Tietojen merkintä

4 syytä, miksi sinun täytyy ulkoistaa tietomerkintäprojektisi

AI-mallin kehittäminen on kallista, eikö? Monille yrityksille pelkkä ajatus yksinkertaisen tekoälymallin kehittämisestä voi saada heidät olettamaan, että he tarvitsevat miljoonia dollareita sen kehittämiseen. Usein ne osoittautuvat myös todeksi. Jokaisen aiheutuneen kulun pitäisi kuitenkin antaa sinulle merkittävää tuottoa. Se on ainoa tapa tietää, että olet sijoittanut johonkin viisaasti.

Mutta on olemassa muutamia kuluja, joita johtajille tai yritysten omistajille aiheutuu laiminlyönnistä, virheistä tai huonosta päätöksenteosta. Yksi tällainen suuri virhe, jonka johtajat tekevät, on päättää, haluavatko sisäiset tietoresurssit ja tiimin jäsenet merkitä tietojoukonsa vai ulkoistaa koko prosessin.

Vaikka tämä ajatus juontaa juurensa aikomuksesta säästää datamerkintäprojektien ulkoistamiseen liittyvissä kuluissa, he usein jättävät huomiotta useita tekijöitä ja kosketuspisteitä, jotka lopulta saavat heidät kuluttamaan enemmän pitkällä aikavälillä. Monet sidosryhmät ovat sen väärinkäsityksen alla, että sisäisten datamerkintämoduulien suosiminen auttaa heitä säästämään kuluissa ja toteuttamaan tekoälykehitysprojekteja kohtuullisella budjetilla. Siitä kulut alkavat kuitenkin kasvaa.

Tällaiset päätökset pakottavat johtajat kärsimään tappioita useista syistä, mukaan lukien riittävien tietojoukkojen tai tiedon luomisen kosketuspisteiden puuttuminen, relevanttien tietojen puuttuminen, runsas strukturoimaton ja puhdistamaton data, yleiskustannukset, jotka aiheutuvat tiimin jäsenten kouluttamisesta kommentoimaan tietoja, vuokraamaan tai ostamaan huomautusohjelmistoja. , ja enemmän.

Pitkällä aikavälillä he päätyvät kuluttamaan kaksi kertaa tai enemmän kuin mitä he kuluttaisivat koko projektin ulkoistamiseen. Joten jos olet edelleen pulassa, kannattaako tietomerkintöjen toimittajia hankkia vai koota oma tiimi, tässä on joitain silmiä avaavia oivalluksia.

4 syytä ulkoistaa tietomerkintäprojektisi

  1. Asiantuntijatietojen annotaattorit

    Asiantuntevat datamerkinnät Aloitetaan ilmeisestä. Tietojen annotaattorit ovat koulutettuja ammattilaisia, joilla on työn suorittamiseen tarvittava asiantuntemus. Vaikka datamerkinnät voisivat olla yksi sisäisen osaajapooli tehtävistä, tämä on datan annotaattoreiden ainoa erikoistyö. Tällä on valtava ero, sillä annotaattorit tietävät, mikä merkintämenetelmä toimii parhaiten tietyille tietotyypeille, parhaat tavat merkitä joukkotietoja, puhdistaa jäsentelemätöntä dataa, valmistella uusia lähteitä eri tietojoukkotyypeille ja paljon muuta.

    Koska mukana on niin monia arkaluonteisia tekijöitä, tietojen annotaattorit tai tietotoimittajasi varmistavat, että saamasi lopulliset tiedot ovat moitteettomia ja että ne voidaan syöttää suoraan tekoälymalliisi koulutustarkoituksiin.

  2. skaalautuvuus

    Kun kehität tekoälymallia, olet aina epävarmassa tilassa. Et koskaan tiedä, milloin saatat tarvita lisää datamääriä tai milloin sinun on keskeytettävä harjoitustietojen valmistelu hetkeksi. Skaalautuvuus on avaintekijä tekoälyn kehitysprosessin sujuvuuden varmistamiseksi, eikä tätä saumattomuutta voida saavuttaa vain talon sisäisten ammattilaisten kanssa.

    Vain ammattimaiset datan annotaattorit voivat pysyä dynaamisten vaatimusten mukana ja toimittaa jatkuvasti vaadittuja määriä tietojoukkoja. Tässä vaiheessa sinun tulee myös muistaa, että tietojoukkojen toimittaminen ei ole avainasemassa, mutta konesyötettävien tietojoukkojen toimittaminen on.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

  1. Poista sisäinen harha

    Organisaatio on jäänyt tunnelivisioon, jos sitä ajattelee. Protokollien, prosessien, työnkulkujen, metodologioiden, ideologioiden, työkulttuurin ja muiden sitomana jokaisella työntekijällä tai tiimin jäsenellä voi olla enemmän tai vähemmän päällekkäinen usko. Ja kun tällaiset yksimieliset voimat työskentelevät tietojen merkitsemisen parissa, on epäilemättä mahdollisuus harhaan hiipiä sisään.

    Eikä mikään ennakkoluulo ole koskaan tuonut hyviä uutisia kenellekään tekoälykehittäjälle missään. Biasin käyttöönotto tarkoittaa, että koneoppimismallisi ovat taipuvaisia ​​tiettyihin uskomuksiin eivätkä anna objektiivisesti analysoituja tuloksia, kuten sen pitäisi. Bias voi saada yrityksellesi huonon maineen. Siksi tarvitset parin tuoreet silmät, jotta voit jatkuvasti tarkkailla tämän kaltaisia ​​herkkiä aiheita ja tunnistaa ja poistaa järjestelmien vääristymät.

    Koska koulutustietojoukot ovat yksi varhaisimmista lähteistä, joihin harha voi hiipiä, on ihanteellista, että datan annotaattorit työskentelevät harhan vähentämiseksi ja objektiivisten ja monipuolisten tietojen toimittamiseksi.

  2. Korkealaatuiset tietojoukot

    Kuten tiedät, tekoälyllä ei ole kykyä arvioida koulutustietojoukot ja kerro meille, että ne ovat huonolaatuisia. He vain oppivat siitä, mitä heille ruokitaan. Tästä syystä kun syötät huonolaatuisia tietoja, ne antavat merkityksettömiä tai huonoja tuloksia.

    Laadukkaat tietojoukot Kun sinulla on sisäiset lähteet tietojoukkojen luomiseen, on erittäin todennäköistä, että saatat kääntää tietojoukkoja, jotka ovat merkityksettömiä, virheellisiä tai epätäydellisiä. Sisäiset tietokosketuspisteesi muuttuvat, ja harjoitustietojen valmistelun perustaminen tällaisiin kokonaisuuksiin voi vain tehdä tekoälymallistasi heikoksi.

    Kommentoitujen tietojen osalta tiimisi jäsenet eivät välttämättä kirjoita tarkasti, mitä heidän pitäisi tehdä. Väärät värikoodit, laajennetut rajauslaatikot ja paljon muuta voivat johtaa siihen, että koneet olettavat ja oppivat uusia asioita, jotka olivat täysin tahattomia.

    Siinä datan annotaattorit ovat loistavia. He osaavat tehdä tämän haastavan ja aikaa vievän tehtävän. He voivat havaita virheelliset merkinnät ja osata saada pk-yritykset mukaan tärkeiden tietojen merkitsemiseen. Tästä syystä saat aina parasta laatua olevat tietojoukot tietotoimittajilta.

Käärimistä

Näiden tekijöiden lisäksi suuri etu, jonka saat, kun ulkoistat datamerkinnät toimittajille ja asiantuntijoille, on aika. Tekoälykehitys on monimutkaista, ja sinulla on monenlaisia ​​tehtäviä ja vaatimuksia työstettävänä. Tietojen merkintä on toinen lisävastuu tiimisi jäsenille. Kun ulkoistat, voit antaa heidän käyttää enemmän aikaa tehtäviin, joilla on yrityksesi ja projektisi kannalta todella merkitystä.

Lyhyesti sanottuna tietojen merkintäprojektin ulkoistaminen voi auttaa sinua lisäämään sisäistä tuottavuuttasi, nopeuttamaan markkinointia, tarjoamaan sinulle enemmän aikaa tulosten testaamiseen ja algoritmien optimointiin ja paljon muuta. Jos haluat säästää enemmän aikaa, ota meihin yhteyttä kaikista tietomerkintöjä koskevista tarpeistasi.

Ryhmätiimiimme kuuluu pk-yrityksiä, veteraaneja projektipäälliköitä, datatieteilijöitä ja muita, jotka työskentelevät tuottaakseen laadukkaimpia tietojoukkoja tekoälyprojektillesi. Puhu meille nyt.

Sosiaalinen osuus

Jaa facebookissa
Jaa Twitterissä
Jaa LinkedIn
Jaa sähköpostilla
Jaa whatsappissa