Ще у 2020 році 1.7 МБ даних створювався щосекунди людьми. І в тому ж році ми щодня створювали близько 2.5 квінтильйонів байтів даних у 2020 році. Вчені прогнозують, що до 2025 року люди будуть генерувати близько 463 екзабайта даних щодня. Однак не всі дані можуть бути використані компаніями для отримання корисної інформації чи розробки інструментів машинного навчання.
Проте, коли компанії розмірковують над розробкою моделей штучного інтелекту, настане час, коли їм доведеться прийняти важке рішення, яке може вплинути на результат моделі машинного навчання – внутрішнього або зовнішнє маркування даних. Ваше рішення може вплинути на процес розробки, бюджет, продуктивність і успіх проекту. Тож давайте порівняємо обидва та визнаємо переваги та недоліки обох.
Внутрішнє маркування даних проти аутсорсингу маркування даних
| Внутрішнє маркування даних | Маркування даних стороннім виконавцем |
| Гнучкість | |
| Якщо проект простий і не має конкретних вимог, то ан власне маркування даних команда може служити меті. | Якщо проект, який ви берете на себе, є досить специфічним і складним і має особливі потреби в маркуванні, рекомендується передати свої потреби в маркуванні даних аутсорсингу. |
| Тарифи | |
| Внутрішнє маркування та анотування даних може бути досить дорогим для створення інфраструктури та навчання працівників. | Аутсорсинг маркування даних забезпечує свободу вибору прийнятного тарифного плану для ваших потреб без шкоди для якості та точності. |
| управління | |
| Управління a анотація даних або команда маркування може бути проблемою, особливо тому, що це вимагає вкладення часу, грошей і ресурсів. | Залучення маркування та анотації даних може допомогти вам зосередитися на розробці моделі ML. Крім того, наявність досвідчених анотаторів також може допомогти у вирішенні проблем. |
| Навчання | |
| Точне маркування даних вимагає величезної підготовки персоналу щодо використання інструментів анотації. Тож вам доведеться витрачати багато часу та грошей на власне навчання команд. | Аутсорсинг не передбачає витрат на навчання, оскільки постачальники послуг маркування даних наймають навчений і досвідчений персонал, який може адаптуватися до інструментів, вимог проекту та методів. |
| Безпека | |
| Внутрішнє маркування даних підвищує безпеку даних, оскільки деталі проекту не передаються третім особам. | Анотація зовнішніх даних робота не така безпечна, як вдома. Вибір сертифікованих постачальників послуг із суворими протоколами безпеки є рішенням. |
| Time | |
| Внутрішнє маркування даних займає набагато більше часу, ніж робота сторонніх організацій, оскільки навчання команди методам, інструментам і процесу вимагає багато часу. | Краще доручити маркування даних постачальникам послуг на більш короткий час розгортання, оскільки вони мають добре налагоджену систему точного маркування даних. |
Коли анотація внутрішніх даних має більше сенсу?
Хоча аутсорсинг маркування даних має кілька переваг, бувають випадки, коли власне маркування даних є більш доцільним, ніж аутсорсинг. Ви можете вибрати анотація внутрішніх даних коли:
- Внутрішні команди не можуть працювати з великими обсягами даних
- Ексклюзивний продукт відомий тільки співробітникам компанії
- Проект має особливі вимоги до внутрішніх джерел
- Навчання зовнішніх постачальників послуг займає багато часу
4 причини, чому вам потрібно передати свої проекти анотації даних на аутсорсинг
Анотатори експертних даних
Почнемо з очевидного. Анотатори даних — це навчені професіонали, які володіють необхідними знаннями в галузі, щоб виконувати роботу. Хоча анотація даних може бути одним із завдань вашого внутрішнього кадрового фонду, це єдина спеціалізована робота для анотаторів даних. Це має величезне значення, оскільки анотатори знатимуть, який метод анотації найкраще працює для конкретних типів даних, найкращі способи анотування масових даних, очищення неструктурованих даних, підготовки нових джерел для різноманітних типів наборів даних тощо.
З огляду на таку кількість чутливих факторів, анотатори даних або ваші постачальники даних гарантуватимуть, що остаточні дані, які ви отримуєте, будуть бездоганними та що їх можна буде безпосередньо ввести у вашу модель AI для цілей навчання.
масштабованість
Коли ви розробляєте модель ШІ, ви завжди перебуваєте в стані невизначеності. Ви ніколи не знаєте, коли вам може знадобитися більше обсягів даних або коли потрібно на деякий час призупинити підготовку навчальних даних. Масштабованість є ключем до безперебійного процесу розробки штучного інтелекту, і цієї безперебійності неможливо досягти лише за допомогою ваших власних спеціалістів.
Лише професійні анотатори даних можуть відповідати динамічним вимогам і постійно надавати необхідні обсяги наборів даних. На цьому етапі ви також повинні пам’ятати, що доставка наборів даних не є ключовою, але доставка наборів даних, які передаються машиною, є ключовим.
Усунути внутрішнє упередження
Організація опинилася в тунельному баченні, якщо ви подумаєте про це. Пов’язані протоколами, процесами, робочими процесами, методологіями, ідеологіями, культурою праці тощо, кожен окремий співробітник або член команди може мати більш-менш спільну думку. І коли такі одностайні сили працюють над анотуванням даних, безперечно існує ймовірність упередження.
І жодна упередженість ніколи не приносила хороших новин жодному розробнику ШІ. Введення упередженості означає, що ваші моделі машинного навчання схиляються до певних переконань і не забезпечують об’єктивно проаналізовані результати, як це повинно бути. Упередженість може призвести до поганої репутації вашого бізнесу. Ось чому вам потрібна пара свіжих очей, щоб постійно стежити за такими делікатними об’єктами, а також продовжувати ідентифікувати та усувати упередження систем.
Оскільки навчальні набори даних є одним із найперших джерел упередженості, доцільно дозволити анотаторам даних працювати над пом’якшенням упередженості та наданням об’єктивних і різноманітних даних.
Набори даних найвищої якості
Як ви знаєте, ШІ не має можливості оцінювати навчальні набори даних і скажіть нам, що вони поганої якості. Вони просто вчаться з того, чим їх годують. Ось чому, коли ви подаєте дані низької якості, вони видають нерелевантні або погані результати.
Якщо у вас є внутрішні джерела для генерації наборів даних, велика ймовірність того, що ви збираєте набори даних, які є нерелевантними, неправильними або неповними. Ваші внутрішні точки контакту з даними є аспектами, що розвиваються, і підготовка навчальних даних на основі таких об’єктів може лише зробити вашу модель ШІ слабкою.
Крім того, коли мова заходить про анотовані дані, члени вашої команди можуть не точно коментувати те, що вони повинні робити. Неправильні коди кольорів, розширені обмежувальні рамки тощо можуть призвести до того, що машини прийматимуть і навчатимуться нових речей, які були абсолютно ненавмисними.
Ось у чому перевага анотаторів даних. Вони чудово справляються з цим складним і трудомістким завданням. Вони можуть виявити неправильні анотації та знають, як залучити МСП до анотування важливих даних. Ось чому ви завжди отримуєте найякісніші набори даних від постачальників даних.
[Читайте також: Посібник для початківців з анотації даних: поради та найкращі практики]
