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.
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.
In-House Data labeling Vs Outsourcing Data Labeling
| In-House Data Labeling | Outsourced Data Labeling |
| 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. | Outsourcing data labeling and annotation can help you focus on developing the ML model. Additionally, the availability of experienced annotators can also help in troubleshooting issues. |
| 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
4 anledningar till att du behöver lägga ut dina dataanteckningsprojekt på entreprenad
Expertdataannotatorer
Let’s start with the obvious. Data annotators are trained professionals who have the right domain expertise required to do the job. While data annotation could be one of the tasks for your internal talent pool, this is the only specialized job for data annotators. This makes a huge difference as annotators would know what annotation method works best for specific data types, best ways to annotate bulk data, clean unstructured data, prepare new sources for diverse dataset types, and more.
Med så många känsliga faktorer inblandade skulle dataannotatorer eller dina dataleverantörer se till att den slutliga informationen du får är oklanderlig och att den kan matas in direkt i din AI-modell för utbildningsändamål.
Skalbarhet
När du utvecklar en AI-modell är du alltid i ett tillstånd av osäkerhet. Du vet aldrig när du kan behöva fler mängder data eller när du behöver pausa förberedelserna för träningsdata ett tag. Skalbarhet är nyckeln för att säkerställa att din AI-utvecklingsprocess sker smidigt och denna sömlöshet kan inte uppnås bara med dina interna proffs.
Det är bara de professionella dataannotatorerna som kan hålla jämna steg med dynamiska krav och konsekvent leverera nödvändiga mängder datauppsättningar. Vid det här laget bör du också komma ihåg att leverans av datauppsättningar inte är nyckeln, men att leverera maskinmatade datauppsättningar är det.
Eliminera intern fördom
En organisation är fångad av ett tunnelseende om man tänker efter. Bunden av protokoll, processer, arbetsflöden, metoder, ideologier, arbetskultur och mer, kan varje enskild anställd eller en gruppmedlem ha mer eller mindre en överlappande övertygelse. Och när sådana enhälliga krafter arbetar med att kommentera data finns det definitivt en chans att fördomar smyger sig in.
Och ingen partiskhet har någonsin gett in goda nyheter till någon AI-utvecklare någonstans. Införandet av partiskhet innebär att dina maskininlärningsmodeller är benägna mot specifika övertygelser och inte levererar objektivt analyserade resultat som det är tänkt. Bias kan ge dig ett dåligt rykte för ditt företag. Det är därför du behöver ett par fräscha ögon för att ha en konstant utkik efter känsliga ämnen som dessa och fortsätta att identifiera och eliminera fördomar från system.
Eftersom utbildningsdatauppsättningar är en av de tidigaste källorna som partiskhet kan smyga sig in på, är det idealiskt att låta datakommentarer arbeta med att minska fördomar och leverera objektiva och mångsidiga data.
Datauppsättningar av överlägsen kvalitet
Som du vet har AI inte förmågan att bedöma utbildningsdatauppsättningar och berätta för oss att de är av dålig kvalitet. De lär sig bara av vad de än får mat. Det är därför som när du matar data av dålig kvalitet får de irrelevanta eller dåliga resultat.
När du har interna källor för att generera datauppsättningar är det mycket troligt att du kompilerar datauppsättningar som är irrelevanta, felaktiga eller ofullständiga. Dina interna datakontaktpunkter utvecklar aspekter och att basera träningsdataförberedelser på sådana enheter kan bara göra din AI-modell svag.
Dessutom, när det kommer till kommenterad data, kanske dina teammedlemmar inte exakt kommenterar vad de ska göra. Fel färgkoder, utökade begränsningsrutor och mer kan leda till att maskiner antar och lär sig nya saker som var helt oavsiktliga.
Det är där dataannotatorer utmärker sig. De är bra på att göra denna utmanande och tidskrävande uppgift. De kan upptäcka felaktiga anteckningar och vet hur man får små och medelstora företag inblandade i att kommentera viktiga data. Det är därför du alltid får datauppsättningar av bästa kvalitet från dataleverantörer.
[Läs även: En nybörjarguide till datakommentarer: tips och bästa praxis]
