2020, 1.7 MB data skapades varje sekund av människor. Och samma år producerade vi närmare 2.5 kvintiljoner databyte varje dag under 2020. Dataforskare förutspår att år 2025 kommer människor att generera nära 463 exabyte av data dagligen. Men inte all data kan användas av företag för att dra användbara insikter eller utveckla verktyg för maskininlärning.
Eftersom hindret för att samla in användbar data från flera källor har lättat under åren, banar företag vägen för att utveckla nästa generations AI-lösningar. Eftersom AI-baserade verktyg hjälper företag att fatta de optimala besluten för tillväxt, behöver de korrekt etiketterad och kommenterad data. Datamärkning och annotering utgör en del av dataförbehandling, där objekten av intresse är taggade eller märkta med relevant information, vilket hjälper till att träna ML-algoritmen.
Men när företag överväger att utveckla AI-modeller, kommer det en tidpunkt då de måste fatta ett svårt beslut – ett som kan påverka resultatet av ML-modellen – internt eller outsourcade datamärkning. Ditt beslut kan påverka utvecklingsprocessen, budgeten, resultatet och projektets framgång. Så låt oss jämföra båda och inse fördelarna och nackdelarna med båda.
Intern datamärkning kontra outsourcing Datamärkning
| In-house datamärkning | Outsourcade datamärkning |
| Flexibilitet | |
| Om projektet är enkelt och inte har specifika krav, då en intern datamärkning team kan tjäna syftet. | Om projektet du genomför är ganska specifikt och komplext och har specifika märkningsbehov, rekommenderas att du lägger ut dina datamärkningsbehov på entreprenad. |
| Priser | |
| Intern datamärkning och anteckning kan vara ganska dyrt att bygga infrastrukturen och utbilda anställda. | Outsourcing av datamärkning kommer med friheten att välja en rimlig prisplan för dina behov utan att kompromissa med kvalitet och noggrannhet. |
| Verksamhetsledningen | |
| Hantera en dataanmärkning eller märkningsteam kan vara en utmaning, särskilt eftersom det kräver investeringar i tid, pengar och resurser. | Att lägga ut datamärkning och anteckningar på entreprenad kan hjälpa dig att fokusera på att utveckla ML-modellen. Dessutom kan tillgången på erfarna annotatorer också hjälpa till vid felsökning. |
| Utbildning | |
| Noggrann datamärkning kräver enorm utbildning av personalen i att använda anteckningsverktyg. Så du måste spendera mycket tid och pengar på interna träningsteam. | Outsourcing innebär inte utbildningskostnader, eftersom leverantörerna av datamärkningstjänster anställer utbildad och erfaren personal som kan anpassa sig till verktygen, projektkraven och metoderna. |
| Säkerhet | |
| Intern datamärkning ökar datasäkerheten, eftersom projektdetaljerna inte delas med tredje part. | Outsourcade dataanteckning arbetet är inte lika säkert som internt. Att välja certifierade tjänsteleverantörer med strikta säkerhetsprotokoll är lösningen. |
| Tid | |
| Intern datamärkning är mycket mer tidskrävande än utkontrakterat arbete, eftersom det tar lång tid att utbilda teamet i metoder, verktyg och process. | Det är bättre att lägga ut datamärkning till tjänsteleverantörer för en kortare driftsättningstid eftersom de har en väletablerad möjlighet för korrekt datamärkning. |
När är in-house datakommentarer mer meningsfullt?
Även om det finns flera fördelar med outsourcing av datamärkning, finns det tillfällen då intern datamärkning är mer meningsfull än outsourcing. Du kan välja intern dataanteckning när:
- De interna teamen kan inte hantera de stora datamängderna
- En exklusiv produkt är endast känd för företagets anställda
- Projektet har specifika krav tillgängliga för interna källor
- Tidskrävande att utbilda externa tjänsteleverantörer
Fördelarna med att lägga ut dataanteckningar på entreprenad till Shaip
Du har ett utmärkt internt datainsamlings- och anteckningsteam som har rätt kompetens och erfarenhet för att hantera stora mängder data. Dessutom förutser du inte ytterligare datafunktioner för ditt projekt längre fram, och din infrastruktur kan hantera städning och märkning av data exakt.
Om du kan uppfylla dessa kriterier, skulle du utan tvekan överväga att ditt interna team tar sig an dina datamärknings- och anteckningsbehov. Men om du inte har de interna funktionerna bör du överväga att få experthjälp från branschledare som Shaip.
En del av den fördelar att arbeta med Shaip är:
Frihet att fokusera på kärnutvecklingsarbete
En av de utmanande men ändå kritiska delarna av att träna ML-modeller är att först förbereda datamängderna. När datavetare är involverade i att rengöra och märka data, kanaliserar det deras kvalitetstid till att utföra överflödiga uppgifter. Som ett resultat skulle utvecklingscykeln börja stöta på problem eftersom de överlappande processerna kan försenas.
När processen läggs ut på entreprenad effektiviserar den hela systemet och säkerställer att utvecklingsprocessen sker samtidigt. Dessutom, med Shaip som tar hand om dina datamärkningsbehov, kan ditt interna team fokusera på sin kärnkompetens för att bygga starka AI-baserade lösningar.
Kvalitetssäkring
När det finns ett team av dedikerade, utbildade och erfarna datamärkningsexperter som uteslutande arbetar med ditt projekt, kan du vara säker på att få högkvalitativt arbete levererat i tid. Shaip levererar förbättrad datamärkning för ML- och AI-projekt genom att utnyttja erfarenheten av att arbeta med olika datamängder och bygga vidare på deras datamärkningskapacitet.
Förmåga att hantera stora datamängder
Datamärkning är ett arbetsintensivt jobb, och som sådant kommer ett typiskt AI-projekt att kräva att tusentals datamängder märks och kommenteras korrekt. Men mängden data beror till stor del på typen av projekt, och denna ökning av efterfrågan kan öka milstolparna för dina interna team. Dessutom, när datamassan ökar, kan du också bli tvungen att köpa medlemmar från andra team för support, vilket kan påverka arbetskvaliteten.
Med Shaip kan du njuta av konstant stöd från dedikerade team som har expertis och erfarenhet för att hantera förändringar av datavolymer. Dessutom har de resurserna och skickligheten att skala tillsammans med ditt projekt utan ansträngning.
Att samarbeta med Shaip är det bästa beslutet för ditt projekts framgång. Vi har utbildade experter på datamärkning och anteckningar som har många års erfarenhet av att hantera olika datauppsättningar som kräver specifika datamärkningsbehov. Med Shaip kan du få högkvalitativa anteckningar snabbt, exakt och inom din budget.
[Läs även: En nybörjarguide till datakommentarer: tips och bästa praxis]
