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
Предимствата на аутсорсинга на анотациите на данни работят за Shaip
Имате отличен вътрешен екип за събиране на данни и пояснения, който има правилните умения и опит да работи с големи количества данни. В допълнение, вие не предвиждате допълнителни възможности за данни за вашия проект надолу по линията и вашата инфраструктура може да се справи с данните за почистване и етикетиране точно.
Ако можете да изпълните тези критерии, несъмнено бихте помислили за вашия вътрешен екип, който да се заеме с вашите нужди за етикетиране и анотация на данни. Ако обаче нямате вътрешните възможности, трябва да помислите за получаване на експертна помощ от лидери в индустрията като Shaip.
Някои от предимства на работа с Shaip са:
Свобода да се фокусирате върху основната работа за развитие
Една от предизвикателните, но критични части от обучението на ML модели е първата подготовка на наборите от данни. Когато специалистите по данни участват в почистването и етикетирането на данните, това канализира тяхното качествено време в извършване на излишни задачи. В резултат на това цикълът на разработка ще започне да се сблъсква с проблеми, тъй като припокриващите се процеси могат да бъдат забавени.
Когато процесът е възложен на външни изпълнители, той рационализира цялата система и гарантира, че процесът на разработка протича едновременно. В допълнение, с Shaip, който се заема с вашите нужди за етикетиране на данни, вашият вътрешен екип може да се съсредоточи върху основните си компетенции за изграждане на силни решения, базирани на AI.
Гаранция за качество
Когато има екип от посветени, обучени и опитни експерти по етикетиране на данни, работещи изключително по вашия проект, можете да сте сигурни, че ще получите висококачествена работа, доставена навреме. Shaip предоставя подобрено етикетиране на данни за ML и AI проекти, като използва опита от работата върху различни набори от данни и надгражда върху техните възможности за етикетиране на данни.
Възможност за работа с големи количества данни
Етикетиране на данни е трудоемка работа и като такава, един типичен AI проект ще изисква хиляди набори от данни, за да бъдат етикетирани и анотирани точно. Обемът на данните обаче зависи до голяма степен от вида на проекта и това увеличение на търсенето може да увеличи етапите на вашите вътрешни екипи. Освен това, когато обемът от данни се увеличи, може също да се наложи да получите членове от други екипи за поддръжка, което може да повлияе на качеството на работа.
С Shaip можете да се насладите на постоянна поддръжка от специализирани екипи, които имат експертизата и опита да се справят с промените в обемите от данни. В допълнение, те имат ресурсите и уменията да мащабират заедно с вашия проект без усилие.
Партньорството с Shaip е най-доброто решение за успеха на вашия проект. Имаме обучени експерти по етикетиране и анотиране на данни, които имат дългогодишен опит в работата с различни набори от данни, изискващи специфични нужди за етикетиране на данни. С Shaip можете да получавате висококачествени анотации бързо, точно и в рамките на вашия бюджет.
[Прочетете също: Ръководство за начинаещи за анотиране на данни: съвети и най-добри практики]
