В 2020, 1.7 MB данни се създава всяка секунда от хора. И през същата година произвеждахме близо 2.5 квинтилиона байта данни всеки ден през 2020 г. Учените по данни прогнозират, че до 2025 г. хората ще генерират близо 463 екзабайта данни дневно. Въпреки това, не всички данни могат да бъдат използвани от бизнеса за извличане на полезни прозрения или разработване на инструменти за машинно обучение.
И все пак, когато компаниите обмислят разработването на AI модели, ще дойде момент, когато трябва да вземат трудно решение – такова, което може да повлияе на резултата от ML модела – вътрешно или изнесено етикетиране на данни. Вашето решение може да повлияе на процеса на разработка, бюджета, ефективността и успеха на проекта. Така че нека сравним и двете и да разпознаем предимствата и недостатъците и на двете.
Вътрешно етикетиране на данни срещу аутсорсинг етикетиране на данни
| Вътрешно етикетиране на данни | Изнесено етикетиране на данни |
| Гъвкавост | |
| Ако проектът е прост и няма специфични изисквания, тогава ан вътрешно етикетиране на данни екипът може да служи на целта. | Ако проектът, който предприемате, е доста специфичен и сложен и има специфични нужди от етикетиране, препоръчително е да възложите своите нужди от етикетиране на данни на външни изпълнители. |
| Планове | |
| Вътрешното етикетиране и анотиране на данни може да бъде доста скъпо за изграждане на инфраструктура и обучение на служители. | Възлагането на етикетиране на данни идва със свободата да изберете разумен ценови план за вашите нужди, без да правите компромис с качеството и точността. |
| управление | |
| Управление на a анотация на данни или екипът за етикетиране може да бъде предизвикателство, особено след като изисква инвестиция във време, пари и ресурси. | Възлагането на етикетиране и анотиране на данни може да ви помогне да се съсредоточите върху разработването на модела за машинно обучение. Освен това наличието на опитни анотатори също може да помогне при отстраняване на проблеми. |
| Обучение | |
| Точното етикетиране на данни изисква огромно обучение на персонала за използване на инструменти за пояснения. Така че трябва да отделите много време и пари за вътрешни екипи за обучение. | Аутсорсингът не включва разходи за обучение, тъй като доставчиците на услуги за етикетиране на данни наемат обучен и опитен персонал, който може да се адаптира към инструментите, изискванията на проекта и методите. |
| Охрана | |
| Вътрешното етикетиране на данни повишава сигурността на данните, тъй като детайлите на проекта не се споделят с трети страни. | Анотация на външни данни работата не е толкова сигурна, колкото вътрешната. Изборът на сертифицирани доставчици на услуги със строги протоколи за сигурност е решението. |
| Време | |
| Вътрешното етикетиране на данни отнема много повече време от работата на външен изпълнител, тъй като времето, необходимо за обучение на екипа на методите, инструментите и процеса, е много. | По-добре е да възложите етикетирането на данни на доставчици на услуги за по-кратко време за внедряване, тъй като те имат добре установено съоръжение за точно етикетиране на данни. |
Кога анотирането на вътрешните данни има повече смисъл?
Въпреки че има няколко предимства от аутсорсинга на етикетирането на данни, има моменти, когато вътрешното етикетиране на данни има повече смисъл от аутсорсинга. Можеш да избираш вътрешна анотация на данни кога:
- Вътрешните екипи не могат да се справят с големите обеми данни
- Ексклузивен продукт е известен само на служителите на компанията
- Проектът има специфични изисквания към вътрешни източници
- Отнема много време за обучение на външни доставчици на услуги
4 причини, поради които трябва да възложите вашите проекти за анотация на данни
Анотатори на експертни данни
Да започнем с очевидното. Анотаторите на данни са обучени професионалисти, които имат необходимия опит в областта, за да свършат работата. Въпреки че анотирането на данни може да бъде една от задачите за вашия вътрешен набор от таланти, това е единствената специализирана работа за анотатори на данни. Това прави огромна разлика, тъй като анотаторите ще знаят кой метод за анотиране работи най-добре за конкретни типове данни, най-добрите начини за анотиране на групови данни, почистване на неструктурирани данни, подготовка на нови източници за различни типове набори от данни и др.
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.
Когато имате вътрешни източници за генериране на набори от данни, има голяма вероятност да компилирате набори от данни, които са неуместни, неправилни или непълни. Вашите вътрешни допирни точки с данни са развиващи се аспекти и базирането на подготовката на данни за обучение на такива обекти може само да направи вашия AI модел слаб.
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.
[Прочетете също: Ръководство за начинаещи за анотиране на данни: съвети и най-добри практики]
