Разработването на AI модел е скъпо, нали? За много компании самата идея за разработване на прост AI модел може да ги накара да предположат, че ще им трябват милиони долари, за да го разработят. Често те също се оказват верни. Въпреки това всеки разход, който правите, трябва да ви донесе значителна възвръщаемост. Това е единственият начин да разберете, че сте инвестирали в нещо разумно.
Но има няколко разходи, които мениджърите или собствениците на бизнес правят поради тяхната небрежност, грешни изчисления или лошо вземане на решения. Една такава голяма грешка, която мениджърите правят, е да решат дали да предпочетат вътрешните ресурси за данни и членовете на екипа да коментират своите набори от данни или да възложат целия процес на външни изпълнители.
Въпреки че тази идея произтича от намерението да се спестят разходи, свързани с аутсорсинг на проекти за анотации на данни, те често пренебрегват няколко фактора и допирни точки, които в крайна сметка ги карат да харчат повече в дългосрочен план. Много заинтересовани страни са под погрешното схващане, че предпочитането на модули за анотиране на вътрешни данни ще им помогне да спестят разходи и да завършат проекти за разработка на AI с приличен бюджет. Тук обаче започват да се появяват разходи.
Такива решения принуждават мениджърите да понасят загуби поради няколко причини, включително липса на подходящи набори от данни или допирни точки за генериране на данни, липса на подходящи данни, изобилие от неструктурирани и непочистени данни, режийни разходи за обучение на членовете на екипа да анотират данни, наем или закупуване на софтуер за анотиране , и още.
В дългосрочен план те накрая харчат два пъти или повече от това, което биха похарчили за аутсорсинг на целия проект. Така че, ако все още сте в дилема дали да потърсите доставчици на анотации на данни или да съберете вътрешен екип, ето някои прозрения, отварящи очите ви.
4 причини, поради които трябва да възложите вашите проекти за анотация на данни
Анотатори на експертни данни
С толкова много включени чувствителни фактори анотаторите на данни или вашите доставчици на данни ще гарантират, че крайните данни, които получавате, са безупречни и че могат да бъдат директно въведени във вашия AI модел за целите на обучението.
скалируемост
Когато разработвате AI модел, винаги сте в състояние на несигурност. Никога не знаете кога може да имате нужда от повече обеми данни или кога трябва да спрете подготовката на данни за обучение за известно време. Мащабируемостта е ключова, за да се гарантира, че вашият процес на разработка на AI протича гладко и тази безпроблемност не може да бъде постигната само с вашите вътрешни професионалисти.
Само професионалните анотатори на данни могат да се справят с динамичните изисквания и постоянно да доставят необходимите обеми от набори от данни. На този етап трябва също да запомните, че предоставянето на набори от данни не е ключът, но доставянето на набори от данни, които могат да се подават от машината, е.
Премахване на вътрешното пристрастие
Една организация е въвлечена в тунелна визия, ако се замислите. Обвързан с протоколи, процеси, работни потоци, методологии, идеологии, работна култура и други, всеки отделен служител или член на екип може да има повече или по-малко припокриващи се вярвания. И когато такива единодушни сили работят върху анотирането на данни, определено има шанс да се промъкнат пристрастия.
И никакво пристрастие никога не е донесло добри новини за който и да е разработчик на AI навсякъде. Въвеждането на пристрастия означава, че вашите модели за машинно обучение са склонни към конкретни вярвания и не предоставят обективно анализирани резултати, както се предполага. Пристрастието може да ви донесе лоша репутация на вашия бизнес. Ето защо се нуждаете от чифт свежи очи, за да сте постоянно нащрек за чувствителни теми като тези и да продължите да идентифицирате и елиминирате пристрастията от системите.
Тъй като наборите от данни за обучение са един от най-ранните източници, в които може да се промъкне пристрастието, идеално е да оставите анотаторите на данни да работят за смекчаване на пристрастията и предоставяне на обективни и разнообразни данни.
Набори от данни с превъзходно качество
Както знаете, AI няма способността да оценява набори от данни за обучение и ни кажете, че са с лошо качество. Те просто се учат от каквото ги хранят. Ето защо, когато подадете данни с лошо качество, те извеждат неуместни или лоши резултати.
Освен това, когато става въпрос за анотирани данни, членовете на вашия екип може да не анотират точно това, което трябва. Грешни цветови кодове, разширени ограничителни полета и други могат да доведат до това, че машините приемат и научават нови неща, които са напълно непреднамерени.
Това е мястото, където анотаторите на данни превъзхождат. Те са страхотни в тази предизвикателна и отнемаща време задача. Те могат да забележат неправилни анотации и знаят как да накарат МСП да участват в анотирането на важни данни. Ето защо винаги получавате най-качествените набори от данни от доставчици на данни.
Завършвайки
Освен тези фактори, основното предимство, което ще имате, когато възложите анотацията на данни на доставчици и експерти, е времето. Разработването на AI е сложно и ще имате разнообразни задачи и изисквания, върху които да работите. Анотирането на данни е друга допълнителна отговорност за членовете на вашия екип. Когато възложите на външни изпълнители, можете да им позволите да отделят повече време за задачи, които действително имат значение за вашия бизнес и проект.
Накратко, аутсорсването на вашия проект за анотиране на данни може да ви помогне да увеличите вътрешната си производителност, да имате по-бързо време за пускане на пазара, да ви предложи повече време за тестване на вашите резултати и оптимизиране на алгоритми и др. Ако искате да спестите повече време, просто се свържете с нас за всички ваши нужди от анотация на данни.
Нашият ансамбъл екип включва малки и средни предприятия, ветерани мениджъри на проекти, специалисти по данни и други, които работят за предоставянето на набори от данни с най-добро качество за вашия AI проект. Говорете с нас сега.
