Η ανάπτυξη ενός μοντέλου AI είναι ακριβή, σωστά; Για πολλές εταιρείες, η απλή ιδέα της ανάπτυξης ενός απλού μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να τις ωθήσει να υποθέσουν ότι θα χρειάζονταν εκατομμύρια δολάρια για να το αναπτύξουν. Πολλές φορές, αποδεικνύονται και αληθινές. Ωστόσο, κάθε κόστος που επιβαρύνεστε θα πρέπει να σας προσφέρει σημαντικές αποδόσεις. Μόνο έτσι ξέρεις ότι έχεις επενδύσει σε κάτι σοφά.
Ωστόσο, υπάρχουν μερικά έξοδα που επιβαρύνουν οι διαχειριστές ή οι ιδιοκτήτες επιχειρήσεων λόγω της αμέλειάς τους, των εσφαλμένων υπολογισμών ή της κακής λήψης αποφάσεων. Ένα τέτοιο σημαντικό λάθος που κάνουν οι διαχειριστές είναι να αποφασίσουν εάν θα προτιμήσουν εσωτερικούς πόρους δεδομένων και τα μέλη της ομάδας να σχολιάσουν τα σύνολα δεδομένων τους ή να αναθέσουν σε τρίτους ολόκληρη τη διαδικασία.
Ενώ αυτή η ιδέα πηγάζει από την πρόθεση εξοικονόμησης δαπανών που σχετίζονται με την εξωτερική ανάθεση έργων σχολιασμού δεδομένων, συχνά παραβλέπουν αρκετούς παράγοντες και σημεία επαφής που τελικά τους κάνουν να ξοδεύουν περισσότερα μακροπρόθεσμα. Πολλοί ενδιαφερόμενοι έχουν την εσφαλμένη αντίληψη ότι η προτίμηση των εσωτερικών ενοτήτων σχολιασμού δεδομένων θα τους βοηθήσει να εξοικονομήσουν έξοδα και να ολοκληρώσουν έργα ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης με αξιοπρεπή προϋπολογισμό. Ωστόσο, εκεί είναι που αρχίζουν να εμφανίζονται τα έξοδα.
Τέτοιες αποφάσεις υποχρεώνουν τους διευθυντές να υποστούν απώλειες για διάφορους λόγους, όπως η έλλειψη επαρκών συνόλων δεδομένων ή σημείων επαφής δημιουργίας δεδομένων, η απουσία σχετικών δεδομένων, η αφθονία αδόμητων και μη καθαρών δεδομένων, τα γενικά έξοδα για την εκπαίδευση των μελών της ομάδας να σχολιάζουν δεδομένα, την ενοικίαση ή την αγορά λογισμικού σχολιασμού , κι αλλα.
Μακροπρόθεσμα, καταλήγουν να ξοδεύουν διπλάσια ή περισσότερα από αυτά που θα ξόδευαν για την εξωτερική ανάθεση ολόκληρου του έργου. Επομένως, εάν εξακολουθείτε να αντιμετωπίζετε δίλημμα εάν πρέπει να αναζητήσετε προμηθευτές σχολιασμών δεδομένων ή να συγκεντρώσετε μια εσωτερική ομάδα, ακολουθούν μερικές εντυπωσιακές ιδέες.
4 λόγοι για τους οποίους πρέπει να αναθέσετε σε εξωτερικούς συνεργάτες τα έργα σχολιασμού δεδομένων σας
Ειδικοί σχολιαστές δεδομένων
Ας ξεκινήσουμε με το προφανές. Σχολιαστές δεδομένων είναι καταρτισμένοι επαγγελματίες που διαθέτουν την κατάλληλη τεχνογνωσία στον τομέα που απαιτείται για να κάνουν τη δουλειά. Ενώ ο σχολιασμός δεδομένων θα μπορούσε να είναι μία από τις εργασίες για την εσωτερική δεξαμενή ταλέντων σας, αυτή είναι η μόνη εξειδικευμένη εργασία για σχολιαστές δεδομένων. Αυτό κάνει τεράστια διαφορά, καθώς οι σχολιαστές θα γνωρίζουν ποια μέθοδος σχολιασμού λειτουργεί καλύτερα για συγκεκριμένους τύπους δεδομένων, τους καλύτερους τρόπους σχολιασμού μαζικών δεδομένων, τον καθαρισμό μη δομημένων δεδομένων, την προετοιμασία νέων πηγών για διαφορετικούς τύπους δεδομένων και πολλά άλλα.Με τόσους πολλούς ευαίσθητους παράγοντες που εμπλέκονται, οι σχολιαστές δεδομένων ή οι προμηθευτές δεδομένων σας θα διασφαλίσουν ότι τα τελικά δεδομένα που λαμβάνετε είναι άψογα και ότι μπορούν να τροφοδοτηθούν απευθείας στο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σας για εκπαιδευτικούς σκοπούς.
Απεριόριστες δυνατότητες
Όταν αναπτύσσετε ένα μοντέλο AI, βρίσκεστε πάντα σε κατάσταση αβεβαιότητας. Ποτέ δεν ξέρεις πότε μπορεί να χρειαστείς περισσότερους όγκους δεδομένων ή πότε πρέπει να διακόψεις την προετοιμασία των δεδομένων εκπαίδευσης για λίγο. Η επεκτασιμότητα είναι το κλειδί για τη διασφάλιση της ομαλής εξέλιξης της διαδικασίας ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης και ότι αυτή η απρόσκοπτη λειτουργία δεν μπορεί να επιτευχθεί μόνο με τους εσωτερικούς επαγγελματίες σας.
Μόνο οι επαγγελματίες σχολιαστές δεδομένων μπορούν να συμβαδίσουν με τις δυναμικές απαιτήσεις και να παρέχουν με συνέπεια τους απαιτούμενους όγκους συνόλων δεδομένων. Σε αυτό το σημείο, θα πρέπει επίσης να θυμάστε ότι η παράδοση συνόλων δεδομένων δεν είναι το κλειδί, αλλά η παράδοση συνόλων δεδομένων που τροφοδοτούνται από μηχανή είναι.
Ας ξεκινήσουμε με το προφανές. Εξαλείψτε την εσωτερική προκατάληψη
Ένας οργανισμός παγιδεύεται σε ένα όραμα τούνελ αν το σκεφτείς. Δεσμευμένος από πρωτόκολλα, διαδικασίες, ροές εργασίας, μεθοδολογίες, ιδεολογίες, εργασιακή κουλτούρα και πολλά άλλα, κάθε εργαζόμενος ή ένα μέλος της ομάδας θα μπορούσε να έχει περισσότερο ή λιγότερο μια επικαλυπτόμενη πεποίθηση. Και όταν τέτοιες ομόφωνες δυνάμεις εργάζονται για τον σχολιασμό δεδομένων, υπάρχει σίγουρα μια πιθανότητα μεροληψίας.
Και καμία προκατάληψη δεν έφερε ποτέ καλά νέα σε κανέναν προγραμματιστή AI οπουδήποτε. Η εισαγωγή της προκατάληψης σημαίνει ότι τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησής σας τείνουν προς συγκεκριμένες πεποιθήσεις και δεν παρέχουν αντικειμενικά αναλυμένα αποτελέσματα όπως υποτίθεται. Η προκατάληψη μπορεί να σας φέρει κακή φήμη για την επιχείρησή σας. Γι' αυτό χρειάζεστε ένα ζευγάρι φρέσκα μάτια για να προσέχετε συνεχώς ευαίσθητα θέματα όπως αυτά και να συνεχίσετε να εντοπίζετε και να εξαλείφετε τις προκαταλήψεις από τα συστήματα.
Δεδομένου ότι τα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης είναι μία από τις πρώτες πηγές που θα μπορούσε να εισχωρήσει η μεροληψία, είναι ιδανικό να αφήσετε τους σχολιαστές δεδομένων να εργαστούν για τον μετριασμό της μεροληψίας και την παροχή αντικειμενικών και διαφορετικών δεδομένων.
Σύνολα δεδομένων ανώτερης ποιότητας
Όπως γνωρίζετε, η τεχνητή νοημοσύνη δεν έχει τη δυνατότητα αξιολόγησης σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης και πείτε μας ότι είναι κακής ποιότητας. Απλώς μαθαίνουν από ό,τι τρέφονται. Γι' αυτό, όταν τροφοδοτείτε δεδομένα κακής ποιότητας, αυτά βγάζουν άσχετα ή κακά αποτελέσματα.
Όταν έχετε εσωτερικές πηγές για τη δημιουργία συνόλων δεδομένων, είναι πολύ πιθανό να συγκεντρώνετε σύνολα δεδομένων που είναι άσχετα, λανθασμένα ή ελλιπή. Τα εσωτερικά σας σημεία επαφής δεδομένων εξελίσσονται και η βάση της προετοιμασίας δεδομένων εκπαίδευσης σε τέτοιες οντότητες θα μπορούσε μόνο να κάνει το μοντέλο AI σας αδύναμο.Επίσης, όταν πρόκειται για σχολιασμένα δεδομένα, τα μέλη της ομάδας σας μπορεί να μην σχολιάζουν με ακρίβεια αυτό που υποτίθεται ότι πρέπει να κάνουν. Λάθος χρωματικοί κώδικες, εκτεταμένα πλαίσια οριοθέτησης και πολλά άλλα θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε μηχανές να υποθέσουν και να μάθουν νέα πράγματα που ήταν εντελώς ακούσια.
Εκεί υπερέχουν οι σχολιαστές δεδομένων. Είναι υπέροχοι στο να κάνουν αυτό το δύσκολο και χρονοβόρο έργο. Μπορούν να εντοπίσουν λανθασμένους σχολιασμούς και ξέρουν πώς να εμπλέκουν τις ΜΜΕ στον σχολιασμό ζωτικής σημασίας δεδομένων. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο λαμβάνετε πάντα τα βέλτιστα ποιοτικά σύνολα δεδομένων από προμηθευτές δεδομένων.
Όταν έχετε εσωτερικές πηγές για τη δημιουργία συνόλων δεδομένων, είναι πολύ πιθανό να συγκεντρώνετε σύνολα δεδομένων που είναι άσχετα, λανθασμένα ή ελλιπή. Τα εσωτερικά σας σημεία επαφής δεδομένων εξελίσσονται και η βάση της προετοιμασίας δεδομένων εκπαίδευσης σε τέτοιες οντότητες θα μπορούσε μόνο να κάνει το μοντέλο AI σας αδύναμο.Ολοκληρώνοντας
Εκτός από αυτούς τους παράγοντες, το σημαντικότερο πλεονέκτημα που θα έχετε όταν αναθέτετε τον σχολιασμό δεδομένων σε προμηθευτές και ειδικούς είναι ο χρόνος. Η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης είναι περίπλοκη και θα έχετε διάφορες εργασίες και απαιτήσεις για να εργαστείτε. Ο σχολιασμός δεδομένων είναι μια άλλη πρόσθετη ευθύνη για τα μέλη της ομάδας σας. Όταν αναθέτετε σε τρίτους, μπορείτε να τους αφήσετε να ξοδεύουν περισσότερο χρόνο σε εργασίες που έχουν πραγματικά σημασία για την επιχείρηση και το έργο σας.
Εν ολίγοις, η εξωτερική ανάθεση του έργου σχολιασμού δεδομένων σας θα μπορούσε να σας βοηθήσει να αυξήσετε την εσωτερική σας παραγωγικότητα, να έχετε πιο γρήγορο χρόνο στην αγορά, να σας προσφέρει περισσότερο χρόνο για να δοκιμάσετε τα αποτελέσματά σας και να βελτιστοποιήσετε τους αλγόριθμους και πολλά άλλα. Εάν θέλετε να εξοικονομήσετε περισσότερο χρόνο, απλώς επικοινωνήστε μαζί μας για όλες τις ανάγκες σας για σχολιασμό δεδομένων.
Η ομάδα του συνόλου μας περιλαμβάνει ΜΜΕ, βετεράνους διαχειριστές έργων, επιστήμονες δεδομένων και άλλους που εργάζονται για την παροχή συνόλων δεδομένων καλύτερης ποιότητας για το έργο τεχνητής νοημοσύνης σας. Μίλα μας τώρα.
