Σε 2020, 1.7 MB δεδομένων δημιουργήθηκε κάθε δευτερόλεπτο από ανθρώπους. Και την ίδια χρονιά, παράγαμε σχεδόν 2.5 εκατομμύρια byte δεδομένων κάθε μέρα το 2020. Οι επιστήμονες δεδομένων προβλέπουν ότι έως το 2025, οι άνθρωποι θα παράγουν σχεδόν 463 exabytes δεδομένων καθημερινά. Ωστόσο, δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν όλα τα δεδομένα από τις επιχειρήσεις για να αντλήσουν χρήσιμες πληροφορίες ή να αναπτύξουν εργαλεία μηχανικής εκμάθησης.
Καθώς το εμπόδιο της συλλογής χρήσιμων δεδομένων από διάφορες πηγές μειώθηκε με τα χρόνια, οι επιχειρήσεις ανοίγουν το δρόμο για την ανάπτυξη λύσεων τεχνητής νοημοσύνης επόμενης γενιάς. Δεδομένου ότι τα εργαλεία που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη βοηθούν τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν τις βέλτιστες αποφάσεις για ανάπτυξη, χρειάζονται δεδομένα με ακριβή σήμανση και σχολιασμό. Επισήμανση δεδομένων και ο σχολιασμός αποτελούν μέρος της προεπεξεργασίας δεδομένων, στην οποία τα αντικείμενα ενδιαφέροντος επισημαίνονται ή επισημαίνονται με σχετικές πληροφορίες, κάτι που βοηθά στην εκπαίδευση του αλγόριθμου ML.
Ωστόσο, όταν οι εταιρείες σκέφτονται να αναπτύξουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, θα έρθει μια στιγμή που θα πρέπει να λάβουν μια σκληρή απόφαση – μια απόφαση που θα μπορούσε να επηρεάσει το αποτέλεσμα του μοντέλου ML – εσωτερικά ή ετικέττες δεδομένων σε εξωτερικούς συνεργάτες. Η απόφασή σας θα μπορούσε να επηρεάσει τη διαδικασία ανάπτυξης, τον προϋπολογισμό, την απόδοση και την επιτυχία του έργου. Ας συγκρίνουμε λοιπόν και τα δύο και ας αναγνωρίσουμε τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα και των δύο.
Εσωτερική επισήμανση δεδομένων έναντι εξωτερικής ανάθεσης ετικετών δεδομένων
| Εσωτερική επισήμανση δεδομένων | Σήμανση δεδομένων σε εξωτερικούς συνεργάτες |
| Ευελιξία | |
| Εάν το έργο είναι απλό και δεν έχει συγκεκριμένες απαιτήσεις, τότε ένα εσωτερική επισήμανση δεδομένων η ομάδα μπορεί να εξυπηρετήσει το σκοπό. | Εάν το έργο που αναλαμβάνετε είναι αρκετά συγκεκριμένο και πολύπλοκο και έχει συγκεκριμένες ανάγκες επισήμανσης, συνιστάται να αναθέσετε σε εξωτερικούς συνεργάτες τις ανάγκες σας για επισήμανση δεδομένων. |
| Τιμοκατάλογος | |
| Η εσωτερική επισήμανση δεδομένων και ο σχολιασμός μπορεί να είναι αρκετά δαπανηρή για την κατασκευή της υποδομής και την εκπαίδευση των εργαζομένων. | Η εξωτερική ανάθεση ετικετών δεδομένων συνοδεύεται από την ελευθερία να επιλέξετε ένα λογικό σχέδιο τιμολόγησης για τις ανάγκες σας χωρίς συμβιβασμούς στην ποιότητα και την ακρίβεια. |
| Κοινωνικών Δικτύων | |
| Διαχείριση α σχολιασμός δεδομένων ή η ομάδα επισήμανσης μπορεί να είναι μια πρόκληση, ειδικά επειδή απαιτεί επένδυση σε χρόνο, χρήματα και πόρους. | Η εξωτερική ανάθεση ετικετών και σχολιασμού δεδομένων μπορεί να σας βοηθήσει να εστιάσετε στην ανάπτυξη του μοντέλου ML. Επιπλέον, η διαθεσιμότητα έμπειρων σχολιαστών μπορεί επίσης να βοηθήσει στην αντιμετώπιση προβλημάτων. |
| Εκπαίδευση | |
| Η ακριβής επισήμανση δεδομένων απαιτεί τεράστια εκπαίδευση του προσωπικού στη χρήση εργαλείων σχολιασμού. Επομένως, πρέπει να ξοδέψετε πολύ χρόνο και χρήμα σε εσωτερικές εκπαιδευτικές ομάδες. | Η εξωτερική ανάθεση δεν συνεπάγεται κόστος εκπαίδευσης, καθώς οι πάροχοι υπηρεσιών επισήμανσης δεδομένων προσλαμβάνουν εκπαιδευμένο και έμπειρο προσωπικό που μπορεί να προσαρμοστεί στα εργαλεία, τις απαιτήσεις του έργου και τις μεθόδους. |
| Ασφάλεια | |
| Η εσωτερική επισήμανση δεδομένων αυξάνει την ασφάλεια των δεδομένων, καθώς οι λεπτομέρειες του έργου δεν κοινοποιούνται σε τρίτους. | Εξωτερική ανάθεση σχολιασμού δεδομένων η εργασία δεν είναι τόσο ασφαλής όσο η εσωτερική. Η επιλογή πιστοποιημένων παρόχων υπηρεσιών με αυστηρά πρωτόκολλα ασφαλείας είναι η λύση. |
| Χρόνος | |
| Η εσωτερική επισήμανση δεδομένων είναι πολύ πιο χρονοβόρα από την εργασία που ανατίθεται σε εξωτερικούς συνεργάτες, καθώς ο χρόνος που απαιτείται για την εκπαίδευση της ομάδας σχετικά με τις μεθόδους, τα εργαλεία και τη διαδικασία είναι υψηλός. | Είναι καλύτερο να αναθέσετε σε τρίτους την επισήμανση δεδομένων σε παρόχους υπηρεσιών για μικρότερο χρόνο ανάπτυξης, καθώς διαθέτουν μια καλά εδραιωμένη δυνατότητα για ακριβή επισήμανση δεδομένων. |
Πότε έχει περισσότερο νόημα ο σχολιασμός δεδομένων εσωτερικού χώρου;
Ενώ υπάρχουν πολλά οφέλη από την εξωτερική ανάθεση ετικετών δεδομένων, υπάρχουν φορές που η εσωτερική επισήμανση δεδομένων έχει πιο νόημα από την εξωτερική ανάθεση. Μπορείς να διαλέξεις εσωτερικός σχολιασμός δεδομένων όταν:
- Οι εσωτερικές ομάδες δεν μπορούν να χειριστούν τους μεγάλους όγκους δεδομένων
- Ένα αποκλειστικό προϊόν είναι γνωστό μόνο στους υπαλλήλους της εταιρείας
- Το έργο έχει συγκεκριμένες απαιτήσεις διαθέσιμες σε εσωτερικές πηγές
- Χρονοβόρα η εκπαίδευση των εξωτερικών παρόχων υπηρεσιών
Τα πλεονεκτήματα της εξωτερικής ανάθεσης σχολιασμού δεδομένων εργασίας στη Shaip
Έχετε μια εξαιρετική εσωτερική ομάδα συλλογής δεδομένων και σχολιασμού που έχει τις κατάλληλες δεξιότητες και εμπειρία για να χειριστεί μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Επιπλέον, δεν προβλέπετε πρόσθετες δυνατότητες δεδομένων για το έργο σας στη συνέχεια και η υποδομή σας μπορεί να χειριστεί με ακρίβεια τα δεδομένα καθαρισμού και επισήμανσης.
Εάν μπορείτε να εκπληρώσετε αυτά τα κριτήρια, αναμφίβολα θα σκεφτόσασταν η εσωτερική σας ομάδα να αναλάβει τις ανάγκες σας για επισήμανση δεδομένων και σχολιασμό. Ωστόσο, εάν δεν έχετε τις εσωτερικές δυνατότητες, θα πρέπει να εξετάσετε το ενδεχόμενο να λάβετε βοήθεια από ειδικούς από ηγέτες του κλάδου, όπως η Shaip.
Μερικά από τα πλεονεκτήματα της συνεργασίας με το Shaip είναι:
Ελευθερία εστίασης στο βασικό αναπτυξιακό έργο
Ένα από τα απαιτητικά αλλά κρίσιμα μέρη των μοντέλων εκπαίδευσης ML είναι πρώτα η προετοιμασία των συνόλων δεδομένων. Όταν οι επιστήμονες δεδομένων εμπλέκονται στον καθαρισμό και την επισήμανση των δεδομένων, διοχετεύει τον ποιοτικό χρόνο τους στην ανάληψη περιττών εργασιών. Ως αποτέλεσμα, ο κύκλος ανάπτυξης θα αρχίσει να αντιμετωπίζει δυσλειτουργίες καθώς οι επικαλυπτόμενες διαδικασίες θα μπορούσαν να καθυστερήσουν.
Όταν η διαδικασία ανατίθεται σε εξωτερικούς συνεργάτες, εξορθολογίζει ολόκληρο το σύστημα και διασφαλίζει ότι η διαδικασία ανάπτυξης πραγματοποιείται ταυτόχρονα. Επιπλέον, με τη Shaip να αναλαμβάνει τις ανάγκες σας για επισήμανση δεδομένων, η εσωτερική σας ομάδα μπορεί να επικεντρωθεί στις βασικές της ικανότητες για τη δημιουργία ισχυρών λύσεων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.
Διασφάλιση ποιότητας
Όταν υπάρχει μια ομάδα αφοσιωμένων, εκπαιδευμένων και έμπειρων ειδικών στην επισήμανση δεδομένων που εργάζεται αποκλειστικά για το έργο σας, μπορείτε να είστε σίγουροι ότι θα παραδοθεί έγκαιρα η εργασία υψηλής ποιότητας. Η Shaip παρέχει βελτιωμένη επισήμανση δεδομένων για έργα ML και AI αξιοποιώντας την εμπειρία εργασίας σε διαφορετικά σύνολα δεδομένων και αξιοποιώντας τις ικανότητές τους για την επισήμανση δεδομένων.
Δυνατότητα χειρισμού μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων
Επισήμανση δεδομένων είναι μια εργασία έντασης εργασίας και ως εκ τούτου, ένα τυπικό έργο τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί χιλιάδες σύνολα δεδομένων να επισημαίνονται και να σχολιάζονται με ακρίβεια. Ωστόσο, ο όγκος των δεδομένων εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τον τύπο του έργου και αυτή η αύξηση της ζήτησης μπορεί να αυξήσει τα ορόσημα των εσωτερικών σας ομάδων. Επιπλέον, όταν ο όγκος των δεδομένων αυξάνεται, μπορεί επίσης να σας ζητηθεί να προμηθευτείτε μέλη από άλλες ομάδες για υποστήριξη, κάτι που θα μπορούσε να επηρεάσει την ποιότητα της εργασίας.
Με το Shaip, μπορείτε να απολαμβάνετε συνεχή υποστήριξη από αφοσιωμένες ομάδες που έχουν την τεχνογνωσία και την εμπειρία να χειρίζονται αλλαγές στους όγκους δεδομένων. Επιπλέον, έχουν τους πόρους και την ικανότητα να κλιμακώνονται μαζί με το έργο σας χωρίς κόπο.
Η συνεργασία με τη Shaip είναι η καλύτερη απόφαση για την επιτυχία του έργου σας. Έχουμε εκπαιδευμένους ειδικούς στην επισήμανση δεδομένων και στους σχολιασμούς που έχουν πολυετή εμπειρία στο χειρισμό διαφορετικών συνόλων δεδομένων που απαιτούν συγκεκριμένες ανάγκες επισήμανσης δεδομένων. Με το Shaip, μπορείτε να λαμβάνετε σχολιασμούς υψηλής ποιότητας γρήγορα, με ακρίβεια και εντός του προϋπολογισμού σας.
[Διαβάστε επίσης: Ένας οδηγός για αρχάριους για τον σχολιασμό δεδομένων: Συμβουλές και βέλτιστες πρακτικές]
