Vuonna 2020, 1.7 Mt tietoa se on ihmisten luoma joka sekunti. Ja samana vuonna tuotimme lähes 2.5 kvintiljoonaa datatavua joka päivä vuonna 2020. Tietotutkijat ennustavat, että vuoteen 2025 mennessä ihmiset tuottavat lähes 463 eksabyyttiä dataa päivittäin. Yritykset eivät kuitenkaan voi käyttää kaikkea dataa hyödyllisten oivallusten saamiseksi tai koneoppimistyökalujen kehittämiseen.
Kuitenkin, kun yritykset harkitsevat tekoälymallien kehittämistä, tulee aika, jolloin niiden on tehtävä vaikea päätös – sellaisen, joka voi vaikuttaa ML-mallin lopputulokseen – yrityksen sisällä tai ulkoistettu tietomerkintä. Päätöksesi voi vaikuttaa kehitysprosessiin, budjettiin, suorituskykyyn ja projektin onnistumiseen. Joten verrataan molempia ja tunnistetaan molempien edut ja haitat.
In-House Data Labeling vs Outsourcing Data Labeling
| Sisäinen tietojen merkintä | Ulkoistettu tietojen merkintä |
| Joustavuus | |
| Jos projekti on yksinkertainen eikä sillä ole erityisiä vaatimuksia, niin an talon sisäinen tietomerkintä joukkue voi palvella tarkoitusta. | Jos toteuttamasi projekti on melko erityinen ja monimutkainen ja sillä on erityisiä merkintätarpeita, on suositeltavaa ulkoistaa tietomerkintätarpeesi. |
| Hinnasto: | |
| Infrastruktuurin rakentaminen ja työntekijöiden kouluttaminen voivat olla varsin kalliita talon sisällä. | Tietojen merkintöjen ulkoistaminen sisältää vapauden valita tarpeisiisi sopiva kohtuullinen hinnoittelu laadusta ja tarkkuudesta tinkimättä. |
| videonhallinta | |
| Hallinnointi a tietojen merkintä tai merkintätiimi voi olla haaste, varsinkin kun se vaatii aikaa, rahaa ja resursseja. | Tietojen merkintöjen ja huomautusten ulkoistaminen voi auttaa sinua keskittymään ML-mallin kehittämiseen. Lisäksi kokeneiden annotaattorien saatavuus voi myös auttaa ongelmien vianmäärityksessä. |
| koulutus | |
| Tarkka tietojen merkitseminen edellyttää henkilökunnan valtavaa koulutusta huomautustyökalujen käytössä. Joten sinun on käytettävä paljon aikaa ja rahaa talon sisäisiin koulutusryhmiin. | Ulkoistaminen ei aiheuta koulutuskustannuksia, sillä tietomerkintäpalvelujen tarjoajat palkkaavat koulutetun ja kokeneen henkilöstön, joka pystyy mukautumaan työkaluihin, projektivaatimuksiin ja menetelmiin. |
| Turvallisuus | |
| Oma tietomerkintä lisää tietoturvaa, sillä projektin tietoja ei jaeta kolmansille osapuolille. | Ulkoistettu datamerkintä työ ei ole yhtä turvallista kuin talon sisällä. Ratkaisu on valita sertifioidut palveluntarjoajat, joilla on tiukat suojausprotokollat. |
| Aika: | |
| Sisäinen tietojen merkitseminen vie paljon enemmän aikaa kuin ulkoistettu työ, koska menetelmien, työkalujen ja prosessien kouluttamiseen kuluu paljon aikaa. | Tietojen merkitseminen on parempi ulkoistaa palveluntarjoajille lyhyemmäksi käyttöönottoajaksi, koska heillä on vakiintuneet mahdollisuudet tarkkojen tietojen merkitsemiseen. |
Milloin sisäisessä datamerkinnässä on järkeä?
Vaikka tietomerkintöjen ulkoistamisesta on useita etuja, on aikoja, jolloin sisäinen tietomerkintä on järkevämpää kuin ulkoistaminen. Voit valita talon sisäinen datamerkintä kun:
- Omat tiimit eivät pysty käsittelemään suuria tietomääriä
- Ainutlaatuinen tuote on vain yrityksen työntekijöiden tiedossa
- Projektilla on erityisiä vaatimuksia sisäisille lähteille
- Ulkopuolisten palveluntarjoajien kouluttaminen vie aikaa
4 syytä ulkoistaa tietomerkintäprojektisi
Asiantuntijatietojen annotaattorit
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.
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.
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.
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.
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.
[Lue myös: Aloittelijan opas tietomerkintöihin: vinkkejä ja parhaita käytäntöjä]
