képességekkel, érdemes szakértői segítséget kérnie olyan iparági vezetőktől, mint a Shaip.
Néhány előnyei A Shaip-pal való együttműködés a következők:
Szabadság az alapvető fejlesztési munkára összpontosítani
Az ML modellek betanításának egyik kihívást jelentő, de kritikus része az adatkészletek előkészítése. Amikor az adattudósok részt vesznek az adatok tisztításában és címkézésében, ez a minőségi idejüket redundáns feladatok elvégzésére fordítja. Ennek eredményeként a fejlesztési ciklus meghibásodásokkal szembesülne, mivel az átfedő folyamatok késhetnek.
A folyamat kiszervezésekor az egész rendszert leegyszerűsíti, és biztosítja, hogy a fejlesztési folyamat egyidejűleg történjen. Ezen túlmenően, ha Shaip vállalja az Ön adatcímkézési igényeit, házon belüli csapata az erős mesterségesintelligencia-alapú megoldások kidolgozásához szükséges alapvető kompetenciákra összpontosíthat.
Minőségbiztosítás
Ha egy elkötelezett, képzett és tapasztalt adatcímkézési szakértőkből álló csapat dolgozik kizárólag az Ön projektjén, akkor biztos lehet benne, hogy minőségi munkát fog kapni időben. A Shaip továbbfejlesztett adatcímkézést biztosít az ML- és AI-projektekhez azáltal, hogy kihasználja a különféle adatkészleteken végzett munka tapasztalatait, és fejleszti adatcímkézési képességeiket.
Nagy mennyiségű adat kezelésének képessége
Adatok címkézése munkaigényes munka, és mint ilyen, egy tipikus mesterségesintelligencia-projekt több ezer adatkészletet igényel a pontos címkézéshez és megjegyzésekhez. Az adatok mennyisége azonban nagymértékben függ a projekt típusától, és ez a megnövekedett kereslet növelheti a házon belüli csapatok mérföldköveit. Továbbá, amikor az adatok tömege növekszik, előfordulhat, hogy más csapatok tagjait is be kell szereznie támogatásért, ami befolyásolhatja a munka minőségét.
A Shaip segítségével folyamatos támogatást élvezhet az elkötelezett csapatoktól, akik rendelkeznek az adatmennyiségek változásainak kezeléséhez szükséges szakértelemmel és tapasztalattal. Ezenfelül rendelkeznek azokkal az erőforrásokkal és készségekkel, amelyek könnyedén skálázhatják projektjét.
A Shaip-pel való partnerség a legjobb döntés projektje sikeréhez. Képzett adatcímkézési és annotációs szakértőkkel rendelkezünk, akik több éves tapasztalattal rendelkeznek a különféle, speciális adatcímkézési igényeket igénylő adatkészletek kezelésében. A Shaip segítségével gyorsan, pontosan és költségkeretén belül kiváló minőségű kommentárokat kaphat.
[Olvassa el még: Útmutató kezdőknek az adatjelölésekhez: tippek és bevált módszerek]
