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.
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 |
| Rugalmas | |
| 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. |
| Árak | |
| 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. |
| Menedzsment | |
| 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 fejlesztésében. 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
4 ok, amiért ki kell szerveznie adatfeljegyzési projektjeit
Szakértői adatok jegyzői
Kezdjük a nyilvánvalóval. Az adatjegyzők 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 adattípusoknál, 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.
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.
[Olvassa el még: Útmutató kezdőknek az adatjelölésekhez: tippek és bevált módszerek]
